基于遺傳算法優(yōu)化的收獲機割臺高度模糊PID控制研究①

曹向虎，張春雨，段文遠，張衛(wèi)民

(安徽科技學院 機械工程學院，安徽 鳳陽 233100)

0 引 言

玉米是我國三大主要糧食作物之一，其種植面積較廣[1-2]。隨著我國城市化進程的推進，農村勞動力逐漸減少，對收獲機械的需求較為迫切。目前國內使用的玉米收獲機，割臺高度依靠人工控制，操作難度大，留茬高度一致性差，造成的漏割、錯割等問題比較嚴重。近年來，相關研究者已對收獲機割臺高度的控制策略進行研究。偉利國等[3]研發(fā)了割臺地面仿形控制系統(tǒng)，能夠根據(jù)地面浮動情況進行割臺高度的自動調節(jié)，但該系統(tǒng)采用機械式仿形傳感器，易受外界復雜作業(yè)環(huán)境的干擾而影響割臺調控精度。胡焉為等[4]設計了一種雙輸入、雙輸出的葉菜收獲機割臺高度控制系統(tǒng)，但該系統(tǒng)需要建立精準的動力學模型，實現(xiàn)較為復雜。周冬冬等[5]提出了一種基于模糊邏輯的割臺高度控制系統(tǒng)，用于大豆聯(lián)合收獲機割臺高度的自動調控。然而模糊邏輯控制參數(shù)的選取一般采用試湊法或經驗法，有一定的局限性，很難達到最優(yōu)狀態(tài)。針對上述控制策略所存在的問題，設計了一種玉米收獲機割臺高度仿形自適應控制策略，利用遺傳算法優(yōu)化模糊PID控制器中的控制規(guī)則，以最優(yōu)控制參數(shù)實現(xiàn)割臺高度在線自適應控制。運用MATLAB進行仿真，與常規(guī)模糊PID控制進行比較分析以及試驗運行測試，驗證控制優(yōu)化的有效性。

1 割臺高度仿形自適應控制系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)組成

針對丘陵地區(qū)或非標準農田，田地平整度較低，維持固定的割臺收獲高度，容易導致割臺與地面碰撞或者收獲高度不符合要求等問題，設計一種玉米收獲機割臺高度仿形自適應控制系統(tǒng)。有傳感器檢測模塊、控制單元和液壓執(zhí)行裝置三部分構成閉環(huán)控制，其組成框圖如圖1所示。根據(jù)玉米收獲機割臺高度控制高的精度和良好的實時性要求，割臺高度調控系統(tǒng)的硬件部分主要有S7-1200 PLC控制器、HC-SRO4型超聲波測距傳感器、先導式4WRTE型電液比例換向閥、A/D與D/A轉換器和相關輔助電路等組成。

圖1 系統(tǒng)組成框圖

1.2 系統(tǒng)控制原理

研究的玉米收獲機割臺高度仿形自適應控制系統(tǒng)，其控制原理為：通過測距傳感器直接檢測割臺離地高度值，檢測值與系統(tǒng)預設值進行比較，得到偏差輸送到PLC主控制器中，控制器對數(shù)據(jù)進行處理后輸出控制量，并轉換成控制信號，再經比例放大器放大后控制電液比例換向閥動作，輸出與控制信號成比例的流量推動油缸移動，經遺傳算法優(yōu)化的模糊PID控制器控制割臺離地高度值向著減小偏差的方向運動，直到偏差趨近于零，以實現(xiàn)割臺留茬高度的實時最優(yōu)調控功能。

2 遺傳算法優(yōu)化的模糊PID控制器設計

2.1 模糊PID控制原理

傳統(tǒng)PID的控制規(guī)律為：

(1)

在PID算法的基礎上，利用模糊推理思想，把被控對象的偏差e和偏差的變化率ec作為模糊推理的輸入變量，通過模糊規(guī)則整定PID控制參數(shù)，構成二維的模糊PID控制器[6-7]。其結構如圖2所示。

