Научная статья на тему 'Перспективная конструкция многофункционального культиватора для склонов с автоматической биометрически корректируемой системой контроля поперечной устойчивости'

Перспективная конструкция многофункционального культиватора для склонов с автоматической биометрически корректируемой системой контроля поперечной устойчивости Текст научной статьи по специальности «Механика и машиностроение»

CC BY
143
51
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Лесотехнический журнал
ВАК
AGRIS
RSCI
Ключевые слова
МАШИННО-ТРАКТОРНЫЙ АГРЕГАТ / TRACTOR OPERATED MACHINERY / КУЛЬТИВАТОР / CULTIVATOR / СКЛОНЫ / SLOPES / ПОПЕРЕЧНАЯ УСТОЙЧИВОСТЬ / LATERAL STABILITY / СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ / CONTROL SYSTEM / БИОМЕТРИЧЕСКАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ / BIOMETRIC NEURAL NETWORK

Аннотация научной статьи по механике и машиностроению, автор научной работы — Бартенев Иван Михайлович, Кургалин Сергей Дмитриевич, Туровский Ярослав Александрович, Лысыч Михаил Николаевич

Статья посвящена проблеме обеспечения поперечной устойчивости машинно-тракторных почвообрабатывающих агрегатов путем использования автоматических биометрически корректируемых систем управления. На сегодняшний день основной проблемой почвообрабатывающих агрегатов, используемых на склонах, а также в условиях сложного микрорельефа и наличия различных препятствий, является неконтролируемое изменение траектории их движения. Решить данную проблему возможно путем внедрения компьютерных систем контроля и управления, имеющих возможность быстрой адаптации в процессе работы за счет команд оператора без отвлечения его от процесса управления машино-тракторного агрегата. Проведенный в рамках работы анализ показал, что на данный момент не существует компьютерных систем контроля и управления поперечной устойчивостью почвообрабатывающих орудий, которые имели бы возможность быстро адаптироваться в процессе работы за счет команд водителя без отвлечения его от процесса управления МТА. Авторами предлагается концепция системы управления, основанная на создании автоматической биометрической нейросетевой корректируемой управляющей системы, реализуемой на базе почвообрабатывающего машинотракторного агрегата способного эффективно функционировать в рамках данной системы. Для реализации этого подхода планируется разработать программный комплекс, обеспечивающий слежение за поведением оператора МТА в реальном масштабе времени. Получаемые данные будут подаваться на вход искусственных нейронных сетей различной топологии. При этом будет рассчитываться оптимальный алгоритм управления и порядок действий оператора, используемый в качестве маркера правильного решения задачи управления. Искусственная нейронная сеть, обученная таким образом должна обеспечить точность прогноза не менее 85-90 %, что повысит управляемость и устойчивость машино-тракторного агрегата.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по механике и машиностроению , автор научной работы — Бартенев Иван Михайлович, Кургалин Сергей Дмитриевич, Туровский Ярослав Александрович, Лысыч Михаил Николаевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

PROMISING DESIGNS MULTIPURPOSE CULTIVATOR TO SLOPES WITH AUTOMATIC CORRECTED BIOMETRIC CONTROL SYSTEM LATERAL STABILITY

The article is devoted to ensure transverse stability of the machine and tractor tillage unit through the use of automated biometric corrected control systems. To date, the main problem tillage machines used on the slopes, as well as in a complex microrelief and the presence of various obstacles, is an uncontrollable change their trajectory. To solve this problem is possible by the introduction of computer monitoring and control systems with the ability to quickly adapt in the process due to operator's commands without diverting him from the management of tractor units. Conducted in the framework of the analysis showed that at the moment there is no computer control systems and lateral stability tillers, which would have the ability to quickly adapt in the process due to the driver's commands without diverting him from the management of the machine and tractor unit. For this approach, it is planned to develop a software system that provides for tracking the behavior of machine and tractor unit operator in real time. The resulting data will be fed to the input of artificial neural networks of different topologies. This will calculate the optimal control algorithm and procedures of the operator is used as a marker for the correct solution of the problem of management. Artificial neural network trained in this way shall ensure the accuracy of prediction of at least 85-90 % of which will increase the handling and stability of the machine and tractor unit.

