本文選題：取苗裝置　切入點(diǎn)：數(shù)學(xué)模型　出處：《西南大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：目前,我國(guó)的蔬菜移栽方式主要是人工移栽與半自動(dòng)化移栽,其勞動(dòng)強(qiáng)度大,生產(chǎn)效率低等缺點(diǎn)一直制約著我國(guó)蔬菜行業(yè)的發(fā)展。提高蔬菜移栽機(jī)自動(dòng)化程度,對(duì)于增加蔬菜產(chǎn)量、解放勞動(dòng)力以及提高生產(chǎn)效率有著十分重要的意義。而蔬菜移栽機(jī)自動(dòng)化的關(guān)鍵技術(shù)在于取苗過(guò)程自動(dòng)化,取苗過(guò)程自動(dòng)化包括取苗點(diǎn)定位、夾持秧苗、投放秧苗三個(gè)過(guò)程,本文在現(xiàn)有蔬菜移栽機(jī)取苗裝置的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)針對(duì)取苗點(diǎn)定位過(guò)程開(kāi)展了一系列研究,設(shè)計(jì)了一套基于單神經(jīng)元PID算法的取苗點(diǎn)定位過(guò)程的控制系統(tǒng)。本文的主要研究?jī)?nèi)容有:(1)根據(jù)已有取苗裝置的實(shí)際情況,對(duì)裝置的執(zhí)行機(jī)構(gòu)及傳感器進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。裝置執(zhí)行機(jī)構(gòu)包括使裝置轉(zhuǎn)動(dòng)的步進(jìn)電機(jī)以及推動(dòng)裝置達(dá)到取苗點(diǎn)的雙軸氣缸;裝置使用的傳感器包括測(cè)量步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)角度的角度傳感器以及測(cè)量雙軸氣缸伸長(zhǎng)量的位移傳感器。根據(jù)執(zhí)行機(jī)構(gòu)和傳感器的功能,分別建立以步進(jìn)電機(jī)與角度傳感器為被控對(duì)象的傳遞函數(shù),以雙軸氣缸和位移傳感器為被控對(duì)象的傳遞函數(shù)。根據(jù)穴盤(pán)傳輸裝置及取苗裝置的運(yùn)動(dòng)情況,對(duì)其運(yùn)動(dòng)過(guò)程分別進(jìn)行分析,得到關(guān)于步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)角度與雙軸氣缸伸長(zhǎng)量的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。(2)以取苗裝置中的步進(jìn)電機(jī)與雙軸氣缸為控制對(duì)象,設(shè)計(jì)了單神經(jīng)元PID控制算法。在Simulink中對(duì)不同的執(zhí)行機(jī)構(gòu)及傳感器所組成的被控對(duì)象,分別進(jìn)行建模仿真分析,并與傳統(tǒng)PID控制算法進(jìn)行對(duì)比。仿真結(jié)果表明:單神經(jīng)元PID控制算法比傳統(tǒng)PID控制算法精度高,超調(diào)量小,系統(tǒng)性能更優(yōu)異。(3)以STM32F103C8T6為控制核心,結(jié)合單神經(jīng)元PID控制算法,搭建控制系統(tǒng)所需的硬件和軟件平臺(tái)進(jìn)行試驗(yàn),記錄分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)。最終結(jié)果表明:采用單神經(jīng)元PID算法對(duì)取苗裝置取苗點(diǎn)定位的過(guò)程中,步進(jìn)電機(jī)角度最大誤差絕對(duì)值不超過(guò)3%,雙軸氣缸取苗位移最大絕對(duì)值誤差不超過(guò)5%。取苗裝置在實(shí)際運(yùn)動(dòng)過(guò)程中,經(jīng)過(guò)加速度傳感器測(cè)得,在x軸方向上加速度最大振幅減小約為0.1g,y軸方向上加速度最大振幅減小約為0.22g,z軸方向上加速度最大振幅減小約為0.18g。其振動(dòng)減小較為明顯,系統(tǒng)的穩(wěn)定性得到提高,能夠很好的滿足實(shí)際工作需求。同時(shí)也說(shuō)明,在現(xiàn)有蔬菜移栽機(jī)取苗裝置平臺(tái)上采用單神經(jīng)元PID控制算法是可行的。
[Abstract]:At present, the main ways of vegetable transplanting in our country are manual transplanting and semi-automatic transplanting. Its disadvantages, such as high labor intensity and low production efficiency, have been restricting the development of vegetable industry in our country. It is very important for increasing vegetable yield, liberating labor force and improving production efficiency. The key technology of vegetable transplanter automation lies in the automation of seedling collection process, which includes the location of seedling point and the holding of seedling. On the basis of the existing vegetable transplanting machine, this paper carried out a series of research on the positioning process of the seedling point. A control system based on single neuron PID algorithm is designed to locate the seedling point. The main research content of this paper is: 1) according to the actual situation of the existing seedling collection device, The actuator and sensor of the device are modeled mathematically. The actuator of the device comprises a stepping motor for rotating the device and a two-axis cylinder for driving the device to reach the seedling point. The sensors used in the device include an angle sensor for measuring the rotation angle of a stepping motor and a displacement sensor for measuring the elongation of a biaxial cylinder. The transfer function of stepper motor and angle sensor is established, and the transfer function of two-axis cylinder and displacement sensor is established respectively. Based on the analysis of the motion process, the motion parameters of the step motor rotation angle and the two-axis cylinder elongation are obtained. The stepper motor and the two-axis cylinder in the seedling device are taken as the control objects. A single neuron PID control algorithm is designed. The controlled objects composed of different actuators and sensors are modeled and simulated in Simulink. Compared with the traditional PID control algorithm, the simulation results show that the single neuron PID control algorithm has higher precision, less overshoot and better system performance than the traditional PID control algorithm. The hardware and software platform needed for the control system is built to test and record the test data. The final results show that the single neuron PID algorithm is used to locate the seedling point of the seedling sampling device. The absolute value of the maximum angular error of the stepping motor is not more than 3 and the maximum absolute error of the displacement of the two-axis cylinder is not more than 5. The maximum amplitude of acceleration in the direction of x axis is reduced by about 0.1 g / y axis direction, and the maximum amplitude of acceleration in the direction of 0.22 g / z axis decreases to about 0.18 g. The vibration decreases obviously and the stability of the system is improved. At the same time, it shows that it is feasible to adopt single neuron PID control algorithm on the platform of seedling collecting device of vegetable transplanter.
【學(xué)位授予單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：S223.9