圖2 模糊PID控制器結構

2.2 模糊PID控制器結構設計

根據(jù)玉米收獲機割臺高度調控的性能要求，選擇二維的模糊控制器。以割臺高度誤差e和誤差變化率ec作為模糊控制器的輸入變量，E和EC的論域均為：{-3,-2,-1,0,1,2,3}。輸出變量為：比例系數(shù)kp，積分系數(shù)ki，微分系數(shù)kd，三個輸出變量的取值范圍為：kp=[1～3]，ki=[0～0.3]，kd=[0～0.3]。輸入輸出變量的論域選擇均為7級，模糊子集設定為{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}。量化因子和比例因子是變量進行基本論域和量化論域轉換參數(shù)，則量化因子ke=E/e，kec=EC/ec，比例因子kpu=kp/P，kiu=ki/I，kdu=kd/D。將正態(tài)分布的隸屬函數(shù)用于NB和PB，而三角形分布的函數(shù)用于NM、NS、Z、PS和PM。

根據(jù)被控對象的誤差、誤差變化率及控制量，建立模糊規(guī)則，如表1所示，并應用重心法進行反模糊化。

表1 模糊規(guī)則表

2.3 遺傳算法優(yōu)化模糊PID控制規(guī)則

遺傳算法(GA, Genetic Algorithm)也叫做進化算法[8]，它是一種并行隨機搜索最優(yōu)化方法，經過選擇、交叉、變異等運算操作，在自適應搜索過程中求出全局最優(yōu)解。

通常模糊PID控制規(guī)則大部分依靠專家經驗法或采用試湊法來進行制定，導致控制系統(tǒng)在運行時會產生較大的超調量。為此，采用遺傳算法對模糊控制規(guī)則進行優(yōu)化，以得到全局最優(yōu)解，其優(yōu)化原理如圖3所示。

圖3 遺傳算法優(yōu)化模糊PID的原理

采用遺傳算法優(yōu)化模糊控制規(guī)則的過程如下：

(1)染色體編碼

選擇二進制碼字符串來對控制規(guī)則進行編碼，由于模糊PID控制采用兩輸入三輸出的形式，系統(tǒng)模糊子集為7級，需要改進的控制規(guī)則共有49條。分別采用3位二進制數(shù)對輸入輸出變量的模糊語言值{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}依次進行編碼為{000,001,010,011,100,101,110}。模糊控制規(guī)則表轉化二維矩陣，將二維矩陣拉直排列，就形成染色體個體[9]。這樣一條染色體上的基因長度為：7×7×3=147。

(2)適應度函數(shù)標定

目標函數(shù)以ITAE作為性能指標，它可以整體評價控制系統(tǒng)的快速性，準確性和穩(wěn)定性等靜態(tài)和動態(tài)性能。

(2)

(3)選擇、交叉、變異和逆轉

選擇算子在賭輪盤選擇方法的基礎上，采用精英策略進行改進，從舊種群中篩選出少數(shù)適應度較高的個體，將其直接復制到子代，這樣能夠保證子代的個體永遠超越父代的個體。

交叉操作采用凸組合交叉，可以有效的避免有簡單操作產生不可行解。親代樣本：

P1:X=(x1，x2，….xn)P2:Y=(y1，y2，….yn)

(3)

交叉后：

Z1=αX+(1-α)YZ2=αY+(1-α)X

(4)

固定變異率=0.05，當滿足變異條件時，隨機對第i個體，第j個基因進行變異，其操作運算如下。

(5)

(6)

(4)終止條件

以最大迭代次數(shù)作為遺傳算法運行的終止條件。達到終止條件時，遺傳算法主程序停止運算并輸出最優(yōu)解。

根據(jù)實際情況遺傳算法運行參數(shù)確定為：終止進化代數(shù)G=100，種群的量級M=20，種群之間染色體交叉?zhèn)鬟f的概率Pc=0.7，個體基因突變產生的概率Pm=0.02。

3 仿真驗證與分析

3.1 建立仿真模型

玉米收獲機割臺液壓升降系統(tǒng)是非線性、高階次并且復雜的機構，難以對整個機構進行模擬[10]。根據(jù)控制對象的特性，將其參考模型近似描述為(7)式：

(7)

在MATLAB中的Simulink環(huán)境下進行仿真，設定采樣時間為0.0001 s，仿真步長為5.0 s，被控對象的PID控制參數(shù)預設為：kP=1.2，ki=0.25，kd=0.03。

