基于線性自抗擾的稻田除草對(duì)行控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

陳學(xué)深，方貴進(jìn)，馬 旭※，蔣 郁，齊 龍，黃柱健

（1.華南農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院，廣州510642；2.華南農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代教育技術(shù)中心，廣州510642）

0 引 言

雜草是造成水稻產(chǎn)量下降和品質(zhì)降低的主要原因之一[1-4]。施用除草劑是一種高效的除草方式，但除草劑的大量應(yīng)用造成了雜草抗藥性、作物藥害、環(huán)境污染等問(wèn)題[5-8]。機(jī)械除草作為一種綠色除草方式，符合國(guó)家提出的質(zhì)量興農(nóng)、綠色興農(nóng)的發(fā)展方向。然而，在實(shí)際作業(yè)中，苗帶變化引起行的除草部件傷苗問(wèn)題嚴(yán)重制約了機(jī)械除草技術(shù)的發(fā)展。因此，根據(jù)苗帶信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)行控制是機(jī)械除草亟需解決的問(wèn)題。

對(duì)行是指控制機(jī)具實(shí)時(shí)沿作物的行方向運(yùn)動(dòng)，使除草部件相對(duì)作物行的橫向偏差控制在不會(huì)傷害作物的范圍內(nèi)[9-10]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究，Romeo等[11]設(shè)計(jì)了一種基于圖像直方圖分析的作物-背景圖像分割系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過(guò)直方圖判別圖像的對(duì)比度和飽和度完成苗帶提取，可實(shí)現(xiàn)苗帶引導(dǎo)的對(duì)行控制。Pérez等[12]研制了一種基于GPS的避苗除草系統(tǒng)，由除草部件路徑控制系統(tǒng)和實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)差分全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)（RTK-GPS）組成，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)對(duì)行。國(guó)外采用機(jī)器視覺(jué)或GPS的對(duì)行控制技術(shù)主要用于旱田，針對(duì)水田的對(duì)行控制技術(shù)少有報(bào)道。在國(guó)內(nèi)，因水稻種植面積廣泛，致力于對(duì)行控制的研究相對(duì)較多。針對(duì)GPS導(dǎo)航技術(shù)的應(yīng)用主要針對(duì)旱田的種植作業(yè)[13-14]，對(duì)于除草等管理作業(yè)，特別是水田管理作業(yè)一般采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)。由于水田作業(yè)環(huán)境的特殊性，無(wú)法獲得準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)向數(shù)學(xué)模型，因此，采用模糊控制最為常見(jiàn)，文獻(xiàn)［15-16］基于模糊控制算法實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用于農(nóng)機(jī)的自適應(yīng)自動(dòng)駕駛算法，但該方法涉及的參數(shù)較多，累積誤差較大。近年來(lái)，為了弱化參數(shù)影響，有學(xué)者針對(duì)水田環(huán)境采用純追蹤或改進(jìn)純追蹤算法[17-20]取得了較好的效果，李革等[21]用基于速度、路徑彎度等線性調(diào)整前視距離的改進(jìn)純追蹤方法在插秧機(jī)平臺(tái)上進(jìn)行了水田試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果顯示作業(yè)段平均誤差為0.058 m，最大跟蹤誤差為0.135 m，該控制算法明顯提高了跟蹤控制精度。但水田環(huán)境機(jī)具作業(yè)航向不穩(wěn)，水田拖拉機(jī)與除草部件相距較遠(yuǎn)，通過(guò)導(dǎo)航方式實(shí)現(xiàn)對(duì)行跟蹤控制，存在除草部件調(diào)節(jié)相對(duì)機(jī)身運(yùn)動(dòng)具有一定的滯后性，在糾偏期間除草部件對(duì)稻苗不可避免造成損傷。因此，有學(xué)者采用建模方法或PID等經(jīng)典算法直接控制除草部件，實(shí)現(xiàn)除草部件避苗控制。陳勇等[22]和郭偉斌等[23]進(jìn)行了除草機(jī)器人機(jī)械臂的控制研究，通過(guò)建模、求逆解，實(shí)現(xiàn)了除草機(jī)械臂的控制。胡煉等[24-25]采用雙閾值死區(qū)控制算法實(shí)現(xiàn)了除草部件的主動(dòng)避苗。上述控制方法根據(jù)除草部件與作物的相對(duì)位置，控制除草部件的作業(yè)路徑，均能達(dá)到避苗作業(yè)效果，但采用建模及控制算法的應(yīng)用局限在旱田環(huán)境，水田作業(yè)環(huán)境復(fù)雜，難以獲得準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型。另外，行駛機(jī)具俯仰、搖擺及振動(dòng)的姿態(tài)及負(fù)載變化等外部干擾，以及測(cè)量信號(hào)的隨機(jī)噪聲、液壓執(zhí)行系統(tǒng)的壓力波動(dòng)等內(nèi)部不確定因素干擾，常規(guī)的對(duì)行控制方法在實(shí)際作業(yè)時(shí)具有較大的超調(diào)性、魯棒性不理想等問(wèn)題。

