基于模糊控制的播种机精密单体播深控制仿真研究

王林生,马　瑛，汪小志，刘志刚

(1.河南工业职业技术学院 电子工程系，河南 南阳　473000；2.南昌工学院，南昌　330108；3.南昌大学 资源环境与化工学院，南昌　330031)



基于模糊控制的播种机精密单体播深控制仿真研究

王林生1,马瑛1，汪小志2,3，刘志刚2,3

(1.河南工业职业技术学院 电子工程系，河南 南阳473000；2.南昌工学院，南昌330108；3.南昌大学 资源环境与化工学院，南昌330031)

摘要：为了提高播种机单体播深控制的精度和速度及研究播种机作业过程中土壤的变化规律，设计了一种新的播种机单体控制系统，在播种自动化控制环节中引入了模糊算法和PID闭环控制，建立了播深模糊控制的数学模型，并通过多软件联合仿真的方式对控制系统进行了仿真实验，验证了算法的有效性和可靠性。利用MatLab线性回归算法得到播深和施加力的线性回归方程，通过播深的反馈调节对施加力进行模糊控制，使用MatLab模糊控制工具箱设置了控制参数，最终实现播种机精密PID闭环控制。应用Pro/E软件设计了精密播种机三维参数化模型，将模型导入到ADAMS软件中进行了运动仿真，将结果和MatLab计算得到的结果进行对比发现：其误差小于10%，说明仿真结果是可靠的。

关键词：模糊控制；播种机；播深控制；PID控制

0引言

精密播种技术已成功应用于多种作物的种植，是农业增产、增收和降低粮食生产成本的重要措施之一。精密播种技术要求播深精确，为作物生长发育创造最佳的条件。20世纪90年代国外三维CAD软件已开始在农机公司用于农业机械设计中，并且CAD三维设计软件也不断的趋向多元化，到目前为止，Pro/E、UG、Solidworks、CATIA等三维设计软件在农业机械上进行了普遍应用。国内在2000年后开始有人尝试使用Pro/E、UG等三维设计软件对农业机械零部件建模与参数化设计并逐渐普及，为农业机械研究和设计方法提高开辟了新思路。

随着计算机硬件和软件系统性能的提升，计算机仿真技术开始应用在播种机的研究和设计过程中，包括零部件的参数化设计和样机的虚拟仿真，从而大大提高了产品的设计质量和设计效率，降低了设计成本，为精密播种机的研究提供了更好的方向和思路。但是，到目前为止，对于精密播种机还缺乏深入系统的仿真模拟设计，本文基于计算机虚拟仿真技术对播种机的作业过程进行了仿真模拟，主要从播深控制和土壤的变化上研究播种机的作业规律，为精密播种机的设计提供了技术参考。

1播种机播深控制仿真模拟总体设计

近年来，随着农业机械新材料、新技术与新工艺的广泛应用，国外农机公司的研究和推广精密播种机的技术水平越来越高，许多著名农机公司已经有许多成熟的精密播种机在农业生产中应用，并且在播种质量控制上达到了较高的技术水平。其性能主要表现在播深的控制上，与播种机的控制系统设计关系密切，其主要的精密播种机结构形式如图1所示。

图1　精密播种机示意图

目前，多数播种机都采用了平行四杆仿形机构，在播种的单体上设计了精密的播深调整装置，可以准确地调整和指示播深，保证了播种深度的一致性。利用不同结构和材料的覆土器和开沟器，使精密播种机满足了很多不同作物土壤的播种需求，其适应性比较好。本文利用仿真模拟的方法对精密播种机单体的控制装置进行设计，并利用仿真模拟的方法对装置的控制性能进行验证，其设计过程如图2所示。

设计时，首先利用MatLab软件仿真计算得到土壤力和播深的线性回归模型，利用模糊控制原理控制力和播深的误差，并利用PID闭环控制将播深反馈给控制模型，从而调整播种机单体的施加力，达到自动化控制播深的效果。为了验证该系统的可靠性，本文使用PrO/E和ADMAS联合仿真的形式对系统进行了验证，希望通过在ADMAS中输入一致性的运动仿真参数，得到一致的仿真模拟结果。

图2　播种机播深精密控制过程示意图

2播种机播深模糊控制数学模型和算法设计

为了提高播种机播深的控制精度，采用模糊算法对播种机施加给土壤的力进行模糊控制，并通过定义位移误差域和施加力的误差域来实现PID闭环自动化控制。首先，定义播种机的播深和控制力的误差范围，有

-5mm≤x(k)=x(k)-x(k-1)≤5mm

-20N≤f(i)=f(i)-f(i-1)≤20N

(1)

播种机模糊控制的基本算法中播深和力的误差域分别为S[-5,5]和F[-20,20]，首先利用代数式将智能控制系统的模糊控制算法进行离散化，有

(2)

其中，x∈[u,v]，表示误差域；n为离散度。通过离散化共得到n个子矩阵关系，其算法为

M=M1∪M2∪…∪Mn

(3)

通过播深误差量的反馈调节，得到模糊控制输出量为

Y=(S×F)·M

(4)

播深可以通过传感器直接测量得到，利用播深的PID反馈调节，将播深带入到播深和力的数学模型中，便可以得到施加力的大小。其中，播深和力的控制模型通过MatLab线性回归计算可以得到。通过MatLab中的Curve Fitting Tool工具进行拟合计算，得出不同试验条件下的土壤的流变参数，从而得到在力一定条件下的播深数学模型为

