联合收获机喂入量模糊控制系统研究

尤惠媛，卢文涛

(洛阳理工学院 机械工程系，河南 洛阳 471023)

联合收获机喂入量模糊控制系统研究

尤惠媛，卢文涛

(洛阳理工学院 机械工程系，河南 洛阳 471023)

【目的】 设计喂入量模糊控制系统，为提高联合收获机收获效益提供支撑。【方法】 采用油压力传感器检测喂入量，根据滚筒扭矩与行走速度之间的关系，建立喂入量模型。设计模糊控制器并在MATLAB下进行仿真，利用PLC建立模糊控制系统，通过电控静液压系统控制行走速度来调整喂入量，并以新疆-3稻麦联合收获机为试验机型，进行喂入量自动控制田间试验。【结果】 基于模糊控制系统调整后的联合收获机损失率小于1.2%，破碎率小于1.0%，损失率和破碎率均与经验丰富的驾驶员手动控制结果基本持平，符合国标要求。在作物密度不均匀的区域进行试验，指令喂入量取2 kg/s时计算平均喂入量为2.04 kg/s；指令喂入量取3 kg/s时计算平均喂入量为3.08 kg/s，喂入量能稳定控制在±10%的范围以内。【结论】 联合收获机喂入量模糊控制系统稳定可靠，能提高收获效益。

联合收获机；油压力传感器；喂入量；模糊控制；仿真分析；田间试验

喂入量是联合收获机的主要设计参数和性能参数。工作时喂入量小于额定喂入量，联合收获机负荷不足，效率低下；喂入量大于额定喂入量，系统超负荷工作，易发生堵塞甚至故障，可靠性降低，稳定的喂入量是降低损失、发挥最大收获效率的关键。目前我国联合收获机电子化和自动化水平普遍较低；作业过程中谷物损失率偏高，达不到国家对谷物损失率的要求，平均无故障时间也远低于国外水平；对喂入量的控制主要靠驾驶员的经验和听力来完成，但不同地块的农作物种类、成熟度、含水率的差异都会直接影响到收获机的喂入量，使驾驶员判断失误。在联合收获机向大型化、自动化发展的今天，仅仅依靠驾驶员的听觉、视觉和精力来调整喂入量变得越来越困难，也不现实，因而需要建立喂入量自动控制系统。喂入量自动控制可获得稳定的最大喂入量，降低谷物损失率及机械故障率，提高收获效益，降低驾驶员劳动强度，并且对提高我国联合收获机电子化、自动化水平具有重要意义。

近年来，国内外在联合收获机喂入量控制方面做了不少工作。国外专家Robert[1]研究了通过改变行走速度保持稳定的滚筒负荷，按照一定的控制算法来调整收获机的行走速度，从而获得稳定的喂入量；Deere公司生产的的联合收获机利用神经网络来进行全面自动控制，使之适应不同的作业环境。总体而言，国外联合收获机已向智能化发展。国内的农机专家介战等[2]在联合收获机倾斜输送器上安装压力传感器，根据谷物对倾斜输送器底板压力的大小来辨识喂入量，借此来决定收获机的前进速度；张认成[3]利用滚筒负荷来调整联合收获机的行走速度和喂入量，取得一定的进展，但仅限于仿真或者试验台试验，尚未进入实际应用。

本研究以新疆-3稻麦联合收获机为试验机型，采用脱粒滚筒无级变速液压缸的油压力表示喂入量[4-5]，根据滚筒扭矩与行走速度之间的关系，建立喂入量模型[6-10]。采用模糊控制方法，建立仿真系统，在仿真环境下初步得到模糊规则，采用电控静液压系统作为行走速度执行器，利用可编程逻辑控制器(PLC)进行数据采集与编程，对行走速度进行控制进而调整喂入量，以实现联合收获机喂入量的自动控制，有效提高联合收获机的收获效益。

1 喂入量的检测

联合收获机割台喂入短暂，喂入量不容易直接测量，目前常用工作状态比较稳定的脱粒滚筒负荷间接表示。脱粒滚筒负荷通常采用其转速、轴的扭矩和功率来表示，其中扭矩可以与滚筒负荷一一对应，但其不易测量。当脱粒滚筒转速由液压系统来控制时，滚筒无级变速皮带轮的动定盘间隙由液压油缸来改变，脱粒滚筒轴的扭矩就可以直接由油压来反映。因此将油压力传感器安装在与脱粒滚筒轴连接的旋转接头外的油路中，采用台架试验标定油压力传感器并测试喂入量，经数据处理可得到油压力和喂入量之间的关系式，这样检测出油压力就相当于检测出喂入量。

