跑步机速度跟踪算法在联合收割机运动控制中的应用

分类：智能科学技术论文发表 时间：2018-08-08 10:57 关注：(1)

　　冯建富

　　(内江职业技术学院，四川内江641000)

　　摘要:智能跑步机通过速度跟踪控制算法，可以使人置于虚拟现实环境中不受约束地运动，并能抵消人体的任意运动，使人体始终处于跑步机的固定位置上。为了提高联合收割机运动自动控制的能力，将跑步机速度跟踪控制算法引入到了收割机运动控制系统中，收割机在运动过程中可以根据喂入量自行调整行进速度，再将速度信息反馈给搅龙，以调整其旋转的角速度，使收割状态达到最佳。为了验证该方案的可行性和可靠性，在普通联合收割机上应用了速度跟踪控制算法，并对收割机的速度和轨迹控制进行了试验，结果表明:采用该方案可以根据喂入量自动地调整收割机的速度，且调节速度快、超调量小、速度调节后平稳，可以满足较高精度的收割机作业需求。

　　关键词:联合收割机;速度跟踪;自适应;超调量;智能跑步机

　　中图分类号:S225.3;TP13文献标识码:A文章编号:1003-188X(2018)12-0232-04

　　0引言

　　随着自动控制技术的发展，现代跑步机越来越智能化，如可以追踪人体的位置和步调特征，通过控制跑步机的马达转速，调整跑步机运动参数和状态，抵消人体的任意运动，从而达到跑步机和人体保持步伐一致的状态。联合收割机是现代化农业作业过程中最常用的农机器具之一，其作业效率和质量主要与收割机前进速度和喂入速度有关。在喂入量比较大时，收割机行进速度过快很容易产生阻塞;在喂入量较小时，收割机速度过慢会大大降低收割机效率。如果设计一种反馈调节装置，可以有效地平衡喂入量和收割机行进速度，从而大大提高收割机的作业效率和质量，而跑步机速度追踪控制算法的引入有效地解决了这个问题。

　　1跑步机速度跟踪及其在收割机速度控制中的应用

　　当前，国内外的专家和学者们对跑步机的速度自动控制进行了一些研究，也取得了一些成果。速度控制方法集中在对人体上使用检测装置，实时对人体的状态进行检测，将状态信息反馈给控制器，通过调整马达的转速将人体向着预定目标带动。但这些控制方法具有一定的弊端，如跑步机得脚板可以在任意时刻变化速度，从而产生振荡，使人体较难控制，最后影响人体的正常运动。

　　图1表示一款具有速度追踪和控制的智能跑步机。该平台通过球阵列地毯覆盖，是安装有转盘的线性跑步机，配备了用于线性和角运动两个致动装置，使其和人体的步态一致，达到反馈调节的目的。将这一原理也可以直接嫁接到收割机得速度控制过程中，影响收割机效率和质量的主要因素是喂入量、速度及运行轨迹的控制，可以参考跑步机得随动控制方法，其流程如图2所示。

　　收割机动作主要通过行进速度和喂入量的反馈信息来进行调节:当喂入量过大时，喂入量反馈信息被传送到控制器，控制器发出指令控制发动机降低转速，从而降低收割机的行进速度，使收割状态达到最佳;当喂入量较小时，控制器发出指令降低发动机转速，适当提高发动机的行进速度，以提高收割机效率。

　　2收割机运动反馈控制算法

　　为了使跑步机可以依据人体的运动状态进行随动控制，可以对人体的运动状态进行检测，然后将信息反馈给跑步机，调整马达的运动参数，使其跟随人体运动。假设人体坐标为绝对坐标，二维坐标点用(x0，y0)表示，跑步机的坐标点用(xt，yt)表示。其中，xt坐标方向是带传动的方向，其旋转角为θ。假设人体行走过程中得坐标和方向分别为(x，y)和θw，到跑步机坐标中心的距离为R=x槡2+y2，其角度为α=arctan2(y，x)-θ，则可以建立关系式为·

　　x=-vcosθ+yw

　　·y=-vsinθ-xw·θ

　　w=-w(1)

