水產養殖自動導航無人明輪船航向的多模自適應控制

洪劍青，趙德安，孫月平，張 軍，羅 吉

（1. 江蘇大學電氣信息工程學院，鎮江 212013；2. 鎮江市高等專科學校機械系，鎮江 212003）

水產養殖自動導航無人明輪船航向的多模自適應控制

洪劍青1,2，趙德安1※，孫月平1，張 軍1，羅 吉1

（1. 江蘇大學電氣信息工程學院，鎮江 212013；2. 鎮江市高等專科學校機械系，鎮江 212003）

為降低水產養殖行業勞動作業強度和人力成本，解決勞動力日益匱乏的問題、提高魚塘投餌效率和投餌均勻度，對適用于水產養殖的水面作業艇-明輪船的航行控制進行研究。為克服明輪船運動過程中航速、航向強耦合，給出改進的明輪船控制系統方案，實現航向、航速之間的解耦，建立明輪船航向系統的動態響應數學模型。根據明輪船的工作特點，對明輪船進行多模自適應控制，用計算機軟件進行仿真和實船試驗，并與PD（proportion differentiation）控制進行比較。通過仿真和試驗的結果，證明所設計的控制器能解除明輪船的耦合效應，船速超調量不超過5%，穩態誤差在3%以內，直線航行時的航向誤差在3°以內。數據表明多模自適應控制方法能夠對明輪船航行進行較好的控制，效果優于PD控制。

水產養殖；自動控制；模型；明輪船；航向；自適應；多模

0 引 言

近幾年，隨著經濟發展和人民生活水平的提高，豐富的水產品不僅大幅度改善了人民的生活，也使水產養殖業成為國民經濟的支柱產業之一[1-2]。目前，水產養殖行業向集約化、自動化、信息化、智能化的方向發展，工業化水產養殖的趨勢已經形成。國內主要的水產養殖基地，例如陽澄湖、長蕩湖等重點養殖地區都對工業化水產養殖提出了迫切需求。由于國內的水產養殖通常位于近海或者內河水域，水淺、水下植被較多，水情較為復雜，開發和設計具有低速機動性好、吃水淺的水面作業平臺是必然的選擇。

明輪船依靠左右明輪驅動水體，產生船體運動所需的動力。明輪旋轉時，水面之上的葉片做無用功，水面之下的葉片驅動水體產生推力，導致明輪的效率較低、明輪船速度較慢。在航運領域，明輪船得不到大面積的推廣和應用。但是，在水產養殖行業，由于工作環境和任務需要，水面作業裝備通常處于低速運動狀態，無需高速運動。此時舵控方向的螺旋槳船舶不能有效控制其航向和航跡，螺旋槳容易被水生植物纏繞、攪斷各類植物，造成水體污染、影響水質；螺旋槳也可能傷害水產養殖的動物。由此可見，螺旋槳推進船舶不適合水產養殖需求。

由于水產養殖行業的特殊性和明輪船固有特點，使它成為適用于水產養殖行業水面作業設備的良好載體。目前，關于有舵螺旋槳船舶控制的研究成果已經很多[3-4]，但是涉及明輪船航行控制研究的成果比較少。國內已有成果主要集中于對明輪的推力、效率等方面的研究，對明輪船航行控制研究的相關文獻較少[5-8]。由于明輪船自身結構特點，其航行控制與通常的螺旋槳船舶不同。螺旋槳推進的船舶依靠尾舵控制方向，推進和航向分屬不同機構負責；明輪船的航行依靠左右明輪，推進和航向都由左右明輪協同控制，航向、航速存在較強的耦合效應。本文首先根據明輪船的特點提出明輪船改進的控制系統，然后根據文獻[7]提出的船舶航向水動力模型，建立明輪船的航向動態響應模型。在改進控制系統基礎上，提出對明輪船航向進行多模自適應控制，同時和傳統的PD（proportion differentiation）控制進行比較；用Matlab軟件對兩種航向控制算法進行計算機仿真，并進行試驗驗證，最后得出相關結論，以期為改進明輪船控制系統與控制方法，提高明輪船航行的精度和穩定性提供參考。

