自适应巡航（通用4篇）
自适应巡航 篇1
1 走停巡航系统设计
车辆走停巡航系统的功能, 是通过对自车纵向运动的合理控制来保证行车安全, 并且提高道路利用率。这一功能的实现, 需要多个关键模块的配合来完成。在进行研究前, 首先应明确系统要实现的总体功能及总体功能的实现方式, 其次应确定各个关键模块之间的关系。
1.1 设计方案
笔者认为, 首先要确定车辆走停巡航系统的设计目的, 即实现的功能。要达到的设计功能有如下三点:一是保证驾车安全的前提条件下, 尽量减小车距, 进而提高道路利用率, 避免拥堵;二是在交通不通畅时能够自动操控车辆运行, 减轻驾驶员驾驶负担;最后是保证安全驾驶, 降低交通事故发生率。这三项功能会有效地保证安全驾驶, 降低事故率, 提高车辆安全性具有重要意义。
自车与前车保持相对安全的距离是依靠车辆走停巡航系统实现的, 巡航系统能够控制这个安全距离, 进而使得各项功能得到实现。巡航系统是一个车辆驾驶控制系统, 主要包括了执行器, 传感器和中央控制系统三部分。图1就是系统的总体设计方案。
1.2 模块构成
设计模块如图2所示。走停巡航系统通过控制车辆动力学来实现其功能, 适当的汽车动力学系统模型的建立是控制系统设计的基础;其依据是仿真实验对于控制系统功能的验证, 而汽车动力学模型的准确建立是仿真实验的基础。
2 系统算法分析
MPC算法具有三个特点, 即滚动优化, 反馈校正和模型预测。在研究过程中, 以式1和2作为入手点得出ACC系统的性能指标:
上述p是预测时域, 即算法预测p步内系统状态用于优化计算;m是控制时域, 即算法m步内的最优解, e (k) 是指实际检测到的状态变量与预测值得误差, 是预测控制中的反馈校正环节。上式中:
hi是第i个时刻的反馈校正系数、
基于ACC最优化算法分析, 可得如下MPC框架下的最优停走优化函数:
上述优化设计中既有连续变量U, 又包括了整数变量, 这连续变量与整数变量相互耦合, 呈现一定的非线性特征, 为一个带约束的混合整数非线性规划问题。
3算法仿真验证
这里对停走算法中急刹车的情况进行仿真分析, 急刹车场景最能考察ACC系统在安全性方面的性能。下面介绍一个实验:若两车间距较近为40m, 两车均以15m/s的速度匀速前进, 前方突然急刹车速度降至0, 设此时t=5s, 而算法计算得出的执行器切换次数、加速度变化率平均值即舒适度指标还有油量消耗量如表1所示:
根据表1所示, 当前方急刹车时, 阀值切换算法与优化切换算法都进行了一次刹车行为, 并且采取减速以保证行车安全。但优化算法在此情形下没有明显的优化于阀值算法。因而避免追尾成了模型建立的主要目的。但优化曲线在系统响应曲线的优化和平滑方面有较大改进, 使得舒适性提高19.95%, 耗油量有10%左右的减少。
4小结
本文现有ACC分层控制结构对油门刹车执行器之间切换性能 (又称作停走算法) 优化的不足, 提出了一种基于模型预测控制的油门刹车优化切换算法。该算法在保证车辆行驶过程中的安全性、跟车性、舒适性和燃油经济性等多个目标的同时, 通过引入油门刹车执行器间的切换次数最少作为一个控制目标, 对油门刹车的切换性能进行了有效的优化。最后通过的仿真证明了该算法能有效减少油门刹车之间的切换次数, 避免频繁切换带来的机械磨损, 并进一步提高乘车舒适性、减少燃油消耗和废气排放, 对ACC系统的推广具有积极的意义。
参考文献
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自适应巡航 篇2
近年来, 中国已成为全球最大的汽车产销国, 而随着汽车保有量的增加, 道路拥挤, 交通事故频发等问题也日益突出, 汽车的安全性正日益受到汽车厂商和消费者的关注。
