丁幼春，夏中州，彭靖葉，胡子謙

（1. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，武漢 430070；2. 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部長江中下游農(nóng)業(yè)裝備重點實驗室，武漢 430070）

0 引 言

水稻是中國重要的糧食種植作物，收獲質(zhì)量與效率很大程度上決定于聯(lián)合收獲機機手的駕駛水平。將自動導(dǎo)航技術(shù)應(yīng)用在糧食收獲中，將有助于提升聯(lián)合收獲機作業(yè)質(zhì)量與作業(yè)效率及聯(lián)合收獲機智能化水平[1-2]。

傳感器技術(shù)和控制技術(shù)在農(nóng)機導(dǎo)航中的應(yīng)用提高了農(nóng)機的自動化水平。在農(nóng)機自動導(dǎo)航中根據(jù)位置測量方法將傳感器分為相對定位傳感器和絕對定位傳感器，其中基于相對定位傳感器主要有機器視覺[3-4]、激光雷達[5]和機械接觸式[6]，農(nóng)機通過傳感器獲取與作業(yè)區(qū)的相對位置關(guān)系進行控制實現(xiàn)自動導(dǎo)航作業(yè)；基于絕對定位的傳感器是衛(wèi)星定位，農(nóng)機通過傳感器獲取農(nóng)機與預(yù)先確定目標(biāo)路徑的位置關(guān)系進行控制實現(xiàn)農(nóng)機自動導(dǎo)航作業(yè)[7-8]。自動導(dǎo)航控制通常以運動學(xué)和動力學(xué)模型為主，將導(dǎo)航控制分為縱向控制和橫向控制，縱向控制為速度控制[9-10]，通過速度控制實現(xiàn)縱向速度的穩(wěn)定性；橫向控制是指導(dǎo)航控制器的設(shè)計，將偏差信息輸入控制器控制農(nóng)機轉(zhuǎn)向糾偏實現(xiàn)農(nóng)機自動導(dǎo)航，導(dǎo)航控制器所使用的控制方法有比例積分微分（Proportion Integration Differentiation，PID）控制[11-12]、純追蹤控制[13-14]、模糊控制[15-16]、預(yù)瞄控制[17]、最優(yōu)控制[18-19]和預(yù)測控制[20-21]，通過控制算法實現(xiàn)農(nóng)機的自動導(dǎo)航作業(yè)及提高導(dǎo)航控制系統(tǒng)穩(wěn)定性。

針對收獲機自動導(dǎo)航作業(yè)相關(guān)學(xué)者進行了大量研究。Coen 等[22]利用激光傳感器檢測田壟與作物區(qū)高度不同的特點，檢測作物區(qū)域，建立基于運動學(xué)的離散狀態(tài)空間控制模型，實現(xiàn)了聯(lián)合收割機的自動導(dǎo)航控制。丁幼春等[23-25]設(shè)計了聯(lián)合收獲機機器視覺導(dǎo)航控制系統(tǒng)，采用旋轉(zhuǎn)投影算法配合直方圖融合算法檢測收獲邊界，設(shè)計了模糊比例微分PD（Proportion Differentiation）控制器，田間試驗割幅變化范圍小于18 cm。吳剛等[26]針對谷物聯(lián)合收獲機視覺導(dǎo)航，提出基于改進Hough 變換的谷物聯(lián)合收獲機行走目標(biāo)直線檢測算法，加快了算法速度、減少了空間占用和提高了抗干擾能力。關(guān)卓懷等[27]提出一種水稻收獲作業(yè)視覺導(dǎo)航路徑提取方法，采用多段3 次B 樣條曲線擬合法提取水稻待收獲區(qū)域邊界線，并驗證了視覺導(dǎo)航路徑提取方法的可行性。吳惠昌等[28]以牽引式甜菜聯(lián)合收獲機為載體，設(shè)計了對行探測機構(gòu)，試驗表明采用自動對行控制提高了甜菜收獲質(zhì)量。張凱良等[29]設(shè)計了基于激光雷達和新型機械式對行傳感器的玉米收獲機自動對行環(huán)境感知系統(tǒng)，實現(xiàn)了玉米收獲機的自動對行。趙騰[30]基于激光掃描和機器視覺的收割機自動導(dǎo)航控制方法，進行作物邊緣識別，證明了導(dǎo)航方法的有效性和可靠性。當(dāng)前收獲機自動導(dǎo)航的研究主要以相對定位方式為主，基于衛(wèi)星導(dǎo)航的研究和應(yīng)用多在耕種管環(huán)節(jié)，且作業(yè)方式為無重疊作業(yè)，而收獲作業(yè)要求不應(yīng)出現(xiàn)漏割收獲[31]。針對基于衛(wèi)星定位的自動導(dǎo)航收獲作業(yè)在確保完全收獲和維持高割幅率研究較少。