因此，該文在苗帶信息感知的基礎(chǔ)上，針對(duì)水田作業(yè)環(huán)境，采用不依賴控制對(duì)象數(shù)學(xué)模型的線性自抗擾控制LADRC（linear active disturbance rejection control）算法，設(shè)計(jì)了一種自動(dòng)對(duì)行液壓控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)水稻行間除草部件的對(duì)行控制。

1 對(duì)行控制系統(tǒng)工作原理

除草作業(yè)時(shí)，因苗帶分布存在差異，導(dǎo)致行間除草部件中心與苗帶中心線的距離（簡(jiǎn)稱偏距）發(fā)生變化，有時(shí)除草部件難免會(huì)觸及稻株，為降低稻株損傷，除草部件應(yīng)根據(jù)苗帶信息及時(shí)調(diào)整作業(yè)位置自動(dòng)避開(kāi)稻株。對(duì)行控制主要包括苗帶感知和對(duì)行調(diào)控2個(gè)核心問(wèn)題，對(duì)于苗帶感知部分，該文不作重點(diǎn)研究，偏距獲取方法直接采用本課題組蔣郁等[26]的苗帶中心線提取方法，通過(guò)側(cè)位俯拍的圖像采集方式獲取稻株莖基部圖像，采用莖基部分區(qū)邊緣擬合的方法定位稻株，實(shí)現(xiàn)苗帶中心線提取，提取效果如圖1a所示。偏距獲取是將相機(jī)固定于除草部件上方，并調(diào)整好角度使除草部件中心線與采集的圖像中心線重合，在獲取同排相鄰稻列中稻苗個(gè)體圖像坐標(biāo)位置信息的基礎(chǔ)上，根據(jù)文獻(xiàn)[27]的圖像坐標(biāo)與地面坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方法，采用小孔成像模型，將其轉(zhuǎn)換為地面坐標(biāo)，并求得此稻列中心點(diǎn)的實(shí)際位置，將此位置與除草部件中心線（圖像中心線）的地面坐標(biāo)位置進(jìn)行比較，獲得除草部件在地面坐標(biāo)系下的實(shí)際偏距，并以此作為對(duì)行調(diào)控的決策數(shù)據(jù)。對(duì)行調(diào)控部分如圖1b所示，將偏距作為調(diào)控?cái)?shù)據(jù)傳遞給控制系統(tǒng)，根據(jù)LADRC控制方法控制液壓比例方向閥，改變調(diào)控液壓缸伸縮量，糾正除草部件的工作位置，使糾正后的除草部件中心盡可能接近苗帶中心線，實(shí)現(xiàn)除草部件的對(duì)行控制。

圖1 對(duì)行控制系統(tǒng)工作原理Fig.1 Working principle of alignment control system

2 對(duì)行控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 對(duì)行執(zhí)行機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)

為實(shí)現(xiàn)對(duì)行控制，使除草部件能及時(shí)調(diào)整作業(yè)路徑，設(shè)計(jì)了一種內(nèi)、外滑梁式對(duì)行執(zhí)行機(jī)構(gòu)，通過(guò)液壓缸與內(nèi)滑梁固定，使液壓推桿伸縮時(shí)，除草部件能在稻行間進(jìn)行橫向調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)對(duì)行控制。

