樊桂菊，王永振，張曉輝※，趙金英，宋月鵬

（1. 山東農業(yè)大學機械與電子工程學院，泰安 271018； 2. 山東省園藝機械與裝備重點實驗室，泰安 271018；3. 中國農業(yè)機械化科學研究院，北京 100083）

果園升降平臺自動調平控制系統(tǒng)設計與試驗

樊桂菊1,2，王永振1，張曉輝1,2※，趙金英3，宋月鵬1,2

（1. 山東農業(yè)大學機械與電子工程學院，泰安 271018； 2. 山東省園藝機械與裝備重點實驗室，泰安 271018；3. 中國農業(yè)機械化科學研究院，北京 100083）

為提高果園升降平臺調平精度和穩(wěn)定性，設計了一種自動調平控制系統(tǒng)。通過調平機構動力學分析，建立了調平控制系統(tǒng)數(shù)學模型；利用融合卡爾曼濾波的模糊PID控制電磁閥驅動油缸伸縮調整工作臺姿態(tài)，實現(xiàn)其自動調平。對控制系統(tǒng)進行仿真，結果表明：模糊PID控制較PID控制性能好，峰值時間縮短47.82%，調節(jié)時間縮短48.10%，最大超調量減小52.78%，經(jīng)卡爾曼濾波后控制誤差降低44.57%；對系統(tǒng)響應時間和調平效果進行測試，結果表明：自動調平控制系統(tǒng)響應時間為0.078 s；在平臺不升降和升降2種工況下，最大坡度滿載下自動調平最大誤差分別為1.08°和1.74°，調平精度相對原果園升降平臺調平系統(tǒng)分別提高了1.69°和1.91°，較好的實現(xiàn)了工作臺自動調平控制。該研究為農業(yè)機具調平控制提供參考。

算法；控制；設計；升降平臺；自動調平

0 引 言

中國果園大多分布于丘陵山地，因地形限制，果園機械化程度較低。尤其修剪果枝、疏花落果、采摘果實等作業(yè)主要靠人工登梯、爬樹等完成，安全隱患大，作業(yè)效率低[1-3]。因此設計一種實現(xiàn)自動調平的果園升降平臺對于提高果園機械化水平和作業(yè)效率具有重要意義。

最早生產(chǎn)果園升降平臺的國家主要有美國、澳大利亞和日本，美國、澳大利亞的升降平臺主要適用于大型果園；日本丘陵山地較多，生產(chǎn)的果園升降平臺小巧、靈活，并具備自動調平功能。國內對果園升降平臺的研究相對較晚，盡管取得了一些有價值的成果，但在自動調平控制方面的研究還比較少。劉大為等[4-5]研制了小型果園作業(yè)平臺，通過液壓缸實現(xiàn)工作臺升降和調平，但需要人工判斷方位和角度調整；孫江宏等[6]研制了一種新型調平自動調平作業(yè)平臺，采用角度誤差控制調平法，系統(tǒng)響應時間快，但不適宜于果園機械；買合木江·巴吐爾等[7]研制了多功能自走式果園作業(yè)平臺，采用自身質量實現(xiàn)平臺調平；山東農業(yè)大學研制的果園升降平臺[8]利用靜液壓三角形結構實現(xiàn)了工作臺調平，但調平精度和調平效率有待提高。

國內外學者對工程上高空升降平臺的調平系統(tǒng)做的研究較多[9-10]，一部分學者在農機具[11-13]和微型山地拖拉機[14-15]調平控制方面作了初步探討，為果園升降平臺自動調平控制系統(tǒng)設計與改進提供了重要依據(jù)。本文在前期研究基礎上設計了一種適用于果園升降平臺的自動調平控制系統(tǒng)，建立了調平系統(tǒng)的控制數(shù)學模型，通過融合卡爾曼濾波的模糊PID控制電磁閥驅動調平油缸伸縮調整工作臺和橫梁的相對角度，保持工作臺在預期狀態(tài)作業(yè)，以期實現(xiàn)工作臺快速精準調平。