針對收獲機田間環(huán)境下直線跟蹤作業(yè)在維持高割幅率條件下易產(chǎn)生漏割的問題，本研究以雷沃GE-70 輪式谷物聯(lián)合收獲機為平臺，在收獲機原有液壓系統(tǒng)基礎(chǔ)上進行電控液壓改裝，采用定位模塊獲取收獲機距離偏差和航向偏差作為導(dǎo)航控制器的輸入，設(shè)計了一種單神經(jīng)元PID 的聯(lián)合收獲機導(dǎo)航控制器，并進行了對比仿真、路面、田間試驗。

1 聯(lián)合收獲機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

1.1 聯(lián)合收獲機導(dǎo)航系統(tǒng)平臺

聯(lián)合收獲機導(dǎo)航系統(tǒng)由北斗載波相位動態(tài)實時差分（Real-Time Kinematic，RTK）定位模塊、計算機、電控液壓轉(zhuǎn)向機構(gòu)、角度傳感器、導(dǎo)航測控箱和聯(lián)合收獲機等組成。聯(lián)合收獲機及導(dǎo)航系統(tǒng)組成如圖1 所示。

圖1 聯(lián)合收獲機及導(dǎo)航系統(tǒng)組成 Fig.1 Composition of combine harvester and navigation system

導(dǎo)航平臺為雷沃GE-70 聯(lián)合收獲機，通過換裝附件和調(diào)節(jié)收獲機參數(shù)用于水稻的收獲，其技術(shù)指標(biāo)參數(shù)如表1。該平臺為液壓助力后輪轉(zhuǎn)向，為實現(xiàn)電控液壓轉(zhuǎn)向在收獲機原有液壓轉(zhuǎn)向油路基礎(chǔ)上并聯(lián)安裝電控液壓閥組實現(xiàn)轉(zhuǎn)向輪的電控改裝，轉(zhuǎn)向改裝保留有手動轉(zhuǎn)向，電控改裝油路參照彭靖葉等[32]研究設(shè)計。

表1 聯(lián)合收獲機技術(shù)指標(biāo)參數(shù) Table 1 Technical parameters of combine harvester

1.2 導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成

收獲機導(dǎo)航控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2 所示，由控制器、傳感器、驅(qū)動系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向執(zhí)行機構(gòu)組成?？刂破鞑捎糜嬎銠C，計算機通過串口和通用串行總線（Universal Serial Bus，USB）與移動站和美國國家儀器有限公司（National Instruments，NI）數(shù)據(jù)采集板卡進行數(shù)據(jù)交互，從而實現(xiàn)對收獲機狀態(tài)監(jiān)控及轉(zhuǎn)向控制；傳感器由角度傳感器（DWQCB-9-CH 型角度傳感器，北京天?？乒?，信號輸出0～9 V，角分辨率0.022o，絕對精度0.10o）和高精度北斗定位系統(tǒng)（上海司南衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)股份有限公司M300 型北斗接收機及衛(wèi)星接收天線、廈門才茂CM8350P 型數(shù)據(jù)傳輸單元（Data Transfer Unit，DTU）和網(wǎng)絡(luò)中心）組成，角度傳感器通過轉(zhuǎn)向裝夾裝置安裝在后輪轉(zhuǎn)向銷軸上可直接測量后輪轉(zhuǎn)向角，高精度北斗定位系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)載波相位動態(tài)實時差分RTK 方式搭建，接收機分別設(shè)置為移動站和基站，基站觀測相位信息通過網(wǎng)絡(luò)來傳輸和分發(fā)，移動站將基站和自身觀測數(shù)據(jù)進行處理得到高精度定位信息；轉(zhuǎn)向執(zhí)行機構(gòu)由電源模塊、比例放大器、電液比例閥、轉(zhuǎn)向液壓缸組成，通過控制電液比例閥液壓油的流量和方向?qū)崿F(xiàn)轉(zhuǎn)向控制。

圖2 導(dǎo)航控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖 Fig.2 Structure block diagram of navigation control system