1 材料與方法

1.1 自動導航明輪船

江蘇大學和金湖小青青機電設備有限公司共同研制的明輪船的結構如圖1所示。

為研究明輪船運動控制，如圖1建立坐標系。原點位于明輪船的重心，x軸在明輪船的縱中剖面內，指向船艏；y軸與縱中剖面垂直，指向右舷，平行于水線面；z軸在縱中面內，垂直向上，與水線面垂直。

圖1 明輪船結構和運動坐標系Fig.1 Architecture and motion coordinate system of paddlewheel vehicle

明輪船是雙體艇，船長1400 mm，寬850 mm，明輪直徑330 mm，明輪最高轉速220 r/min，航速15～20 m/min。船體左右各一、結構對稱、大小相同。船體、驅動電動機通過傳動裝置驅動明輪正轉或反轉。明輪船帶有電控箱，內裝左右電動機的驅動器和控制器。明輪船頂部安裝有兩個GPS天線，定位精度±1 cm，分別位于船艏和船尾，可以測得明輪船船艏和船尾位置。為提升抗橫搖性能采用了雙體結構。明輪船兩側增設了浮筒，進一步改善負載能力。明輪船電控箱內裝有電池、ARM(advanced RISC machine)控制電路板、控制電路、慣導設備、手動遙控裝置等。通過慣導設備測量明輪船的航向偏北角度和各個方向速度及加速度。這些信息均提供給控制器，并且通過串口通訊設備將采集的各種狀態信息經通訊基站等設備向上位機、服務器發送或者向監控終端發送，控制器可以接受上位機等發送的各種指令。明輪船控制器在收到監控終端發送的目標點指令后，控制器根據當前位置與目標點及目標航速解算出左右明輪所需要的各自轉速，然后驅動左右兩個明輪旋轉。

明輪船作業的水域通常河道狹窄，水草較多，水下環境復雜；在復雜環境中航行，常需要進行低速機動或原地大角度轉向。因此，明輪船的航向控制顯得尤其重要。明輪船通過左右兩側明輪旋轉的轉速差產生繞z軸的扭矩來改變航向。通過分析發現明輪船的航速、航向都是通過控制明輪旋轉實現。因此，明輪船控制系統，如果不進行妥善處理，在轉向時明輪船會發生失速，或者當航速變化時，明輪船的航向發生顫動、航跡漂移等現象。因此，明輪船控制系統的設計顯得十分重要。

1.2 明輪船控制系統方案

文獻[5]對明輪船的控制，采用速度環和航向環的控制方式。如圖2所示。

圖2 已公開明輪船控制方案Fig.2 Paddlewheel vehicle control scheme that has been disclosed

文獻[3]中首先通過閉環PI(proportion integration)航速控制給出左、右明輪的速度控制信號v1、v2。v1送給左無刷電動機驅動器控制左明輪電動機。通過航向閉環控制右明輪的調速信號ψΔ，右明輪的轉速控制信號是轉速控制信號v2和調速信號ψΔ的疊加結果Δv2送給右無刷電動機驅動器控制右明輪電動機。這種控制方案可以實現明輪船的航行，但是尚存在一些不足之處。若明輪船保持勻速航行，航速給定信號n不變。當航行中需要改變航向，左明輪轉速受給定航速n與解算出的實際航速n*共同控制，左明輪轉速轉艏之初轉速保持不變。明輪船轉艏運動是依靠左右明輪的轉差扭矩來實現，為達到目標航向，右明輪轉速必然發生變化。這會導致明輪船所保持的航速隨之改變。此類航速波動，浪費有限的蓄電池電能；且單明輪控制方向也使明輪船航向動態響應不快，對軌跡跟蹤不利，且該航向控制方案無法實現原地360°轉向，降低了部分明輪船低速高機動性的特點。

文獻[6]給出了明輪船航跡跟蹤的策略，其航向采用單變量模糊控制算法，明輪船航向動態響應較慢，對系統受到的干擾抑制能力很弱。由于信號采樣周期限制，系統只能少量時間進行復雜運算，還需要足夠的時間進行控制、信號處理等工作。文獻[3]、[9]、[10]對航向全部采用模糊控制，使得系統運算負擔很重。本文提出一種改進控制方案，可以克服上述的缺點。如圖3所示。

