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    基于土壤比阻的大功率拖拉機變權(quán)重力位綜合控制研究

    2018-03-13 02:03:26王素玉李瑞川徐繼康劉延俊
    農(nóng)業(yè)機械學報 2018年2期
    關(guān)鍵詞:耕深電液拖拉機

    王素玉 劉 站,2 李瑞川,2 徐繼康,3 劉延俊

    (1.山東科技大學機械電子工程學院, 青島 266590; 2.山東五征集團有限公司, 日照 276800;3.日照海卓液壓有限公司, 日照 276800; 4.山東大學機械工程學院, 濟南 250100)

    0 引言

    大功率拖拉機是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中重要的動力機械,電液懸掛技術(shù)是拖拉機研究領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)[1]。電液懸掛系統(tǒng)承擔著農(nóng)具牽引、耕深控制等重要功能,其性能直接影響作業(yè)質(zhì)量和作業(yè)效率[2-3],隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)對精細化作業(yè)要求的不斷提高,采用一定的控制方法或策略實現(xiàn)耕深的自動控制[4-7],提高作業(yè)質(zhì)量,是研究熱點之一[8-9]。

    在控制方式上,對力位綜合控制的權(quán)重系數(shù)研究取得了一定的進展,有些學者提出了變權(quán)重力位綜合控制方法[10-15],但都局限于人工設定權(quán)重系數(shù)進行對比分析,由于土壤環(huán)境的復雜性,基于土壤比阻的權(quán)重系數(shù)自動控制研究少有報道。本文將模糊PID控制策略與力位綜合控制方式相結(jié)合,探索一種基于土壤比阻的變權(quán)重系數(shù)控制方法,以期根據(jù)土壤比阻實現(xiàn)權(quán)重系數(shù)的自動選擇與控制。

    1 系統(tǒng)控制原理

    在土壤環(huán)境變化較大的區(qū)域,由于地面不平度和土壤比阻變化的影響,犁具耕深和牽引力變化較大,故采用力位綜合控制[10]。圖1為博世力士樂公司力位綜合控制系統(tǒng)框圖[16],駕駛員通過控制面板對混合比、耕深、牽引力等參數(shù)進行設定,力、位傳感器信號經(jīng)數(shù)據(jù)融合傳入控制器,控制器通過運算輸出電信號控制閥口的開度,進而通過控制流量來控制農(nóng)具的動作。其中混合比(本文設為權(quán)重系數(shù))是系統(tǒng)自動控制的關(guān)鍵參數(shù)。

    目前,對權(quán)重系數(shù)自動判斷與選擇的研究很少,需要解決在土壤環(huán)境變化較大時,既能保證拖拉機發(fā)動機負荷穩(wěn)定性,還能保證耕深的均勻性[17]的問題。因此,如何根據(jù)力、位傳感器反饋的信息,利用一定算法對土壤性質(zhì)進行實時自動判斷,確定適應不同土壤比阻的權(quán)重系數(shù),以提高作業(yè)質(zhì)量,需要建立模糊PID變權(quán)重力位綜合控制進行研究。

    圖1 博世力士樂公司力位綜合控制系統(tǒng)框圖Fig.1 Block diagram of mixed control system of BOSCH

    2 控制策略

    2.1 輸入輸出變量及其論域

    模糊控制器采用雙輸入三輸出形式,即輸入耕深偏差e及偏差變化率Δe,經(jīng)過模糊推理后輸出PID控制中的3個參數(shù)修正量ΔKP、ΔKI、ΔKD。為了提高控制精度,將量化等級均劃分為7級。其基本論域、離散論域、量化論域以及量化(比例)因子如表1所示。

    表1 變量及其論域表Tab.1 Variables and their domain

    圖2 輸入/輸出變量隸屬度函數(shù)Fig.2 Input/output variable membership function

    2.2 變量論域模糊子集

    變量均采用7個模糊子集,分別為“負大”(NB)、“負中”(NM)、“負小”(NS)、“零”(Z)、“正小”(PS)、“正中”(PM)、“正大”(PB),隸屬度函數(shù)的形狀為三角形,其具有運算簡單、占用內(nèi)存小等優(yōu)點。輸入變量隸屬度函數(shù)采用均勻分布,輸出變量隸屬函數(shù)采用非均勻分布[18]。各變量隸屬度函數(shù)如圖2所示。

    2.3 模糊控制規(guī)則制定

    為了不斷修正PID控制器的KP、KI、KD3個參數(shù),結(jié)合自整定原則[19],建立表2所示的模糊控制規(guī)則。

    表2 ΔKP、ΔKI、ΔKD模糊控制規(guī)則Tab.2 ΔKP,ΔKI and ΔKD fuzzy control rule

    注:表中數(shù)字資料區(qū)域每一欄從左到右分別對應ΔKP、ΔKI、ΔKD的模糊控制規(guī)則。

    3 模型建立與仿真分析

    3.1 傳遞函數(shù)