自适应巡航控制 (简称ACC) 系统是在定速巡航控制 (简称CC) 系统的基础上研发的新一代汽车主动安全辅助驾驶系统[1]。ACC系统不仅继承了CC系统的功能, 还能够根据车辆当前行驶状况与道路环境变化, 实时控制自车与前车之间的相对车距和相对速度以匹配车流[2], 有效地减轻了驾驶员在驾驶过程中的操作负担, 提高了道路的交通流量, 改善了车辆行驶的舒适性和主动安全性。
ACC系统非常实用, 且有着广阔的市场前景, 但是目前市场上的ACC产品主要由国外厂商研制生产, 国内对相关技术研发比较滞后, 因此进行有关于ACC系统的研究是很有必要的。
1 基于模糊控制的ACC设计
本文设计的ACC系统采用分层控制, 上层控制器采用模糊控制, 将自车与前车的车速、车距等信息作为输入, 由模糊控制器换算出期望加速度。下层控制器将该期望加速度作为输入, 结合下层车辆动力学系统进行节气门开度和制动压力控制, 使汽车的实际加速度达到期望加速度[3]。同时, 系统主要适用于车辆在高速及一级公路行驶路况, 速度限制60~120km/h, 根据相关国家标准[4], 将最大减速度设置为-3m/s2, 最大加速度设置为2m/s2。
根据文献[5]的研究, 同一车道中前后两车行进时, 若自车速度大于前车速度, 则自车减速至与前车速度相等时, 自车不会追尾前车。基于车辆制动过程模型, 以两车行进中的临界安全车距作为理论安全车距:
其中:t1为驾驶员反映及制动协调时间, 取;t2为制动力增加时间, 取;L为两车安全停车距离, 取L=5m
(1) 模糊控制器采用双输入单输出模式, 输入变量为期望车距与实时车距的偏差 (符号P1, 取-200~200m) 与自车与前车的速度差 (符号P2, 取-16.67~16.67m/s) , 输入变量为自车期望加速度 (符号Q, 取-3~2m/s2) 。设输入/输出变量P1、P2、Q对应的模糊集合分别为p1、p2、q, 且论域均为[-6, 6], 通过线性尺度变换完成输入/输出变量的模糊化, 同时将p1、p2、q的语言变量均对称分割为7个等级:PB、PM、PS、O、NS、NM、NB。
(2) 确定隶属度函数和模糊控制规则。隶属度函数和控制规则是系统设计的难点, 本文采用遗传算法对模糊控制进行优化, 遗传算法通过“编码->个体评价->选择->交叉->变异->”过程寻求最优解。1) 编码:编码采用隶属函数与控制规则表联合编码, 共58位。设定p1、p2、q的隶属度函数相似, 仅仅宽窄不同, 均为三角形函数, 关于零点对称, 且两两相交时隶属度为0.5。则p1隶属度函数 (图1) 可由唯一确定。同理, p2、q的隶属度函数对应图形可由和决定。因此前9位为隶属函数编码。模糊控制规则采用“If p1is A and p2is B, then q is C”形式, 根据p1、p2的不同状态, 共有49条规则, 将{PB、PM、PS、O、NS、NM、NB}用{0、1、2、3、4、5、6}替代, 形成后49位控制规则编码。2) 适应度函数选取:由于遗传算法评判个体优劣时, 适应度越大的个体被认定为越优秀, 故将适应度函数设置为:
其中以ITAE (误差绝对值时间积分) 指标的最小值作为目标函数。3) 选择算子:采用文献[1]改进的选择算子, 在第N代种群中, 计算每个个体的适应度大小, 并降序排序, 前5%为A类, 中间90%为B类, 后5%为C类。将A类个体替代C类个体, 则种群组成为2份A类+1份B类。该2份A类个体不通过交叉、变异操作直接复制到N+1代种群, B类个体进行交叉、变异操作后, 遗传至N+1代种群。4) 交叉算子:对于前9位隶属函数编码, 采用“算数交叉法”, 对于后49位模糊控制规则编码, 采用“均匀两点交叉法”[2]。5) 变异算子于前9位隶属函数编码, 随机选取其中某个基因, 允许其在原值0.8~1.2倍范围之内变异为新值。对于后49位是模糊控制规则编码, 为避免发生不合理的大跳跃, 允许某一基因在{-1, 1}范围内变异。6) 遗传算法参数设置:种群规模设为20, 交叉概率设为0.9, 变异概率设为0.2。
(3) 运用模糊控制规则进行模糊推理得到模糊输出q, 并通过对q反模糊化得到精确输出Q。至此, ACC系统的模糊控制器设计完成, 下层连接Carsim软件B-Class车型完成整体设计并进行仿真。
2 仿真实验
工况:0秒时刻, 自车从静止状态起步, 设定CC速度为100km/h, 50秒时, 前方80米处, 前车以80km/h切入自车车道, 并匀速行驶;100秒时, 前车加速, 经过5秒, 前车加速至90km/h, 并保持匀速行驶;130秒时, 前车加速, 经过5秒, 前车加速至110km/h。
仿真结果如下:
2.1 模糊控制器隶属度函数及控制规则结果参见图2
2.2 自适应巡航车距、速度效果参见图3
2.3 自适应巡航车辆节气门开度和制动压力控制效果参见图4
从仿真结果显示, 当50秒前车以车速80km/h在自车前方80米处切入时, 理论安全车距应该为90米, 因此自车在50秒时立即从CC状态切换至ACC状态, 并且立即施加了较大的减速度, 从节气门控制切换为了制动控制;随后自车减速度逐渐减小, 两车相对速度趋于0, 自车保持跟车状态。
当100秒时起前车加速升至90km/h, 自车通过增大节气门开度, 开始加速, 在短短几秒内, 达到了跟车效果。
当130秒时, 前车加速至110km/h, 自车通过增大节气门, 开始加速, 当132.5秒后时, 前车速度提升至100km/h以上, 前车速度超过自车最初设定的CC车速, 自车从ACC状态切换至CC状态, 此后, 两车距离越拉越大。
3 结束语
通过理论设计和系统仿真, 验证了本文设计的ACC系统控制效果良好, 模糊控制非常适用于ACC这类结构复杂的非线性控制系统, 有一定的工程应用参考价值。因诸多外在条件因素受限, 本文仍有许多尚待进一步研究的不足之处, 仿真工况也不是很全面, 仍有待进一步探索其他工况下的系统性能。由于受实验设备的限制, 仅通过计算机仿真技术, 对系统的有效性进行了论证, 并未进行系统的硬件设计与实车试验, 离实用化仍然有很大差距。希望在今后的工作中能进一步完善与深入研究。
参考文献
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自适应巡航 篇3
1 固定车距
1.1 无领车的情况
考虑一列车队由n+1辆车组成,最前面一辆设为领车,其他剩余的n辆车都为跟随车辆,规定所有车辆使用相同的自适应巡航控制系统和相同的车间距离策略。定义车距误差[5,7]:相对前方车辆的实际车距与车辆之间期望车距之差。在本文中只讨论自适应巡航控制系统中的上层控制器[2,5],控制律xi为第i辆车的位置(x0领车位置),ui为第i辆车的加速度,为第i辆车的速度,L0为车辆的车身长度,Ld为两车之间的最小安全间距,第i辆车的加速度可以表示为
在固定车距控制的情况下,第i辆车与第i-1辆车的距离误差εi可以表示为
对等式(2)求导:
整理等式(1)~式(3)得到:
对式(4)进行Laplace变换,可得到关于εi与εi-1的传递函数Hnoleader(s):
1.2 有领车的情况
