鐘春發(fā)， 倪向東， 韓雙蔓， 魏曉朝， 陳華軍， 葉好運

(石河子大學 機械電氣工程學院， 新疆 石河子 832000)

引言

2020年，全國棉花播種面積為3.1699×106hm2，總產(chǎn)量為591.0萬t[1]。棉花機械化采收已成為棉花生產(chǎn)全程機械化的關(guān)鍵，國務(wù)院印發(fā)的“關(guān)于加快推進農(nóng)業(yè)機械化和農(nóng)機裝備產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的指導意見”[2]中指出，到2025年棉花收獲機械化率達到60%。

然而，國產(chǎn)采棉機與進口高端采棉機相比，智能化和信息化薄弱，制約采棉機采收效率和采收質(zhì)量[3]。采棉機采收速度過快，籽棉與采摘頭中摘錠接觸時間過短，棉花無法纏繞在摘錠工作表面，高速旋轉(zhuǎn)的摘錠無法扯出棉鈴中的籽棉。采棉機采收速度過快，采摘頭對棉株的沖擊增強，采摘過程中撞落的棉花增多，降低采棉機采凈率。采棉機采收速度過慢，摘錠與棉葉、雜草等雜質(zhì)接觸時間過長，導致機采棉含雜率上升，降低機采棉品質(zhì)和采棉機工作效率[4-7]。采棉機根據(jù)機器視覺實時提取棉花特征，測算棉田單位面積棉花產(chǎn)量和采棉機采凈率[8-9]，自適應(yīng)調(diào)整采棉機作業(yè)速度，使采棉機在采凈率不小于90%時工作在最佳速度[10]，則可以提高采棉機采摘工作效率和增加經(jīng)濟效益。

采棉機作業(yè)包括非線性、時變性等諸多不確定性擾動[11]。棉株稀疏程度、實時產(chǎn)量、地面狀況和棉花承載量等都影響采棉機作業(yè)速度。機器視覺識別棉花方面的研究中，王見等[12]為解決棉田棉花背景分割和棉花定位問題，提出最大類間方差法和極限學習機融合的算法，成功識別棉花；王玲等[13]為解決棉田棉花分級，通過提取棉花圖像顏色空間和雜質(zhì)含量的14個紋理特征和16個形狀特征，結(jié)合交叉驗證和啟發(fā)式搜索，成功識別田間棉花品級。在采棉機作業(yè)速度控制方面的研究中，苗中華等[14]為解決采棉機作業(yè)速度智能控制，通過獲取棉花在線流量，結(jié)合模糊PID控制算法，實現(xiàn)采棉機作業(yè)速度自適應(yīng)控制；趙新等[15]為解決采棉機作業(yè)機液復合傳動系統(tǒng)控制精度問題，提出基于前饋補償模糊自適應(yīng)PID控制算法，提高采棉機作業(yè)速度控制精度；魏曉朝等[16]、趙勁松等[17]、侯巖光等[18]為解決液壓調(diào)速系統(tǒng)輸出轉(zhuǎn)速波動問題，提出優(yōu)化PID轉(zhuǎn)速復合控制方法，提高系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)性能和轉(zhuǎn)速控制精度；毛尾等[19]為解決電液比例伺服系統(tǒng)變流量死區(qū)和變流量增益非線性問題，提出模糊PID復合控制。

本研究結(jié)合機器視覺和模糊PID控制算法，通過MATLAB仿真平臺，以采棉機作業(yè)速度自適應(yīng)控制為研究對象。研究結(jié)合機器視覺與模糊PID控制算法，構(gòu)建液壓調(diào)速系統(tǒng)模型，實現(xiàn)采棉機作業(yè)速度自適應(yīng)控制。該算法通過機器視覺實時測算單位面積棉花產(chǎn)量和采棉機采凈率，并在單位面積棉田棉花產(chǎn)量和采凈率邊界條件約束下應(yīng)用模糊規(guī)則和推理方法對PID參數(shù)進行在線整定，采棉機作業(yè)速度與棉田單位面積棉花產(chǎn)量和采棉機采摘作業(yè)質(zhì)量實現(xiàn)自適應(yīng)匹配。

1 采棉機作業(yè)調(diào)速系統(tǒng)

