【摘 要】
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变量喷施技术作为农业生产精准管控的关键技术之一,能为化肥农药减量增效提供技术保障。但目前农用无人机变量喷施技术还未完全成熟,依据处方图精准调控无人机进行药液变量施用是目前本领域的一个研究热点。本文以实现基于农用无人机的变量喷施技术为目标,利用嵌入式控制技术与神经网络PID喷施量调节方法,对无人机变量作业过程中涉及到的变量处方图处理、机载变量喷施系统设计与实现、变量喷施试验效果评价这三个环节展开了研
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变量喷施技术作为农业生产精准管控的关键技术之一,能为化肥农药减量增效提供技术保障。但目前农用无人机变量喷施技术还未完全成熟,依据处方图精准调控无人机进行药液变量施用是目前本领域的一个研究热点。本文以实现基于农用无人机的变量喷施技术为目标,利用嵌入式控制技术与神经网络PID喷施量调节方法,对无人机变量作业过程中涉及到的变量处方图处理、机载变量喷施系统设计与实现、变量喷施试验效果评价这三个环节展开了研究,主要成果包括:（1）设计了适用于农用无人机变量喷施作业的处方图解译方案。将变量处方图写入ARM芯片内部NAND flash中,并通过坐标系旋转变换对处方图进行GPS坐标正向预处理。作业过程中通过网络RTK（Real-Time Kinematic）技术获取农用无人机厘米级GPS定位信息,再结合栅格识别算法进行寻址匹配,在处方图中根据无人机实时位置,调出处方决策信息设定系统目标喷施量。（2）使用RBF（Radial Basis Function）神经网络实现了对增量式PID控制算法的参数优化,在仿真平台上对RBF-PID、增量式PID及单神经元PID控制算法进行了仿真对比分析。算法仿真对比结果表明,阶跃响应仿真时RBF-PID控制算法调节速度最快,上升时间仅为0.007s,无超调和静差;方波跟踪仿真时RBF-PID控制算法平均上升时间0.044s,跟踪误差为5.47%,且随着调节次数的增加跟踪速度还在不断加快,拥有较好的自学习能力,适用于农用无人机在空中高速运动状态下进行变量喷施作业。（3）结合硬件系统与软件系统的开发,研制了农用无人机变量喷施系统。系统选用STM32H7系列高性能单片机作为变量喷施系统控制中心,利用增量式PID控制器形成喷施量闭环控制回路,并通过RBF神经网络根据实时喷施量与目标喷施量的偏差对PID控制器的参数进行优化调整,PID控制器控制单片机输出占空比不断调整的PWM（Pulse Width Modulation）信号,进一步控制药液泵输入电压值从而改变其转速,实现对喷施量的精准变量调节。（4）对研制的变量喷施系统,进行了室内喷施量跟随试验及田间变量喷施试验。室内试验结果表明:当使用RBF-PID算法进行变量试验时,喷雾变化过程快速稳定,最大超调量3.88%,平均上升时间0.24s,最大平均绝对误差5.85%;田间试验结果表明:变量喷施控制系统平均超调量3.21%,平均上升时间0.47s,变量控制误差约为1.36%,喷施量设定在0.7L/min以上时有较好的喷施效果,雾滴沉积量、覆盖率、沉积密度三个参数均表明系统能按照处方图设置正确执行变量喷施任务。研究结果可为农用无人机变量喷施技术的提升提供基础和参考。
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