采伐联合机机械手运动分析与控制系统研究

论文摘要

集多功能于一体的采伐联合机可以实现伐木、打枝、造材、截梢等作业,是林业机械现代化的标志,但是在我国尚未有此类采伐联合机械投入使用。依托“十一五”国家科技支撑计划资助项目（项目编号2006BAD11A5）“多功能林木采育作业关键技术装备研究与开发”,课题组研制了我国首台采伐联合机,本论文在分析采伐联合机机械手运动机理及电液比例系统的基础上,对其控制系统进行研究,以实现采伐联合机的自动智能控制。本文研究的主要目的是实现采伐联合机机械手定位、采伐、打枝和造材全过程的自动化控制。首先,对机械手运动学和动力学进行分析,并结合三维激光扫描仪所获得的视觉信息以及倾角传感器所获得的角位移信息确定伐木头运动轨迹；然后,对电液比例系统进行分析,获得电液比例阀电流值与运动轨迹之间的变化关系,并对电流按等时间间隔进行离散；最后,将离散点输入自行编制的神经网络中进行修正,同时把修正之后的离散点输入自行研发的单片机控制器中,实现对电液比例阀的控制,进而实现伐木头的自动定位。为了进一步完成采伐、打枝和造材的自动化控制,还需对多个换向阀进行控制,本文将控制各换向阀的电压值按等时间间隔进行离散,将离散点输入上述的单片机控制器中，在已经实现伐木头定位的基础上实现采伐、打枝和造材的自动化作业。具体工作如下：叙述国内外采伐联合机及其机械手控制系统发展现状与发展趋势。根据我国林业机械的研制情况,确定实现采伐联合机机械手智能化的研究方向。介绍采伐联合机机械手的总体结构,运用D-H法建立机械臂的杆件坐标系,根据其得到机械臂末端操作器坐标系与基坐标系之间的转换矩阵,即机械臂运动学正解；采用逆变换法,得到机械臂各关节转角的解析式,即机械臂运动学的逆解；并通过运动机构运动学得到机械臂驱动空间与关节空间的转换。运用拉格朗日法建立动力学方程并求解各关节力矩。对机械手的运动轨迹进行规划并用LSM Virtual Lab软件对机械手建模仿真,为控制系统的设计提供理论依据。分析采伐联合机机械手的液压系统,建立电液比例液压系统模型,对主油缸、副油缸负载进行估算；建立采伐联合机电液比例的状态空间模型及离散模型,确立电液比例阀电流与伐木头运动轨迹之间的变化关系并对电流值进行离散,以便进行参数估计和控制策略的研究。为实现采伐联合机的智能控制,建立采伐联合机视觉系统,运用三维激光扫描仪获取立木点云数据信息,并对点云数据进行简化、分区与坐标变换,计算判断得出目标立木位置、质心处半径和树高等信息,为神经网络控制系统提供数据。结合神经网络理论与机器人的现代控制理论,寻找模糊控制与神经网络控制相结合的优势,提出利用基于模糊自适应卡尔曼滤波的径向基函数神经网络控制采伐联合机机械臂的新方法。由于路径规划和电液比例系统有较多的不确定性,所以依据路径和电液比例阀特性所获得的的电流值往往是有较大误差的。为了减小误差,提高控制的智能化水平,将这些离散的理论电流值输入神经网络中进行修正。利用单片机控制器读取修正的离散值进行伐木头定位,其准确程度大大提高。研制单片机控制器,利用神经网络输出的离散点控制电液比例阀运动,使伐木头按规定轨迹运动；利用各换向阀输入电压的离散点控制采伐、打枝和造材的全自动工作。本文根据控制对象的特点及功能要求研制单片机控制器,将上述离散点输入单片机,便可实现伐木头定位、采伐、打枝和造材的全自动作业。最后,介绍采伐联合机实现自动化控制所需的仪器及设备,并利用其自动控制系统进行采伐试验,以验证本研究的有效程度。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 论文选题的目的和意义
• 1.2 国内外采伐联合机的发展现状
• 1.2.1 国外采伐联合机的发展现状
• 1.2.2 国内采伐联合机发展现状
• 1.3 采伐联合机及机械手控制技术发展现状与趋势
• 1.3.1 采伐联合机控制系统发展现状及趋势
• 1.3.2 机械手控制发展现状
• 1.4 本文研究的主要内容
• 2 采伐联合机机械手运动分析研究