　　其中，v和w分别表示跑步机得线速度和角速度。

　　在通常情况下R≠0，则笛卡尔坐标系可以用极坐标系(R，α)来代替，则

　　·R=-Vcosα

　　·α=vsinαR-2w(2)

　　在初始状态时，存在如下关系，即θ+θ

　　w=θ(0)+θw(0)(3)

　　在三维坐标空间里可以表示为

　　[sinθ-cosθ-(xcosθ+ysinθ)]xy

　　θ=0(4)

　　当人体在跑步机上移动时，则

　　·x=-vcosθ+yw+Vw，x

　　·y=-vsinθ-xw+V

　　w，y·θ

　　=w·θ

　　w=--w+Ωw(5)

　　其中，VW=(VW，X，VW，Y)、w分别表示人体行走绝对线速度和角速度;Ωw表示外界因素信号。假设没有外界干扰，即VW=Ωw=0，则跑步机的控制输出可表示为

　　·xy[·]=[--cossinθθ][vw]=A(x，y，θ)[vw](6)

　　当A=xcosθ+ysinθ≠0时，则

　　[v]w=A-1(x，y，θ)v1[v]2(7)

　　其中，v1=-k1x，v2=k2y，系数为ki(i=1，2)。假设人体站立的初始位置为(x1，y1)，控制函数为

　　x(t)=e-k1tx1和y(t)=e-k2ty1，同时假设k1=k2，则y(t)

　　x(t)=·y(t)·x(t)=y1x1(8)

　　所以，跑步机会通过参数调整将人体带回到原始位置，控制过程需要结合PID调节，其流程如图3所示。

　　其主程序主要包括系统初始化、参数设定、开外部中断1和PID调速程序。跑步机的速度追踪和控制主要依据人体状态信息的反馈，反馈调节可以采用PID控制器，其基本模型公式为

　　u(t)=KP·e(t)+1TI[∫0te(t)dt+TDded(tt)]+u0(9)

　　其中，Kp表示比例系数;Ti表示积分常数;TD表示微分常数;u0表示系统初值;ut表示系统输出值。将其进行离散化可得

　　uk=KP·ek+Ki·∑kj=0ej+Kd(ek-ek-1)+u0(10)其中，ek表示第k次采样时刻偏差值。PID控制流程如图4所示。为了控制收割机的速度Uk，可以根据喂入量误差的大小e，将信息反馈给速度控制中心，通过不断地调整收割机得前进速度，使收割状态达到最佳。

　　3收割机运动控制测试

　　为了验证跑步机运动追踪控制算法在收割机运动控制系统中使用的可行性，以收割机喂入量反馈信息控制速度为例进行了试验验证，采用软件和硬件编程的方式，在收割机上应用了运动追踪控制算法。试验场景如图5所示。为了验证运动追踪控制算法的可行性，主要以收割机喂入量和行进速度的反馈调节为例，重点对收割机的速度自适应调节和收割机运动轨迹控制进行了试验研究。通过试验测试，得到收割机运动速度控制图，如图6所示。

　　在运动过程中，收割机可以根据喂入量自行调整行进速度，然后再将速度信息反馈给搅龙，以调整其旋转的角速度，使收割状态达到最佳。速度测试结果表明:速度超调时间较短，速度调节较快，且调整后的速度平稳，从而验证了算法的可靠性。收割机运动轨迹控制示意图如图7所示。以相同的原理可以实现收割机轨迹的控制，在试验过程中将距离信息反馈给控制中心，从而可以使收割机自动的调整姿态，实现自主导航的功能，从而进一步提高收割机的自动化水平。

　　表1为速度调节的试验结果。测试结果表明:采用基于跑步机速度跟踪控制算法设计的收割机速度调节系统，其调节时间较短，误差较小，可以满足较高精度收割的作业需求，从而验证了该方案的可行性

　　4结论

　　为了进一步提高联合收割机的机动性和智能化水平，将跑步机跟踪控制算法引入到了收割机运动控制系统中，通过喂入量的反馈调节，实现了联合收割机行进速度得自动调节，使收割机可以自行调节到最佳收割状态。为了验证该方法的可行性，对收割机运动控制系统进行了试验，结果表明:采用该套方案可以实现收割机行进速度的自动调节，并且调节时间短、反应速度快，调节误差低。要实现速度跟踪控制算法在收割机运动控制系统中切实可靠的运行，还需要进一步结合收割机作业环境及收割机的机械结构，对收割机进一步的优化，从而使该方案可以在实际生产中运用，提高收割机的作业水平。

　　参考文献:

　　[1]郭峰.健身走跑在全民健身中运用的方法探索[J].安徽电子信息职业技术学院学报，2010，9(5):108-110.

