聯合收割機脫粒滾筒模糊控制系統的設計與仿真

翁仕鴻

（華南農業大學 工程學院，廣東 廣州 510642）

0 引 言

在谷物收獲機械中，聯合收割機是一種能把切割，脫粒、分離和清選等多項工作集中在一臺機器上完成而直接獲得清潔谷粒的農業機械，它的廣泛使用極大地減輕了農民勞動強度，提高了勞動生產率。脫粒機中的脫粒裝置是聯合收割機的重要組成部分，對于脫粒性能一定的谷物聯合收割機,為保證脫粒質量,其脫粒滾筒的角速度應控制在預期的范圍內，影響脫粒滾筒的脫粒性能因素有很多，既有作物密度、谷物濕度等不可控因素，也有滾筒角速度、喂入量等可控因素。各種因素又互相聯系，因此脫粒滾筒是一個復雜的非線性系統，滾筒角速度與各種性能影響因素之間難以建立一個精確的數學模型，這對傳統控制理論應用帶來極大的不便[1,2]。基于經驗、規則和自學習，根據被控量的變化量和變化率進行模糊推理的模糊控制技術不需要知道被控系統的精確數學模型，為非線性復雜系統的控制提供一種有效手段。對于脫粒裝置這樣一個非線性時變且有較大延時的復雜系統[3,4,5]，本文通過參考前人已研究的軸流脫粒滾筒數學模型以及實驗參數，建立了聯合收割機脫粒滾筒數學模型、模糊控制器以及整個控制系統的仿真，并且通過MATLAB語言編寫程序代碼生成控制表，為以后硬件實現的可行性打下一定的基礎。

1.粒滾筒子系統的建立與仿真

1.1.粒滾筒功耗數學模型

以軸流脫粒滾筒為研究對象，其功耗模型為[1]：

J，r—滾筒的轉動慣量和等效半徑

N—發動機提供給滾筒的功率

a，b—反映滾筒克服運動副摩擦力和空氣阻力的系數

f—搓擦系數γ—作物的谷草比

λ—莖稿出口速度和滾筒圓周速度之比

q—滾筒入口處的喂入量

H—割幅寬度ρ—作物密度υ—收獲機行進速度

式（1）反映了滾筒運行狀態的全部信息，其右邊3項分別表示滾筒的輸入功率、空轉功率和有用脫粒工作阻力。=0意味著滾筒的輸入功率與總的工作阻力相等，滾筒勻速轉動，聯合收割機處于穩定工作狀態；<0表示由于喂入量增加或地表形貌惡化使總工作阻力大于發動機所能提供的最大功率，滾筒處于減速運行狀態；>0說明總工作阻力小于脫粒滾筒的額定負荷，機組沒有發揮最大生產能力，滾筒處于加速運行狀態。忽略谷物在割臺上的傳輸特性時，滾筒入口喂入量q可近似地表示為收割機割幅寬度H，考慮割茬高度的田間作物密度ρ以及機組行走速度υ之積，從而式（1）可轉化為：

當聯合收割機的結構和運動參數以及谷物的脫粒特性確定后，影響滾筒角速度的因素主要有ρ和υ，因而本研究的控制方案是:當田間作物密度ρ突變引起滾筒角速度變化時，控制機組的行走速度υ使滾筒角速度始終穩定在設定值附近。模糊控制器的輸入量為滾筒角速度誤差和其誤差變化率(滾筒角加速度)，輸出量為聯合收割機行走速度。

1.2.粒滾筒子系統的仿真

代入表1中的各個仿真參數[1,4]，化簡得

表1.真參數

在MATLAB的Command Window中鍵入命令Simulink并回車,就會彈出Simulink庫瀏覽器，新建一個test.mdl文件,然后從Simulink模塊庫中找出需要的模塊,利用鼠標將其拖到新窗口建立系統模型如圖1，測試脫粒滾筒功耗數學模型，

圖1.粒滾筒功耗模型

圖2.波器輸入輸出穩定值

2.SIMULINK實現模糊控制器的可視化設計

取E、EC的論域為[-6,6] 以及U的論域[-7,7]，其模糊子集均為{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。共有49條模糊控制規則。利用MATLAB/SIMULINK模糊邏輯工具箱建立隸屬函數。在 MATLAB的 Command Window中鍵入命令fuzzy，進入FIS(Fuzzy Inference System，模糊推理系統)環境。

默認建立的是一個單輸入單輸出的Mamdani型推理系統(常用Mamdani型推理和Sugeno型推理，Mamdani型推理使用最多，具有廣泛的接受性，而Sugeno型推理在于計算效率高，適用于線性化技術以及數學分析)[6,7]。