圖3 改進明輪船控制方案Fig.3 Improved control scheme of paddlewheel vehicle

該方案將明輪船的控制分成航向、航速兩個部分。通過慣導設備測量當前航速vc，由服務器或監控終端發送的目標航速vd，兩路信號經航速控制器給出航速控制信號vcz，經速度映射器將速度控制信號vcz轉換成對應速度轉速信號vn；慣導設備的電子羅經測量當前航向ψc，監控終端發送的目標航向ψd，這兩路信號經航向角控制器生成轉向角度δ，送轉向角速度限幅控制器生成限幅轉向角δx，經轉向角映射器轉換成左右明輪的轉速差δn，送航向左右分配器。航向分配器將轉速差生成左明輪轉向轉速Δnl，右明輪轉向轉速例如，若明輪船右轉，Δnl為正；若明輪船左轉Δnl為負。左右轉向轉速信號Δnl和Δnr與速度轉速信號vn分別疊加，得到左明輪命令轉速ncl與右明輪命令轉速ncr。將ncl和ncr信號各自送至左、右明輪轉速控制器控制左、右明輪電動機的轉速，推動明輪船按照預定方式航行。

采用改進方案的控制器時，當明輪船需要改變航向的時候，通過左右明輪轉速分別加減形成轉向扭矩。一個明輪速度增減造成的推力變化會由另一個明輪轉速的減增進行彌補，減少了由于轉向造成的航速波動。

2 明輪船航向控制

為了研究、仿真驗證明輪船的航向控制效果，需建立明輪船艏搖角動態響應仿真模型。航向響應模型以航速、左右明輪轉速作為輸入量，艏搖角和艏搖角速度作為輸出量。響應模型與水動力模型相比顯得更加簡潔、清晰、直觀反映出明輪船動態響應特性。

明輪船轉向扭矩NT（N·m）由左右明輪轉差實現。NT的計算方法如公式（1）。

式中b為明輪船寬度，m；1dT、2dT為左右單明輪的推力，N，具體計算見文獻[8]。明輪船葉片工作時產生的推力垂直于y軸，所以明輪船葉片的橫向推力沿y軸作用效果為零。根據圖3改進的明輪船控制方案，扭矩TN由轉向角δ(°)控制（δ作用類似舵角）。因此，有關系式（2）。

式中TNδ為明輪船對應轉向角δ的水動力系數。

將明輪船的Yδ和TNδ帶入文獻[7]中的水動力表達式得到新的表達式（3）

式中Y為沿y軸方向的水動力；N為繞z軸的轉矩；Yv˙、Yr˙、Yv、Yr、Nv˙、Nr˙、Nv、Nr均為水動力系數；v˙為橫漂加速度，cm/s2；v為橫漂速度，cm/s；r˙為轉艏角加速度，（°）/s2；r角速度，（°）/s；δR為實際明輪船的轉向角，（°）。

因此，明輪船航向水動力方程為

式中m為明輪船質量，kg；xG為明輪船重心坐標，m；u0為明輪船航行速度，m/s；Iz為明輪船質量對z的慣性矩，kg·m2。

根據文獻[7] 并且結合明輪船工作環境及運動狀態的特點，在忽略橫漂速度v的基礎上，由式（2）及（3）獲得明輪船艏搖角速度和轉向角傳遞函數H1(s)與H2(s)。

明輪船艏搖角速度和轉向角的傳遞函數表達式為

艏搖角傳遞函數為

式中的mij、nij、bij的定義見式（4）。

明輪船的航向系統是非線性系統，很難建立精準的控制模型。如果采用普通控制方式，很難保證在各種情形下都能有較好的動態特性和跟蹤特性。如果遇到隨機波浪或者風力干擾，明輪船的航向就會發生較大的波動。若采用PD控制方式，明輪船航向控制系統的收斂時間比較長，易導致明輪船的航跡產生較大的偏差和震蕩。直線航行和轉向屬于不同的工況，水動力系數不同，應該分別對待處理。多模自適應控制將明輪船的各工況分別處理和對待，針對各工況設計多個控制器，力求達到較好的控制效果的前提下，減輕系統運算量，具有一定自適應性的控制方式。這對明輪船非常適用，可以明顯改善明輪船航行的動態性能。針對明輪船航向控制系統，設計多模控制如下。