在有领车的情况下,车队的行驶相当于所有车辆都跟随领车行驶,即自动排成一列车队[8],在这种情况下,第i辆车的加速度可以表示为
由等式(2)、式(3)、式(6)得到:
等式(7)进行Laplace变换,可得到关于εi与εi-1的传递函数Hleader(s):
2 固定时距
2.1 理想情况下
在固定时距控制策略中,车辆间的期望车距不再是固定不变的而是随着车速而线性变化的,此时领车的任何位置和速度信息都与跟随车辆的速度和位置关系无关。ACC的控制目标就是使被控车辆和前车的速度保持一致而且与前车保持固定的时间间隔,固定时距,δi为第i辆车和第i-1辆车的车距误差,在不考虑下层控制器所带来的延迟的情况下即车辆能够实时的获得车辆加速度,第i辆车和第i-1辆车的加速度可分别表示为
车距误差δi为
在理想情况下车辆的实时加速度等于其期望加速度又(λ>0),对等式(11)求导为
由式(11)~式(13)可得到:
考虑到车辆控制系统存在的时间延迟[5,7],车辆的实际加速度往往不等于车辆的期望加速度,而是存在一个时间上的延迟,此时车辆的真实加速度可以近似的表示为
把等式(14)代入等式(15)有:
等式(16)用表示:
设初始条件为0,将等式(17)进行Laplace变换可以得到任意两相邻车辆的速度的传递函数为
联立式(11)、式(12)可以得到:
由此可以得到δi和vi之间的关系式如下:
同理δi-1与vi-1之间的关系如下:
联立式(18)、式(20)、式(21)可得到:
等式(22)说明任意两相邻车辆间的距离误差的传播关系和任意两相邻车辆的速度的传播关系一致。
令延迟时间τ=0,得到在理想情况下车距误差的传递函数:
2.2 存在时间延迟的情况
考虑存在延迟时间的情况,一般的,ACC存在机械延迟时间和通信延迟时间,事实上前面已经讨论过存在机械延迟时车距误差的传递函数(当τ≠0):
设通信延迟时间为η,等式(11)、式(12)可表示为
同理等式(15)可表示为
整理得:
初始条件为0,进行Laplace变换得到:
前面已经说明过任意两相邻车辆间的距离误差的传播关系和任意两相邻车辆的速度的传播关系一致。则可以得到同时存在通信延迟时间和机械延迟时间的情况下任意两相邻车辆间的距离误差的传递函数如式(30)。
更进一步,令τ=0,得到只存在通信延迟时间时车距误差的传递函数为
3 稳定性分析
在车辆跟随模式中,ACC控制车辆与前方车辆的车距维持在期望值。ACC系统的车辆跟随模式不仅要保持单个车辆的稳定行驶而且还要保证整个车队的稳定行驶,也就是要保证车队的群稳定性。
单个车辆的稳定性[5]:当前方车辆的速度不发生变化时,如果自适应巡航控制车辆的车距误差趋近于零即x¨i-1=0εi→0,则说明单个车辆是稳定行驶的。
车队的群稳定性[5]:保证每辆跟随车辆所使用的自适应巡航控制系统和车间距离策略都相同,若车距误差从车头到车尾沿着车队方向传递时不会被放大即|H(jw)|≤1,则说明车队是稳定行驶的即可以保证车队的群稳定性。
3.1 固定车距
前面已经得到车队在无领车的情况下车距误差的传递函数:
由H1(jw)的Bode图可知当ω=0时其幅值等于1且以斜率为20 d B增加,因此若要H2(s)的幅值不会大于1,则,有:
又对于典型的二阶环节若其幅值小于1,则需要阻尼系数,有:
显然不存在kv,kp∈(0,+∞)能同时满足等式(33)、式(34),因此Hnoleader(s)的幅值总是会大于1,也就是说在无领车的情况下车队总是不能保持稳定的。
在有领车的情况下同上分析Hleader(s)可知,若Hleader(s)的幅值要小于1,只需要满足。也就是说在要使|Hleader(jw)|≤1,则需要参数kv、kp、kd满足条件:
以保证车队的稳定行驶。
事实上,比较无领车和有领车的车距传递函数就可以知道,有领车信息的情况等同于给典型的二阶环节的阻尼比加上一个正数,也就是增加了一个反馈,传递函数的阻尼比变大,和无领车情况相比,其震荡现象得到改善,稳定性得到提高。但是对于有领车的情况每辆车都需要和领车有信息的交流,这样会使系统多了一个额外的交流层,使得信息传递的成本会增加,而且车队的实际长度是有限制的,在现实情况中车队的长度不可能无限长。
3.2 固定时距
理想情况下若ω都有|Hideal(jω)|≤1,则车队群稳定。已知td>0,显然Hideal(s)对于ω,都有|Hideal(jω)|≤1。因此利用固定时距来确定车辆间的安全距离时,在理想的情况下车队总是可以稳定行驶的。但是采用固定时距的方法有一个最大的缺陷就是td的大小会影响到道路容量,td增大,道路容量减小。而且理想情况很难实现。存在延迟时间的情况,化简Hτη(s)可以令s=jω,a=ω2+λ2,b={2λtd[1-cos(ηω)+λ2td2]ω2-[2td(1+λtd)-2τλtd]sin(ηω)ω3+[t2d2τtd(1+λtd)]cos(ηω)}ω4+τ2t2dω6,则,因此|Hτη(jω)|≤1等价于。若有b>0,则必有|Hτη(jω)|≤1。由三角函数性质1-cos(ηω)≥0,sin(ηω)≤ηω,-cos(ηω)>-1,则b>λ2t2dω2+τ2t2dω6+[(t2d-2τtd-2τλt2d)-(2td+2λt2d-2τλtd)η]ω4,显然λ2t2dω2>0,τ2t2dω6>0,若(t2d-2τtd-2τλt2d)-(2td+2λt2d-2τλtd)η>0,则b>0,解此不等式得到,当
同理得到存在机械延迟时队稳定行驶的条件:
存在通信延迟时车队稳定行驶的条件:
4 仿真实验
在本章利用MATLAB工具进行仿真来验证上述理论分析,车队一共由10辆车组成,所有车辆都使用相同的自适应巡航控制器,并且所有车辆为同一类型车辆,车辆间最小安全间距Ld、固定时距td都相同,忽略驾驶员个人的行为引起的差异。车队的初始速度v0=0,10 s后头车开始以a=2 m/s2的加速度行驶15 s,然后头车以vt=30 m/s的速度匀速行驶,即:
下面首先在固定车距条件下对有领车和无领车两种情况仿真并对比研究,然后在固定时距条件下对理想情况和存在时间延迟情况仿真并对比研究,最后基于上述结果,对比分析了在固定车距和固定时距两种情况下车队的稳定性情况。
4.1 固定车距
前文提到若|H(s)|≤1,则车队是保证群稳定性的。在无领车和有领车的情况下H(s)的幅值仿真图如图1、图2所示。
图1是无领车ACC情况下,任意取三组参数得到的车距误差传递函数的伯德幅值图:kv=0.5,kp=1.5;kv=0.3,kp=1;kv=1,kp=2从图中可以看到Hnoleader(s)的幅值总是会大于1,即不存在kv>0,kp>0的数能保证Hnoleader(s)的幅值能总是小于1。因此这种情况下并不能保证车队的稳定行驶。同样,在有领车ACC情况下,分别在稳定区域和不稳定区域任取三组参数:稳定区域:kv=1.5、2、0.5,kp=3、4、0.8,kd=2.5、1.5、0.2不稳定区域:kv=1.5、2、0.5,kp=3、4、0.8,kd=1.5、0.2、0.3;得到Hleader(s)的伯德幅值仿真图分别如图2中(a)、(b),图2(a)幅值总是小于等于1,可以保证车队的稳定行驶;图2(b)并不能保证|Hleader(s)|≤1,车队的群稳定性得不到保证。
仍然基于以上两种情况,当头车的运动情况变化时,考察跟随车辆的跟随特性和车队的群稳定性。车辆各参数的取值如表1所示,两种情况下仿真结果如图3,图4所示。
