[發(fā)明專利]基于新型趨近律滑模控制器的智能收獲機轉向控制方法

有效

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• 申請日: 2020-09-18
• 公開（公告）號: CN112068438B
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發(fā)明（設計）人: 王立輝;喬楠
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 南京眾聯(lián)專利代理有限公司 32206
• 代理人: 周蔚然

本發(fā)明公開了一種基于新型趨近律滑模控制器的智能收獲機轉向控制方法，包括如下步驟：1、通過標定試驗，確定收獲機轉向系統(tǒng)的延遲系數(shù)和系統(tǒng)常量增益分量；2、建立收獲機轉向系統(tǒng)模型；3、利用雙天線衛(wèi)星接收機獲取收獲機的位姿信息，通過純追蹤路徑跟蹤算法解算期望航向角；4、通過角度傳感器采集收獲機當前轉向角度，計算當前轉向誤差，求解趨近律函數(shù)值；5、依據(jù)趨近律函數(shù)值解算收獲機轉向系統(tǒng)控制量，輸入至驅動模塊驅動轉向系統(tǒng)進行轉動，實現(xiàn)收獲機的轉向控制。該方法能夠提高轉向系統(tǒng)對外界和控制信號等干擾的魯棒性，加快系統(tǒng)收斂速度，消除滑摸控制器抖振現(xiàn)象，改善了轉向控制系統(tǒng)和路徑跟蹤控制系統(tǒng)的性能。

技術領域

本發(fā)明屬于智能收獲機無人駕駛控制領域，具體涉及一種基于新型趨近律滑模控制器的智能收獲機轉向控制方法。

背景技術

智能收獲機輔助駕駛系統(tǒng)可有效降低駕駛員工作強度，提高作業(yè)精度，提升收獲效率。輔助駕駛系統(tǒng)的控制精度受導航精度和控制精度限制，控制誤差主要由路徑跟蹤控制誤差和轉向控制誤差構成。提高轉向系統(tǒng)的控制精度可直接優(yōu)化輔助駕駛系統(tǒng)的作業(yè)效率。稻麥聯(lián)合收獲機具有體積大、質量大、慣性大、高延遲的特點，為收獲機的轉向控制帶來挑戰(zhàn)。喂入量和糧食載荷的變化，直接影響轉向系統(tǒng)的模型參數(shù)。固定參數(shù)的轉向控制模型無法適應此時變系統(tǒng)，嚴重影響輔助駕駛精度，降低作業(yè)效率。農(nóng)田平整度較差，常存在不規(guī)則起伏，為轉向控制系統(tǒng)引入干擾，影響輔助駕駛系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

滑模控制器作為一種變結構控制方法，表現(xiàn)為控制的不連續(xù)性，具有快速響應、對參數(shù)變化及擾動不敏感、物理實現(xiàn)簡單的特點，適用于大型稻麥聯(lián)合收獲機的轉向控制系統(tǒng)。。通過設計滑模函數(shù)，根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)實時調整控制量，迫使系統(tǒng)按照預設滑模面運動。但其切換函數(shù)的開關特性使控制器產(chǎn)生抖振現(xiàn)象，降低系統(tǒng)控制精度，增加系統(tǒng)能量消耗，破壞系統(tǒng)性能，甚至損壞系統(tǒng)部件。實際系統(tǒng)中的時間滯后、空間滯后、系統(tǒng)慣性、系統(tǒng)延遲和測量誤差等客觀原因，進一步加大了抖振的問題。抑制抖振現(xiàn)象是滑模控制器的研究重點。

開展收獲機轉向系統(tǒng)滑摸控制器抑制抖振現(xiàn)象的研究，對智能收獲機輔助駕駛技術的發(fā)展，實現(xiàn)智能農(nóng)業(yè)、精準農(nóng)業(yè)的戰(zhàn)略目標具有重要意義。

發(fā)明內容

為解決上述問題，本發(fā)明公開了基于新型趨近律滑模控制器的智能收獲機轉向控制方法，該方法能夠抑制滑摸控制器的抖振現(xiàn)象，增強轉向系統(tǒng)對系統(tǒng)不確定性、外界干擾、時變參數(shù)的魯棒性，提高轉向系統(tǒng)控制精度，提升收獲機輔助駕駛系統(tǒng)的性能。

為達到上述目的，本發(fā)明的技術方案如下：

基于新型趨近律滑模控制器的智能收獲機轉向控制方法，包括如下步驟：

(1)通過標定試驗，確定收獲機轉向系統(tǒng)的延遲系數(shù)τ和系統(tǒng)常量增益分量k_con，依據(jù)經(jīng)驗設計系統(tǒng)時變增益分量k_t。一般取k_t＝0.1×m_t，m_t為每秒進入糧倉的糧食質量。

(2)建立收獲機轉向系統(tǒng)模型x₁＝θ_n為當前收獲機轉向角度，系統(tǒng)增益k_s＝k_con+k_t，dK為轉向系統(tǒng)上的非線性干擾，取值范圍為(-η_K,η_K)，d為其他干擾，取值范圍為(-η_d,η_d)。

(3)在當前k時刻，利用雙天線衛(wèi)星接收機獲取收獲機的位置和航向角，計算收獲機與期望路徑的距離偏差d_e(k)和航向偏差y_e(k)，通過純追蹤路徑跟蹤算法解算期望航向角θ_d(k)。