1）首先根據明輪船工況，確定多個控制模型，建立模型集合。

式中Ω表示以Mi為元素的模型集合。

這個模型集合是以具有不同系數的模型（5）或（6）為元素建立，覆蓋明輪船全部的工作狀態。本文的明輪船共分兩個工況，直線航行、轉向。

明輪船的直線航行和轉向操縱屬不同運動狀態，動力學特性不同，水動力系數不同，因此將直線和轉向動作歸為不同的模型分別處理。在直線航向和轉向操縱過程中，航向角具有不同的偏差Δψ幅度 。按照航向角偏差Δψ的大小，將明輪船的工況分為以下幾個區間。

當明輪船航向角偏差Δψ屬于Δψ4、Δψ5區間時，明輪船做轉向操作，控制器使明輪船以最大角速度轉向并趨于目標航向，此時以最大轉向扭矩驅動明輪船轉向。當Δψ屬于Δψ2、Δψ3區間時，采用模糊控制[11-16]，可以獲得較好的收斂速度和動態特性。當Δψ屬于Δψ1時，明輪船工況屬于維持航向和航跡修正，采用 P ID控制，可以減少運算量，同時便于消除航向角靜差，減少航跡偏差。使用本文方法，可以使明輪船獲得較好的動態特性和較快的收斂速度，并且明輪船在趨向目標航向過程中較平穩，誤差盡可能小。

由于明輪船航向系統具有時變、非線性，工作環境變化較大、隨機干擾較多，所以在Δψ2、Δψ3區域采用模糊控制算法。模糊控制主要依靠人們平時的操縱經驗積累，以條件語句的方式控制對象的工作，具有一定的人工智能，能夠對外界干擾進行適當的抑制，使明輪船航向角的控制獲得較好的動態特性，有利于高精度航行的實現。明輪船航向角控制器的系統如圖4所示。

圖4 明輪船航向角控制器結構圖Fig.4 Paddlewheel vehicles heading controller structure diagram

航向角控制器由PID控制器和模糊PID控制器兩部分并聯組成，智能切換開關S根據航向角偏差Δψ的大小自動選擇PID控制器或者模糊PID控制器進行工作。

設計明輪船航向角的模糊PID控制器如下所述[8,10,17-19]。根據明輪船的工作情形，模糊控制器的設計分三個部分：模糊輸入，模糊推理規則設計，模糊輸出。明輪船航向模糊控制器的輸入是以航向角偏差Δψ和航向角偏差變化率Δ作為模糊控制器推理輸入量E和EC，按照Δψ的范圍[-50,50]，將E論域分為｛NBE,NME,NLE,NZE,PZE,PLE,PME,PBE｝共8個等級，根據Δ的范圍[-6，6]將EC的論域分為｛NBE,NME,NLE,NZE,PZE,PLE,PME,PBE｝也是8個等級。然后根據模糊輸入量建立隸屬度函數。本文采用了三角系非均勻隸屬函數。航向角偏差Δψ和航向角偏差變化率Δ送入模糊控制器，經過推理、計算輸出模糊PID控制器的運算結果：Kp、KI、KD參數，使明輪船航向控制器能根據模糊輸入量Δψ和Δ的變化自動調整制Kp、KI、KD參數的輸出，獲得較好的動態特性。根據明輪船控制需要的Kp、KI、KD參數范圍，設定模糊輸出量的論域范圍Kp=[0，2]，KI=[0，0.006]，KD=[0，1]。根據經驗，Kp的論域分為4檔，分別是[Kp1，Kp2,Kp3,Kp4]，覆蓋全部Kp范圍，采用三角形隸屬函數。同理，KD、KI論域也分4檔分別是[KD1,KD2,KD3,KD4]和[KI1,KI2,KI3,K4]，各自覆蓋KD、KI范圍。

為了實現模糊PID的自適應調節，必須建立模糊推理規則，這是模糊控制的核心。模糊推理規則的獲取可以采用人類的經驗法、系統測試的方法等。模糊控制規則的表達有語言推理、表格法、公示法等。根據明輪船航向控制的需要，設計控制法則如表1所示。

表1 模糊控制法則Table 1 Fuzzy rule of KP,KDand KI

由于明輪船航向系統的特殊性，傳統方法是采用PD（proportion differentiation）控制方式生成轉向角δ，可以實現對明輪船航向的鎮定。PD控制采用增量式。詳細公式如式（8）。