1 自動調平控制原理

果園升降平臺整體結構如圖1所示，包括動力裝置、行走機構、升降機構、液壓系統(tǒng)、調平機構、工作臺和自動調平控制系統(tǒng)等。其中調平控制系統(tǒng)主要包括傾角傳感器、卡爾曼-模糊PID控制器、調平液壓油缸、橫梁、工作臺和調平液壓系統(tǒng)，如圖2所示。其調平工作原理為：當拖拉機帶動升降平臺在果園行駛或進行升降作業(yè)時，工作臺與水平面的夾角將發(fā)生變化，安裝在工作臺的傾角傳感器實時測量工作臺傾斜角度，自動調平控制系統(tǒng)根據(jù)采集的角度信號做出決策，通過模糊PID控制電磁閥驅動調平油缸伸縮調整工作臺與橫梁的相對角度，結合卡爾曼算法對控制信號進行濾波處理，削弱地形隨機干擾和測量噪聲的影響，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性能，從而使工作臺保持預期角度作業(yè)，實現(xiàn)工作臺自動調平。

圖1 果園升降平臺結構示意圖Fig.1 Schematic diagram for structure of orchards lifting platform

圖2 自動調平控制結構示意圖Fig.2 Schematic diagram of automatic leveling control system

2 調平控制系統(tǒng)數(shù)學模型

2.1 調平機構動態(tài)微分方程

忽略鉸鏈間隙和摩擦力以及機組前進的影響，升降平臺調平機構為剛性系統(tǒng)，其結構簡化模型和受力如圖3所示。

圖3 調平機構簡化模型Fig.3 Simplified model of leveling mechanism

1）當平臺不升降時，工作臺作定軸轉動，根據(jù)牛頓定律得

式中l(wèi)4為調平油缸長度，m；1OJ為工作臺和負載對O1軸的轉動慣量，kg·m2；m為工作臺和負載質量，kg；g為重力加速度，m/s2。

2）當平臺升降時，工作臺作平面運動，忽略橫梁質量，其運動微分方程為

式中JO2為工作臺和負載對O2軸的轉動慣量，kg·m2；xO2、yO2分別為工作臺質心坐標；ΣMo(F)為外力對O點的力矩；由圖3可知：

對2Ox、2Oy分別求二階導數(shù)用矩陣表示

假設橫梁勻角速度轉動，將式（4）代入式（2），利用泰勒級數(shù)展開并忽略一階高次項得工作臺微分方程

2.2 液壓系統(tǒng)微分方程

1）電磁閥流量方程fQ為

式中Kq為流量增益系數(shù)；XV為閥芯位移，m；Kc為流量壓力系數(shù)；Pf為液壓缸油壓差，Pa。

2）調平油缸流量方程gQ為

式中Ap為活塞有效面積，m2；S為活塞位移，m；β為油液有效彈性模量，Pa；V為進回油側總容積，m3；Cl為總泄漏系數(shù)。

3）調平油缸驅動力F為

式中Bc為液壓油黏性阻尼系數(shù)，N/m2；kl為負載彈簧剛度，N/m。

由式（6）、（7）、（8）得

式中Kce為總壓力流量系數(shù)。

2.3 調平控制系統(tǒng)狀態(tài)空間模型

根據(jù)調平機構動態(tài)方程和調平液壓系統(tǒng)微分方程，以工作臺傾角（x1）、傾角變化率（x2）、調平油缸位移（x3）和位移變化率（x4）作為系統(tǒng)狀態(tài)向量，電磁閥閥芯位移為輸入，工作臺傾角為系統(tǒng)輸出，令X=[x1x2x3x4]T， U=XV，由式（1）、（5）、（8）、（9）得調平控制系統(tǒng)狀態(tài)空間模型為

