[发明专利]基于自适应模型预测控制的收获机路径跟踪控制器的设计方法

权利要求书

1.基于自适应模型预测控制的收获机路径跟踪控制器的设计方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)建立收获机三自由度运动学模型；

(2)以转向角为控制变量，设计模型预测控制算法；

(3)采用改进粒子群算法对不同路径和速度情况下的预测时域进行参数整定；具体为：设搜索空间为D维，群体规模为m，粒子的运动轨迹简化为一维运动方程

式中，V为粒子速度；X为粒子位置；w为惯性权重；c₁、c₂是加速度常数；r₁、r₂是随机数；X_p为粒子经过的最优位置；X_g是整个种群中粒子经过的最优位置；

对惯性权重的线性变化过程分为两个部分，引入参数w_λ；

根据不同路径和不同作业速度将收获机的工作模式分为9种，分别基于改进的粒子群算法得到对应的预测时域；

(4)根据路径和行驶速度选定工作模式进而得到相应的预测时域。

2.如权利要求1所述的基于自适应模型预测控制的收获机路径跟踪控制器的设计方法，其特征在于，步骤(1)中，建立收获机三自由度运动学模型具体为：在导航坐标系下，建立以双后轮支撑转向、双前轮驱动的三自由度运动学模型：

式中，(x,y)为收获机前轴中心坐标，为车身导航角，v为收获机行驶速度，δ为后轮转向角，L为前后轮轴距；

对上式进行线性化和离散化处理，得到系统的状态空间方程

其中，为状态变量，为输入量，为状态转移矩阵，为输入转移矩阵，y(k)为输出量，为输出矩阵，T为采样时间，下标d表示相应的期望值。

3.如权利要求1所述的基于自适应模型预测控制的收获机路径跟踪控制器的设计方法，其特征在于，步骤(2)中，以转向角为控制变量，设计模型预测控制算法具体为：构造新的状态量根据上式，得到新的状态空间方程为

ζ(k+1)＝Aζ(k)+BΔu(k)

η(k)＝Hζ(k)

其中，Δu(k)＝u(k)-u(k-1)，u为控制量δ，η(k)为输出量；

假设预测时域为P，控制时域为C，Δu(k+C-1)＝Δu(k+C)＝…＝Δu(k+P-1)，则根据上式得到时刻k的预测输出为

η(k+1)＝HAζ(k)+HBΔu(k)

η(k+C)＝HA^Cζ(k)+HA^C-1BΔu(k)+…+HBΔu(k+C-1)

η(k+P)＝HA^Pζ(k)+HA^P-1BΔu(k)+…+HA^P-C-1BΔu(k+C-1)

令时刻k的控制序列为ΔU(k)，输出序列为Y(k+1)，则

模型预测控制的评价函数为

其中，J为目标函数，Q为预测时域的权重矩阵，R为控制时域的权重矩阵；

构建系统控制量和控制增量的约束条件为

其中，u_min和u_max为控制量约束最值，Δu_min和u_max为控制增量约束最值；

通过最优求解，得到控制时域内时刻k的控制输入增量ΔU(k)，将控制输入增量第一个因素作用于系统，实施控制输入量

u(k)＝u(k-1)+Δu(k)

在k+1时刻，系统重新预测控制时域内的控制输入增量，从而实现滚动最优控制。

4.如权利要求1所述的基于自适应模型预测控制的收获机路径跟踪控制器的设计方法，其特征在于，步骤(4)中，根据路径和行驶速度选定工作模式进而得到相应的预测时域具体为：根据当前期望的路径和速度值，选取对应的工作模式，进而得到当前的最优预测时域。