基于機器視覺采棉機作業速度控制與仿真分析

2022-02-21 09:18:04鐘春發倪向東韓雙蔓魏曉朝陳華軍葉好運

液壓與氣動 2022年2期

關鍵詞：作業

鐘春發，倪向東，韓雙蔓，魏曉朝，陳華軍，葉好運

(石河子大學機械電氣工程學院，新疆石河子 832000)

引言

2020年，全國棉花播種面積為3.1699×106hm2，總產量為591.0萬t[1]。棉花機械化采收已成為棉花生產全程機械化的關鍵，國務院印發的“關于加快推進農業機械化和農機裝備產業轉型升級的指導意見”[2]中指出，到2025年棉花收獲機械化率達到60%。

然而，國產采棉機與進口高端采棉機相比，智能化和信息化薄弱，制約采棉機采收效率和采收質量[3]。采棉機采收速度過快，籽棉與采摘頭中摘錠接觸時間過短，棉花無法纏繞在摘錠工作表面，高速旋轉的摘錠無法扯出棉鈴中的籽棉。采棉機采收速度過快，采摘頭對棉株的沖擊增強，采摘過程中撞落的棉花增多，降低采棉機采凈率。采棉機采收速度過慢，摘錠與棉葉、雜草等雜質接觸時間過長，導致機采棉含雜率上升，降低機采棉品質和采棉機工作效率[4-7]。采棉機根據機器視覺實時提取棉花特征，測算棉田單位面積棉花產量和采棉機采凈率[8-9]，自適應調整采棉機作業速度，使采棉機在采凈率不小于90%時工作在最佳速度[10]，則可以提高采棉機采摘工作效率和增加經濟效益。

采棉機作業包括非線性、時變性等諸多不確定性擾動[11]。棉株稀疏程度、實時產量、地面狀況和棉花承載量等都影響采棉機作業速度。機器視覺識別棉花方面的研究中，王見等[12]為解決棉田棉花背景分割和棉花定位問題，提出最大類間方差法和極限學習機融合的算法，成功識別棉花；王玲等[13]為解決棉田棉花分級，通過提取棉花圖像顏色空間和雜質含量的14個紋理特征和16個形狀特征，結合交叉驗證和啟發式搜索，成功識別田間棉花品級。在采棉機作業速度控制方面的研究中，苗中華等[14]為解決采棉機作業速度智能控制，通過獲取棉花在線流量，結合模糊PID控制算法，實現采棉機作業速度自適應控制；趙新等[15]為解決采棉機作業機液復合傳動系統控制精度問題，提出基于前饋補償模糊自適應PID控制算法，提高采棉機作業速度控制精度；魏曉朝等[16]、趙勁松等[17]、侯巖光等[18]為解決液壓調速系統輸出轉速波動問題，提出優化PID轉速復合控制方法，提高系統的動態響應性能和轉速控制精度；毛尾等[19]為解決電液比例伺服系統變流量死區和變流量增益非線性問題，提出模糊PID復合控制。

本研究結合機器視覺和模糊PID控制算法，通過MATLAB仿真平臺，以采棉機作業速度自適應控制為研究對象。研究結合機器視覺與模糊PID控制算法，構建液壓調速系統模型，實現采棉機作業速度自適應控制。該算法通過機器視覺實時測算單位面積棉花產量和采棉機采凈率，并在單位面積棉田棉花產量和采凈率邊界條件約束下應用模糊規則和推理方法對PID參數進行在線整定，采棉機作業速度與棉田單位面積棉花產量和采棉機采摘作業質量實現自適應匹配。

1 采棉機作業調速系統

采棉機行駛作業工況復雜，提出一種靜液壓與機械組配式液壓機械無級變速行走傳動方案。采棉機行走傳動由發動機提供動力，機械與液壓串聯構成動力換擋無級調速系統，采棉機行走傳動方案如圖1所示。動力換擋機械部分主要包括行星齒輪組、離合器、制動器和輸出齒輪。液壓部分主要由變量泵和變量馬達構成閉式容積調速回路，采棉機作業液壓調速系統圖如圖2所示。采棉機采摘作業時，變量馬達為最大定排量，通過控制變量泵排量，相當于變量泵和定量馬達組合，建立采棉機作業液壓調速數學模型。

1.發動機 2.變量泵 3.變量馬達 4.太陽輪S15.太陽輪S2 6.高速離合器 7.低速制動器8.行星輪 9.輸出軸齒輪圖1 采棉機作業傳動方案圖Fig.1 Transmission scheme diagram of cotton picker operation

1.補油泵 2.補油溢流閥 3.變量泵電液比例換向閥4.閥控液壓缸 5.變量泵 6.補油單向閥 7.溢流閥8.安全閥 9.變量馬達 10.閥控液壓缸11.變量馬達電液比例換向閥 12.油箱圖2 采棉機作業液壓調速系統圖Fig.2 Diagram of hydraulic speed control system for cotton picker operation