采棉機行駛作業(yè)工況復雜，提出一種靜液壓與機械組配式液壓機械無級變速行走傳動方案。采棉機行走傳動由發(fā)動機提供動力，機械與液壓串聯(lián)構(gòu)成動力換擋無級調(diào)速系統(tǒng)，采棉機行走傳動方案如圖1所示。動力換擋機械部分主要包括行星齒輪組、離合器、制動器和輸出齒輪。液壓部分主要由變量泵和變量馬達構(gòu)成閉式容積調(diào)速回路，采棉機作業(yè)液壓調(diào)速系統(tǒng)圖如圖2所示。采棉機采摘作業(yè)時，變量馬達為最大定排量，通過控制變量泵排量，相當于變量泵和定量馬達組合，建立采棉機作業(yè)液壓調(diào)速數(shù)學模型。

1.發(fā)動機 2.變量泵 3.變量馬達 4.太陽輪S15.太陽輪S2 6.高速離合器 7.低速制動器8.行星輪 9.輸出軸齒輪圖1 采棉機作業(yè)傳動方案圖Fig.1 Transmission scheme diagram of cotton picker operation

1.補油泵 2.補油溢流閥 3.變量泵電液比例換向閥4.閥控液壓缸 5.變量泵 6.補油單向閥 7.溢流閥8.安全閥 9.變量馬達 10.閥控液壓缸11.變量馬達電液比例換向閥 12.油箱圖2 采棉機作業(yè)液壓調(diào)速系統(tǒng)圖Fig.2 Diagram of hydraulic speed control system for cotton picker operation

(1) 電液比例換向閥數(shù)學模型：

(1)

式中，xv—— 電磁閥芯位移量，m

I—— 電磁鐵電流，A

ωbv—— 液壓固有頻率，rad/s

ξbv—— 液壓阻尼系數(shù)

Kbv—— 閥的增益系數(shù)，m/A

(2) 閥控液壓缸數(shù)學模型：

(2)

式中，xp—— 液壓缸活塞位移量，m

A—— 液壓缸活塞作用面積，m2

Kq—— 閥穩(wěn)態(tài)工作時流量增益系數(shù)，m3/A

ωp—— 液壓固有頻率，rad/s

ξp—— 液壓阻尼系數(shù)

(3) 液壓缸到活塞函數(shù)：

(3)

式中，r—— 變量泵斜盤傾角，rad

L—— 變量活塞油缸施力點與斜盤鉸接點間的距離，m

Kφ—— 變量泵斜盤傾角系數(shù)

(4) 泵控馬達函數(shù)：

(4)

式中，θm—— 馬達角速度，rad

Dm—— 馬達排量，m3/rad

Kqp—— 變量泵流量增益

ωh—— 液壓固有頻率

ξh—— 液壓阻尼系數(shù)

(5) 負載函數(shù)：

(5)

式中，TL—— 作用在馬達軸上的外負載轉(zhuǎn)矩，N·m

Ct—— 泵和馬達總泄漏系數(shù)

βe—— 系統(tǒng)綜合彈性模量，N/m3

V0—— 泵和馬達工作腔以及連接管道總?cè)莘e，m3

采棉機行走液壓調(diào)速系統(tǒng)，由變量泵和變量馬達構(gòu)成閉式容積調(diào)速回路。采棉機采摘作業(yè)時，變量馬達為最大排量，相當于變量泵和定量馬達的組合。因采棉機作業(yè)為閉式容積調(diào)速回路，泵控馬達環(huán)節(jié)諧振頻率遠小于比例換向閥環(huán)節(jié)和閥控液壓缸環(huán)節(jié)，所以比例換向閥環(huán)節(jié)數(shù)學模型簡化為閥的增益系數(shù)Kbv，閥控液壓缸環(huán)節(jié)簡化為1個積分環(huán)節(jié)和1個比例環(huán)節(jié)的乘積。圖3為簡化后采棉機作業(yè)速度控制框圖，采棉機通過模糊PID控制器輸出控制信號Uout，經(jīng)過比例放大器放大后輸出電流I，調(diào)節(jié)比例換向閥的閥芯位移xv，使換向閥流量發(fā)生變化。液壓缸活塞位移xp控制變量泵斜盤傾角r，從而馬達輸出轉(zhuǎn)速θm，最后采棉機獲得穩(wěn)定作業(yè)速度。