其中C、D為系數(shù)矩陣，分別為

N為輸出矩陣，N=[1 0 0 0]T。

3 卡爾曼濾波的模糊PID控制

在作業(yè)環(huán)境存在干擾下，工作臺容易出現(xiàn)抖動過大、調平時間長、超調量較大等不穩(wěn)定問題，將模糊控制與PID控制結合既消除模糊控制下的殘差問題，又解決PID控制難以解決的復雜工況問題，但系統(tǒng)在一定范圍內處于波動狀態(tài)，而卡爾曼濾波器在抑制干擾和消弱噪聲方面具有明顯的效果，因此，本文設計了融合卡爾曼濾波的模糊PID控制系統(tǒng)[16-18]，結構如圖4所示。

圖4 卡爾曼-模糊PID控制器結構圖Fig.4 Structure diagram of Kalman fuzzy PID controller

3.1 模糊PID控制

3.1.1 控制算法

傳統(tǒng)PID離散化控制算法[19]

模糊PID控制[20-24]就是在PID算法基礎上，對工作臺傾角誤差及其變化率進行模糊化處理后，通過模糊控制器輸出PID參數(shù)在線調整量ΔKp、ΔKi和ΔKd，與PID參數(shù)初始值相加，實現(xiàn)PID參數(shù)在線自整定，即

式中Kp0、Ki0和Kd0分別為PID參數(shù)初始值。

3.1.2 模糊PID控制的實現(xiàn)

以工作臺傾角誤差e(k)和傾角誤差變化率ec(k)為控制輸入量，對應語言變量為E、EC，基本論域分別為[?20，20]和[?3，3]；PID參數(shù)調整量ΔKp(k)、ΔKi(k)和ΔKd(k)為控制輸出量，其語言變量分別為KP、KI、KD，基本論域分別為[?0.6，0.6]、[?0.43，0.43]、[?0.07，0.07]。設定輸入輸出對應論域皆為[?6，6]，模糊子集為{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，各元素分別表示為負大、負中、負小、零、正小、正中、正大，則e(k)和ec(k)的量化因子分別為Ke=6/20=0.3、Kec=6/3=2；ΔKp(k)、ΔKi(k)和ΔKd(k)的比例因子分別為KΔKp=6/0.6=10，KΔKi=6/0.43=13.95和KΔKd=6/0.07=85.71。各變量隸屬度函數(shù)均采用靈敏度較高的三角形函數(shù)，其曲線如圖5所示。

圖5 隸屬度函數(shù)曲線Fig.5 Curve of subordinating degree function

根據(jù)PID比例、積分和微分參數(shù)對ΔKp(k)、ΔKi(k)和ΔKd(k)影響，并結合工程實際經(jīng)驗制定KP、KI、KD的模糊規(guī)則表，以KP為例，如表1所示。

表1 KP模糊控制規(guī)則表Table 1 Fuzzy control rule list of KP

再根據(jù)模糊規(guī)則表，建立輸出與輸入論域的模糊關系

將上述模糊關系運用Mamdani 推理得相應的控制輸出量模糊集合

采用重心法對輸出的模糊集合進行解模糊化，分別得到KP、KI、KD的精確量，再根據(jù)比例因子得到PID參數(shù)在線調整量ΔKp、ΔKi和ΔKd，通過式（11）實現(xiàn)控制參數(shù)在線整定，從而控制系統(tǒng)運行。

3.2 卡爾曼濾波

設T為采樣周期，將控制系統(tǒng)數(shù)學模型離散化后由式（10）得到狀態(tài)方程和觀測方程如下

式中Xk為k時刻狀態(tài)向量；Xk-1為（k?1）時刻狀態(tài)向量；Uk-1為（k?1）時刻電磁閥閥芯位移量；Wk-1為（k?1）時刻干擾噪聲；Yk為k時刻觀測量，即傾角傳感器測量值；Zk為k時刻測量噪聲。

