基于PID控制器的农业信息采集机器人设计

普纳姆·M·贝卡尔

PG学生[电子]，电子系，Terna工程学院，Nerul，新孟买，印度。

摘要

本课题设计了一种驱动农用机器人电机的PID算法。MATLAB仿真结果验证了该方法的有效性。这种位置控制可以采用自适应算法进行改进。本课题还介绍了用PWM方法实现PID。机器人原型可以随着控制器快速移动。在研究的基础上，可以进一步提高机器人运动速度的精度，如利用人工神经网络和遗传算法进行精确的速度控制。在MATLAB-Simulink中进行PID仿真的结果表明，PID算法相对于传统的电机控制算法具有较高的定位精度。

我的介绍。

本课题的目标是在农业机器人中实现PID算法。本文件涵盖了可用于提高农业领域精度的可能技术。通过使用先进的微控制器，可以实现所需的算法来改进农业过程。

微电子技术的进步促成了数字概念的出现，实现了PID控制算法的位置控制。本课题采用PID算法对直流电机进行控制。利用Matlab-Simulink对该机构进行仿真，计算PID参数进行性能评价。

PID控制器的应用已在其他领域得到实现，以提高过程控制的精度和响应时间。使用高分辨率A/D转换器可以提高机器人与不同模拟传感器在现实世界中的接口精度。

PID算法简介

双向电机控制可以使用h桥电路，通过微控制器的脉宽调制(PWM)来改变速度。一些设计挑战包括防止射穿，实现缓冲电路，以及开闭环(如PID)控制机制。

比例、积分和导数动作的组合可以用不同的方式完成。在所谓的理想或非相互作用形式下，PID控制器由以下传递函数描述:

一个¯害怕害怕一个½¯½p比例增益,害怕害怕一个¯½¯一个一个½¯害怕害怕一个½¯½是积分时间常数,害怕和¯½¯一个害怕一个½¯害怕害怕一个½¯½是微分时间常数。如果采用PID控制器的数字实现，则先前考虑的控制规律必须离散化。考虑一个PID控制器的理想形式的连续时间表达式:

并定义采样时间Δt。离散时间控制律为:

数字技术的应用范围

本课题采用PID算法对电机进行控制，以得到更好的定位。数字农业是数字地球的重要组成部分，也是实现农业现代化的重要技术之一。简而言之，数字农业就是包括信息采集、信息处理在内的精准农业。信息采集技术是精准农业的第一步，因此研究和开发一种更高精度的农田信息采集方法是必要和重要的。野外信息数据包括土壤性质如含水量、天气信息等。传统的现场信息采集方法是在现场采集样品，在实验室进行分析，存在成本高、速度慢等缺点。本研究的重点是设计一种利用无线通信技术完成信息采集任务的机器人。到目前为止，已经有一些机器人来解决农业信息采集任务，但在印度，这样的研究工作还不普遍，为农民开发的机器人也很少。为此，本文研究了一种移动式遥控农田信息采集机器人，设计了机器人PID控制器的结构和功能，并对算法的实现和仿真进行了讨论。

LITERAURATURE调查

脉宽调制(PWM)是一种改变信号脉宽的过程，同时保持频率/周期不变。其结果是一个信号可能被开关为高的时间比它被开关为低的时间长或短。当PWM电路以这种方式改变脉冲宽度时，它被称为改变信号的占空比，占空比是脉冲宽度时间与总周期的比率。图中显示了两个脉冲宽度调制信号的例子。

带h桥的PWM

h桥电路由四个晶体管组成(通常是两个PMOS和两个NMOS)。为了使效率最大化，晶体管在比微控制器更高的电压下驱动。下一节将介绍一个典型的带逻辑缩放电路的h桥电路。

PWM是一种改变施加在电机上的电压的简单方法。大多数微控制器都有专用的PWM硬件，但是输出比较定时器也可以产生PWM信号。PWM通过快速打开和关闭电机来工作。例如，如果电机电源为12V，通过施加50%的占空比，电机可以以6V驱动，其中一半时间施加12V，一半时间施加0V。