2 聯(lián)合收獲機運動學(xué)模型

由于收獲機在收獲過程中，整車質(zhì)量會隨著作物收獲不斷增加，用動力學(xué)模型會導(dǎo)致建模不準(zhǔn)確的情況，選擇經(jīng)典二輪車模型作為收獲機運動學(xué)模型，該模型是在不考慮輪胎和地面之間滑動的前提下，將聯(lián)合收獲機輪胎視為剛性進行二輪車模型進行運動學(xué)分析，二輪車模型如圖3 所示。

圖3 二輪車運動學(xué)模型 Fig.3 Two wheels kinematics model

二輪車模型表達式如式（1）所示

式中x，y 為收獲機在坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，m；t 是時間，s；φ 為收獲機目標(biāo)航向角，(°)；θ 為后輪轉(zhuǎn)向角，(°)；v 為收獲機速度，m/s；L 為收獲機軸距，m。

3 導(dǎo)航控制器設(shè)計

圖4 為聯(lián)合收獲機直線導(dǎo)航跟蹤控制器整體設(shè)計。首先進行目標(biāo)路徑信息采集，將當(dāng)前位置信息進行高斯投影變換成平面坐標(biāo)并進行距離偏差和航向偏差的解算，將得到的偏差信息經(jīng)濾波處理，處理后的數(shù)據(jù)根據(jù)偏差構(gòu)建策略得到輸入偏差值作為單神經(jīng)元PID 控制器的輸入，單神經(jīng)元PID 控制器輸出目標(biāo)轉(zhuǎn)向角控制指令給比例微分PD 轉(zhuǎn)向控制器，PD 轉(zhuǎn)向控制器根據(jù)目標(biāo)轉(zhuǎn)向角指令和當(dāng)前實際轉(zhuǎn)角計算得到模擬電壓大小控制電液比例閥閥口開度及工作液流動方向，實現(xiàn)轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)向和直線跟蹤控制，根據(jù)彭靖葉等[32]轉(zhuǎn)向特性測試結(jié)果將轉(zhuǎn)向控制周期設(shè)定為0.5 s。

圖4 聯(lián)合收獲機導(dǎo)航控制器整體設(shè)計 Fig.4 Overall design of navigation controller for combine harvester

3.1 距離偏差和航向偏差

聯(lián)合收獲機在進行直線跟蹤時，需要在導(dǎo)航前設(shè)定目標(biāo)跟蹤直線，通過定位模塊獲取2 個不同位置點的定位坐標(biāo)，并將定位點坐標(biāo)進行高斯（Gauss）投影變換成平面坐標(biāo)為A(x1,y1)和B(x2,y2)，將A、B 點所構(gòu)成的直線作為目標(biāo)跟蹤直線（AB 線），AB 線的方程為式（2）所示

式中a，b，c 為直線方程系數(shù)。

收獲機t 時刻位置坐標(biāo)為O(xt,yt)，當(dāng)前位置到AB 線的距離即為距離偏差，距離偏差通過點到直線的距離公式求解。

所使用的載波相位動態(tài)實時差分RTK 定位模塊具有厘米級定位精度，使用2 個定位點進行收獲機航向角的解算，當(dāng)前航向角（δ，(°)）通過式（3）進行計算

式中t 為時間，s；k 為常數(shù)，k 的取值與設(shè)定的距離有關(guān)，通過計算當(dāng)前坐標(biāo)點和前面第k 個點的距離判斷是否大于等于設(shè)定距離，若大于等于設(shè)定距離則進行航向角的計算得到當(dāng)前航向角δ，根據(jù)目標(biāo)直線可以得到目標(biāo)航向角為φ，目標(biāo)航向角減去當(dāng)前航向角即可得到當(dāng)前航向偏差Δδ。

3.2 偏差構(gòu)建策略

在收獲機直線跟蹤中，為使收獲過程中維持高割幅率根據(jù)當(dāng)前聯(lián)合收獲機距離偏差和航向偏差進行了偏差的構(gòu)建以決策進行橫向糾偏或航向糾偏，聯(lián)合收獲機偏差構(gòu)建策略如式（4）所示