對(duì)行執(zhí)行機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)如圖2所示，外滑梁為50 mm×30 mm×3 mm×2 000 mm的矩形方管，在一側(cè)壁面上每間隔140 mm開(kāi)160 mm×50 mm的矩形槽，作為除草部件的安裝區(qū)域與滑動(dòng)區(qū)域。除草部件安裝夾片為40 mm，左右兩端各留10 mm間隙方便液壓缸的裝配。內(nèi)滑梁為40 mm×20 mm×2 mm×2 000 mm的矩形方板，放置在外滑梁中不作固定。在與外滑梁對(duì)應(yīng)的開(kāi)槽區(qū)域正中有紋安裝孔，7個(gè)除草部件通過(guò)安裝夾片緊固在內(nèi)滑梁上。橫向滑移調(diào)節(jié)液壓缸安裝在機(jī)架背面，兩端分別連接內(nèi)滑梁與外滑梁，通過(guò)液壓缸推桿的伸縮帶動(dòng)內(nèi)滑梁在外滑梁內(nèi)橫向滑動(dòng)，除草部件也隨之一起滑動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)除草部件在稻行間的橫向調(diào)節(jié)。

圖2 對(duì)行機(jī)構(gòu)Fig.2 Alignment mechanism

2.2 對(duì)行液壓控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

液壓系統(tǒng)主要包括油箱、電機(jī)、液壓泵、溢流閥、單向閥、電液比例方向閥、節(jié)流閥和液壓缸等組成，工作原理如圖3所示。

對(duì)行控制系統(tǒng)主要包括STC89C52單片機(jī)、電源、繼電器、時(shí)鐘電路模塊、按鍵模塊、顯示模塊、直線位移傳感器模塊、復(fù)位電路模塊、驅(qū)動(dòng)板等硬件構(gòu)成。其中，直線位移模塊采用拉桿式直線位移傳感器（型號(hào)為KTRC-125Lmm），量程為142 mm，線性精度為0.01%，密封等級(jí)為IP54，拉桿最大工作速度為10 m/s。

圖3 液壓系統(tǒng)原理圖Fig.3 Hydraulic system schematic diagram

控制原理如圖4所示，工作時(shí)，感知裝置實(shí)時(shí)將偏距反饋給控制系統(tǒng)，當(dāng)偏距超過(guò)期望值時(shí)，對(duì)行控制系統(tǒng)開(kāi)始工作，直線位移傳感器將液壓缸推桿的實(shí)際調(diào)控伸縮量反饋給單片機(jī)系統(tǒng)，形成閉環(huán)調(diào)節(jié)。調(diào)節(jié)部分采取LADRC控制器，通過(guò)控制液壓比例方向閥，控制液壓缸推桿的伸縮量，進(jìn)而消減除草部件的偏距，實(shí)現(xiàn)對(duì)行控制。

圖4 控制原理圖Fig.4 Control schematic diagram

3 對(duì)行液壓控制系統(tǒng)建模與仿真分析

3.1 液壓調(diào)控模型建立

為了避免復(fù)雜繁瑣的數(shù)學(xué)建模和代碼編程，簡(jiǎn)化建模過(guò)程，該文應(yīng)用Amesim與Matlab聯(lián)合仿真方法，構(gòu)建聯(lián)合仿真分析平臺(tái)，Amesim的液壓系統(tǒng)仿真模型如圖5所示。

Matlab控制器仿真模型如圖6所示。通過(guò)Amesim與Simulink的仿真接口，實(shí)現(xiàn)液壓調(diào)控模型的聯(lián)合仿真。根據(jù)液壓調(diào)控系統(tǒng)的工作要求，設(shè)定液壓模型的具體參數(shù)如表1所示，相應(yīng)的液壓調(diào)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)參數(shù)如表2所示。

圖5 基于Amesim的液壓系統(tǒng)仿真模型Fig.5 Hydraulic system simulation model based on Amesim

圖6 基于Simulink的控制器仿真模型Fig.6 Controller simulation model based on Simulink

表1 液壓調(diào)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)要求Table 1 Design requirements for hydraulic control system

表2 液壓模型參數(shù)Table 2 Hydraulic model parameter

3.2 基于LADRC控制器的設(shè)計(jì)