Текст научной работы на тему «Перспективная конструкция многофункционального культиватора для склонов с автоматической биометрически корректируемой системой контроля поперечной устойчивости»

Технологии. Машины и оборудование

Сведения об авторе

Бартенев Иван Михайлович - профессор кафедры механизации лесного хозяйства и проектирования машин, ФГЪОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», доктор технических наук, профессор, г. Воронеж, Российская федерация; e-mail: kafedramehaniza@mail.ru.

Information about author

Bartenev Ivan Mikhailovich - Professor of Forestry Mechanization and Machine Design department, Federal State Budget Education Institution of Higher Education «Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov», DSc in Engineering, Professor, Voronezh, Russian Federation; e-mail: kafedramehaniza@mail.ru.

DOI: 10.12737/111990 УДК 631.31, 62-52

ПЕРСПЕКТИВНАЯ КОНСТРУКЦИЯ МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНОГО КУЛЬТИВАТОРА ДЛЯ СКЛОНОВ С АВТОМАТИЧЕСКОЙ БИОМЕТРИЧЕСКИ КОРРЕКТИРУЕМОЙ СИСТЕМОЙ КОНТРОЛЯ ПОПЕРЕЧНОЙ УСТОЙЧИВОСТИ

доктор технических наук, профессор И. М. Бартенев1 доктор физико-математических наук, профессор С. Д. Кургалин2 кандидат медицинских наук, доцент Я. А. Туровский2 кандидат технических наук М. И. Лысыч1 1 - ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», г. Воронеж, Российская Федерация 2 - ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный университет», г. Воронеж, Российская Федерация

Статья посвящена проблеме обеспечения поперечной устойчивости машинно-тракторных почвообрабатывающих агрегатов путем использования автоматических биометрически корректируемых систем управления. На сегодняшний день основной проблемой почвообрабатывающих агрегатов, используемых на склонах, а также в условиях сложного микрорельефа и наличия различных препятствий, является неконтролируемое изменение траектории их движения. Решить данную проблему возможно путем внедрения компьютерных систем контроля и управления, имеющих возможность быстрой адаптации в процессе работы за счет команд оператора без отвлечения его от процесса управления машино-тракторного агрегата. Проведенный в рамках работы анализ показал, что на данный момент не существует компьютерных систем контроля и управления поперечной устойчивостью почвообрабатывающих орудий, которые имели бы возможность быстро адаптироваться в процессе работы за счет команд водителя без отвлечения его от процесса управления МТА. Авторами предлагается концепция системы управления, основанная на создании автоматической бш-

158

Лесотехнический журнал 2/2015

Технологии. Машины и оборудование

метрической нейросетевой корректируемой управляющей системы, реализуемой на базе почвообрабатывающего машинотракторного агрегата способного эффективно функционировать в рамках данной системы. Для реализации этого подхода планируется разработать программный комплекс, обеспечивающий слежение за поведением оператора МТА в реальном масштабе времени. Получаемые данные будут подаваться на вход искусственных нейронных сетей различной топологии. При этом будет рассчитываться оптимальный алгоритм управления и порядок действий оператора, используемый в качестве маркера правильного решения задачи управления. Искусственная нейронная сеть, обученная таким образом должна обеспечить точность прогноза не менее 85-90 %, что повысит управляемость и устойчивость машино-тракторного агрегата.