    系統(tǒng)中采用高頻響比例換向閥、控制液壓缸、懸掛裝置以及傳感器等元器件,建立數(shù)學模型[20-23],以此為基礎,建立基于土壤比阻的變權(quán)重力位綜合控制系統(tǒng)如圖3所示,并采用土壤比阻B模擬土壤環(huán)境,通過設定不同的權(quán)重系數(shù),探尋權(quán)重系數(shù)與土壤比阻之間的關(guān)系,以實現(xiàn)權(quán)重系數(shù)的自動判斷與選擇。

    圖3 變權(quán)重力位綜合控制系統(tǒng)框圖Fig.3 Block diagram of variable weight mixed control system

    圖4 控制系統(tǒng)Matlab仿真模型Fig.4 Matlab simulation model of control system

    3.2 仿真模型

    根據(jù)圖3,利用Matlab/Simulink建立控制系統(tǒng)仿真模型,如圖4所示。該仿真模型以耕深為輸入輸出參數(shù),耕深設定為200 mm,通過控制面板輸入并轉(zhuǎn)換成電壓進行仿真,將力、位傳感器信號綜合后與設定值進行運算。反饋信號U的數(shù)學模型為

    (1)

    式中H——耕深

    F——牽引阻力

    b——犁的工作寬幅

    2.4 紅外指紋圖譜的建立 取12批樣品,按“2.1”項下方法制樣,測定獲得紅外指紋圖譜,見圖1~2。從圖中可看出,12批滇黃精藥材的原始紅外光譜圖其峰形、峰位大致相同,但吸收峰的強弱存在一定差異,表明12批藥材的主要組分相似。采用平均值法獲得12批藥材的共有模式圖譜,見圖3??梢? 353.6 cm-1、2 933.2 cm-1、1 623.8 cm-1、1 419.4 cm-1、1 128.2cm-1、1 051.0 cm-1、825.4 cm-1為滇黃精藥材的主要特征指紋峰。

    a——權(quán)重系數(shù)(a=1為位置反饋,a=0為力反饋,0

    3.3 仿真結(jié)果分析

    為了真實反映土壤比阻與權(quán)重系數(shù)的關(guān)系,根據(jù)某地區(qū)的土壤情況,通過實地測量,確定了5種土壤類型,其土壤比阻分別為:砂土30~45 kN/m2、砂壤土35~60 kN/m2、壤土45~75 kN/m2、粘土50~80 kN/m2、重粘土大于等于80 kN/m2。

    在仿真模型中設定B為35~80 kN/m2,通過調(diào)節(jié)權(quán)重系數(shù)來研究其對于某種土壤環(huán)境的系統(tǒng)響應情況。針對同一土壤比阻B,不同權(quán)重系數(shù)a的系統(tǒng)階躍響應曲線如圖5所示(限于篇幅,本文僅給出B為50 kN/m2和70 kN/m2的情況)。

    圖5 各土壤比阻條件下不同權(quán)重系數(shù)的系統(tǒng)階躍響應曲線Fig.5 Step response curves of different comprehensive coefficients

    針對不同的土壤比阻,系統(tǒng)超調(diào)量與權(quán)重系數(shù)之間的關(guān)系如圖6a所示;系統(tǒng)穩(wěn)定時間與權(quán)重系數(shù)之間的關(guān)系如圖6b所示,耕深H變化曲線如圖6c所示。從仿真結(jié)果可以看出,利用模糊PID控制和力位綜合調(diào)節(jié)相結(jié)合的方法,系統(tǒng)的超調(diào)量基本上都保持在2%以內(nèi),系統(tǒng)穩(wěn)定時間也控制在0.5 s以內(nèi),滿足實際大功率拖拉機作業(yè)對于系統(tǒng)“快速”、“穩(wěn)定”的要求。根據(jù)以上仿真數(shù)據(jù),并結(jié)合大量的田間作業(yè)數(shù)據(jù),可以得到權(quán)重系數(shù)與土壤比阻之間的近似關(guān)系如表3所示。

    圖6 不同土壤比阻條件下各參數(shù)隨權(quán)重系數(shù)變化曲線Fig.6 Variation curves of parameters with weight coefficient of different soil specific resistances

    土壤比阻/(kN·m-2)20~3030~4040~5050~6060~7070~80≥80權(quán)重系數(shù)范圍0.88~10.82~0.950.65~0.850.40~0.700.25~0.550.10~0.420~0.14

    3.4 數(shù)據(jù)分析與程序設計

    采用牛頓(Newton)插值法對表3數(shù)據(jù)進行處理,取有限個離散點(x0,f(x0)),(x1,f(x1)),…,(xn,f(xn)),則K階均差表達式為

    (2)

    根據(jù)均差公式,把x看成有限區(qū)間[a,b]上的一點,則有

    f(x)=f(x0)+f[x0,x1](x-x0)+
    f[x0,x1,x2](x-x0)(x-x1)+…+
    f[x0,x1,…,xn](x-x0)…(x-xn)+
    f[x,x0,…,xn]ωn+1(x)=Nn(x)+Rn(x)

    (3)

    牛頓(Newton)均插值多項式為

    Nn(x)=f(x0)+f[x0,x1](x-x0)+
    f[x0,x1,x2](x-x0)(x-x1)+…+
    f[x0,x1,…,xn](x-x0)…(x-xn)

