[发明专利]一种基于变增益单神经元PID的秸秆旋埋还田导航系统在审

专利信息
申请号: 202110878664.8 申请日: 2021-08-02
公开(公告)号: CN113589815A 公开(公告)日: 2021-11-02
发明(设计)人: 夏俊芳;周明宽;张帅;衡一帆;国立伟;江锍;胡梦杰;刘政源 申请(专利权)人: 华中农业大学
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02
代理公司: 北京化育知识产权代理有限公司 11833 代理人: 尹均利
地址: 430070 湖*** 国省代码: 湖北;42
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 增益 神经元 pid 秸秆 还田 导航系统
【说明书】:

发明公开了一种基于变增益单神经元PID的秸秆旋埋还田导航系统,包括位姿获取系统、控制系统和转向系统,所述位姿获取系统包括双天线PTK模块和角度传感器,所述控制系统包括车载计算机、CAN分析仪和STM32控制器,所述转向系统包括转向液压缸和电控比例液压阀,通过采用双天线RTK‑GNSS获取拖拉机的实时位置和航向角信息,由变增益单神经元PID控制器根据理论转角和航向角偏差变化输出实际执行转角,实现旋埋作业自主路径跟踪,可以有效减轻农机操作人员的劳动强度,提高作业精度与作业效率,有效的避免了目前秸秆旋埋还田作业以驾驶员操作拖拉机悬挂旋耕机为主要作业方式,作业过程中驾驶员凭感觉判断机具位置,存在重耕、漏耕现象的问题。

技术领域

本发明属于导航系统技术领域,具体涉及一种基于变增益单神经元PID的秸秆旋埋还田导航系统。

背景技术

秸秆还田是当今世界上普遍重视的一项培肥地力的增产措施,在杜绝了秸秆焚烧所造成的大气污染的同时还有增肥增产作用,秸秆还田能增加土壤有机质,改良土壤结构,使土壤疏松,孔隙度增加,容量减轻,促进微生物活力和作物根系的发育。秸秆还田增肥增产作用显著,一般可增产5%~10%,但若方法不当,也会导致土壤病菌增加,作物病害加重及缺苗(僵苗)等不良现象。因此采取合理的秸秆还田措施,才能起到良好的还田效果。

目前水稻田土壤松软,收割机作业后会出现残留秸秆凸起、地表坑洼等现象,导致秸秆旋埋还田作业易出现重耕、漏耕和自动驾驶路径跟踪精度差等问题。自动转向系统是实现农机自动导航的前提,转向控制精度对路径跟踪精度影响较大,目前秸秆旋埋还田作业以驾驶员操作拖拉机悬挂旋耕机为主要作业方式,作业过程中驾驶员凭感觉判断机具位置,存在重耕、漏耕现象。因此,实现秸秆旋埋还田作业的自动导航则是目前亟需解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服现有的缺陷,提供一种基于变增益单神经元PID的秸秆旋埋还田导航系统,以解决上述背景技术中提出的目前秸秆旋埋还田作业以驾驶员操作拖拉机悬挂旋耕机为主要作业方式,作业过程中驾驶员凭感觉判断机具位置,存在重耕、漏耕现象的问题。

为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于变增益单神经元PID的秸秆旋埋还田导航系统,包括位姿获取系统、控制系统和转向系统,所述位姿获取系统包括双天线PTK模块和角度传感器,所述控制系统包括车载计算机、CAN分析仪和STM32控制器,所述转向系统包括转向液压缸和电控比例液压阀。

优选的,所述双天线PTK模块的输出端通过RS232和车载计算机的输入端之间相互电性连接,所述角度传感器的输出端通过AD和STM32控制器的输入端之间相互电性连接。

优选的,所述车载计算机的输出端通过USB和CAN分析仪的输入端之间相互电性连接,所述CAN分析仪的输出端通过CAN总线和STM32控制器之间相互电性连接。

优选的,所述STM32控制器的输出端通过I/O和电控比例液压阀的输入端之间相互电性连接,所述电控比例液压阀的输出端和转向液压缸之间相互电性连接。

优选的,所述转向液压缸的输出端和东方红L954拖拉机的输入端之间相互电性连接,东方红L954的输出端分别和双天线PTK模块、角度传感器的输入端之间相互电性连接。

优选的,包括以下步骤:

步骤一:检查作业机具状态,确保电控系统正常工作,将上述导航系统安装至东方红L954拖拉机内部的车载计算机(201)处,东方红L954拖拉机内的变频器采用V/F的控制方式,其输出电压U与频率给定信号成正比,可以将其等效成为一个一阶惯性环节,具体公式如下:

Ginv(s)=kinv/(ts+1)

式中,kinv为变频器的放大倍率,t为变频器的加速时间;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华中农业大学,未经华中农业大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110878664.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top