根據(jù)卡爾曼濾波線性遞推[25-27]得到系統(tǒng)狀態(tài)預測方程

式中X?k為k時刻先驗狀態(tài)預測值；X?k?1為（k?1）時刻狀態(tài)最優(yōu)值。對應于X?k的協(xié)方差矩陣Pk?為

式中Pk-1為（k?1）時刻X?k?1對應的協(xié)方差矩陣；G(T)T為G(T)的轉置矩陣；Q為干擾噪聲協(xié)方差矩陣。

卡爾曼增益方程為

式中NT為N的轉置矩陣；R為測量噪聲協(xié)方差矩陣。k時刻卡爾曼濾波估計最優(yōu)值X?k為

（k+1）時刻?kX的更新協(xié)方差矩陣kP為

4 仿真分析

利用Matlab7.0/Simulink6.0建立升降平臺調平控制系統(tǒng)模型，假設升降平臺在水平良好路面上，橫梁以5 rad/s勻角速度轉動，對系統(tǒng)進行仿真，所需的部分參數(shù)如表2所示。4

表2 仿真模型參數(shù)Table 2 Parameters of simulation model

.1 PID和模糊PID控制

給定階躍信號的幅值為工作臺傾角1°，則在傳統(tǒng)PID控制和模糊PID控制下，系統(tǒng)階躍輸入時域響應曲線如圖6所示，控制性能指標對比如表3所示。其中，超調量Mp通過式（21）計算。

式中c(tp)為響應的第一峰值；)(∞c為響應穩(wěn)態(tài)值。

圖6 PID和模糊PID控制單位階躍響應曲線Fig.6 Unit step response curve of PID and Fuzzy PID control system

表3 控制性能指標對比Table 3 Comparison on control performance index

由表3可以計算出，模糊PID控制與PID相比，系統(tǒng)的上升時間縮短43.75%，峰值時間縮短47.82%，調節(jié)時間縮短48.10%，最大超調量減小52.78%，表明模糊PID控制總體快速性和平穩(wěn)性較好。

4.2 卡爾曼濾波的模糊PID控制

在建立的卡爾曼濾波器狀態(tài)方程中加入均方差為0.1的系統(tǒng)干擾與測量白噪聲信號，輸入階躍信號幅值為1，干擾噪聲協(xié)方差矩陣Q=0.5I，測量噪聲協(xié)方差矩陣R=2I，仿真時間間隔為2.5 s，系統(tǒng)階躍響應和誤差響應曲線分別如圖7和圖8所示。

圖7 模糊PID和卡爾曼-模糊PID控制單位階躍響應曲線Fig.7 Unit step response curve of fuzzy PID and Kalman-fuzzy PID control system

控制系統(tǒng)的誤差[28-29]指系統(tǒng)期望輸出值與實際輸出值之差，其數(shù)學表達式為e(t)

式中r(t)為期望輸出值，c(t)為實際輸出值。

通常采用穩(wěn)態(tài)誤差來評價系統(tǒng)的準確性，穩(wěn)態(tài)誤差ess的數(shù)學描述如式（23）所示。工程中一般認為調節(jié)時間ts的誤差為穩(wěn)態(tài)誤差。

圖8 模糊PID和卡爾曼-模糊PID控制誤差響應曲線Fig.8 Error response curve of fuzzy PID and Kalman-fuzzy PID control system

由圖7和圖8分析可知，卡爾曼濾波之前，控制系統(tǒng)響應較慢，峰值時間為0.71 s，t=2.5 s時，穩(wěn)態(tài)誤差為?0.092°；經(jīng)卡爾曼濾波后，峰值時間為0.40 s，t=2.5 s時，穩(wěn)態(tài)誤差為?0.051°，降低了44.57%，表明卡爾曼濾波對干擾和噪聲有較好的抑制作用。