式中e(t)為t 時刻的偏差值，cm 或(°)；dmin為設(shè)定的最小距離偏差，cm；δmin為設(shè)定的最小航向偏差，（°）。

當(dāng)|Δd|＜dmin時，首先判斷當(dāng)前航向偏差Δδ 和設(shè)定的最小航向偏差δmin關(guān)系，如果|Δδ|＜δmin時，此時收獲機處于距離偏差和割臺擺動幅度都較小，故只進行橫向糾偏；如果|Δδ|≥δmin時，由于在橫向糾偏過程中航向偏差越大越易造成超調(diào)和割臺擺動幅度的增大，如果不進行航向糾偏將出現(xiàn)航向角繼續(xù)增大造成收獲機割臺擺動幅度大造成漏割，此時應(yīng)進行航向糾偏。當(dāng)|Δd|≥dmin時，由于已經(jīng)偏離目標(biāo)直線距離較遠，進行橫向糾偏可以快速減小距離偏差有利于快速上線；當(dāng)距離偏差滿足|Δd|＜dmin時進行航向糾偏可以使收獲機快速的糾正航向進入小偏差狀態(tài)。通過在跟蹤過程中引入航向糾偏可以減小收割機割臺擺動幅度，提高收獲機割幅率。

3.3 單神經(jīng)元PID 控制器設(shè)計

單神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最基本的控制部件，單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)只具有一層神經(jīng)元，單神經(jīng)元通過自學(xué)習(xí)可修改神經(jīng)元之間連接強度，使獲得的知識結(jié)構(gòu)可適應(yīng)周圍環(huán)境的變化。PID 控制是廣泛使用的控制策略，但其參數(shù)經(jīng)過整定就無法在線修改，適應(yīng)性不強，將PID 控制與單神經(jīng)元結(jié)合可實現(xiàn)田間條件下PID 參數(shù)的在線調(diào)節(jié)，設(shè)計了單神經(jīng)元PID 控制器[33-34]，通過PID 參數(shù)的在線調(diào)節(jié)實現(xiàn)聯(lián)合收獲機田間自動導(dǎo)航作業(yè)。單神經(jīng)元PID 控制器結(jié)構(gòu)如圖5 所示。

圖5 單神經(jīng)元PID 控制器結(jié)構(gòu)圖 Fig.5 Structure diagram of single-neuron PID controller

控制器采用增量式PID 算法如式（5）和式（6）所示

式中u(t-1)分別為前一時刻控制量，單位為(°)；Δu(t)為當(dāng)前時刻控制增量，(°)；r1(t)為比例輸入，cm 或(°)；r2(t)為積分輸入，cm 或(°)；r3(t)為微分輸入，cm 或(°)； kP為比例控制系數(shù)。

單神經(jīng)元PID 控制器的輸入如式（7）所示

式中e(t-1)為t-1 時刻輸入偏差，cm 或(°)；e(t-2)為t-2 時刻輸入偏差，cm 或(°)。

對PID 參數(shù)進行在線修正主要是根據(jù)偏差對kP、kI和kD進行修正，單神經(jīng)元采用有監(jiān)督的赫布學(xué)習(xí)（Hebb learning）規(guī)則。在自動導(dǎo)航中PID 參數(shù)的在線學(xué)習(xí)主要與r1(t)和r2(t)有關(guān)，故采用改進的單神經(jīng)元PID 控制，將學(xué)習(xí)規(guī)則中加權(quán)系數(shù)學(xué)習(xí)修正部分中r1(t)、r2(t)和r3(t)都改為r1(t)+r2(t)，通過神經(jīng)元的自學(xué)習(xí)修改神經(jīng)元之間連接強度，使獲得的知識結(jié)構(gòu)適應(yīng)周圍環(huán)境的變化，實現(xiàn)3 個控制參數(shù)的在線整定如式（8）和式（9）所示

式中ηP、ηI和ηD分別為比例、積分和微分的學(xué)習(xí)速率；w1(t)、w1(t)和w1(t)分別對應(yīng)r1(t)、r2(t)和r3(t)的神經(jīng)元比例、積分、微分的加權(quán)系數(shù)；K 為神經(jīng)元增益系數(shù)。