在无领车的ACC情况下,无论是其车距误差图3(a)或车速图3(b)随着车队方向的传递方式都是震荡发散,显然此时的车队是不保证群稳定性的。图4中(a)、(b)分别是有领车ACC情况下,各参数取值满足群稳定性条件时车辆的车距误差和车速变化情况,从图中可以看出不论是车速v还是车距误差δ均可以同步跟随车辆的变化情况,并且不会发生震荡情况。图4中(c)、(d)是参数不满足群稳定性条件时v和δ的变化情况,两者均会产生较大范围波动,车队会出现震荡情况,不能稳定行驶。
综上,比较无领车和有领车的车距传递函数就可以知道,有领车信息的情况等同于给典型的二阶环节的阻尼比加上一个正数,也就是增加了一个反馈,传递函数的阻尼比变大,和无领车情况相比,其震荡现象得到改善,稳定性得到提高。但是对于有领车的情况每辆车都需要和领车有信息的交流,这样会使系统多了一个额外的交流层,使得信息传递的成本会增加,而且车队的实际长度是有限制的,在现实情况中车队的长度不可能无限长。
4.2 固定时距
前面已经说明过在理想情况下,车队一定能保证其群稳定性,在其他情况一致下,先对理想情况下、各参数在稳定区域内只考虑机械延迟的情况、只考虑通信延迟的情况和同时考虑两种延迟存在的情况进行仿真对比研究,然后在各参数不稳定的区域内对三种延迟存在的情况进行仿真对比研究,其中稳定区域内各参数的取值如表2,不稳定区域内取值如表3,设固定时距td=1 s,控制增益λ=0.1仿真结果如图5、图6所示。
图5所示为,采用固定时距的安全距离策略过程中车速和车间距离的变化情况,在各种典型的场景中[图5(a)、(b)是理想情况下,(c)、(d)是只考虑机械延迟,(e)、(f)只考虑通信延迟,(g)、(h)同时考虑机械和通信延迟]当领车速度发生变化时,采用ACC的车辆均能保持良好的速度跟踪特性,车距误差从车队头部眼车队方向的传播有小幅度的波动但是在未定范围内且各种情况均未发生扩散,车队是稳定行驶的。
图6所示,采用固定时距的安全距离策略过程中车速和车间距离的变化情况,在各种典型的场景中[图6(a)、(b)只考虑机械延迟,(c)、(d)只考虑通信延迟,(e)、(f)同时考虑机械和通信延迟]当领车速度发生变化时,采用ACC的车辆的车速和车距误差均会产生较大的波动,特别是图5(c)、(d)通信延迟时间η=0.6时波动范围最大,程度最深,明显的是震荡发散的,不能保证车队的稳定行驶的。
5 结论
本文从固定车距和固定时距两个不同角度建立了车辆跟随的安全车距模型。采用固定车距建立模型时,将跟随行驶的车队分成无领车和有领车这两种情形,来构建车辆跟随模型;采用固定时距建模时,根据有、无机械延迟来构建车辆跟随模型。并在设置了所建立的车辆跟随模型的主要参数值之后,通过Matlab对车队的稳定性进行了仿真模拟。
从仿真结果得到了采用固定车距时在无领车的情况下车队不可能稳定行驶,对于有领车的情况,与无领车情况相比其阻尼比增大了,相当于系统多加了一个反馈环节,提阻尼比增大可以一定程度上改善系统的震荡情况,提高了系统的稳定性,因此,本文中传递函数的角度出发给出了在有领车的情况下车队可以稳定行驶的条件。
采用固定时距时在理想情况下能够保证车队的稳定行驶,比较存在延迟时间的三种情况,知道通信延迟对车队的群稳定性影响最大,两种延迟时间的存在大大降低了车队的群稳定性。