Ключевые слова: машинно-тракторный агрегат, культиватор, склоны, поперечная устойчивость, система управления, биометрическая нейронная сеть

PROMISING DESIGNS MULTIPURPOSE CULTIVATOR TO SLOPES WITH AUTOMATIC CORRECTED BIOMETRIC CONTROL SYSTEM LATERAL STABILITY

DSc in Engineering, Professor I. M. Bartenev1 Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor S. D. Kurgalin2 PhD in Biological, Associate Professor Y. A.Turovskiy2 PhD in Engineering M. N. Lysych1

1 - Federal State Budget Education Institution of Higher Education «Voronezh State University of

Forestry and Technologies named after G.F. Morozov», Voronezh, Russian Federation

2 - Federal State Budget Education Institution of Higher Professional Education «Voronezh State

University», Voronezh, Russian Federation

Abstract

The article is devoted to ensure transverse stability of the machine and tractor tillage unit through the use of automated biometric corrected control systems. To date, the main problem tillage machines used on the slopes, as well as in a complex microrelief and the presence of various obstacles, is an uncontrollable change their trajectory. To solve this problem is possible by the introduction of computer monitoring and control systems with the ability to quickly adapt in the process due to operator's commands without diverting him from the management of tractor units. Conducted in the framework of the analysis showed that at the moment there is no computer control systems and lateral stability tillers, which would have the ability to quickly adapt in the process due to the driver's commands without diverting him from the management of the machine and tractor unit. For this approach, it is planned to develop a software system that provides for tracking the behavior of machine and tractor unit operator in real time. The resulting data will be fed to the input of artificial neural networks of different topologies. This will calculate the optimal control algorithm and procedures of the operator is used as a marker for the correct solution of the problem of management. Artificial neural network trained in this way shall ensure the accuracy of prediction of at least 85-90 % of which will increase the handling and stability of the machine and tractor unit.

Key words: tractor operated machinery, cultivator, slopes, lateral stability, control system, biometric neural network

Лесотехнический журнал 2/2015

159

Технологии. Машины и оборудование

Основной проблемой почвообрабатывающих орудий, в частности, культиваторов, используемых на склонах, а также в условиях сложного микрорельефа и наличия различных препятствий, является неконтролируемое изменение траектории движения орудия. Наиболее распространенный случай таких отклонений - сползание вниз по склону под действием силы тяжести. Также подобные явления наблюдаются при встрече рабочих органов с препятствиями, что может вызвать увод в сторону всего орудия. Негативным последствием таких неконтролируемых отклонений является потеря курсовой устойчивости МТА и повреждение культурных растений. Для исключения этого негативного явления приходится значительно увеличивать (до двух раз) защитные зоны. Это понижает эффективность выполняемой операции и предполагает использование ручного труда [1,2].

Проблема обеспечения устойчивости МТА также весьма актуальна при использовании передненавесных машин. Такие агрегаты способны совершать несколько операций за один проход. Однако передненавес-

ные орудия отрицательно влияют на устойчивость и управляемость машиннотракторного агрегата в процессе движения. Следствием этого является невозможность обеспечения требуемых агротехнических показателей, что делает их применение экономически нецелесообразным [3].

На данный момент для решения задачи поперечной устойчивости орудий используются следующие подходы (рис. 1): повышение курсовой устойчивости непосредственно почвообрабатывающих рабочих органов; повышение устойчивости орудия в целом за счет установки дополнительных направленных рабочих органов (дисковые ножи, опорные колеса с ребордами, пластинчатые ножи и т.п.); создание многозвенных механизмов, механически и гидравлически компенсирующих сползание путем изменения угла установки рабочих органов, углов и длин тяг тракторной навески; создание автоматических компьютерных систем контроля и корректировки курса орудия, управляющих изменением угла установки рабочих органов, углов и длин тяг тракторной навески [1, 2, 5, 6, 7, 8, 9, 10].

Обеспечение устойчивости почвообрабатывающих орудий

Использование рабочих органов повышенной устойчивости

Установка дополнительных направленных рабочих органов

/ \

/ \1

Механические способы компенсации угла направленных органов

Автоматическое управление с использованием ЭВМ

Рис. 1. Подходы к обеспечению устойчивости орудий на склонах

160

Лесотехнический журнал 2/2015

Технологии. Машины и оборудование

Анализ различных подходов показал, что на данный момент не существует компьютерных систем контроля и управления поперечной устойчивостью почвообрабатывающих орудий, которые имели бы возможность быстро адаптироваться в процессе работы за счет команд водителя без отвлечения его от процесса управления МТА.