為了提高液壓調(diào)控系統(tǒng)在水田復(fù)雜環(huán)境下的抗擾能力，以及提高液壓調(diào)控系統(tǒng)位置控制的響應(yīng)速度，該文基于自抗擾算法，采用二階線性自抗擾控制器（LADRC）對(duì)液壓調(diào)控系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，控制器結(jié)構(gòu)如圖7所示。其中，LADRC控制器和PID控制器的具體模型如圖8、9所示。

圖7 LADRC控制器結(jié)構(gòu)Fig.7 LADRC controller structure

控制器包括擴(kuò)線性張狀態(tài)觀測(cè)器（linear extend state observer，LESO）、線性狀態(tài)誤差反饋（linear state error feedback，LSEF）和擾動(dòng)補(bǔ)償項(xiàng)，具體方程為

1）線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器(LESO)

式中z1，z2，z3分別代表跟蹤位置，跟蹤速度及擾動(dòng)量；ε為液壓缸位置觀測(cè)值與實(shí)際值的差，cm；β01，β02，β03為狀態(tài)觀測(cè)器增益系數(shù)；b為控制器增益系數(shù)；z?1，z?2，z?3分別為跟蹤位置、跟蹤速度、跟蹤加速度的一階導(dǎo)數(shù)。

2）線性誤差反饋率（LSEF）及擾動(dòng)補(bǔ)償

式中e1、e2表示系統(tǒng)的狀態(tài)誤差；kp，kd是控制器LSEF的參數(shù)；v0為L(zhǎng)ADRC控制器的輸入信號(hào)；u0為L(zhǎng)ADRC控制器中控制率的輸出量。LSEF與經(jīng)典PID反饋控制律中誤差信號(hào)、微分、積分的線性組合類(lèi)似，采用狀態(tài)誤差的線性加權(quán)和構(gòu)成線性狀態(tài)誤差反饋環(huán)節(jié)。LSEF與PID不同之處在于將原來(lái)的積分項(xiàng)換成了擾動(dòng)估計(jì)量的實(shí)時(shí)補(bǔ)償項(xiàng)，利用它來(lái)消除靜差，避免了積分負(fù)反饋的負(fù)作用，提高了控制性能。為了驗(yàn)證LADRC控制性能的優(yōu)越性，將仿真結(jié)果與經(jīng)典PID控制方法進(jìn)行比較分析。

圖8 LADRC控制器模型Fig.8 LADRC controller model

圖9 PID控制器模型Fig.9 PID controller model

參考文獻(xiàn)[28]，采用三階LESO和控制率形式，通過(guò)示波器觀察系統(tǒng)響應(yīng)曲線，采用臨界比例法進(jìn)行參數(shù)整定。首先，通過(guò)系統(tǒng)微分方程及三階LADRC的結(jié)構(gòu)預(yù)定b0值近似等于系統(tǒng)開(kāi)環(huán)增益值（由液壓系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)形式的傳遞函數(shù)可知開(kāi)環(huán)增益值為0.1），即預(yù)定b0為0.1；然后，調(diào)整Wc直到系統(tǒng)出現(xiàn)超調(diào)，預(yù)確定Wc范圍；最后，以Wc的倍數(shù)調(diào)整W0，并相互配合微調(diào)Wc，直到系統(tǒng)滿足穩(wěn)定的時(shí)間及誤差，控制器整定后的參數(shù)如表3所示。

表3 LADRC控制器參數(shù)Table 3 LADRC controller parameters

3.3 液壓調(diào)控系統(tǒng)性能仿真結(jié)果對(duì)比分析

為了驗(yàn)證不同控制方法的對(duì)行作業(yè)性能，從跟蹤性能和抗擾性能2方面進(jìn)行仿真分析，具體仿真參數(shù)如表4所示。

表4 仿真參數(shù)表Table 4 Simulation parameter table

3.3.1 跟蹤性能分析

不加任何擾動(dòng)時(shí)，設(shè)定期望偏距為0.1 m（對(duì)行調(diào)節(jié)液壓缸最大工作行程），跟蹤性能仿真結(jié)果如圖10所示，由圖可知，LADRC控制系統(tǒng)在0.3 s時(shí)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，而PID在0.4 s時(shí)才趨于穩(wěn)定，LADRC控制系統(tǒng)的對(duì)行調(diào)控時(shí)間比PID控制減少0.1 s。