比较基于固定车距和固定时距两种情况下的安全车距模型,知道采用固定车距无领车信息时不适用于ACC,有领车信息时虽然在一定条件下可以保证车队的稳定行驶但是对于有领车的情况每辆车都需要和领车有信息的交流,这样会使系统多了一个额外的交流层,使得信息传递的成本会增加,而且车队的实际长度是有限制的,在现实情况中车队的长度不可能无限长。采用固定时距理想情况在现实中不可能存在,存在延迟时间是必然,并且采用固定时距有一个很大的缺陷就是道路容量问题。但是与固定车距相比较,GTC显然更加适合ACC,因此现在大部分ACC系统都是使用GTC来确定安全车距。
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自适应巡航 篇4
我国是世界上第一水产养殖大国,水产品的消耗量巨大。目前鱼塘养殖大多采用的是定点喂养的方式,与之相配套的投饲技术发展较为成熟。但是,虾的生活习性较为特殊,喜欢在池塘岸边觅食,所以在投饲时也要求沿岸均匀地投喂[1],因此,传统的定点喂养方式不适用于虾塘养殖。并且,虾塘养殖对投饲量的要求也很高:投入饲料过多会导致虾塘营养过剩,水质下降,从而影响虾苗的成长;而投入饲料过少则会导致虾苗吃食过少,从而影响虾苗的免疫力,容易影响虾苗的产量[2]。目前我国大量采用的人工投饲技术,不仅费时费力、消耗成本,还容易造成大量虾苗的损失。所以,为增加虾塘的产量,提高虾农的经济收入,促进虾塘投饲技术智能化发展迫在眉睫。
池塘投饲机是投饲机中使用最广、需求量最大的一种[3]。但对于常见的虾塘养殖,此类投饵机投饵区域受到限制,且容易出现投饵盲区。现针对饲料机行走控制系统设计了一套基于PLC的自巡航虾塘投饲机构,可以实现小船始终与堤岸保持一定距离航行,并均匀、高效地投放饵料。
1总体方案及主要技术指标
1.1原理及结构
该自巡航虾塘投饲机主要由行驶系统、投饲系统、电力系统、控制系统等组成。该机工作原理为:投饲机在池塘工作后,由投饲机船身的传感器发出信号,并将信号传输给PLC,PLC根据系统设定的参数,自行控制小船的动力螺旋桨以及导向螺旋桨的运作状态,让小船离池塘岸边一定距离循环行驶,从而有效提高饲料的利用率,减少饲料浪费,降低人工养殖的成本。投饲完成之后,由人工结束小船运行。
小船运行状态直接影响投饲工作。小船的运行动力启动后,投料电机会延迟一定时间自动启动,并经减速振动下料和投料。该种下料方式为定点投放,可有效提高饲料的利用率。
1.2设计技术指标(见表1)
2关键部件设计
2.1行走平台
2.1.1行走装置
行走装置由船体、投饲机和转向螺旋桨组成。投饲机位于船体的中间,以防滚筒带动凹槽运动下料时,整个船重心不稳[4]。转向螺旋桨均匀分布在船身两边,能根据实际情况推动小船靠近或者远离堤岸,实现自主巡航[5]。图1为行走机构示意图。
船身采用传统设计方式。船体由2个浮筒和1块船板组成。浮筒起支撑全部投饲机的作用。船载蓄电池和电机给所有的设备提供动力。选用的是额定功率为36W的永磁性直流有刷电机。
1.推进器;2.船体;3.投饲机;4.转向螺旋桨;5.支架;6.电机;7.下料管;8.传感器;9.凹槽
船体总质量:
依据船的浮性原理,小船在水中的平衡条件为:重力的数值与浮力的数值相同,且船的重力和浮力作用在一条直线上。此时排开水的质量为:
式中:
ρ——水的质量密度,t/m3(海水为1.025,淡水为1.0);
▽——小船在动作时排除水量的体积;
k——附体体积系数;
L——船长
B——型宽
d——吃水
CB——深度及方形系数
排水体积▽不包括外板厚度及附体(如螺旋桨,轴支架等)在内,k值是考虑这些因素之后的系数,通常为1.002~1.010(大船取小值,小船取大值,一般取1.006)。选用长1.6 m、宽0.36 m的两个浮筒。
吃水深度:
所以,吃水线为16 cm,浮船高度应大于16 cm。
2.1.2下料机构设计