    (4)

    由以上方法,可以得出土壤比阻與權(quán)重系數(shù)之間的規(guī)律

    a=N7(B)

    (5)

    根據(jù)式(5),構(gòu)建基于土壤比阻的權(quán)重系數(shù)的自動控制算法,如圖7所示,并將該算法寫入控制器進行實地測試,以檢測該算法在土壤變化較大環(huán)境下的控制效果。

    圖7 控制流程圖Fig.7 Control flow charts

    4 試驗驗證

    4.1 試驗條件與方案

    通過仿真確定權(quán)重系數(shù)與土壤比阻的關(guān)系,以此編寫的算法可以根據(jù)土壤環(huán)境自動判斷與設定權(quán)重系數(shù),為了驗證其有效性,進行了田間試驗。根據(jù)已有試驗田狀況,人為設計了7種土壤環(huán)境,每個區(qū)域地質(zhì)較為均勻,經(jīng)測試,每塊區(qū)域的土壤比阻分別為22.3、38.4、45.0、54.0、67.2、76.5、86.7 kN/m2(對應圖8中區(qū)域1~7)。拖拉機從低土壤比阻區(qū)域開始作業(yè),結(jié)束于高土壤比阻區(qū)域。

    圖8 試驗區(qū)域示意圖Fig.8 Diagram of test area

    采用五征雷諾曼1454型大馬力輪式拖拉機,EHR23-EM2型電液比例閥作為控制閥。試驗中,拖拉機擋位為B2擋,車速控制在7.5 km/h,耕深設定為200 mm,牽引力設定為6 kN。圖9為田間試驗場景。

    圖9 田間試驗場景Fig.9 Field experiment scene

    4.2 試驗結(jié)果與分析

    為了驗證本算法是否可以根據(jù)土壤情況實現(xiàn)權(quán)重系數(shù)的自動判斷,以及作業(yè)質(zhì)量是否得到一定提升,進行了與固定權(quán)重系數(shù)值(a=0.5)的田間對比試驗。試驗從耕深和牽引力變化兩個角度對兩種控制方法進行比較。田間試驗結(jié)果如圖10所示。

    圖10 耕深和牽引力對比試驗曲線Fig.10 Contrast experiment curves of depth and force

    由圖10a可知,耕深設定為200 mm,變權(quán)重方法在3.8 s時達到設定耕深;a=0.5的綜合控制在4.6 s達到設定耕深。在土壤比阻B>67.2 kN/m2的區(qū)域,變權(quán)重方法相比于a=0.5的綜合控制,在耕深誤差和波動量上表現(xiàn)欠佳;但在土壤比阻B<67.2 kN/m2的區(qū)域,變權(quán)重方法耕深誤差較小,波動亦較小,該方法的優(yōu)勢較為明顯。

    由圖10b可知,牽引力設定為6 kN,隨著土壤比阻的增加,兩種調(diào)節(jié)方式牽引力均隨之增大。在土壤比阻B<67.2 kN/m2的區(qū)域,變權(quán)重方法相比于a=0.5的綜合控制,在牽引力波動量上表現(xiàn)欠佳;但在土壤比阻B>67.2 kN/m2的區(qū)域,變權(quán)重方法相比于a=0.5的綜合控制,波動量較小,發(fā)動機負荷較為穩(wěn)定,該方法的優(yōu)勢較為明顯。

    在B=67.2 kN/m2附近區(qū)域,曲線交匯,2種方式下耕深和牽引力的控制綜合效果相差不大。

    綜上所述,作業(yè)過程中權(quán)重系數(shù)可以根據(jù)土壤情況自動判斷與選擇,驗證了該算法的實用性。通過對比試驗發(fā)現(xiàn),變權(quán)重方法在土壤比阻較小時可以保證耕深以發(fā)揮位調(diào)節(jié)優(yōu)勢,在土壤比阻較大時可以保證拖拉機性能以發(fā)揮力調(diào)節(jié)的優(yōu)勢,作業(yè)精度也有所提高。

    5 結(jié)論

    (1)建立了懸掛系統(tǒng)的模糊PID變權(quán)重力位綜合控制模型,通過調(diào)節(jié)權(quán)重系數(shù)分析系統(tǒng)的超調(diào)量、穩(wěn)定時間及耕深的變化情況,結(jié)合實際作業(yè)經(jīng)驗得出土壤比阻與權(quán)重系數(shù)之間的關(guān)系。

    (2)根據(jù)土壤比阻與權(quán)重系數(shù)之間的關(guān)系,建立了基于土壤比阻的權(quán)重系數(shù)的自動控制算法。通過田間試驗分析,變權(quán)重方法與a=0.5的綜合控制相比,可以滿足土壤比阻小時保證耕深、土壤比阻大時保證拖拉機牽引功率,實現(xiàn)了權(quán)重系數(shù)的自動控制與選擇。

    (3)變權(quán)重方法可以根據(jù)土壤比阻自動調(diào)節(jié)權(quán)重系數(shù),在土壤比阻變化較大的區(qū)域作業(yè)效果得到提高,為系統(tǒng)更精確化控制奠定了基礎。

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