自走式無人駕駛植保機用發動機轉速控制系統設計

孟令民，曾慶華，李安偉，張德利

(山東永佳動力股份有限公司，山東 臨沂 276000)

0 引言

隨著農業機械智能化水平的不斷發展，以及精準施藥工程在植保機械行業的推廣應用，自走式無人駕駛植保機械因其結構精巧，可智能遙控，具有田間通過性好、施藥效率高、安全性能好，避免操作人員中毒等優點，受到越來越多的農民及主機生產廠家的青睞[1]。在實際工作過程中，由于工況變化等原因，為了保持穩定的行走速度，常常需要調整發動機的轉速以適應扭矩的變化，在起步、換擋過程中，為實現良好的離合控制品質，需要對發動機轉速和離合器的結合速度進行協調控制[2]，因此,發動機轉速控制成為自走式無人植保機開發的一個關鍵問題。

自走式無人駕駛車輛的負載變化常常是不可預測的，所以發動機轉速是一個受負載影響的變量。傳統的比例積分微分(proportion integral differential，PID)控制對于這種復雜變化過程很難設置最佳參數，與其搭載的油門電機對控制響應具有一定的滯后性，因此無法達到理想的控制效果。神經單元具有自學習和自適應的能力，將神經元自適應功能與傳統的PID結合，可以設計出在線實時調整參數的PID控制器，解決最佳參數設計的問題。永磁直流電動機搭載非接觸式位置傳感器和伺服電機，具有電機調整性能好、力矩大、起動迅速、操控方便，且定位精確等特點[3]。

本文中通過分析自走式無人駕駛車輛在起步及換擋過程中產生頓挫感的原因，研究基于扭矩需求的發動機轉速非線性變化規律，確定發動機轉速控制目標，設計神經元自適應PID控制器對永磁直流電動機進行控制的發動機轉速控制系統，選用永磁直流電動機對節氣門進行控制，并對控制的有效性進行試驗。

1 發動機轉速控制目標

1.1 起步過程

基于自走式無人駕駛植保機械的實際工況，車輛起步過程中離合器的扭矩變化很大，反映在發動機轉速控制上就是發動機輸出轉速與變速箱輸入轉速不斷變化的過程。在變速箱開始接合時，發動機的輸出轉速與變速箱的輸入轉速差值最大，隨著離合器接合行程的不斷增大，離合器的轉矩也在不斷增加，直到轉矩大于車輛所受阻力矩時，車速從零開始增加，此后發動機的輸入轉速與變速箱的輸出轉速差值不斷減小，直到完全同步。如果想要得到良好的起步效果，達到迅速平穩的起步要求，需要對起步過程中車輛的加速度變化率和離合器的滑磨功進行評價。

車輛加速度的大小反映了車輛起步過程中的沖擊度[4]

(1)

式中：R為車輪半徑；i0為主減速器傳動比；It為與變速器輸出軸剛性連接的整車慣量轉換至輸出軸的當量慣量；To為變速器輸出軸轉扭；KI為常數；vc為離合器接合速度。

離合器滑磨功[5]

(2)

式中:t1為車輛開始運動的時刻；t2為發動機的輸出轉速與變速箱的輸入轉速同步的時刻；Tc為離合器傳遞的扭矩；ne為發動機轉速；nc為變速箱輸入轉速。

通過分析車輛的加速度變化率和離合器滑磨功的產生機理，可知整個起步過程是發動機轉矩和離合器的結合速度協調控制的過程，所以起步過程的發動機轉速控制目標是：根據離合器接合過程中對扭矩需求的不同，在發動機的怠速附近設置轉速判定閾值，把發動機工作時各節氣門開度下的最大扭矩轉速設置為目標轉速，根據不同節氣門開度下發動機扭矩與轉速的變化關系，通過調整發動機節氣門開度，匹配發動機需求扭矩，選取某一節氣門開度下最大扭矩時發動機轉速作為發動機目標轉速[6]。

1.2 換擋過程

換擋過程中車輛傳動系統的傳動比發生變化，自走式無人駕駛車輛因為換擋過程時間很短，整車慣性很大，車速下降很小，一般認為換擋期間車速不變，所以換擋過程可以看作是變速箱輸入轉速的變化。為了消除頓挫感，需要及時調整發動機的轉速去適應這種變化。擋位變化前后輸入轉速n0、nn變化的計算公式為：

n0-nn=i0va(igm-ign)/(0.377R),

(3)