式中Δψ(k)為k時刻目標航向和當前航向之差；Δψ(k-1)為k-1時刻目標航向和當前航向之差；Kp、Kd分別為PD控制器的比例、微分系數。

3 明輪船航向控制仿真及試驗

為了驗證明輪船多模自適應控制方法的控制效果，進行了仿真和試驗，并與PD控制方式進行了對比。首先，根據明輪船的試驗艇參數，建立明輪船航向水動力方程[7]和明輪船航向響應模型（式（5）、（6））。

按照本文提出的控制系統方案，建立Matlab仿真控制模型，并且將控制信號輸出給明輪船航向響應模型，觀察動態響應結果。得到如圖5的動態響應曲線。

通過圖5仿真曲線，可以看出，當仿真給出30°轉向角的階躍信號的時候，PD控制和多模自適應控制均能實現明輪船航向角的控制和鎮定作用。PD控制的超調量較大，經過多次震蕩后趨于收斂，收斂時間較長。而多模自適應的超調量較小，在趨于收斂的過程中，震蕩次數較少，震蕩幅度較小，收斂速度快于PD（proportion differentiation）控制，明輪船的艏搖角動態響應速度比PD控制提高了25%。

圖5 兩種控制方法仿真效果對比Fig.5 Two control methods simulation results comparison

兩種控制方法分別進行了試驗。2015年9月21日進行PD控制試驗，天氣為多云，風力小于5級，溫度20～27 ℃。2015年12月15日進行多模自適應水面試驗。試驗當天，天氣為多云，風力3～4級，陣風4～5級，溫度0～10 ℃。為貼近明輪船的實際工作需求，設置大角度轉向試驗。兩次試驗都是實現75°的大轉向角。明輪船航速35 cm/s。試驗之后，根據監控終端收到的數據進行分析，得到如下的航向控制試驗效果圖6。

圖6 試驗效果對比Fig.6 Comparison of test results

從轉艏試驗效果圖6a看，PD控制和多模自適應控制都能控制明輪船航向，但是兩種控制方法有各自不同的特點。PD航向角控制的效果較差，從0°轉艏至目標值大約需2 s，且在趨向目標值過程中艏搖角發生震蕩，但是最終穩定趨向目標值。在趨向目標值過程中發生較大偏差是由于陣風影響。多模自適應控制控制方法的效果明顯優于PD控制。在采用多模自適應控制方法的試驗結果中，艏搖角 2 次超調、震蕩之后，明輪船的航向已經穩定，震蕩次數明顯少于PD控制；超調量、艏搖角的穩態誤差均小于PD控制，最大穩態誤差不超過3°，動態誤差比PD控制減少了35%以上。進一步分析試驗響應時間結果，明輪船艏搖角動態響應速度比PD控制提高了25%。此外，通過試驗也發現，明輪船在轉艏過程中，由于對左右明輪驅動電動機均設有限幅措施、電動機自身功率有限及機械系統慣性、滯后等因素的影響，艏搖角的最大超調量雖有一定程度改善，但是減少不顯著 。

圖6b顯示明輪船航速控制效果。由于采用了改進控制方案，航向的波動對航速影響不大。設置了目標航速35 cm/s，最大超調小于5%，穩態誤差低于3%。

4 結 論

本文分析了明輪船的運動特點，根據明輪船特點，在Fossen理論的基礎上，建立適用于明輪船的航向動態響應模型。在分析現有方案缺陷基礎之上給出明輪船控制系統的改進設計方案，并據此設計了明輪船控制器。在前述基礎上針對明輪船的航向進行了多模自適應控制，并與PD控制進行對比仿真、試驗。

仿真與試驗結果表明，采用改進控制器和控制算法，實現了較好的航向動態特性，震蕩次數顯著減少；明輪船的艏搖角動態響應速度比PD控制提高了25%；在直線航行過程中，航向穩定性更好，多模自適應控制航向角動態誤差比PD控制減少了35%以上。綜上所述，改進控制器能實現對明輪船航向、航速的解耦控制。多模自適應控制實現明輪船轉艏運動的控制，效果優于PD控制效果。

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Multi model adaptive control of paddlewheel vehicle's course in aquaculture

Hong Jianqing1,2,Zhao Dean1※,Sun Yueping1,Zhang Jun1,Luo Ji1
(1. School of Electrical and Information Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China;2. Department of Mechanical Engineering,Zhenjiang College,Zhenjiang 212003,China)