圖10 無(wú)擾動(dòng)下的PID與LADRC控制器響應(yīng)曲線Fig.10 Response curves of PID and LADRC controllers without disturbance

3.3.2 抗擾性能分析

水田環(huán)境復(fù)雜，作業(yè)機(jī)具振動(dòng)、俯仰及橫擺等姿態(tài)變化會(huì)給對(duì)行控制系統(tǒng)中的直線位移傳感器帶來(lái)噪聲，此噪聲可看作是在對(duì)行執(zhí)行機(jī)構(gòu)的液壓缸負(fù)載端施加一個(gè)正弦力，結(jié)合作業(yè)機(jī)具生產(chǎn)實(shí)況，分別在系統(tǒng)中加入不同幅頻的正弦擾動(dòng)信號(hào)。其中，加入幅值200 N、頻率20 Hz正弦信號(hào)時(shí)的響應(yīng)曲線如圖11a所示，加入幅值1 500 N、頻率20 Hz正弦信號(hào)時(shí)的控制器響應(yīng)曲線如圖11b所示，加入幅值200 N、頻率50 Hz正弦信號(hào)時(shí)的控制器響應(yīng)曲線如圖11c所示。

圖11 不同擾動(dòng)幅值和頻率下的控制器響應(yīng)曲線Fig.11 Controller response curves with different disturbance amplitude and frequency

由圖11a、11b可知，加入相同頻率、不同幅值的正弦信號(hào)時(shí)，LADRC的動(dòng)態(tài)響應(yīng)基本不受影響，而PID的動(dòng)態(tài)響應(yīng)出現(xiàn)很大變化，在0.8 s時(shí)仍無(wú)法達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。另外，由于系統(tǒng)加入的擾動(dòng)相對(duì)較大，LADRC控制器出現(xiàn)輕微超調(diào)，但超調(diào)程度遠(yuǎn)小于PID控制器；由11a、11c可知，加入相同幅值、不同頻率的正弦信號(hào)時(shí)，LADRC的動(dòng)態(tài)響應(yīng)不受影響，而PID的穩(wěn)定性出現(xiàn)波動(dòng)。通過(guò)狀態(tài)觀測(cè)器獲得的控制器位置信號(hào)和速度信號(hào)如圖12所示，系統(tǒng)在0.3 s時(shí)速度為0，達(dá)到目標(biāo)位置；加入擾動(dòng)后LADRC的抗擾響應(yīng)曲線如圖13所示，響應(yīng)誤差曲線如圖14所示，系統(tǒng)在0.3 s時(shí)擾動(dòng)量為恒定值，且穩(wěn)定時(shí)誤差接近0的理想狀態(tài)。因此，從跟蹤和抗擾2個(gè)關(guān)鍵性指標(biāo)的仿真結(jié)果可知，本文提出的LADRC控制方法明顯優(yōu)于經(jīng)典PID控制方法。

圖12 擾動(dòng)下LADRC的位置和速度響應(yīng)曲線Fig.12 Location and velocity response curves of LADRC under disturbance

圖13 擾動(dòng)下的LADRC抗擾響應(yīng)曲線Fig.13 Anti-interference response curve of LADRC under disturbance

圖14 擾動(dòng)下LADRC與PID的響應(yīng)誤差曲線Fig.14 ResponseerrorcurvesofLADRCandPIDunderdisturbance

4 試驗(yàn)與結(jié)果分析

4.1 試驗(yàn)條件與設(shè)備

水稻機(jī)械除草對(duì)行控制系統(tǒng)田間試驗(yàn)在廣東省肇慶市國(guó)家水稻產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系綜合試驗(yàn)站進(jìn)行，苗帶位置、數(shù)量及偏差方向由插秧機(jī)操作人員根據(jù)常規(guī)作業(yè)情況隨機(jī)產(chǎn)生。測(cè)試品種為移栽15 d的雜交稻樂(lè)兩優(yōu)1173，水稻行距30 cm，株距15 cm，株高15～25 cm。雜草以稗草、千金子等禾本科為主，株高為3～5 cm。