С целью решения поставленных задач нами предлагается концепция системы управления (рис. 2), основанная на внедрении автоматической биометрической нейросетевой корректируемой управляющей системы [4] и конструкция многофункционального культиватора, способного эффективно функционировать в рамках данной системы. Особенность работы биометрической нейро-

сетевой системы состоит в том, что в ходе управления происходит обучение искусственной нейронной сети, воспроизводящей ошибки оператора МТА. В дальнейшем, в ходе работы оператора нейросеть постоянно анализирует подаваемые им команды, прогнозируя его ошибки и, тем самым, создавая условия для их предотвращения.

Для реализации этого подхода будет разработан программный комплекс, обеспечивающий слежение за поведением оператора МТА в реальном масштабе времени. Полученные данные после необходимого препроцессинга подаются на вход искусственных нейронных сетей различной топологии. При этом рассчитывается оптимальный алгоритм управления и порядок действий опера-

ЭВМ и устройства коммутации и преобразования сигналов

ПО обеспечивающее щиомгническое коррскт ироваиис курса орудия

f

Ьиометричсская

нейросетевая система выработки управляющих воздействий

1'___________ Ж

Оператор МТА

Рис. 2. Схема функционирования системы

Лесотехнический журнал 2/2015

161

Технологии. Машины и оборудование

тора, который используется в качестве маркера правильного решения задачи управления. Искусственная нейронная сеть обучается таким образом, чтобы воспроизводить ошибки оператора. Нейронная сеть, обученная для получения точности прогноза не менее 85-90 %, в виде программного кода помещается на SSD-накопитель одноплатного компьютера, подключенного к управляющим устройствам самоходного шасси.

В рамках реализации данного подхода нами предлагается перспективная конструкция многофункционального орудия, предназначенного для проведения агротехнических уходов в рядках культур.

На рис. 3 приведены общие виды куль-тиваторнош орудия, предназначенного для использования с тракторами тягового класса 3 тс.

Орудие состоит из пространственной рамы 1, включающей два основных поперечных бруса 2, две пары цилиндрических поперечных направляющих 3, их кронштейнов 4 соединенных посредством винтовых меха-

низмов продольного перемещения 5 с каретками 6 и грядилями 7 дисковых батарей 8. Дополнительно для повышения устойчивости могут устанавливаться опорные колеса с высокой ребордой 9. Каждая секция имеет механизм регулировки вертикального угла наклона рабочего органа 10. Угол атаки рабочих органов регулируется бесступенчато с использованием привода 11.

Культиватор работает следующим образом: дисковые батареи переднего бруса производят рыхление почвы и первичное уничтожение нежелательной растительности; дисковые батареи заднего бруса расположенные с обеспечением перекрытия передних секций окончательно уничтожают нежелательную растительность.

Образуется ровная поверхность с равномерным рыхлением по глубине и высокой степенью уничтожения нежелательной растительности. Защитная зона может изменяться от 30 до 60 см.

При сползании орудия вниз по склону

162

Лесотехнический журнал 2/2015

Технологии. Машины и оборудование

или при переезде через препятствие орудие начинает отклоняться от курса, при этом возникающий угол между продольными осями трактора и орудия фиксируется датчиком угла поворота. После этого данные передаются на ЭВМ, и происходит их анализ и выработка управляющих воздействий, передаваемых на приводы 11. При этом приводы согласованно изменяют углы атаки рабочих органов, увеличивая его на одном и уменьшая на другом. Этим достигается восстановление курса орудия.

Если поперечное смешение орудия не устранено в автоматическом режиме, то оператор МТА производит «ручную» коррекцию путем применения биометрической нейросетевой системы выработки управляющих воздействий. Это позволяет значительно «разгрузить» оператора (уменьшить необходимость непрерывного внимательного слежения за техническим средством), который управляет агрегатом с целью четкого копирования рядка культур.