5 試驗與分析

5.1 系統(tǒng)響應時間

升降平臺自動調平控制響應時間[30]包含：單片機運算時間、傾角傳感器采集信號時間、電磁閥和調平油缸動作反應時間。其中單片機運算和傳感器采集信號時間在系統(tǒng)掃描周期內完成，忽略不計。進行測試程序設計，以單片機發(fā)出調平信號至油缸運動1 mm停止的時間記為系統(tǒng)響應時間。升降平臺在良好水平路面上，在發(fā)動機額定轉速下，橫梁勻角速度轉動，控制系統(tǒng)輸出信號后，測得調平油缸從行程最小和最大位置開始運動到執(zhí)行動作結束的時間，利用HG-C1100激光位移傳感器測量油缸伸長量，得出調平控制系統(tǒng)響應時間和油缸位移曲線如圖9所示。

圖9 系統(tǒng)響應時間位移曲線Fig.9 Curves of system response time and displacement

由圖9可知，調平油缸伸長時，控制系統(tǒng)響應時間為0.078 s，比油缸縮短時的反應時間長0.008 s，主要原因是工作臺重力導致液壓阻力較大。

5.2 調平測試試驗

5.2.1 試驗設備與條件

在山東農業(yè)大學前期研制的果園升降平臺上，安裝自動調平控制系統(tǒng)，進行調平效果試驗。該平臺以拖拉機為動力源，主要參數(shù)如表4所示。

表4 果園升降平臺主要參數(shù)Table 4 Main parameters of orchards lifting platform

由于果園作業(yè)環(huán)境復雜，地形不規(guī)則，地面坡度不宜測量，因此在山東農業(yè)大學校內硬質地面上進行試驗，測得試驗坡地坡度分別為5.1°、10.5°、14.5°、18.8°，如圖10所示，試驗時間為2016年12月。采用北京瑞芬星通科技有限公司的DMI108數(shù)顯傾角儀（精度0.01°）和上海直川電子科技有限公司的ZCT230M傾角儀（精度0.05°，數(shù)據(jù)通過RS485連續(xù)輸出）測量工作臺傾角；采用日本Panasonic公司HG-C1100激光位移傳感器測量調平油缸位移量，精度0.01 mm；此外，還包括瑞因思儀器有限公司的質量儀表（200、0.01 kg）、卷尺（3、0.01 m）等。

圖10 試驗現(xiàn)場Fig.10 Test of field

5.2.2 試驗內容及方法

根據(jù)《農業(yè)機械生產(chǎn)試驗方法》（GB/T 5667-2008）[31]進行調平效果試驗，以原調平控制系統(tǒng)為對照組，當平臺不升降時，安裝在工作臺的傾角傳感器將實時輸出工作臺傾角，并顯示在觸摸屏上，觀察數(shù)據(jù)平穩(wěn)時，停止拖拉機運轉，利用瑞芬DMI108數(shù)顯傾角儀測得工作臺傾斜角度；當平臺升降時，利用ZCT230M傾角儀將工作臺傾角實時在顯屏上輸出。分析自動調平在不同坡度（5.1°、10.5°、14.5°、18.8°），不同載質量（0、50、100、150 kg）下的調平性能。

5.2.3 試驗結果與分析

1）平臺不升降工況

當平臺不升降時，測試工作臺與水平面的傾斜角度，即為調平誤差。在不同坡度和不同載質量下分別做3次試驗，試驗數(shù)據(jù)如表5所示。

表5 調平數(shù)據(jù)Table 5 Data of leveling

由表5可知，在4種坡度和載質量下，2種調平誤差隨著載質量和坡度增加而增大，原調平控制的最大均方根誤差為0.136°，而自動調平控制僅為0.085°，離散程度比原調平控制降低37.50%；在最大坡度滿載下原調平控制最大誤差為2.77°，自動調平最大誤差為1.08°，比原調平系統(tǒng)調平精度提高了1.69°。