3.2 結果分析

對遺傳優(yōu)化的模糊PID控制進行仿真，并與常規(guī)模糊PID控制進行比較，仿真曲線如圖4所示。

圖4 單位階躍響應控制效果比較

根據(jù)單位階躍響應曲線，對仿真結果進行如下分析：

(1)遺傳算法優(yōu)化的模糊PID控制與常規(guī)模糊PID控制相比，其超調量、穩(wěn)態(tài)誤差和調節(jié)時間均較小。

(2)遺傳算法優(yōu)化的模糊PID控制，其階躍響應曲線的振蕩幅度小，并且達到穩(wěn)定時的速度快，與常規(guī)模糊PID控制相比對于輸出特性的控制效果有明顯提高。

4 系統(tǒng)運行試驗結果與分析

4.1 試驗平臺搭建

以CF50型自走式籽粒型玉米聯(lián)合收獲機為試驗研究對象，在田間試驗場地對設計的一種基于遺傳算法優(yōu)化的割臺高度模糊PID控制系統(tǒng)的性能進行測試。系統(tǒng)運行測試平臺如圖5所示，其中1的位置為PLC控制器電源穩(wěn)壓器；2的位置為西門子S7-1200型PLC控制器；3的位置為數(shù)據(jù)采集分析儀；4的位置為信號調理器；5的位置為電液比例閥信號輸入接頭；6的位置為HC-SRO4超聲波測距傳感器，其安裝位置如圖6所示。

圖5 割臺高度控制系統(tǒng)試驗平臺搭建

圖6 測距傳感器安裝位置

4.2 割臺高度調控精度檢測

在試驗過程中以筆記本作為上位機，隨機對割臺高度控制單元發(fā)送不同留茬高度值指令，割臺停止動作后，用手持式激光測距儀測量割臺距離地面的實際高度。割臺調節(jié)高度實際測量值如表2所示。

表2 割臺調節(jié)高度實際測量值

4.3 系統(tǒng)響應速度檢測

通過遮擋測距傳感器的方式，調節(jié)遮擋物與傳感器之間的距離，相當于割臺距離地面的不同高度值，并記錄割臺動作持續(xù)時間。割臺升降動作響應時間如表3所示。

表3 割臺上升動作響應時間

4.4 試驗結果分析

(1)從表2中可知，割臺上升高度實測值與系統(tǒng)中目標值的差值范圍為-0.14～1.22 cm。現(xiàn)有收獲機割臺高度調控誤差為2.5 cm，研究的割臺高度調控誤差小于1.3 cm，滿足玉米收獲機留茬高度控制的精度要求。

(2)從表3中可知，割臺上升時系統(tǒng)響應速度的最小值為0.27 m/s，最大值為0.38 m/s。對試驗數(shù)據(jù)中割臺升降時的響應速度分別取其平均值，割臺在升降時系統(tǒng)響應速度分別約為0.32 m/s和0.26 m/s。

(3)根據(jù)GB/T 21962-2008玉米收獲機械技術條件[11]，割臺液壓升降速度指標為：提升速度不低于0.2 m/s，下降速度不低于0.15 m/s，則割臺高度仿形自適應調控下的割臺升降速度均高于國家標準要求，并且割臺調控時間與現(xiàn)有玉米收獲機相比提升約11%。

5 結 論

將遺傳算法與模糊PID控制相融合，設計出一種基于遺傳算法優(yōu)化的模糊PID控制器，并將其應用于玉米收獲機割臺高度仿形自適應控制系統(tǒng)。結果表明，采用遺傳算法優(yōu)化的模糊PID控制器明顯的改善了玉米收獲機割臺高度的控制效果，割臺高度控制誤差小于1.3 cm，系統(tǒng)響應速度高于0.26 m/s，割臺調控時間較現(xiàn)有玉米收獲機提升約11%。經過遺傳算法優(yōu)化的模糊PID控制器的性能克服了傳統(tǒng)PID控制、模糊PID控制的眾多不足，大幅度提高了割臺高度自動控制系統(tǒng)的控制精度、穩(wěn)態(tài)特性和響應速度，為玉米收獲機提供了一種更優(yōu)的割臺高度自動調控策略。