式中：i0為主減速傳動比；va為當前車速；igm為擋位變化前速比；ign為擋位變化后速比；R為車輪半徑。

因為加擋和減擋過程中車速變化不同，所以要減小換擋時車輛沖擊和變速箱離合器接合時的滑磨功，就要通過控制發動機轉速，使之適應換擋過程中傳動比的變化。換擋過程中發動機轉速控制目標是：在離合器切斷動力時，變速箱的扭矩需求發生變化，此時通過判斷變速箱擋位變化，調整發動機節氣門開度，從而調整發動機轉速，使發動機目標轉速與擋位變化后離合器輸入軸的轉速相同。

2 發動機轉速控制方式

為了解決傳統電機反應遲鈍的問題，試驗中采用永磁直流電動機進行發動機節氣門調節。其系統結構如圖1所示。

自走式無人駕駛車輛加速踏板與節氣門之間沒有直接機械聯系，需要由直流電動機進行發動機節氣門調節。通過發送啟動或者換擋指令信號，將數字信號輸入電子控制單元，電控單元按照設定的程序向發動機節氣門執行機構發送指令信號，永磁直流電動機通過指令調整節氣門開度，從而控制發動機轉速。車輛行駛時由GPS反饋的車速、車橋輸出轉速等信息對節氣門開度大小進行實時調整，保持車速穩定。

圖1 電子節氣門結構

3 發動機轉速控制器設計

本文中運用神經元自適應PID算法，充分利用神經元的自學習功能，調整神經元的權重，從而使整個控制系統具有自適應PID的控制特性，以滿足根據發動機運行情況實時調整PID調節器參數的要求。神經元DID控制系統如圖2所示。

圖2 神經元 PID控制器系統框圖

圖2中，R(k)為發動機目標轉速、Y(k)為發動機實際轉速；k為神經元的比例系數；e(k)為神經元輸入，即PID控制器的輸入；x1(k)、x2(k)、x3(k)分別為狀態變換器輸出的神經元學習控制所需要的狀態量，設計中選擇能夠反映扭矩需求的車速、發動機轉速、變速箱轉速數據；ω1(k)、ω2(k)、ω3(k)為神經元的權重系數；f[·]取帶限幅的線性函數;u(k)為神經元輸出，即PID控制器的輸出。

狀態量為：

x1(k)=R(k)-Y(k)=e(k)，

x2(k)=e(k)-e(k-1)，

(4)

x3(k)=e(k)-2e(k-1) +e(k-2)，

u(k)=u(k-1)+k[ω1(k)x1(k)+ω2(k)x2(k)+ω3(k)x3(k)]。

利用二次型性能指標的思想對神經元輸出誤差的控制取目標函數：

(5)

式中：r為給定目標值；y為實際反饋值。

為保證權重修正從H(k)相應于ω1(k)負梯度的方向進行，需要有：

(6)

式中ηi為學習效率。

由式(4)、(5)可以簡化得到，

若令

因此可得：

(7)

利用式(7)可以實現權重值的自學習。

對于傳統的PID控制器來說：

(8)

式中:Kp為PID控制器的比例系數；TI為積分時間常數；TD為微分時間常數；T為采樣時間。

對于神經元PID控制器來說，可以得到：

(9)

由式(8)(9)比較可得到，

Kp=kω1(k),

KpT/T1=kω2(k),

KpTD/T=kω3(k)。

4 試驗結果與分析

針對神經元自適應PID算法的有效性，在電子節氣門控制單元的基礎上對發動機進行轉速控制測試。在神經元自適應PID控制器中，以反映扭矩需求變化的車速、發動機轉速及離合器轉速數據為神經元學習所需要的狀態量，選取學習效率η1=0.02，η2=0.01，η3=0.01， 神經元比例系數k=0.1，ω1(0)=ω2(0)=ω3(0)=0.001。圖3為應用神經元自適應PID控制算法的發動機在AMT控制系統臺架試驗中起動及換擋過程的結果。

a)目標轉速為800～2700 r/min b)目標轉速為800～1700 r/min圖3 轉速控制試驗結果

試驗結果表明，該控制系統能夠根據扭矩變化調整發動機的轉速，調整時間為1.1 s左右，對發動機轉速控制具有良好的動態控制特性。應用該系統能夠較好的控制起步及換擋過程中對變速箱的沖擊，達到迅速平穩起步換擋的目的。

5 結論

針對自走式無人植保機在起步及換擋過程中頓挫感強烈的問題，通過研究該過程發動機轉扭變化規律，設計基于扭矩需求的發動機轉速控制系統。

該系統能夠完成對扭矩需求狀態量的學習，調整發動機轉速。試驗結果表明，該系統對發動機轉速具有較好的動態控制特性，能夠有效控制起步及換擋過程中變速箱的沖擊，達到迅速平穩起步換擋的目的。