試驗(yàn)以井關(guān)PZ60-HGR型乘坐式高速插秧機(jī)為移動(dòng)平臺(tái)，掛接自主研發(fā)的具有自動(dòng)對(duì)行功能的除草機(jī)，如圖15所示。將苗帶感知系統(tǒng)、對(duì)行調(diào)控系統(tǒng)及除草部件安裝在除草機(jī)機(jī)架上。其中，感知系統(tǒng)位于中間除草部件正上方，通過(guò)安裝架調(diào)節(jié)相機(jī)安裝高度為800 mm、俯角為48°。感知系統(tǒng)采集處理圖像的更新頻率為0.5 s，液壓調(diào)控系統(tǒng)的極限調(diào)控時(shí)間為0.3 s，感知系統(tǒng)滿足對(duì)行調(diào)控的實(shí)時(shí)性要求。為降低光線干擾，采用遮光處理。行間除草部件為螺旋刀齒式，作業(yè)寬度為20mm，通過(guò)仿形桿與對(duì)行執(zhí)行機(jī)構(gòu)的內(nèi)滑梁相連接，使除草部件能隨液壓缸推桿伸縮而橫向移動(dòng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)行控制。具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程為：首先，位移傳感器實(shí)時(shí)反饋液壓缸伸縮量，并將此信號(hào)傳給LESO，經(jīng)過(guò)LESO的觀測(cè)，得到液壓缸的實(shí)時(shí)位移、速度以及加速度（等同于總擾動(dòng)估計(jì)），然后，將得到的位移與系統(tǒng)給定值（橫向偏距）做差，此差值和液壓缸伸縮速度值構(gòu)成PD控制器，最后，總擾動(dòng)對(duì)PD控制器輸出的控制量進(jìn)行補(bǔ)償。其中，參數(shù)辨識(shí)的結(jié)果為：W0=100、Wc=500、b0=0.8。

4.2 試驗(yàn)方法

測(cè)試區(qū)長(zhǎng)200 m，開(kāi)始段預(yù)留10 m起步區(qū)，以保證機(jī)具進(jìn)入測(cè)區(qū)后速度穩(wěn)定。除草機(jī)共有7個(gè)除草部件，除去正中間除草部件，以左側(cè)2個(gè)除草部件和右側(cè)2個(gè)除草部件為試驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取對(duì)象。對(duì)行控制的目的是降低除草部件作業(yè)時(shí)對(duì)稻苗的機(jī)械損傷。因此，本文對(duì)行控制性能采用傷苗率進(jìn)行評(píng)價(jià)，傷苗率計(jì)算公式為

式中λ為傷苗率，%；p為稻苗莖稈折斷、莖稈壓彎及表皮損傷數(shù)量，q為試驗(yàn)測(cè)試總稻苗數(shù)。

對(duì)比試驗(yàn)時(shí)，將右側(cè)2個(gè)除草部件的仿形桿從對(duì)行執(zhí)行機(jī)構(gòu)的內(nèi)滑梁上卸下，安裝在外滑梁上，使右側(cè)2個(gè)除草部件不具有自動(dòng)對(duì)行功能。同時(shí)，保證左側(cè)與右側(cè)對(duì)應(yīng)的2個(gè)除草部件在同步移栽的苗帶上作業(yè)。在相同試驗(yàn)條件及測(cè)試方法下，檢驗(yàn)有無(wú)對(duì)行控制系統(tǒng)的傷苗率。

試驗(yàn)因素如表5所示，其中，調(diào)節(jié)間距為對(duì)行控制系統(tǒng)執(zhí)行一次調(diào)控所間隔的距離。本試驗(yàn)根據(jù)苗帶特點(diǎn)，分別以間隔3、4和5個(gè)稻穴距離（穴距15 cm）為調(diào)控間距。行進(jìn)速度和作業(yè)深度根據(jù)水田除草機(jī)作業(yè)要求及雜草根系范圍進(jìn)行界定。試驗(yàn)結(jié)果如表6所示，方差分析如表7所示。

