張　軍，趙德安，沈慧良
江蘇大學電氣信息工程學院，江蘇鎮江

摘　　　要：聯合收獲機的軸流式脫粒滾筒轉速系統具有強非線性、不確定、滯后、大干擾等特點，以收獲機的行走速度和喂入量為控制量，滾筒轉速為被控量，建立閉環控制系統，設計時變的魯棒穩定控制器。在頻域內基于比例微分校正技術補償無級變速傳動的滯后環節影響；基于近似模型預測的連續預測控制律保證了大范圍工作的控制系統性能；同時，設計收斂的非線性干擾觀測器，對復雜環境聯合收獲機的時變干擾進行在線估計，進行前饋補償提高系統的魯棒性。較后，通過仿真和試驗驗證了所提方法的有效性。

關　鍵　詞：聯合收獲機；脫粒滾筒；預測控制；微分校正；非線性干擾觀測器

１　引　言
現代農業的大型聯合收獲機脫粒滾筒轉速系統，呈現出強非線性、大時滯、多干擾、難于控制等特點［１�玻矗荨Ｂ摵鲜斋@機脫粒質量決定于較為恒定的喂入量和與之相匹配的滾筒轉速，喂入量和機器前進速度及作物密度成正比，由于作物密度是不可控制的，只有通過控制機器的行走速度對脫粒滾筒轉速進行速度指令跟蹤和恒速保持調節。在實際中聯合收獲機的模型參數往往存在不確定性，復雜多變的地形和收割對象又給收獲機帶來了時變的干擾，這對控制器的魯棒性和自適應提出了更高的要求。目前研究主要集中在智能控制的離線訓練和在線狀態查詢的控制，文獻［３］提出了基于單片ＦＰＧＡ脫粒滾筒自調整模糊控制器的設計方法，結果表明自調整模糊控制器具有良好的動態性能。文獻［４］對于聯合收獲機這種非線性的復雜控制系統，利用模糊控制技術的方法控制多維非線性模型；文獻［５］通過灰色系統預測和模糊技術結合設計先進控制器。文獻［６］研究了基于ＲＢＦ網絡的聯合收獲機脫粒滾筒恒速控制。對于反饋實時控制系統，專家系統在問題求解時搜索時間較長，其在線控制方面的能力差；神經網絡模型建立在大量的試驗（經驗）數據的基礎上，模型訓練時間長，且經常不收斂；模糊控制過分依賴于熟練操作者的經驗。對于復雜多變的農業工作環境，以及時變干擾，經驗參數很難準確獲得，智能控制受到限制。預測控制解決變量耦合、滯后、非線性等問題的能力強，魯棒性好，因此提出滾筒轉速的魯棒預測控制。針對滾筒角速度控制系統的強非線性和滯后的特性，本文采用頻域與時域相結合的控制技術。首先基于比例微分校正實現頻域內滯后補償；其次設計大工作范圍內的自適應預測控制器，避免了在不同工作點需要不同的控制器參數；同時，基于非線性干擾觀測器估計干擾值進行前饋補償，進一步提高了預測控制的魯棒性。較后，通過仿真和試驗驗證了所提方法的有效性。

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