Библиографический список

1. Аветисян, Р.Д. Исследование устойчивости движения и управляемости культиватор-ных агрегатов при междурядной обработке пропашных культур на склонах [Текст] : дис. ... канд. техн. наук : защищена 19.02.74 / Р.Д. Аветисян. - Ереван,1973. - 150 с.

2. Бартенев, И.М. Рабочие процессы и новые технические средства обработки почвы при выращивании защитных лесных насаждений на склонах в зоне недостаточного и неустойчивого увлажнения [Текст] : дис. ... докт. техн. наук: 05.21.01: защищена 27.06.83 / И.М. Бартенев. - Волгоград, 1983. - 449 с.

3. Донцов, И.Е. Устойчивость движения МТА с орудиями фронтальной или задней навески [Текст] / И.Е. Донцов // Тракторы и с.-х. машины. - 2008. - № 9. - С. 31-34.

4. Туровский, Я.А. Человеко-машинный интерфейс, учитывающий функциональное напряжение человека [Текст] / Я.А. Туровский, С.Д. Кургалин, А.А. Вахтин, В.А. Белоброд-ский // Программная инженерия. 2015. № 3. С. 20-26.

5. Gee-Clough, D. The empirical prediction of tractor-implement field performance [Text] /

D. Gee-Clough, M. McAllister, G. Pearso, D.W. Evernden // Journal of Terramechanics. - 1987. -no. 15. - pp. 81-94.

6. Glancey, J.L. Prediction of agricultural implement draught using an instrumented analog tillage tool [Text] / J.L. Glancey, S.K. Upadhyaya, W.J. Chancellor, J.W. Rumsey // Soil and Tillage Research. - 1996. - no. 37. - pp. 47-65.

7. Kheiralla, A.F. Modelling of power and energy requirements for tillage implements operating in Serdang sandy clay loam, Malaysia [Text] / A.F. Kheiralla, A. Yahya, M. Zohadie, W. Ishak // Soil and Tillage Research. - 2004. - no. 78. - pp. 21-34.

8. Musil, J. Measuring of pulling resistance in machinery with passive working organs [Text] // J. Musil, J. Hervinka / Res. Agr. Eng. - 2007. - no. 53 (2). - pp. 47-53

9. Onwualu, A.P. Draft and vertical forces obtained from dynamics soil cutting by plane tillage tools [Text] / A.P. Onwualu, K.C. Watts // Soil and Tillage Research. - 1998. - no. 48. - pp. 239-253.

10. Subrata, K. Numerical modeling of soil flow and pressure distribution on a simple tillage tool using computational fluid dynamics [Text] // A thesis submitted to the faculty of graduate studies and research. - University of Saskatchewan. - 2005. - 192 p.

Лесотехнический журнал 2/2015

163

Технологии. Машины и оборудование

References

1. Avetisyan R.D. Issledovanie ustojchivosti dvizhemja i upravljaemosti kul'tivatornyh agre-gatov pri mezhdurjadnoj obrabotke propashnyh kul'tur na sklonah. Dis. kand. tehn. nauk [Investigation of the stability of motion and control units in the inter-row cultivator the processing of row crops on the slopes. Candidate of technical sciences dis.]. Yerevan, 1973, 150 p. (In Russian).

2. Bartenev I.M. Rabochie processy i novye tehnicheskie sredstva obrabotki pochvy pri vy-rashhivanii zashhitnyh lesnyh nasazhdenij na sklonah v zone nedostatochnogo i neustojchivogo uv-lazhnenija. Dis. dokt. tehn. nauk [Working processes and new technical means of processing the soil for growing protective forest plantations on the slopes in the area and the lack of an unreliable moistening. Doctor of technical sciences dis.]. Volgograd, 1983, 449 p. (In Russian).