添加一個輸入變量，建立一個雙輸入單輸出的Mamdani型推理系統，如圖3所示。分別設置輸入變量E、EC以及輸出變量 U的 MF數目為 7個，對應模糊子集{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，并確定各變量的隸屬函數類型，其中zmf為左開非對稱函數，smf為右開的鏡像函數，trimf為三角隸屬函數，設置變量NB、PB分別為zmf型函數、smf型函數，其他為trimf型函數。如變量E得隸屬函數如圖4。

圖3.輸入單輸出Mamdani型推理

編輯模糊控制規則及決策方法。控制規則是對專家的理論知識與實踐經驗的總結。由于有兩個輸入變量各有 7個語言值，以if語句按照模糊控制規則表2，編輯49條模糊規則，一般按模糊規則表從左到右，從上到下的順序輸入模糊規則，如ifE is NB and EC is NB then U is PB.按照同樣的方法和步驟，輸入第2條到第49條規則。

圖4.立變量E隸屬函數

表2.糊控制規則表

觀察模糊規則以及模糊推理的輸出曲面如圖5所示，至此，就完成了整個模糊推理系統的建立，Export to file導出保存，將設計好的模糊控制器保存在一個名為fuzzy1.fis的數據文件中,以供仿真運行時調用。

圖5.糊規則的顯示及曲面圖

3.個脫粒滾筒模糊控制系統的設計與仿真

在MATLAB的Command Window中鍵入Simulink回車,就會彈出Simulink庫瀏覽器，新建一個fuzzy1.mdl文件,然后從Simulink庫中找出需要的模塊,利用鼠標將其拖到新窗口建立系統模型如圖6，建立整個系統，其中調整比例參數K1=1、調整微分參數K2=1。

在fuzzy1.mdl建立好整個模型，然后調用模糊控制器FIS文件，在MATLAB的Command Window中鍵入fuzzy1=readfis('fuzzy1')，將前面生成的FIS文件加載到模糊控制器模塊(Fuzzy Logic Controller )中,雙擊Fuzzy Logic Controller模塊，在Parameters行中的FIS file or structure中輸入fuzzy1，點擊OK。利用模擬示波器來觀察系統的動態響應情況。可以通過適當調整參數K1、K2進行仿真，結果如圖7。

由示波器仿真結果可見：控制系統經過1.08 s調整后使滾筒角速度穩定在43.8 r ad? s?1，偏差34.7r ad? s?1，兩者的和剛好為=78.5rad? s?1，而行進速度在3.8 m ? s?1與4 m ? s?1中波動。因而通過脫粒滾筒模糊控制系統，滾筒的角速度能夠穩定在額定值附近，能起到恒速控制，也就是說，通過控制行進速度一定的范圍值從而對滾筒轉速調控在額定值。另外，當負荷突變時，滾筒角速度的回調時間很短，因此可以預防滾筒過載堵塞現象[3]。

圖7 滾筒角速度ω及其穩定值的仿真曲線圖

圖8.筒角速度誤差0ω-ω及其穩定值的仿真曲線圖

圖9.整后的行走速度0uυ+及其穩定值的仿真曲線圖

4.論

模糊控制基于模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理,不要求給被控對象建立精確的數學模型，具有一定的魯棒性，運用專家的控制規則表，在本文的仿真曲線圖表明，聯合收割機行進速度在一定范圍中波動，通過脫粒滾筒模糊控制系統，滾筒的角速度能夠穩定在額定值附近，另外，利用 MATLAB語言編寫的程序代碼生成的控制規則表可導入存儲器，執行查表程序以控制被控對象，對以后的硬件控制板卡的恒速控制實現具有一定的可行性。

[1]張認成, 桑正中.軸流脫粒滾筒模糊控制仿真[J].農業機械學報, 2001, 32 (2):46-48.

[2]閆蘭娟,師帥兵,李小紅等.聯合收割機脫粒滾筒轉速監控系統[J].農機化研究, 2007, (2): 103-105.

[3]楊忠平,師帥兵,袁文勝等.聯合收割機脫粒滾筒模糊控制器的設計[J].農機化研究,2006, (8): 93-94.

[4]李國棟,韓金倉,桑正中.聯合收割機脫粒滾筒恒速智能控制器設計[J].控制工程,2007, 14(2):154-156.

[5]裘正軍, 童曉星, 沈杰輝等.基于模糊控制與虛擬儀器的灌溉決策系統研究[J].農業工程學報,2007, (8): 165-169.

[6]李國棟,李勇智,張際先等.聯合收割機脫粒滾筒的PID恒速控制[J].農業機械學報,2000, 31(1):48-50.

[7]張剛.基于模糊理論的城市配水系統 SIMULINK仿真技術研究[D]. 天津大學,2008.