3.4 單神經(jīng)元PID 控制器仿真

為驗證單神經(jīng)元PID 控制器的控制性能，對常規(guī)PID和單神經(jīng)元PID 控制進行了Matlab 仿真，其中常規(guī)PID控制通過試湊法先調(diào)節(jié)kP，再調(diào)節(jié)kI，最后調(diào)節(jié)kD，通過不斷調(diào)節(jié)獲得調(diào)節(jié)時間和超調(diào)盡量小的3 個參數(shù)為kP=0.2，kI=0.08，kD=0.06；單神經(jīng)元PID 系數(shù)調(diào)試參考饒巍林等[35]研究，加權(quán)系數(shù)初始化賦任意非零相同值，單神經(jīng)元PID 由式（6）和式（9）知3 個參數(shù)的調(diào)節(jié)與增益系數(shù)K 有關(guān)，通過調(diào)節(jié)增益系數(shù)K 獲得響應(yīng)快與超調(diào)小的值，再通過調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)系數(shù)減小系統(tǒng)的超調(diào)和過渡時間，通過不斷調(diào)節(jié)獲得較佳參數(shù)，經(jīng)調(diào)試得單神經(jīng)元PID 增益系數(shù)K=0.4，學(xué)習(xí)速率ηP=1.6，ηI=1.0，ηD=1.4。仿真設(shè)置距離偏差為50 cm，采樣時間為0.1 s，在6 s 時給予一個持續(xù)0.5 s 擾動，測試控制器的調(diào)節(jié)效果，仿真結(jié)果如圖6 所示。仿真結(jié)果表明，所設(shè)計的單神經(jīng)元自適應(yīng)PID 與傳統(tǒng)PID 控制相比，具有超調(diào)小、收斂速度快等特點。

圖6 PID 控制器和單神經(jīng)元PID 控制器對比 Fig.6 Comparison of PID controller and single-neuron PID control

3.5 轉(zhuǎn)向控制器設(shè)計

電控液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)如圖7 所示，轉(zhuǎn)向控制器使用PD控制。轉(zhuǎn)向控制器收到目標(biāo)轉(zhuǎn)向角指令θ 并根據(jù)當(dāng)前實際轉(zhuǎn)角計算得到轉(zhuǎn)向角偏差，轉(zhuǎn)向角偏差信息經(jīng)過PD 轉(zhuǎn)向控制器計算得到轉(zhuǎn)向控制電壓信號，轉(zhuǎn)向電壓信號經(jīng)比例放大器電壓電流U-I（Voltage to Current）轉(zhuǎn)換成電流信號控制比例閥的開度進行液壓油流量Q 的控制，轉(zhuǎn)向液壓缸在液壓油壓力的作用下實現(xiàn)液壓缸伸縮并通過連桿機構(gòu)使轉(zhuǎn)向輪動作完成聯(lián)合收獲機后輪轉(zhuǎn)向，實現(xiàn)后輪轉(zhuǎn)向的閉環(huán)控制。對所設(shè)計的PD 轉(zhuǎn)向控制器進行±25°方波跟隨測試，角度傳感器通過裝夾裝置安裝在轉(zhuǎn)向銷軸上直接測量實際轉(zhuǎn)角，設(shè)置角度傳感器數(shù)據(jù)采樣頻率為5 000 Hz，每100 個原始數(shù)據(jù)進行求平均值獲得當(dāng)前轉(zhuǎn)向角度值，對PD 轉(zhuǎn)向控制器的性能測試曲線如圖8所示，方波跟隨測試中上升時間為3.34 s，轉(zhuǎn)向輪的延時時間為80 ms，跟隨誤差為0.5°，跟隨測試表明所設(shè)計的轉(zhuǎn)向控制器能夠穩(wěn)定跟蹤控制信號，可適用于收獲機自動導(dǎo)航轉(zhuǎn)向控制。

圖7 電控液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng) Fig.7 Electro-hydraulic power steering system

圖8 后輪轉(zhuǎn)向方波信號跟隨曲線 Fig.8 Square wave track signal curve of rear wheel steering