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 魏新華;包盛;劉曉凱;劉成良;毛罕平;;穴盤(pán)苗全自動(dòng)移栽機(jī)運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與移栽試驗(yàn)[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào);2016年12期

2 岳建魁;郭俊先;梁佳;梁生明;張晨;劉亞;劉明濤;;國(guó)內(nèi)外移栽機(jī)械發(fā)展現(xiàn)狀[J];新疆農(nóng)機(jī)化;2016年05期

3 高杰;;移栽機(jī)械發(fā)展現(xiàn)狀與展望[J];科技展望;2016年29期

4 陳清;云建;陳永生;胡檜;高慶生;;國(guó)內(nèi)外蔬菜移栽機(jī)械發(fā)展現(xiàn)狀[J];蔬菜;2016年08期

5 陶仁;程獻(xiàn)麗;高富強(qiáng);;國(guó)內(nèi)外旱地移植機(jī)械化發(fā)展及現(xiàn)狀分析[J];農(nóng)業(yè)科技與裝備;2016年03期

6 尹華;;我國(guó)蔬菜移栽機(jī)械的發(fā)展趨勢(shì)[J];中國(guó)新技術(shù)新產(chǎn)品;2016年09期

7 肖體瓊;何春霞;曹光喬;陳永生;崔思遠(yuǎn);趙閏;;機(jī)械化生產(chǎn)視角下我國(guó)蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及國(guó)外模式研究[J];農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究;2015年05期

8 崔巍;顏華;高希文;陳科;;旱地移栽機(jī)械發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)[J];農(nóng)業(yè)工程;2015年02期

9 孟德遠(yuǎn);陶國(guó)良;李艾民;李威;;高速開(kāi)關(guān)閥控氣動(dòng)位置伺服系統(tǒng)的自適應(yīng)魯棒控制[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2015年10期

10 陳永生;胡檜;肖體瓊;崔思遠(yuǎn);楊雅婷;管春松;;我國(guó)蔬菜生產(chǎn)機(jī)械化現(xiàn)狀及發(fā)展對(duì)策[J];中國(guó)蔬菜;2014年10期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前5條

1 王躍勇;基于機(jī)器視覺(jué)和仿真試驗(yàn)的蔬菜穴盤(pán)幼苗移栽關(guān)鍵技術(shù)研究[D];吉林大學(xué);2016年

2 董哲;蔬菜穴盤(pán)苗自動(dòng)取苗裝置的設(shè)計(jì)與研究[D];沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

3 韓綠化;蔬菜穴盤(pán)苗缽體力學(xué)分析與移栽機(jī)器人設(shè)計(jì)研究[D];江蘇大學(xué);2014年

4 韓長(zhǎng)杰;穴盤(pán)苗移栽機(jī)自動(dòng)取喂系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及試驗(yàn)研究[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

5 金鑫;蔬菜穴盤(pán)苗自動(dòng)移栽技術(shù)與裝置的研究[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 顧文俊;夾持式成批自動(dòng)取苗機(jī)構(gòu)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究[D];石河子大學(xué);2014年

2 俞騰飛;非圓—橢圓齒輪行星系取苗機(jī)構(gòu)的參數(shù)優(yōu)化與設(shè)計(jì)[D];浙江理工大學(xué);2014年

3 劉安;蔬菜缽苗移栽機(jī)取苗機(jī)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)分析與試驗(yàn)研究[D];浙江理工大學(xué);2014年

4 胡海軍;橢圓齒輪行星輪系蔬菜缽苗取苗機(jī)構(gòu)的研究與設(shè)計(jì)[D];浙江理工大學(xué);2014年

5 王曉龍;基于高速開(kāi)關(guān)閥的氣動(dòng)高精度運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2013年

6 李衛(wèi)東;基于單神經(jīng)元PID永磁同步電機(jī)的解耦控制[D];電子科技大學(xué);2012年

7 鄒乾;兩相混合式步進(jìn)電機(jī)的模糊PI控制方法研究[D];浙江大學(xué);2010年

8 周婷;溫室穴盤(pán)苗移栽機(jī)的設(shè)計(jì)及試驗(yàn)研究[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2009年

9 胡彥福;基于超聲波傳感器的輪式噴藥機(jī)器人移動(dòng)控制系統(tǒng)研究[D];西南大學(xué);2009年

10 肖云茂;基于模糊PID的步進(jìn)電機(jī)控制技術(shù)研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2009年

，

本文編號(hào)：1633503