圖3 采棉機作業(yè)速度控制框圖Fig.3 Control block diagram of operation speed of cotton picker

2 采棉機作業(yè)速度控制原理

采棉機作業(yè)速度控制原理，首先采棉機通過機器視覺系統(tǒng)，測算單位面積棉花產(chǎn)量和采棉機采凈率；再通過模糊PID自調(diào)整算法使控制器輸出控制電流；經(jīng)由電磁伺服閥控制行走液壓變量泵液壓油的流量來改變行走速度，從而實現(xiàn)采棉機作業(yè)速度的調(diào)節(jié)。

2.1 棉花識別與標記

通過采棉機視覺系統(tǒng)和運用OTSU自適應(yīng)閾值算法，測算單位面積產(chǎn)量和采棉機采凈率。OTSU運用統(tǒng)計學原理，自適應(yīng)選定閾值t，計算前景和背景最大類間方差。視覺采集棉田RGB圖像，把RGB圖像灰度化處理，設(shè)G為RGB圖像的灰度級，根據(jù)自適應(yīng)閾值t，將圖像像素點分成2類。

(6)

(7)

式中，F(xiàn)0—— 像素點背景的概率

F1—— 像素點前景的概率

pi—— 像素點灰度值為i的概率

F(t) —— 像素點灰度值小于等于t的概率

(8)

(9)

式中，μ0—— 背景灰度均值

μ1—— 前景灰度均值

(10)

(11)

前景和背景類間方差σB為：

(12)

最佳閾值t為：

(13)

通過MATLAB程序處理棉花圖像，提取棉花圖像灰度信息，如圖4所示?；叶戎狈綀D呈雙峰狀，棉花提取與特征標記如圖4c所示，可由OTSU自適應(yīng)閾值算法進行背景分割。確定圖4a中棉花最佳分割閾值t為173，采棉機視覺系統(tǒng)可識別和標記棉花。通過視覺系統(tǒng)，提取圖像中棉花并標記數(shù)量為n，如圖4f所示。假設(shè)棉田圖像對應(yīng)棉田實際采收面積為A，單朵棉花質(zhì)量為m，N為標記采前圖像中開裂棉鈴的籽棉數(shù)量；Nz為標記采后撞落棉數(shù)量；Nl為標記采后鈴殼內(nèi)未被采收的開裂棉數(shù)量；Ng為標記采后掛在棉株上的籽棉數(shù)量。單位面積棉花產(chǎn)量為：

(14)

w=N·m

(15)

通過式(15)可計算開裂棉鈴的籽棉總質(zhì)量W；撞落棉質(zhì)量Wz；鈴殼內(nèi)未被采收的開裂棉質(zhì)量Wl；掛在棉株上的籽棉質(zhì)量Wg。

根據(jù)標準采棉機作業(yè)質(zhì)量 NY/T 1133—2006，采棉機采凈率為[20]:

(16)

通過采棉機視覺系統(tǒng)，在線識別與標記棉花，測算棉田單位面積棉花產(chǎn)量y和采凈率J。

圖4 棉花提取與特征標記圖Fig.4 Cotton extraction and feature labeling map

2.2 速度調(diào)節(jié)原理

假設(shè)當前在線棉花采凈率為Jc，根據(jù)標準采棉機作業(yè)質(zhì)量 NY/T 1133—2006采摘允許最低棉花采凈率Jmin為90%，采棉機采摘適合棉花采凈率為Jyou為95%；單位電流梯度為Δi；Ic為當前單位面積棉花產(chǎn)量y對應(yīng)的電磁驅(qū)動伺服閥對應(yīng)的電流；Inext為下一時刻輸給電磁伺服閥的驅(qū)動電流；Imax為電磁伺服閥允許的最大驅(qū)動電流，則棉花采凈率邊界條件為：