　　[2]崔文琪，李峰.下肢康复机器人系统中的跑步机速度跟随白适应控制疗法[J].现代制造工程，2013(9):30-34.

　　[3]刘文静，王民慧，汪亚霖.强磁场下微弱信号检测系统的设计[J].传感技术学报，2013，26(6):865-870.

　　[4]钱竞光，宋雅伟，叶强.步行动作的生物力学原理及其步态分析[J].南京体育学院学报，2006，5(4):32-39.

　　[5]杨先军，李春丽，夏懿.电动跑步机上步态特征获戢系统的设计[J].传感技术学报，2012，25(6):751-755.

　　[6]李世明，石凤莉.不同走步姿态的运动生物力学对比分析[J].天津体育学院学报，2007，22(6):504-508.

　　[7]李国栋，韩金仓，桑正中.联合收割机脱粒滚筒恒速智能糊PID控制[J].农业机械学报，2008，39(3):63-66.

　　[9]倪军，毛罕平，程秀花.基于FPGA的联合收获机脱粒滚筒模糊控制系统[J].农业机械学报，2009，40(7):83-87.

　　[10]秦云，赵德安，李发忠.基于RBF网络的联合收获机脱粒滚筒恒速控制[J].农业机械学报，2009，40(11):59-63.

　　[11]高永琪，安士杰，孔德永.基于单神经元自适应PID控制的共轨压力控制研究[J].武汉理工大学学报，2007，31(5):804-806.

　　[12]尹嘉鹏，徐志祥.针对少实时任务应用的嵌入式Linux改进[J].计算机工程，2013，39(10):49-52.

　　[13]杨智，朱海锋，黄以华.PID控制器设计与参数整定方法综述[J].化工自动化及仪表，2005，32(5):1-7.

　　[14]王建峰，黄国策，康巧燕.4G移动通信系统及其与3G系统的比较研究[J].西安邮电学院学报，2006，11(5):13-17，27.

　　[15]郭勇，黄巍巍，王伟朋.基于以太环网的污水处理系统设计与应用[J].仪表技术与传感器，2013(5):60-61，69.

　　[16]王英辉，周凤星.基于B/S模式的钢企自动化管理系统的设计与应用[J].制造业自动化，2013，35(19):72-75.

　　[17]王德斌.交流伺服进给系统及其数学模型的研究[J].机械制造与自动化，2006，35(1):86-88.

　　[18]胡春花.控制系统中高阶系统的简化[J].陕西理工学院学报:自然科学版，2007，23(1):84-86.

　　[19]任兵，任小洪，李国志.基于PSO算法优化BP神经网络的数控机床热补偿[J].机床与液压，2013，41(3):59-61.

　　[20]胡伟，徐福缘.基于改进粒子群算法的PID控制器参数自整定[J].计算机应用研究，2012，29(5):1791-1794.

　　[21]徐雄伟，王平，徐世武.无线传感器网络同步算法的研究与探讨[J].单片机与嵌入式系统应用，2012，12(3):8-11.

　　[22]司海飞，杨忠，王珺.无线传感器网络研究现状与应用[J].机电工程，2011，28(1):16-20.

　　[23]薛明，高德民.无线传感器网络最大生命期聚合树路由算法[J].传感器与微系统，2014，33(1):130-133.

　　[24]崔素辉，陈光亭，李茹雪.三维无线传感器网络的中继器放置问题[J].杭州电子科技大学学报，2010，30(2):81-84.

　　[25]张艳维.无线传感器网络中位置受限的中继器放置问题[D].杭州:杭州电子科技大学，2013:35-40.

　　[26]张二鹏，马锃宏，耿长兴，等.温室悬挂喷施机跨垄作业控制系统设计[J].中国农业大学学报，2013，18(6):170-174.