下料机构由料箱、凹槽、滚筒组成。电机的输出轴与滚筒相连接,带动凹槽转动。该机构采用的是自上而下自动投入抛料原理。当饵料在重力作用下进入凹槽时,如果下方有空缺就自动下落,否则就会因为下方物体阻挡而留在上方。图2为下料机构总体示意图。
料箱外形为一般台体结构。棱台上方为400 mm×176 mm的长方形,棱台下方为960 mm×360 mm的长方形,高度为150 mm。经计算,棱台体积约为28 dm3,能贮藏饲料25 kg。料箱结构如图3所示。
凹槽是用来临时存放饲料的。当滚筒转至一定角度的时候,饵料自动下落至湖中,因此凹槽的大小直接影响饲料的投放率。凹槽体积计算公式:
其中:L1=84 mm;L2=50 mm;h=36 mm;H=300 mm。经计算,V=0.36 dm3,单次投放的饲料量在0.18 kg左右。
2.2 PLC控制系统设计
PLC的结构及组成和一般计算机具有相同的特点:以中央处理为核心,在系统程序的管理下运行[6]。PLC的硬件结构如图4所示。
控制器以PLC为控制核心,距离为控制变量,电压信号为输出变量[7]。投饲机要能在距离岸边2~6 m的区域内均匀投饵,并且船身要尽量与堤岸保持平行。通过可正反转的两个螺旋桨配合超声波传感器测距来满足该功能[8]。具体设计如下:
小船受到螺旋桨的推力,驶离湖边。
当小船船侧传感器检测到离岸边距离大于3 m时,PLC改变电压信号,导向螺旋桨正转,将小船推向岸边。
当小船船头传感器检测到离岸边距离大于6 m时,PLC改变电压信号,动力螺旋桨正转,推动小船前进。
当小船船头传感器检测到离岸边距离小于6 m时,PLC改变电压信号,动力螺旋桨停止转动,导向螺旋桨推动小船前进。
智能型的编程器采用计算机编程,能够将专用的计算机软件装入到程序内。直接采用的梯形图语言编程如图5所示。S7-200系列PLC的专用编程软件为STEP 7-Micro/WIN。表4为该程序的I/O分配。
3样机实验
3.1试验条件
(1)该自航行虾塘投饲机经过设计、制造和安装调试后,在南京市浦口区南京农业大学工学院进行投饲面积性能试验。在实验室环境下模拟投料过程。料箱中注满饵料(25 kg)。箱料投完后,测量颗粒饲料(以投饲量的95%计)着地的面积。重复实验三次,取平均值。
(2)于2016年在南京市浦口区星甸镇坝西一民营虾塘进行控制系统稳定性测试。该试验场地呈不规则圆形状,占地面积约0.2 hm2,水深1.6 m。在堤岸四周均匀地选取8个测试点,各测试点之间转弯半径不等,取相等的距离。统计投饲机经过各测试段的时间,计算各处的平均速度,测试船体能否平稳通过各测试点且船身与堤岸是否保持平行。
3.2性能结果与分析
实验过程中,样机运行安全可靠,故障率低,投饵量稳定。测得主要的性能指标如下:行驶速度为10~20 m/min,船体偏移量控制在100 mm以内[9,10,11],粮仓储存量最大为25 kg,投饲量误差为3%。
选择以15 m/min的行进速度驶过不同的弯道半径。表5的实验数据表明,半径在200 mm和500 mm时,过弯较困难,波动性大。主要原因是,实际环境中堤岸的弯道棱角较多,距离传感器装在船身靠中间位置,在转弯的过程中,船头及船尾与堤岸凸起部位之间的偏移量很容易超出控制范围。
4结论
该自巡航虾塘投饲机主要用于水产养殖业的虾塘投饲。与国内其他自动投饲机相比,该投饲机具有构造精巧、选型方便、易于组装等优点,可操作性较强,能够实现离堤岸一定距离移动投料。但是,并不能完全脱离人力辅助,而且机构中部分设备成本偏高,无法满足中低端市场的需求。
参考文献
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