2 喂入量模糊控制

联合收获机是一个非线性、随机性和大延时的复杂系统，应用模糊控制理论进行实时控制是较好的方法。对联合收获机喂入量实施控制的方法有很多种，但以采取控制收获机行走速度的方法最为便捷和可靠[10-12]。行走系统的执行机构采用电控静液压系统，通过改变电流信号及变量泵的斜盘角度，从而改变液压马达的转速，调整行走速度。

2.1 模糊控制器的设计

模糊控制器的设计主要包括确定控制器的输入与输出变量及其论域、确定模糊控制器的参数、选择隶属函数、确定模糊化和非模糊化的方法、确定模糊器推理方法和设计控制规则。

选取二维模糊控制器，以油压力传感器的输出信号反映喂入量，以指令油压力与实测油压力误差值E反映喂入量偏差的大小，因此将油压力误差信号作为模糊控制器输入之一。油压力误差变化信号反映油压力误差变化的速度，该信号反映喂入量偏差变化的快慢程度，因此将油压力误差变化率EC也作为模糊控制器的输入量。联合收获机喂入量的调节通过改变行走速度来实现，因此将目标行走速度v作为模糊控制器的输出量[13-14]。联合收获机喂入量控制系统的基本结构如图1所示。

采用常用的7个模糊语言词集描述输入输出变量，即负大、负中、负小、零、正小、正中和正大，用英文词头表示为NB、NM、NS、Z0、PS、PM、PB。将输入量确定为15个量化等级，即-7，6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6，7。由于控制系统不涉及倒车，则行走速度不出现负值。输入量反映的是油压力的变化，不能由此确定具体的行走速度，但可以确定速度的变化量。所以采用初始目标行走速度v0的修正值U代替目标行走速度作为输出量，则目标行走速度为v=v0+U。

采用三角函数作为输入输出变量的隶属函数，初步确定模糊控制器输入输出变量的基本论域与量化等级。其中油压力误差E、油压力误差变化率EC的具体数值由喂入量试验确定，v由收获机本身参数和稳定性的要求确定。E的基本论域为[-0.5，0.5]，EC的基本论域为[-2，2]，目标行走速度修正值U的基本论域为[-0.3，0.3]，其量化论域均取 -7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6，7等15个元素，模糊语言变量均取NB、NM、NS、Z0、PS、PM、PB。

2.2 模糊控制规则的建立

根据油压力误差和误差变化率用模糊语言变量归纳手动控制策略建立控制规则，其基本思想是：当误差大或较大时控制量的选择以消除误差为主，当误差小时以保证稳定为主。通过分析并结合驾驶员的经验，归纳出模糊控制规则如表1所示。

3 喂入量仿真分析

利用MATLAB中的Simulink模糊逻辑工具箱，建立联合收获机喂入量模糊推理系统[15]。利用FIS Editor编辑器，建立双输入单输出系统，对输入量和输出量特性参数进行设定。设定输入量E、EC和输出量v的论域、隶属度函数，在规则编辑器中编写控制规则，并生成模糊规则曲面。由滚筒扭矩与油压力的传递函数、滚筒扭矩与行走速度的传递函数、电控静液压系统的马达角速度和液压泵斜盘倾角关系的二阶模型，可得油压力与行走速度之间的传递函数，结合模糊控制器和PID控制建立喂入量仿真系统。仿真参数根据试验样机新疆-3稻麦联合收获机确定，结果见表2，仿真结果如图2所示。

图2表明，若作物密度在5 s时发生变化，使喂入量产生阶跃，即由3.2 kg/s增加到4.2 kg/s，经过约2 s的调整，油压力、喂入量均恢复到原来的数值，达到稳定状态。行走速度的调节比较平稳，易实现，且动态误差较小，无稳态误差和超调与振荡。

4 基于PLC的喂入量模糊控制

喂入量模糊控制系统采用PLC控制器进行数据采集与编程，该系统包括电源模块、数据处理模块、控制器、油压力传感器和行走速度传感器。油压力信号经信号调理后接入控制器的模拟输入口，行走速度信号经信号调理后接入控制器的数字输入口，控制器输出PWM信号控制行走速度来调节喂入量,控制系统硬件组成如图3所示，主程序流程如图4所示。