(5)

图3　模糊控制设置窗口

首先在MatLab的命令窗口的command window中输入 fuzzy，回车就会出来这样一个窗口；调用fuzzy工具箱，生成的是一个.fis的文件，如图4所示。

图4　MatLab添加土壤参数

播深和力的调节是利用MatLab变量的形式进行添加，其误差控制利用差分的方式进行迭代，将结果离散化，输入模糊控制的参数(包括模糊控制函数和隶属度)，便可以得到计算结果。

3播种机单体模糊控制联合仿真设计

本节中使用MatLab、PrO/E和ADAMS 3种软件对播种机的单体模糊控制进行联合仿真，使用MatLab对播深的控制曲线进行拟合，得到播深控制的变化规律;利用Pro/E建立播种机和单体的参数化模型，利用ADAMS软件对模型进行仿真。本文选取了一定含水率的土壤，对土壤进行试验测量得到了如表1所示的流变参数。

表1　流变参数表

本文使用表1所示的流变参数，结合式(5)对播深随时间的变化规律进行仿真，其施加镇压力为800N，通过MatLab仿真计算最终得到了如图5所示的播深随时间变化曲线。

图5　播深随时间变化曲线

由图5可以看出:该曲线的变化趋势符合Burgers模型曲线的变化规律。在初始阶段，播深的变化并不显著;但随着下压时间的增加，下陷量的变化则越来越显著，在一段时间后，播深的变化开始稳定。

为了验证MatLab计算仿真的可靠性，本章以 Pro/E 4.0 软件为开发平台，对精密播种机零部件进行了参数化设计，如图6所示。

模型的建立采用自下而上的方式完成。图6表示设计的一个播种机开沟器的模型，将不同的零件利用Assembly模块进行装配，并在零件之间建立一定的连接关系，从而确定零件的空间位置关系，将播种机单体和拖拉器械进行组装，最终得到总装配体。

图6　播种机开沟器设计

如图7所示，将Pro/E得到的装配体利用Mech/pro可从实现从Pro/E 到 ADAMS 的转换，利用ADAMS导入的模型可以实现播种机单体的运动学仿真。为了提高计算的精度，利用柔性体生成器模块建立了地面模型，并使用MatLab仿真计算的参数进行仿真计算，通过计算最终得到了如图8所示的计算结果。

图7　添加运动副后的效果

图8　ADMAS和MatLab结果对比

图8表示利用ADMAS仿真计算得到的播深和MatLab得到结果的对比曲线。由曲线可以看出：利用两种软件仿真模拟得到的曲线变化趋势相同，都符合Burgers模型曲线变化规律；利用ADMAS得到的仿真结果和MatLab得到的仿真结果误差最大仅为10%，从而验证了计算结果的有效性和可靠性，为精密播种机的设计提供了数据参考。

4结论

设计了一种新型播种机单体播深的闭环控制系统，该系统利用模糊控制和PID闭环控制作为系统的控制算法，有效地提高了播种机单体播深的控制精度和自动化程度。为了验证该控制系统的有效性和可靠性，采用MatLab和ADMAS联合仿真的形式对算法进行验证，通过MatLab得到了播深随时间变化曲线，利用Pro/E建立了播种机单体的参数化模型，将模型导入到ADMAS中进行了运动仿真，通过得到了播深随时间变化曲线。将ADAMS得到的计算结果和MatLab仿真结果进行对比发现，其误差小于5%，说明仿真结果是可靠的。

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Simulation on Precision Single Sowing Depth Control of Seeder Based on Fuzzy Control

Wang Linsheng1, Ma Ying1, Wang Xiaozhi2,3， Liu Zhigang2,3

(1.Department of Electric Engineering, Henan Polytechnic Institute, Nanyang 473000, China; 2.Nanchang Institute of Technology, Nanchang 330108,China; 3.School of Resources Environment & Chemical Engineering, Nanchang University, Nanchang 330031,China)

Abstract：In order to improve the sowing depth control precision and speed, change the rule of soil operations process, it designs a new control system of monomer sowing machine , automatic control links in seeding by introducing fuzzy algorithm and PID closed loop control. It has established the mathematical model of deep seeding based on fuzzy control, and it research on the control system of simulation experiments to verify the validity of the reliability of the algorithm. By using Matlab linear regression algorithm,it can obtain the sowing depth and force.By applying linear regression equation, it gets the feedback through the sowing depth regulation for the applied force and fuzzy control.By using the Matlab toolbox to set control parameters, it realizes the ultimate precision PID closed loop control of seeder. Three dimensional parameter precision seeding machine model was designed by using Pro/E software, the model is imported into ADAMS software in order to carry on the movement simulation.The calculated results and the Matlab results were compared, and it was found that the error is less than 10%, which shows the reliability of the simulation results.

Key words：fuzzy control; seeder; sowing depth control; PID control

文章编号：1003-188X(2016)01-0086-04

中图分类号：S223.2+3；TP277

文献标识码：A

作者简介：王林生(1981-)，男，河南南阳人，讲师。通讯作者：刘志刚(1980-)，男，湖北天门人，副教授，博士，(E-mail)fiberhome@126.com。

基金项目：国家自然科学基金青年基金项目(51305152)

收稿日期：2015-01-05