(1) 電液比例換向閥數學模型：

(1)

式中，xv—— 電磁閥芯位移量，m

I—— 電磁鐵電流，A

ωbv—— 液壓固有頻率，rad/s

ξbv—— 液壓阻尼系數

Kbv—— 閥的增益系數，m/A

(2) 閥控液壓缸數學模型：

(2)

式中，xp—— 液壓缸活塞位移量，m

A—— 液壓缸活塞作用面積，m2

Kq—— 閥穩態工作時流量增益系數，m3/A

ωp—— 液壓固有頻率，rad/s

ξp—— 液壓阻尼系數

(3) 液壓缸到活塞函數：

(3)

式中，r—— 變量泵斜盤傾角，rad

L—— 變量活塞油缸施力點與斜盤鉸接點間的距離，m

Kφ—— 變量泵斜盤傾角系數

(4) 泵控馬達函數：

(4)

式中，θm—— 馬達角速度，rad

Dm—— 馬達排量，m3/rad

Kqp—— 變量泵流量增益

ωh—— 液壓固有頻率

ξh—— 液壓阻尼系數

(5) 負載函數：

(5)

式中，TL—— 作用在馬達軸上的外負載轉矩，N·m

Ct—— 泵和馬達總泄漏系數

βe—— 系統綜合彈性模量，N/m3

V0—— 泵和馬達工作腔以及連接管道總容積，m3

采棉機行走液壓調速系統，由變量泵和變量馬達構成閉式容積調速回路。采棉機采摘作業時，變量馬達為最大排量，相當于變量泵和定量馬達的組合。因采棉機作業為閉式容積調速回路，泵控馬達環節諧振頻率遠小于比例換向閥環節和閥控液壓缸環節，所以比例換向閥環節數學模型簡化為閥的增益系數Kbv，閥控液壓缸環節簡化為1個積分環節和1個比例環節的乘積。圖3為簡化后采棉機作業速度控制框圖，采棉機通過模糊PID控制器輸出控制信號Uout，經過比例放大器放大后輸出電流I，調節比例換向閥的閥芯位移xv，使換向閥流量發生變化。液壓缸活塞位移xp控制變量泵斜盤傾角r，從而馬達輸出轉速θm，最后采棉機獲得穩定作業速度。

圖3 采棉機作業速度控制框圖Fig.3 Control block diagram of operation speed of cotton picker

2 采棉機作業速度控制原理

采棉機作業速度控制原理，首先采棉機通過機器視覺系統，測算單位面積棉花產量和采棉機采凈率；再通過模糊PID自調整算法使控制器輸出控制電流；經由電磁伺服閥控制行走液壓變量泵液壓油的流量來改變行走速度，從而實現采棉機作業速度的調節。

2.1 棉花識別與標記

通過采棉機視覺系統和運用OTSU自適應閾值算法，測算單位面積產量和采棉機采凈率。OTSU運用統計學原理，自適應選定閾值t，計算前景和背景最大類間方差。視覺采集棉田RGB圖像，把RGB圖像灰度化處理，設G為RGB圖像的灰度級，根據自適應閾值t，將圖像像素點分成2類。

(6)

(7)

式中，F0—— 像素點背景的概率

F1—— 像素點前景的概率

pi—— 像素點灰度值為i的概率

F(t) —— 像素點灰度值小于等于t的概率

(8)

(9)

式中，μ0—— 背景灰度均值

μ1—— 前景灰度均值

(10)

(11)

前景和背景類間方差σB為：

(12)

最佳閾值t為：

(13)

通過MATLAB程序處理棉花圖像，提取棉花圖像灰度信息，如圖4所示。灰度直方圖呈雙峰狀，棉花提取與特征標記如圖4c所示，可由OTSU自適應閾值算法進行背景分割。確定圖4a中棉花最佳分割閾值t為173，采棉機視覺系統可識別和標記棉花。通過視覺系統，提取圖像中棉花并標記數量為n，如圖4f所示。假設棉田圖像對應棉田實際采收面積為A，單朵棉花質量為m，N為標記采前圖像中開裂棉鈴的籽棉數量；Nz為標記采后撞落棉數量；Nl為標記采后鈴殼內未被采收的開裂棉數量；Ng為標記采后掛在棉株上的籽棉數量。單位面積棉花產量為：

(14)

w=N·m

(15)

通過式(15)可計算開裂棉鈴的籽棉總質量W；撞落棉質量Wz；鈴殼內未被采收的開裂棉質量Wl；掛在棉株上的籽棉質量Wg。

根據標準采棉機作業質量 NY/T 1133—2006，采棉機采凈率為[20]:

(16)