5 田间试验

为测试喂入量模糊控制系统的控制效果，将装有喂入量模糊控制系统的新疆-3稻麦联合收获机在河南洛阳某地块进行小麦收割田间试验。在试验样机原有液压系统基础上增加可进行无级变速调节的液压装置，采用电控静液压系统驱动底盘。联合收获机在工作时需要发动机油门固定，通常采用手油门来固定油门档位，以保证脱粒滚筒等工作部件转速恒定。

在作物密度不均匀的区域，取指令喂入量为2 kg/s，驾驶员进行方向控制，发动机油门不变，收获距离50 m后取样，称籽粒与茎杆质量计算平均喂入量，重复3次以上操作，再取指令喂入量为3 kg/s，重复上述步骤进行测定。喂入量模糊控制系统试验数据见图5；喂入量控制效果如表3所示；模糊控制与手动控制效果对比情况如表4所示，其中平均喂入量为人工实际测量值，总损失由人工随机在试验田测出。

由图5可以看出，当作物密度发生变化时，喂入量基本稳定在指令喂入量附近。指令喂入量为2 kg/s时，最大误差为0.56 kg/s，最小误差0.01 kg/s，平均喂入量为2.04 kg/s；指令喂入量为3 kg/s时，最大误差为0.58 kg/s，最小误差0.01 kg/s，平均喂入量为3.08 kg/s，与人工测量平均喂入量3.1 kg/s持平。在作物密度发生突变时，只有11.6%的数据误差超过10%，满足喂入量控制精度±10%的要求。

由表3可以看出，本次试验破碎率、总损失率虽符合国家标准(总损失≤1.2%，破碎率≤1.0%)，但总体偏高，这与试验小麦处于枯熟期有关。表4的数据说明，采用模糊控制系统时的总损失和破碎率与经验丰富的驾驶员控制时基本持平，远小于新手控制时的损失率。

6 结 论

仿真及田间试验表明,用脱粒滚筒液压无级变速系统油压力表示喂入量，用电控静液压系统作为行走速度执行器建立的联合收获机喂入量模糊控制系统，方便可行且控制效果稳定可靠，可以有效降低驾驶员劳动强度，减小收获损失率，提高收获效益。

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Fuzzy control system for feed quantity of combine harvester

YOU Hui-yuan，LU Wen-tao

(DepartmentofMechanicalEngineering,LuoyangInstituteofScienceandTechnology,Luoyang,Henan471023,China)

【Objective】 A fuzzy control system for feed quantity of combine harvester was designed to improve harvest efficiency.【Method】 Using oil pressure sensor to detect feed quantity,the feed quantity model was established according to the relationship between walking speed and torque of cylinder.The fuzzy controller was designed and simulated with MATLAB.The fuzzy control system was established based on PLC.Feed quantity was adjusted by using electronic control hydrostatic system to control the walking speed.Feed quantity automatic control test in the field was carried out using Xinjiang-3 combine harvester as experimental prototype.【Result】 The total loss rate and broken rate of adjusted combine harvester based on fuzzy control system were less than 1.2% and 1.0%,which were basically the same as that of harvester controlled by experienced driver and within the national standards.Tested in region with uneven crop density,the computing average feed quantity was 2.04 kg/s when taking 2 kg/s as instructed feed quantity and it was 3.08 kg/s when instructed feed quantity was 3 kg/s.The feed quantity was stably controlled in the range of ±10%.【Conclusion】 The established control system is stable,reliable and effective to improve harvest efficiency.

combine harvester;oil pressure sensor;feed quantity;fuzzy control;simulate analysis;field test

2013-12-09

国家自然科学基金项目(61004085)；河南省科技攻关项目(122102210545)

尤惠媛(1971-)，女，河南洛阳人，讲师，硕士，主要从事机电一体化系统研究。E-mail：youhhyy@tom.com

卢文涛(1978-)，女，河北平山人，讲师，博士，主要从事农业机械化研究。E-mail：13653885909@163.com

时间:2015-04-13 12:59

10.13207/j.cnki.jnwafu.2015.05.018

S225.3

A

1671-9387(2015)05-0229-06

网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1390.S.20150413.1259.018.html