• 2.1 采伐联合机机械手总体结构
• 2.1.1 采伐联合机整机结构
• 2.1.2 采伐联合机机械臂结构
• 2.1.3 采伐联合机伐木头结构
• 2.2 采伐联合机机械手运动学模型
• 2.2.1 采伐联合机机械手空间描述
• 2.2.2 采伐联合机机械手运动学正解分析
• 2.2.3 采伐联合机机械手运动学逆解分析
• 2.2.4 关节空间与驱动机构空间的转换
• 2.3 采伐联合机机械手的工作范围
• 2.4 机械臂雅克比矩阵与运动速度和加速度
• 2.4.1 雅克比矩阵
• 2.4.2 关节空间的速度和加速度
• 2.5 采伐联合机机械手的动力学模型
• 2.6 采伐联合机机械手轨迹规划与仿真
• 2.6.1 轨迹规划概述
• 2.6.2 采伐联合机轨迹规划策略
• 2.6.3 采伐联合机机械手轨迹规划仿真
• 2.7 本章小结
• 3 采伐联合机液压系统电液比例设计理论
• 3.1 采伐联合机机械手液压系统工作原理
• 3.1.1 机械臂液压驱动系统设计
• 3.1.2 伐木头液压驱动系统设计
• 3.2 电液比例方向阀基本结构及工作原理
• 3.3 电液比例系统模型
• 3.3.1 电液比例系统介绍
• 3.3.2 电液比例系统流量方程
• 3.3.3 电液比例阀动态特性
• 3.3.4 液压缸的连续性方程
• 3.3.5 液压缸的力平衡方程
• 3.3.6 电液比例系统简化模型
• 3.4 参数估算
• 3.4.1 主油缸负载等效质量估算
• 3.4.2 副油缸负载等效质量估算
• 3.4.3 液压缸上承受反向负载力估算
• 3.4.4 电液比例阀流量增益系数估算
• 3.5 电液比例系统的状态空间模型及离散模型
• 3.5.1 采伐联合机机械臂电液比例系统连续时间状态空间模型
• 3.5.2 采伐联合机机械手电液比例系统时间状态空间模型离散化
• 3.5.3 采伐联合机机械手电液比例系统的离散时间输入输出模型
• 3.6 本章小结
• 4 采伐联合机视觉系统关键技术研究
• 4.1 三维激光扫描仪的选择
• 4.2 三维点云数据采集与处理
• 4.2.1 数据获取
• 4.2.2 三维点云数据简化
• 4.2.3 三维点云数据的分区
• 4.3 坐标标定及坐标变换
• 4.3.1 坐标标定
• 4.3.2 坐标变换
• 4.4 立木信息获取
• 4.4.1 立木目标位置坐标
• 4.4.2 立木质心处半径
• 4.4.3 树高的计算
• 4.5 本章小结
• 5 采伐联合机机械手神经网络控制系统研究
• 5.1 采伐联合机机械手控制系统总体方案设计
• 5.2 人工神经网络的结构原理
• 5.3 基于模糊自适应卡尔曼滤波的RBF神经网络
• 5.3.1 RBF网络基本原理
• 5.3.2 模糊自适应卡尔曼滤波法
• 5.4 机械手神经网络控制程序编制及网络训练
• 5.4.1 基于模糊自适应卡尔曼滤波的RBF神经网络程序编制
• 5.4.2 基于模糊自适应卡尔曼滤波的RBF神经网络训练数据获取
• 5.4.3 基于模糊自适应卡尔曼滤波的RBF神经网络训练
• 5.5 采伐联合机机械手控制器研制
• 5.5.1 控制对象分析
• 5.5.2 基于PWM的单片机控制器研制
• 5.6 本章小结
• 6 采伐联合机机械手自动控制系统试验研究
• 6.1 采伐联合机实现自动化作业所用仪器及设备
• 6.1.1 CFJ-30采伐联合机
• 6.1.2 三维激光扫描仪
• 6.1.3 倾角传感器
• 6.1.4 流量传感器
• 6.1.5 单片机控制器
• 6.1.6 上位机及CAN总线
• 6.1.7 电流测量仪
• 6.2 采用本文所研制的自动控制系统的采伐联合机
• 6.3 采伐联合机自动采伐试验
• 6.4 试验结果分析
• 6.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 附录1
• 附录2
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