式中,Inextk2>k3。

當前棉花采凈率處于1，2，3梯度時，因采棉機速度過快，此時采棉機采凈率偏低，故需要降低采棉機速度。當采棉機采凈率處于第4梯度時，當前采凈率處于允許最低采凈率和采棉機采摘最優(yōu)采凈率之間，此時保持采棉機速度不變，采棉機按照此速度穩(wěn)定行駛。當采棉機采凈率處于第5梯度時，此時采棉機采凈率優(yōu)于Jyou，提高采棉機作業(yè)速度。

3 作業(yè)速度控制器設(shè)計

采棉機作業(yè)速度調(diào)節(jié)過程中，采棉機的采凈率，隨棉花生長狀況、種植密度的不同而發(fā)生變化。因每株棉花的產(chǎn)量不同，陽光、土壤、棉花打頂和施肥等過程都會對單位面積棉花產(chǎn)量造成影響。因此實際棉田中，單位面積棉花產(chǎn)量是波動值，采摘頭的實際未入量實時變化。如果采棉機以恒定作業(yè)速度去采摘棉花，采棉機采摘質(zhì)量不能達到最優(yōu)。為提高采棉機采摘作業(yè)質(zhì)量，作業(yè)速度需自適應(yīng)匹配單位面積棉花產(chǎn)量和采棉機采凈率的波動。

3.1 控制器的設(shè)計

采棉機機器視覺模糊PID速度控制結(jié)構(gòu)由單位面積棉花產(chǎn)量調(diào)節(jié)器、棉花采凈率梯度調(diào)節(jié)器、模糊推理調(diào)節(jié)器、PID調(diào)節(jié)器和采棉機行走系統(tǒng)組成，采棉機作業(yè)速度控制結(jié)構(gòu)圖如圖5所示。由采棉機前部視覺系統(tǒng)，測算單位面積棉花產(chǎn)量，通過產(chǎn)量調(diào)節(jié)器輸出作業(yè)速度控制基礎(chǔ)電流rb；采棉機后部視覺系統(tǒng)測算采棉機采凈率，通過采凈率梯度調(diào)節(jié)器輸出作業(yè)速度控制的采凈率反饋電流rc；Uout為經(jīng)模糊PID調(diào)節(jié)器輸出的實際驅(qū)動電流；yout為采棉機作業(yè)行走速度；通過霍爾傳感器將作業(yè)速度yout轉(zhuǎn)換為作業(yè)速度反饋電流， 與控制基礎(chǔ)電流rb和采凈率反饋電流rc形成電流偏差E和電流偏差率EC，輸入模糊PID控制器，實時調(diào)整PID控制器參數(shù)，實現(xiàn)采棉機作業(yè)速度自適應(yīng)控制。

圖5 采棉機作業(yè)速度控制結(jié)構(gòu)圖Fig.5 Structure diagram of operation speed control of cotton picker

3.2 模糊PID控制器模糊集、論域和隸屬度函數(shù)的確定

將采棉機產(chǎn)量調(diào)節(jié)器、采凈率梯度調(diào)節(jié)器與霍爾傳感器形成的電流偏差E和電流偏差率EC，作為模糊PID控制器的輸入，輸出量為控制參數(shù)kp，ki，kd。將偏差E和電流偏差率EC模糊子集均設(shè)置為：{負大，負小，零，正小，正大}，記為{NB，NS，ZO，PS，PB}，相應(yīng)的模糊論域為{-4，-2，0，2，4}?？刂茀?shù)kp，ki，kd模糊子集均設(shè)置為{零，正小，正中，正大}，記為{ZE，PS，PM，PB}，對應(yīng)的模糊論域為(0 1)。隸屬度函數(shù)選擇三角形隸屬度函數(shù)。

參數(shù)自整定式為:

(18)

式中，kpo，kio，kdo—— PID原始參數(shù)

Δkp(k)，Δki(k)，Δkd(k) —— 模糊控制器的輸出

當采棉機作業(yè)速度輸入控制信號發(fā)生變化，模糊控制器根據(jù)mandimi算法，計算比例(kp)、積分(ki)和微分(kd)3個輸出量。表1為kp的參數(shù)調(diào)節(jié)表，表2為ki的參數(shù)調(diào)節(jié)表，表3為kd的參數(shù)調(diào)節(jié)表。