表5 試驗(yàn)因素及水平Table 5 Experimental factors and levels

表6 正交試驗(yàn)結(jié)果Table 6 Results of orthogonal experiment

通過(guò)表6的極差分析可知，對(duì)傷苗率影響最大的因素為行進(jìn)速度，其次是作業(yè)深度，而調(diào)節(jié)間距的影響最小；綜合分析可知，最優(yōu)作業(yè)參數(shù)組合為行進(jìn)速度0.5 m/s，調(diào)節(jié)間距60 cm，作業(yè)深度20 cm，此時(shí)傷苗率為3.6%。

表7的方差分析表明，行進(jìn)速度和作業(yè)深度對(duì)傷苗率影響顯著，交互項(xiàng)對(duì)傷苗率影響均不顯著。各因素對(duì)傷苗率影響由大到小依次是：行進(jìn)速度＞作業(yè)深度＞調(diào)節(jié)間距。

表7 方差分析Table 7 Variance analysis

由于試驗(yàn)因素及試驗(yàn)條件不同，為了檢驗(yàn)該對(duì)行系統(tǒng)的作用及作業(yè)效果，還需進(jìn)行有無(wú)對(duì)行控制系統(tǒng)的對(duì)比試驗(yàn)，試驗(yàn)選擇8個(gè)測(cè)試區(qū)，以試驗(yàn)所得的最優(yōu)組合為作業(yè)參數(shù)，檢驗(yàn)有無(wú)對(duì)行控制系統(tǒng)的傷苗率，對(duì)比結(jié)果如表8所示。

表8 有無(wú)自動(dòng)對(duì)行系統(tǒng)的傷苗率Table 8 Seedling injury rate with or without automatic alignment system %

由表8可知，對(duì)行控制系統(tǒng)明顯減少了除草部件的傷苗情況，平均傷苗率為3.9%；而沒(méi)有對(duì)行控制系統(tǒng)的平均傷苗率為18.6%。從目前水稻機(jī)械除草的傷苗程度看，無(wú)對(duì)行控制系統(tǒng)的傷苗率高于常規(guī)機(jī)械除草傷苗率（一般為5%），主要原因在于試驗(yàn)的苗帶為非理想的線性狀態(tài)。但有對(duì)行控制系統(tǒng)的傷苗率明顯降低，通過(guò)試驗(yàn)可知，帶有對(duì)行控制系統(tǒng)的傷苗主要發(fā)生在苗帶變化區(qū)域，由于本文采用常規(guī)螺旋刀齒式除草部件，側(cè)面觸土面積較大，橫向避苗移動(dòng)時(shí)，易造成土壤在水稻根部側(cè)面堆積使稻苗壓彎，后續(xù)對(duì)除草部件結(jié)構(gòu)優(yōu)化，有望進(jìn)一步降低傷苗率。

5 結(jié) 論

1）設(shè)計(jì)了一種稻田機(jī)械除草對(duì)行控制系統(tǒng)，采用線性自抗擾控制算法對(duì)除草部件的作業(yè)路徑進(jìn)行實(shí)時(shí)校正，實(shí)現(xiàn)了除草部件的對(duì)行控制。

2）對(duì)線性自抗擾控制算法和PID算法進(jìn)行了控制器設(shè)計(jì)及仿真比較，仿真結(jié)果表明：在加入擾動(dòng)情況下，線性自抗擾控制系統(tǒng)達(dá)到期望的對(duì)行調(diào)控時(shí)間比PID減少0.1 s，且抗干擾性優(yōu)于PID控制算法，具有一定的魯棒性。

3）田間試驗(yàn)結(jié)果表明，影響傷苗率的主次因素由大到小依此為行進(jìn)速度、作業(yè)深度、調(diào)節(jié)間距；最優(yōu)作業(yè)參數(shù)組合為行進(jìn)速度0.5 m/s，調(diào)節(jié)間距60 cm，作業(yè)深度為20 cm，此時(shí)傷苗率為3.6%；比較試驗(yàn)表明：有對(duì)行控制系統(tǒng)的平均傷苗率為3.9%，沒(méi)有對(duì)行系統(tǒng)控制的平均傷苗率為18.6%。