4 試 驗

4.1 路面試驗

為檢驗導(dǎo)航控制器的控制效果，在華中農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)機械實訓(xùn)中心柏油路面進行了試驗，通過控制軟件實時記錄偏差數(shù)據(jù)，測試速度為0.7 m/s，分別搭載兩種控制器進行路面測試控制效果，在路面通過3.4 節(jié)調(diào)試方法獲得較佳參數(shù)，其中常規(guī)PID 控制器kP=0.6、kI=0.01、kD=0.1，單神經(jīng)元PID 參數(shù)分別為K=0.4、ηP=1.5、ηI=0.1、ηD=1.0，其中偏差構(gòu)建中的設(shè)定值dmin=10 cm、δmin=10°。路面試驗常規(guī)PID 控制初始距離偏差為0.60 m，航向偏差為3°；單神經(jīng)元PID 控制初始距離偏差為0.62 m，航向偏差為5°。開啟自動導(dǎo)航功能前先使收獲機處于行駛狀態(tài)以獲得較為準(zhǔn)確的航向值，試驗距離偏差曲線如圖9所示，試驗結(jié)果表明常規(guī)PID 控制平均絕對偏差3.2 cm，最大跟蹤偏差為7.5 cm，穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)時間（距離偏差小于15 cm）為1.7 s；單神經(jīng)元PID 平均絕對偏差1.21 cm，最大跟蹤偏差為6.1 cm，穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)時間為1.6 s。試驗結(jié)果表明單神經(jīng)元PID 控制器平均絕對偏差、最大跟蹤偏差和調(diào)節(jié)時間都比常規(guī)PID 控制器小。

4.2 田間試驗

為檢驗控制系統(tǒng)的田間工作性能及導(dǎo)航控制器直線跟蹤效果，于2019 年10 月3 日在湖北荊州市監(jiān)利縣五聯(lián)農(nóng)業(yè)機械專業(yè)合作社水稻技術(shù)示范田進行了田間導(dǎo)航試驗，試驗田塊長為120 m，寬35 m。采用五點取樣法測試得田間土壤含水率為25.4%，堅實度為476.8 kPa，選擇水稻在黃熟期到完熟期的6～10 d 內(nèi)進行收獲，稻谷籽粒含水率為18%，收獲作業(yè)后割茬高度小于18 cm，在保證收獲質(zhì)量的條件下測得在0.7 m/s 時收獲效果最佳，分別搭載常規(guī)PID 控制器和單神經(jīng)元PID 控制器進行導(dǎo)航試驗。

試驗步驟：

1）試驗前首先檢查傳感器參數(shù)是否正常，進行導(dǎo)航參數(shù)設(shè)置；

2）在地頭兩端分別進行A、B 坐標(biāo)點的采集確定目標(biāo)跟蹤路徑；

3）開始新一幅作業(yè)前進行對行，使橫向偏距小于10 cm，航向偏差小于10°；

4）調(diào)節(jié)收獲機收獲參數(shù)到最佳收獲狀態(tài)，使收獲機先行駛再啟動導(dǎo)航系統(tǒng)，開始直線跟蹤導(dǎo)航作業(yè)；

5）記錄導(dǎo)航過程中收獲視頻、航向偏差、距離偏差、實時轉(zhuǎn)向角、目標(biāo)轉(zhuǎn)向角等數(shù)據(jù)信息；

6）重復(fù)步驟2～5，進行多次試驗獲取導(dǎo)航數(shù)據(jù)。

表 2 為田間導(dǎo)航收獲分別搭載常規(guī)PID 和單神經(jīng)元PID 控制器的數(shù)據(jù)對比，圖10 為單神經(jīng)元PID 控制器田間導(dǎo)航收獲直線跟蹤偏差變化曲線和田間導(dǎo)航收獲效果，田間試驗結(jié)果表明，當(dāng)收獲機速度為0.7 m/s 時，單神經(jīng)元PID 直線跟蹤最大偏差不超過8.14 cm，平均絕對偏差為3.20 cm，最大標(biāo)準(zhǔn)差為3.14 cm，根據(jù)丁幼春等[12]研究中導(dǎo)航精度提高百分比計算得到單神經(jīng)元PID 控制較常規(guī)PID 控制最大跟蹤偏差和平均絕對偏差分別提高了30.3%、50.9%，試驗表明單神經(jīng)元PID控制較常規(guī)PID 控制能夠降低跟蹤偏差，能夠較好的滿足聯(lián)合收獲機導(dǎo)航作業(yè)要求，為收獲機的自主導(dǎo)航提供了技術(shù)參考。

表2 常規(guī)PID 與單神經(jīng)元PID 控制效果對比 Table 2 Comparison of control effect between conventional PID controller and single-neuron PID control