表1 kp參數(shù)調(diào)節(jié)表Tab.1 kp parameter adjustment table

表2 ki參數(shù)調(diào)節(jié)表Tab.2 ki parameter adjustment table

表3 kd參數(shù)調(diào)節(jié)表Tab.3 kd parameter adjustment table

模糊控制曲面如圖6所示。控制曲面為非線性，表示模糊控制為非線性。通過模糊控制器對kp，ki和kd3個參數(shù)在線校正與調(diào)節(jié)，將模糊理論與PID控制結(jié)合，進而建立模糊PID采棉機作業(yè)速度控制系統(tǒng)。

(19)

根據(jù)式(19)，控制信號Uout輸入采棉機液壓調(diào)速系統(tǒng)的伺服驅(qū)動器。

圖6 模糊控制曲面圖Fig.6 Fuzzy control surface

4 采棉機液壓調(diào)速建模與仿真分析

借助MATLAB中Fuzzy工具箱搭建模糊PID控制系統(tǒng)仿真模型，模糊PID控制器模型如圖7所示。運用MATLAB的Simulink設(shè)計泵控馬達調(diào)速仿真模型，采棉機液壓調(diào)速系統(tǒng)模型如圖8所示。通過M語言編寫程序，進行采棉機模糊PID作業(yè)速度控制算法仿真。將模糊PID控制模型和采棉機液壓調(diào)速系統(tǒng)模型通過Simulink的Subsystem封裝為2個子系統(tǒng)，再進行聯(lián)合仿真，系統(tǒng)控制模型如圖9所示。

圖7 模糊PID控制器模型圖Fig.7 Fuzzy PID controller model diagram

圖8 采棉機液壓調(diào)速系統(tǒng)模型圖Fig.8 Model diagram of hydraulic speed control system of cotton picker

圖9 系統(tǒng)控制模型Fig.9 System control model

仿真過程中，輸入單位方形波信號，仿真時長為10 s。圖10為單位方形波響應(yīng)曲線圖，圖11為kp自適應(yīng)響應(yīng)曲線圖，圖12為ki自適應(yīng)響應(yīng)曲線圖，圖13為kd自適應(yīng)響應(yīng)曲線圖。

圖10 單位方波響應(yīng)曲線圖Fig.10 Unit square wave response curve

圖11 kp自適應(yīng)響應(yīng)曲線圖Fig.11 kp adaptive response curve

圖12 ki自適應(yīng)響應(yīng)曲線圖Fig.12 ki adaptive response curve

圖13 kd自適應(yīng)響應(yīng)曲線圖

結(jié)果分析：

(1) 采棉機作業(yè)工況變化，kp，ki和kd通過模糊PID控制器自適應(yīng)調(diào)整，因此采棉機作業(yè)速度有較好的自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力；

(2) 應(yīng)用MATLAB搭建采棉機作業(yè)液壓調(diào)速模型，通過模糊PID控制器與PID控制器對比可知，模糊PID控制器調(diào)節(jié)時間較短和超調(diào)量較小，穩(wěn)態(tài)響應(yīng)特性和動態(tài)響應(yīng)特性較好。

4 結(jié)論

(1) 采棉機基于機器視覺，應(yīng)用OTSU自適應(yīng)閾值分割，標記采前和采后棉田棉花特征，實時測算棉田單位面積棉花產(chǎn)量和采棉機采凈率；

(2) 采棉機由液壓無級變速與機械式有級變速組配式動力換擋無級調(diào)速作業(yè)傳動，基于MATLAB平臺，搭建采棉機作業(yè)液壓調(diào)速系統(tǒng)模型和模糊PID控制器模型。通過仿真對比分析， 模糊PID控制器對采棉機作業(yè)速度控制，具有較好動態(tài)和穩(wěn)態(tài)響應(yīng)特性，實現(xiàn)采棉機作業(yè)速度自適應(yīng)控制；

(3) 采棉機基于機器視覺和模糊PID控制算法，實現(xiàn)棉機作業(yè)速度與棉田單位面積棉花產(chǎn)量和采棉機采摘作業(yè)質(zhì)量自適應(yīng)匹配，降低采棉機駕駛員勞動強度，提升采棉機采收質(zhì)量，對采棉機智能控制具有重要意義。