通過采棉機視覺系統，在線識別與標記棉花，測算棉田單位面積棉花產量y和采凈率J。

圖4 棉花提取與特征標記圖Fig.4 Cotton extraction and feature labeling map

2.2 速度調節原理

假設當前在線棉花采凈率為Jc，根據標準采棉機作業質量 NY/T 1133—2006采摘允許最低棉花采凈率Jmin為90%，采棉機采摘適合棉花采凈率為Jyou為95%；單位電流梯度為Δi；Ic為當前單位面積棉花產量y對應的電磁驅動伺服閥對應的電流；Inext為下一時刻輸給電磁伺服閥的驅動電流；Imax為電磁伺服閥允許的最大驅動電流，則棉花采凈率邊界條件為：

式中,Inextk2>k3。

當前棉花采凈率處于1，2，3梯度時，因采棉機速度過快，此時采棉機采凈率偏低，故需要降低采棉機速度。當采棉機采凈率處于第4梯度時，當前采凈率處于允許最低采凈率和采棉機采摘最優采凈率之間，此時保持采棉機速度不變，采棉機按照此速度穩定行駛。當采棉機采凈率處于第5梯度時，此時采棉機采凈率優于Jyou，提高采棉機作業速度。

3 作業速度控制器設計

采棉機作業速度調節過程中，采棉機的采凈率，隨棉花生長狀況、種植密度的不同而發生變化。因每株棉花的產量不同，陽光、土壤、棉花打頂和施肥等過程都會對單位面積棉花產量造成影響。因此實際棉田中，單位面積棉花產量是波動值，采摘頭的實際未入量實時變化。如果采棉機以恒定作業速度去采摘棉花，采棉機采摘質量不能達到最優。為提高采棉機采摘作業質量，作業速度需自適應匹配單位面積棉花產量和采棉機采凈率的波動。

3.1 控制器的設計

采棉機機器視覺模糊PID速度控制結構由單位面積棉花產量調節器、棉花采凈率梯度調節器、模糊推理調節器、PID調節器和采棉機行走系統組成，采棉機作業速度控制結構圖如圖5所示。由采棉機前部視覺系統，測算單位面積棉花產量，通過產量調節器輸出作業速度控制基礎電流rb；采棉機后部視覺系統測算采棉機采凈率，通過采凈率梯度調節器輸出作業速度控制的采凈率反饋電流rc；Uout為經模糊PID調節器輸出的實際驅動電流；yout為采棉機作業行走速度；通過霍爾傳感器將作業速度yout轉換為作業速度反饋電流，與控制基礎電流rb和采凈率反饋電流rc形成電流偏差E和電流偏差率EC，輸入模糊PID控制器，實時調整PID控制器參數，實現采棉機作業速度自適應控制。

圖5 采棉機作業速度控制結構圖Fig.5 Structure diagram of operation speed control of cotton picker

3.2 模糊PID控制器模糊集、論域和隸屬度函數的確定

將采棉機產量調節器、采凈率梯度調節器與霍爾傳感器形成的電流偏差E和電流偏差率EC，作為模糊PID控制器的輸入，輸出量為控制參數kp，ki，kd。將偏差E和電流偏差率EC模糊子集均設置為：{負大，負小，零，正小，正大}，記為{NB，NS，ZO，PS，PB}，相應的模糊論域為{-4，-2，0，2，4}?？刂茀祂p，ki，kd模糊子集均設置為{零，正小，正中，正大}，記為{ZE，PS，PM，PB}，對應的模糊論域為(0 1)。隸屬度函數選擇三角形隸屬度函數。

參數自整定式為:

(18)

式中，kpo，kio，kdo—— PID原始參數

Δkp(k)，Δki(k)，Δkd(k) —— 模糊控制器的輸出

當采棉機作業速度輸入控制信號發生變化，模糊控制器根據mandimi算法，計算比例(kp)、積分(ki)和微分(kd)3個輸出量。表1為kp的參數調節表，表2為ki的參數調節表，表3為kd的參數調節表。

表1 kp參數調節表Tab.1 kp parameter adjustment table

表2 ki參數調節表Tab.2 ki parameter adjustment table

表3 kd參數調節表Tab.3 kd parameter adjustment table

模糊控制曲面如圖6所示?？刂魄鏋榉蔷€性，表示模糊控制為非線性。通過模糊控制器對kp，ki和kd3個參數在線校正與調節，將模糊理論與PID控制結合，進而建立模糊PID采棉機作業速度控制系統。

(19)

根據式(19)，控制信號Uout輸入采棉機液壓調速系統的伺服驅動器。

圖6 模糊控制曲面圖Fig.6 Fuzzy control surface

4 采棉機液壓調速建模與仿真分析

借助MATLAB中Fuzzy工具箱搭建模糊PID控制系統仿真模型，模糊PID控制器模型如圖7所示。運用MATLAB的Simulink設計泵控馬達調速仿真模型，采棉機液壓調速系統模型如圖8所示。通過M語言編寫程序，進行采棉機模糊PID作業速度控制算法仿真。將模糊PID控制模型和采棉機液壓調速系統模型通過Simulink的Subsystem封裝為2個子系統，再進行聯合仿真，系統控制模型如圖9所示。