圖10 田間直線跟蹤試驗 Fig.10 Lines tracking test in field

單神經(jīng)元PID 較常規(guī)PID 控制效果好主要是由于單神經(jīng)元PID 可以通過自學(xué)習(xí)實現(xiàn)控制參數(shù)的在線調(diào)節(jié)，當(dāng)偏差較大時通過自學(xué)習(xí)使PID 參數(shù)變大以使控制量增大加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度使收獲機快速上線；當(dāng)偏差較小時PID 參數(shù)通過在線調(diào)節(jié)變小以減小控制量使系統(tǒng)保持穩(wěn)線的狀態(tài)，而常規(guī)PID 由于參數(shù)經(jīng)整定好后在整個控制過程中是不變的，當(dāng)系統(tǒng)受到外界擾動時再用不變的PID 參數(shù)就很難達到最佳的控制效果。單神經(jīng)元PID 路面和田間試驗最大跟蹤偏差和平均絕對偏差相比較有所增大，主要是由于路面和田間試驗條件有很大不同，田間土地的平整度、土壤含水率、秸稈量等易造成機體傾斜、滑移的發(fā)生使田間試驗偏差比路面大。試驗過程中以較低速度0.7 m/s 進行收獲作業(yè)，原因是所使用農(nóng)機主要適用于小麥的收獲，經(jīng)過換裝收獲機部件及調(diào)整收獲機參數(shù)用于水稻的收獲，且水稻收獲期秸稈含水量較大故收獲機喂入量不能太大，同時為了確保收獲質(zhì)量將收獲機速度設(shè)定為0.7 m/s。試驗中跟蹤誤差與使用的傳感器有一定關(guān)系，所使用的單天線RTK 定位模塊定位精度小于2 cm，航向角由式（3）計算得出，在運動時由羅錫文等[7]研究可知計算出來的航向角也存在一定的誤差，而本研究將滿足一定距離作為航向偏差解算的條件，一定程度上可以將航向誤差控制在一定的范圍內(nèi)，且使用單天線RTK 易受地塊不平等因素影響造成定位與實際位置存在一定的誤差，而最終的跟蹤誤差是在以上誤差基礎(chǔ)上測量得到的，后期將改進方案采用雙天線或其他組合導(dǎo)航方案降低單個傳感器對跟蹤誤差的影響。

4.3 導(dǎo)航割幅率

為了對收獲機導(dǎo)航質(zhì)量進行評價，除常規(guī)的損失率、破碎率、含雜率等之外，定義了割幅率（Cutting Width Rate，ax，%）指標(biāo)作為評價指標(biāo)，該指標(biāo)要求收獲中不應(yīng)產(chǎn)生漏割，用割臺投入到收獲中的百分比評價導(dǎo)航質(zhì)量。

割幅率是指在聯(lián)合收獲機自動導(dǎo)航收獲過程中，總能保持不漏割的前提下維持滿割幅的比例。當(dāng)割幅率較大時有效的割幅也較大，可反映作業(yè)效率也較高，割幅率計算如式（10）所示

式中yx是割幅大小，m；y 是收獲機的標(biāo)準(zhǔn)割幅，m。

通過參數(shù)面板設(shè)置目標(biāo)路徑的平移參數(shù)及割臺參數(shù)，多次進行實際自動導(dǎo)航收獲作業(yè)，通過視頻回放和現(xiàn)場觀察是否出現(xiàn)漏割，經(jīng)測試在設(shè)置收獲機割臺有效作業(yè)幅寬為2.4 m時單神經(jīng)元PID導(dǎo)航控制器自動導(dǎo)航收獲時無漏割，重復(fù)試驗3 次仍無漏割現(xiàn)象發(fā)生，由表1知收獲機理論割幅為2.56 m，通過式（10）計算得導(dǎo)航作業(yè)割幅率為93.75%。

5 結(jié) 論

1）以雷沃GE-70 谷物聯(lián)合收獲機為平臺，以計算機為控制中心，通過對液壓轉(zhuǎn)向機構(gòu)進行電控改裝，并集成高精度北斗定位模塊、角度傳感器構(gòu)建了聯(lián)合收獲機自動導(dǎo)航硬件控制系統(tǒng)，設(shè)計了單神經(jīng)元PID（Proportion Integration Differentiation）導(dǎo)航控制器和PD（Proportion Differentiation）轉(zhuǎn)向控制器。

2）對所設(shè)計控制器進行了田間試驗。田間試驗表明，當(dāng)聯(lián)合收獲機作業(yè)速度為0.7 m/s 時，導(dǎo)航控制器直線跟蹤的平均絕對偏差為3.20 cm，最大跟蹤偏差為8.14 cm，最大標(biāo)準(zhǔn)差為3.14 cm，割幅率為93.75%，所設(shè)計的導(dǎo)航控制器能夠滿足田間收獲作業(yè)的要求。