3. Dontsov I.E. Ustojchivost' dvizhemja MTA s orudijami frontal'noj ili zadnej naveski [Resistance movement MTU implements the front or rear mounting], Traktory i s.-h. mashiny [Tractors and agricultural machine], 2008, no. 9, pp. 31-34. (In Russian).

4. Turovskiy J.A., Kurgalin S.D., Vakhtin A.A., Belobrodsky V.A. Cheloveko-mashinnyj in-terfejs, uchityvajushhij funkcional'noe naprjazhenie cheloveka [Human-machine interface, taking into account the functional stress human], Programmnaja inzhenerija [Software Engineering], 2015, no. 3, pp. 20-26. (In Russian).

5. Gee-Clough D., McAllister M., Pearso G., Evernden D.W. The empirical prediction of tractor-implement field performance. Journal of Terramechanics, 1987, no. 15, pp. 81-94.

6. Glancey J.L., Upadhyaya S.K., Chancellor W.J., Rumsey J.W. Prediction of agricultural implement draught using an instrumented analog tillage tool. Soil and Tillage Research, 1996, no. 37, pp. 47-65.

7. Kheiralla A.F., Yahya A., Zohadie M., Ishak W. Modelling of power and energy requirements for tillage implements operating in Serdang sandy clay loam, Malaysia. Soil and Tillage Research, 2004, no. 78, pp. 21-34.

8. Musil J., Hervinka J. Measuring of pulling resistance in machinery with passive working organs. Res. Agr. Eng, 2007, no. 53 (2), pp. 47-53

9. Onwualu A.P., Watts K.C. Draft and vertical forces obtained from dynamics soil cutting by plane tillage tools. Soil and Tillage Research, 1998, np. 48, pp. 239-253.

10. Subrata K. Numerical modeling of soil flow and pressure distribution on a simple tillage tool using computational fluid dynamics. A thesis submitted to the faculty of graduate studies and research. University of Saskatchewan, 2005, 192 p.

Сведения об авторах

Бартенев Иван Михайлович - профессор кафедры механизации лесного хозяйства, ФЕБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Е.Ф. Морозова», доктор технических наук, профессор, г. Воронеж, Российская Федерация; e-mail:kafedramehaniza@mail.ru.

164

Лесотехнический журнал 2/2015

Технологии. Машины и оборудование

Кургалин Сергей Дмитриевич - заведующий кафедрой цифровых технологий, ФКН ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный университет», доктор физико-математических наук, профессор, г. Воронеж, Российской Федерации; e-mail: kurgalin@bk.ru

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Туровский Ярослав Александрович - заведующий лабораторией медицинской кибернетики, ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный университет», кандидат медицинских наук, доцент, г. Воронеж, Российской Федерации; e-mail: yaroslav_turovsk@mail.ru

Лысыч Михаил Николаевич - старший преподаватель кафедры лесной промышленности, метрологии, стандартизации и сертификации, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», кандидат технических наук, г. Воронеж, Российской Федерации; e-mail: miklynea@yandex.ru

Information about authors

Bartenev Ivan Mikhailovich - Professor of Forestry Mechanization department, FSBEI HE «Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov», DSc in Engineering, Professor, Voronezh, Russian Federation; e-mail: kafedramehaniza@mail.ru.

Kurgalin Sergey Dmitrievich - Head of Department of Digital Technology, FSBEI HPE «Voronezh State University», Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor, Voronezh, Russian Federation; e-mail: kurgalin@bk.ru.

Turovskiy Yaroslav Aleksandrovich - Head of the laboratory of Medical Cybernetics, FSBEI HPE «Voronezh State University», PhD of Biological, Associate Professor, Voronezh, Russian Federation; e-mail: yaroslav_turovsk@mail.ru.

Lysych Mikhail Nikolaevich - Senior Lecturer of Forest Industry, Metrology, Standardization and Certification department, FSBEI HE «Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov», Ph.D. in Engineering, Voronezh, Russian Federation; e-mail: mikly-nea@yandex.ru.

Лесотехнический журнал 2/2015

165

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.