【摘 要】
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以富来威2 ZG-6 DM型水稻插秧机为应用对象,设计了一款以步进电机作为动力源的电动方向盘集成系统,由摩擦式扭矩限制器、减速器、步进电机及驱动器、角度传感器、主控装置、通信模块、开关及传动机构组成.提出了步进电机转角与转速控制算法,构建了考虑转向阻力矩的电动方向盘转角闭环控制模型,并运用MatLab对此模型动态响应进行仿真计算控制参数.选择STM 32作为主控装置,设计了电动方向盘转角闭环控制流程,并编制了电动方向盘的控制程序.电动方向盘转角精度试验结果表明:电动方向盘实际转角与目标转角的平均角度误差小
【机 构】
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江苏大学 现代农业装备与技术教育部重点试验室, 江苏 镇江 212013;南阳市高级技工学校, 河南南阳 473000
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以富来威2 ZG-6 DM型水稻插秧机为应用对象,设计了一款以步进电机作为动力源的电动方向盘集成系统,由摩擦式扭矩限制器、减速器、步进电机及驱动器、角度传感器、主控装置、通信模块、开关及传动机构组成.提出了步进电机转角与转速控制算法,构建了考虑转向阻力矩的电动方向盘转角闭环控制模型,并运用MatLab对此模型动态响应进行仿真计算控制参数.选择STM 32作为主控装置,设计了电动方向盘转角闭环控制流程,并编制了电动方向盘的控制程序.电动方向盘转角精度试验结果表明:电动方向盘实际转角与目标转角的平均角度误差小于0.5°,标准差小于0.15,验证了电动方向盘系统设计和控制算法的正确性和有效性,为富来威2 ZG-6 DM型水稻插秧机智能化设计与改进打基础.
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传统PI控制下的拖拉机电机存在控制性能差和自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)参数确定困难等问题.为此,提出了一种基于模糊神经网络+ADRC的拖拉机电机矢量控制技术.首先,确定了适用于拖拉机电机的ADRC模型,在此基础上融合模糊神经网络,充分利用模糊神经网络能够自适应学习的优势,实时调节了ADRC动态参数.最后,进行仿真和实验,验证了基于模糊神经网络+ADRC的拖拉机电机矢量控制技术能够提高系统的控制精度和抗干扰能力.
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为进一步提高我国采摘机器人的智能采摘水平,以优化系统数据采集与传送效能参数、确保控制系统运行稳定性为目标,针对采摘机器人的控制系统进行设计研究.利用DTN算法体系与DTN网络层级数据处理算法,实现网络信息拥堵控制,建立DTN算法模型,设计采摘机器人控制系统整体架构并展开控制试验.试验结果表明:该采摘机器人控制系统应用DTN算法的适应性较好,采摘执行器的轨迹误差率大大减小,动态采摘成功率与静态采摘成功率均保持在90％以上,整机运行稳定率达94.80％以上,试验的各项参数指标符合预期,验证了采摘机器人控制系统
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