In order to improve production efficiency,reduce production cost,cope with the growing labor shortage,and improve the uniformity of feeding,the use of smart equipment is an inevitable trend. Due to the limitations of the industry property,the work of aquaculture industry is simple,tedious,and heavy. Using smart equipment substituted for human,it is the most suitable and competitive. In order to carry equipment on water surface and to move,it needs mobile operating platform. Paddlewheel vehicle is in line with the requirements. This paper studied the sailing control of paddlewheel vehicle. The paddlewheel vehicle could go on forward,which relied on both sides of the wheel propulsion device - paddlewheel. Due to the inherent characteristics of the paddlewheel vehicle structure,there was a strong coupling between the speed and the heading. It could cause speed fluctuations in the movement of the steering process. To achieve the designed speed and heading,both sides of the paddlewheel rotating speed will fluctuate dramatically. This situation reduced sailing stability of paddlewheel vehicle,wasted limited energy,shortened total route mileage,and influenced the operation of carrying device on the ship. To overcome this problem,the control system was analyzed and pointed out the defects,and then the improved paddlewheel vehicle control system was given,which had the advantage of decoupling effect between the heading and the speed of paddlewheel vehicle. The improved control system was important to make paddlewheel vehicle have better sailing stability. After that,according to the Fossen theory,the heading system dynamic response model was acquired from the hydrodynamic equations of paddlewheel vehicle. Next,on the base of analyzing work situations of paddlewheel vehicle,the paper proposed the method of multi-mode adaptive control. It treated the paddlewheel vehicle’s sailing straight and steering movements with different methods. In order to improve the dynamic response effect and anti-jamming capability of paddle vehicle,the fuzzy logics control heading system was used for paddlewheel vehicle. In order to verify the validity of the controller and control algorithms,the dynamic response model was constructed using the MATLAB software. Then,the simulation was conducted by using computer with the designed algorithms of the multi-mode adaptive control. At the same time,the simulation of PD(proportion differentiation) control was carried out for comparing. Then,the experiment was carried out on water surface in outdoors. GPS(global position system) and inertial navigation equipment were installed on paddlewheel vehicle,and they were used to measure and collect the data of real-time tracking and heading angle,which were transmitted to the host computer and recorded through serial communication device. By comparing the simulation and experimental results,it was found that using multi-mode adaptive control could effectively control the paddlewheel vehicle’s stability on the basis of the improved control system solutions. Results showed that the speed overshoot was no more than 5%,the steady-state error within 3%,and the heading error within 3° when straight sailing. Both methods of multi-mode adaptive control and PD control were carried out on the paddlewheel vehicle heading. Computer simulation and experiments were used to test and compare control effect. The results of simulation and experiment prove that the designed controller can achieve the decoupling,and the multi-mode adaptive control method can control the paddlewheel vehicle course,which is better than the PD control.

aquaculture;automatic control;models;paddlewheel vehicle;heading;adaptive;multi-mode

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.01.013

洪劍青，趙德安，孫月平，張 軍，羅 吉. 水產養殖自動導航無人明輪船航向的多模自適應控制[J]. 農業工程學報，2017，33(1)：95－101.

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.01.013 http://www.tcsae.org

Hong Jianqing,Zhao Dean,Sun Yueping,Zhang Jun,Luo Ji. Multi model adaptive control of paddlewheel vehicle's course in aquaculture[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering(Transactions of the CSAE),2017,33(1):95－101.(in Chinese with English abstract)doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.01.013 http://www.tcsae.org

2016-04-28

2016-10-30

江蘇省“十二五”農業支撐項目“水產生態健康設施養殖信息管理技術系統研發”（BE2013402）；江蘇高校優勢學科建設工程項目（PAPD，No.6-2011）；江蘇省高校研究生科研創新計劃項目（CXLX12_0661）；鎮江市重點研發（現代農業）計劃項目“多功能全自動水產養殖作業船的研制與應用”（NY2015022）

洪劍青，男（蒙），江蘇鎮江人，博士生，副教授，主要從事農業電氣化與自動化裝置研究。鎮江江蘇大學電氣信息工程學院，212013。Email：hongjianqing@163.com

※通信作者：趙德安，教授，博士生導師，主要從事農業電氣化與自動化技術研究。鎮江江蘇大學電氣信息工程學院，212013。Email：dazhao@ujs.edu.cn