2）平臺升降工況

升降平臺在4種坡度（5.1°、10.5°、14.5°、18.8°）下滿載情況（150 kg）進行升降作業(yè)，試驗過程中工作臺傾角變化如圖11所示。從圖11可知，在斜坡上進行升降作業(yè)，原調平系統(tǒng)受結構影響，調平誤差呈現(xiàn)出周期性的變化，自動調平則沒有這種現(xiàn)象。通過對比圖11a、11b、11c、11d可知，隨坡度增加，原調平系統(tǒng)累積誤差不斷增加，調平誤差呈增大趨勢，在4種坡度上最大調平誤差分別約為1.73°、2.27°、3.05°、3.65°；自動調平誤差相對穩(wěn)定，工作臺傾角始終維持在0°附近，最大調平誤差分別約為0.65°、1.12°、1.51°、1.74°，調平精度最大提高了1.91°，滿足升降平臺工作要求。

圖11 兩種調平控制的工作臺傾角變化Fig.11 Change in tilt angle of platform under two types of leveling control mechanisms

6 結論與討論

1）設計了一種果園升降平臺自動調平控制系統(tǒng)，根據(jù)傾角傳感器實時采集的工作臺傾角值，采用融合卡爾曼算法的模糊PID控制電磁閥驅動調平油缸運動改變工作臺位姿，實現(xiàn)工作臺自動調平。

2）運用Matlab對控制系統(tǒng)進行仿真，結果表明，這種控制系統(tǒng)較傳統(tǒng)PID具有較好的控制效果，峰值時間縮短47.82%，調節(jié)時間縮短48.10%，最大超調量減小52.78%，經(jīng)卡爾曼濾波后誤差降低44.57%，有效抑制了干擾信號和測量噪聲。

3）對控制系統(tǒng)進行響應時間和調平效果測試，結果表明：系統(tǒng)調平響應快，響應時間為0.078 s；在平臺不升降和升降2種工況下，隨坡度和負載增加，自動調平誤差變化不大，最大分別為1.08°和1.74°，調平精度相對原果園升降平臺調平控制系統(tǒng)分別提高了1.69°和1.91°，調平效果較好。

試驗過程中，偶爾會出現(xiàn)調平不準確、響應稍慢等現(xiàn)象，分析原因主要有：1）地面起伏不平影響了角度傳感器對信號的采集；2）安裝鉸鏈間隙引起工作臺偏離設定位置；3）升降速度過快，工作臺由于慣性出現(xiàn)擺動。另外，該試驗樣機無橫向調平執(zhí)行機構，僅進行了縱坡調平試驗，因此后續(xù)工作為增加橫向調平機構、研究干擾信號控制算法和系統(tǒng)控制數(shù)學模型的精確性，從而實現(xiàn)全方位調平并提高控制精度。

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Design and experiment of automatic leveling control system for orchards lifting platform

Fan Guiju1,2, Wang Yongzhen1, Zhang Xiaohui1,2※, Zhao Jinying3, Song Yuepeng1,2
(1. College of Mechanical and Electrical Engineering, Shandong Agricultural University, Tai'an 271018, China; 2. Shandong Provincial Key Laboratory of Horticultural Machinery and Equipment, Tai'an 271018, China; 3. Chinese Academy of Agricultural Mechanization Sciences, Beijing 100083, China)