虽然使用PWM很简单，但当晶体管开关时，当电流直接从电源流向地面时，它会引入一个称为直通的问题。

PWM在电机控制中的应用

机器人上的直流电机能够根据通过它们的电流改变它们的速度。电机的驱动力是由电流通过电枢上的绕组和附在定子上的永磁体产生的磁场相互作用而产生的。由这种相互作用引起的力的大小随着通过绕组的电流的变化而变化，从而调节电机的速度。

PWM信号也可以用来改变电机的速度。如前所述，PWM信号的平均电压和电流可以通过修改信号的占空比来调整。当使用PWM信号改变通过电机的电流时，最终结果与使用电阻器修改电流时相同;导致马达减速。

PWM信号在控制电机转速时有两个优点。首先，由于它打开或关闭电机，它不会浪费在电阻器中耗散的功率。其次，空载电机通常具有近似线性的速度-电压关系。

仿真与分析

这是一种全球公认的方法，在实现所提议的系统架构之前对其进行模拟，以便在设计的系统中获得类似的结果。为了分析直流电动机的特性，利用直流电动机的基本数学方程建立了直流电动机模型。直流电动机模型描述如下:

为了用方程来表示上述电路，让我们计算所有电路元件的压降。

要在Simulink中实现上述方程，我们不需要导数算子。因此，对方程EqÃ¢Â Â¿(3)和EqÃ¢Â Â¿(4)进行积分，我们得到。

在对上述直流电机模型进行仿真后，得到了以下结果，并记录下来供比较研究。

c . PID控制器仿真

在实现电机控制应用的PID控制回路之前，我们需要根据所要控制的系统对PID参数进行整定。在模拟PID回路之前，我们需要推导出我们想要使用的直流电机的传递函数。

d .电机传递函数

转动惯量(IÃ Â) = 2.2 * 10−4kg。m²反电势const (KÃ Â²)= 18.2 * 10−3 V/rad/s

利用该传递函数进行MATLAB仿真，得到以下结果

硬件实现

PID算法的硬件实现采用C8051F380单片机。这是开发板C8051F380DK与JTAG调试适配器由硅实验室。在此开发板的帮助下，我们可以在集成之前对所有模块进行测试。这种方法可以避免在最终版中进行修订，并节省修订的时间。用于控制板的微控制器具有以下特点。设计的算法在Silabs IDE上进行了测试和仿真，并在C8051F38x-DK上使用Keil软件实现。在开发阶段，所有的测试程序都可以用这个板进行测试。

A. PID算法编码

系统架构

所提出的机制主要包括单片机C8051F380，该单片机具有高性能的8051核心，集成了PWM、ADC、定时器等功能，可通过Keil C软件编程。系统包括电机、电机驱动、编码器和不同的传感器，如土壤湿度传感器、温度传感器、湿度传感器和光传感器。

如上图所示，C8051F380将控制农业机器人运行所需的所有任务。驱动电机的速度控制采用PWM原理。采用位置反馈编码器，实现了闭环控制。所有采集到的数据都可以通过射频收发器发送到主控制器，并记录下来。

A.电机驱动部分:

电机驱动部分由光耦合器组成，它将低电平控制信号与高压电源部分隔离开来。驱动单电机需要三个控制信号:REV、FWD和PWM。

结论及未来工作

设计一种驱动农用机器人电机的PID算法，可以提高定位精度。这种位置控制可以采用自适应算法进行改进。这种信息采集机器人方案将采用无线技术进行改进，以收集所有野外捕获的数据。该改进包括射频通信模块。

本课题设计了一种新型野外信息采集机器人的主控制器。机器人原型可以随着控制器快速移动。在研究的基础上，可以进一步提高机器人运动速度的精度，如利用人工神经网络和遗传算法进行精确的速度控制。在MATLAB-Simulink中进行PID仿真的结果表明，PID算法相对于传统的电机控制算法具有较高的定位精度。

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