【摘 要】
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近年来,机械除草逐渐成为推动农业可持续发展的一项关键技术,其优势在于无环境污染。而由于水田环境的复杂性等原因,机械除草存在着伤苗率高的问题。乘坐式水田除草机是一种机械除草设备,其在水田中除草作业时,伤苗的主要原因是除草机尾部挂载的除草部件与苗列线错位。针对机械除草的伤苗问题,本文为除草部件设计了一种基于深度学习和自抗扰控制技术的自主纠偏系统。该系统由图像采集系统和液压位置伺服系统构成。其中,图像采
【基金项目】
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广东省重点领域研发计划项目“水稻生产机械化高效除草智能装备研究与示范”（2019B020221002）
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近年来,机械除草逐渐成为推动农业可持续发展的一项关键技术,其优势在于无环境污染。而由于水田环境的复杂性等原因,机械除草存在着伤苗率高的问题。乘坐式水田除草机是一种机械除草设备,其在水田中除草作业时,伤苗的主要原因是除草机尾部挂载的除草部件与苗列线错位。针对机械除草的伤苗问题,本文为除草部件设计了一种基于深度学习和自抗扰控制技术的自主纠偏系统。该系统由图像采集系统和液压位置伺服系统构成。其中,图像采集系统实现了基于深度学习的导航线提取,液压位置伺服系统则基于自抗扰控制器实现,驱动除草部件移动。本文主要研究内容如下:1.基于深度学习的稻苗检测与导航线提取算法研究:实地采集插秧后15天左右的稻苗图像,筛选出587张水稻图片,建立小型水稻数据集;选用Mobile Net V3-SSD目标检测模型,在小型水稻数据集上进行训练;在NVIDIA Ge Force GTX 1050上,训练好的模型在测试集上的m AP为0.878,平均推理速度为69 FPS;基于目标检测结果,结合DBSCAN聚类算法和最小二乘法设计导航线提取算法,提取导航线信息,为液压位置伺服系统提供位置偏差信息;2.基于自抗扰控制的液压位置伺服系统研究与设计:分析并推导液压系统的数学模型,通过系统辨识得到液压实验平台的传递函数以及开环增益;设计线性自抗扰控制器,并通过Simulink仿真研究分析其参数影响和系统特性;针对比例换向阀存在的大范围中位死区导致的抖动,提出一种由Sigmoid函数改造的非线性函数,并结合扩张状态观测器的扰动补偿作用补偿残余死区;通过Simulink仿真实验验证了该方法的有效性;3.自主纠偏系统实现与测试:针对自主纠偏系统设计了三阶段实验。前两阶段对液压位置伺服系统进行实物实验,第三阶段对整个系统的伤苗率进行实验。实验结果表明,液压位置伺服系统的调节时间可控制在1 s之内,且基本无超调;稳态误差在实验平台上可达到0.5 mm,在除草机上可控制在6 mm之内;搭载自主纠偏系统的除草机水田除草作业中的伤苗率可控制在5%以下,有效解决了除草部件与稻苗行错位导致的伤苗问题。
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