Lifting platform for orchards plays a significant role in the fruit industry, because it successfully solves many difficult problems of picking fruit and trimming branches. However, there are some uncontrollable problems such as leveling instability, poor operational capacity in current machines. So it is necessary to design better leveling system to improve their working efficiency and stability. Domestic and foreign scholars have done a lot of researches on the leveling system for high-altitude lifting platforms, which provide important academic reference for the design and improvement of the leveling system for orchards lifting platform. There are higher leveling requirements because of poor terrain in orchards. United States, Australia and Japan are the earlier countries to produce lifting platform for orchards and their devices have achieved the automatic leveling. They are yet too expensive for Chinese farmers to afford. In China, it was not until 1980s that the lifting platform for orchards was made. Some types of the lifting platforms made in China realized mechanical leveling, but their leveling accuracy and working efficiency were lower. To this end an auto leveling control system was designed on the basis of the related information at home and abroad. Such a leveling control system consisted of lifting platform, leveling mechanism, hydraulic system and control system. By analyzing forces and movement of the leveling mechanism of the leveling control system, the dynamic mathematical model for the control system was set up. As we all know, the fuzzy control can decrease the overshoot, and PID (proportion, integral, derivative) control can increase the response speed, and Kalman filter can reduce signal interference. So the fuzzy PID control system with Kalman filter was designed. According to the information collected by inclinometer, the control system makes a decision, and then controls electromagnetic valve to drive the leveling cylinder to extend or retract, which can change the motion of the work platform and keep it level. The results of simulation showed that the performance of fuzzy PID control system was better than that of traditional PID. Firstly its rise time was 0.09 s, it’s peak time was 0.12 s, its regulation time was 0.41 s, and they were respectively shortened by 43.75%, 47.82%, and 48.10%, respectively, which indicated the initial and overall speed of fuzzy PID control system were better. Secondly the maximum overshoot was 17%, which was reduced by 52.78% of traditional PID’s, so fuzzy PID control system realized a good stabilization. Moreover in combination with Kalman filter, the leveling precision of fuzzy PID control system was improved greatly. Its steady state error was about 0.051° and was reduced by 44.57% of PID’s. The experiments were done in different slopes (5.1°, 10.5°, 14.5° and 18.8°) and different loads (0, 50, 100, and 150 kg). The results showed that the performance of automatic leveling system was better compared with the original leveling control system. The response time of automatic leveling control system was shorter and was about 0.078 s. When the platform wasn’t lifted, under the maximum load and the slope of 18.8°, the maximum automatic leveling error was 1.08°, the automatic leveling precision was increased by 1.69°. In the process of the platform lifted, the maximum automatic leveling error was 1.74o, and the automatic leveling precision was increased by 1.91°. In addition, there were some occasional phenomena such as leveling inaccurately and running slowly in the process of experiments. There were following main 3 reasons: 1) Irregular terrain disturbed the signals collected by angle sensors; 2) The workbench deviated from the set position because of hinge clearances; 3) With the action of motion inertia, the workbench swung back and forth when rising or falling too fast. So the following works will be carried out, including modifying the mechanical structure of lifting platform, and researching control algorithm and mathematical model of the control system to improve control accuracy and leveling efficiency. In conclusion, the automatic leveling control system can meet the design requirements and effectively improve leveling degree and work efficiency, and is well suitable for orchards.

algorithms; control; design; lifting platform; auto leveling

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.11.005

S233.74

A

1002-6819(2017)-11-0038-09

樊桂菊，王永振，張曉輝，趙金英，宋月鵬. 果園升降平臺自動調平控制系統(tǒng)設計與試驗[J]. 農業(yè)工程學報，2017，33(11)：38－46.

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.11.005 http://www.tcsae.org

Fan Guiju, Wang Yongzhen, Zhang Xiaohui, Zhao Jinying, Song Yuepeng. Design and experiment of automatic leveling control system for orchards lifting platform[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(11): 38－46. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.11.005 http://www.tcsae.org

2016-11-26

2017-05-09

國家“十二五”科技支撐計劃項目（2011BAD20B10-2-4）；山東省現(xiàn)代農業(yè)產(chǎn)業(yè)技術體系果品產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新團隊資金（SDAIT-06-12）；山東省重點研發(fā)項目（2016GNC112006）

樊桂菊，女，山東曲阜人，博士，副教授，主要從事智能農業(yè)裝備設計與研究。泰安 山東農業(yè)大學機械與電子工程學院，271018。

Email：fanguiju2002@163.com

※通信作者：張曉輝，男，山東聊城人，教授，博士生導師，主要從事農業(yè)機械設計及理論研究。泰安 山東農業(yè)大學機械與電子工程學院，271018。Email：Zhangxh@sdau.edu.cn