摘 要：传感器作为农机控制系统的核心组件，能够实时准确获取作业环境信息。自适应控制策略的应用使得农机系统能够根 据作业条件的变化自动调整作业参数，提高了系统的灵活性。探讨自适应控制在农机控制系统中的应用，通过构建基于自适应 控制算法的农机控制系统，实现对农机作业过程的精准控制。与传统的控制方法相比，自适应控制能够更好地适应复杂多变的 农田环境，提升农业机械作业效率。

　　关键词：农业机械,自适应控制,算法分析

　　传感器作为机电一体化系统的重要组成部分，主 要用于快速、准确地获取各种信息，进而为农机识别 提供数据信息支持。农业机械自动自适应控制系统是 一种由标准接口模块组成的农机控制系统，每个关节 模块包括通信单元、驱动单元、控制单元、传感单元等。 因此，可以根据不同的任务要求进行配置，从而使配 置的控制系统能够更好地满足要求以完成任务 [1]。自 动控制技术作为一种先进技术，在农业机械中具有相 当大的发展前景，深受农业领域的重视和关注。全液 压农机控制系统的优点是具有无级调速性能，变速调 节范围比传统农机控制系统更宽，因此全液压农业机 械控制系统得到了广泛的应用。根据实际生产要求， 设施内的生产平台在车辆上安装相应的传感器，接收 需要采集的实时环境、位置等信息，然后由主控制器 协调处理各部件之间的配合，以达到自适应控制的效 果，帮助生产人员完成自动种植、植保、收获和运输 等相应功能，可以提高作业效率，以更智能的方式进 行生产。本文研究基于自适应控制的农机控制系统， 在分析农机作业环境的特点以及传统农机控制系统局 限性的基础上，提出一种能够适应不同环境和作业条 件的自适应控制策略。

　　1. 农机控制系统概述

　　1.1 农机控制系统的基本组成与功能

　　农机控制系统主要由感知层、决策层和执行层三 个基本部分组成，共同协作以实现农机的智能化控制。

       感知层：感知层是农机控制系统的“眼睛”和“耳 朵”，负责实时采集农田环境信息、农机状态信息以 及作业质量信息等。这些信息通过各类传感器获取， 如土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器、位置 传感器等。感知层将这些原始数据传输给决策层进行 处理和分析。

　　决策层：决策层是农机控制系统的“大脑”，它 接收来自感知层的数据，并运用先进的控制算法和优 化策略进行处理。决策层根据农田环境信息和农机状 态信息，实时生成最优的作业指令，以确保农机能够 在不同环境下高效、稳定地作业。同时，决策层还具 备自学习能力，能够根据历史数据和作业效果不断优 化控制策略。

　　执行层：执行层是农机控制系统的“手”和“脚”， 它负责接收来自决策层的作业指令，并驱动农机执行 相应的动作。执行层通常由各种执行器组成， 如电机、 液压缸、电磁阀等。这些执行器根据指令精确地控制 农机的行进速度、作业深度、播种量等参数，以实现 精准作业。

　　1.2 自适应控制原理

　　自适应控制是一种能够根据系统输入和环境变化 自动调整控制策略的控制方法。与传统的固定参数控 制相比，自适应控制具有更强的适应性。在农机控制 系统中应用自适应控制方法，可以使农机在面对复杂 多变的农田环境时，自动调整作业参数以适应当前环 境，从而提高作业效率和作业质量。自适应控制的基本原理是通过实时感知系统输入和环境变化，运用先 进的控制算法和优化策略对控制参数进行动态调整。 这种调整可以是实时的、在线的，也可以是离线的、 基于历史数据的。通过不断地学习和优化，自适应控 制系统能够逐渐逼近最优控制效果。

　　1.3 自适应控制在农机控制系统中的应用

　　作业参数自适应调整：根据农田环境信息(如土 壤湿度、硬度、地形等)和农机状态信息(如行进 速度、作业深度等)，自适应控制系统能够实时调 整农机的作业参数，以确保作业质量和效率。例如， 在播种作业中，系统可以根据土壤湿度和种子大小 自动调整播种深度和播种量;在施肥作业中，系统 可以根据土壤养分含量和作物需求自动调整施肥量 和施肥方式。

　　故障诊断与自修复：自适应控制系统具备故障诊 断功能，能够实时监测农机的运行状态和关键部件的 工作情况。一旦发现异常或故障，系统能够迅速作出 反应，如降低作业速度、停止作业或启动备用部件等， 以避免故障扩大或造成更严重的损失。同时，系统还 具备自修复能力，能够在一定程度上自动修复某些故 障或恢复农机的正常功能。

　　多机协同作业控制：在大型农田作业中，往往需 要多台农机协同作业以提高效率。自适应控制系统能 够实现多台农机之间的信息共享和协同控制，确保它 们在同一作业区域内高效、有序地作业。通过无线通 信技术，各台农机可以实时交换位置、速度、作业参 数等信息，并根据这些信息自动调整自身的作业状态， 以实现最优的协同作业效果。

　　2. 基于自适应控制的农机控制系统设计

　　2.1 农机控制系统总体架构设计

　　农机控制系统的总体架构可分为四个主要部分： 传感器输入模块、控制算法模块、执行器输出模块以 及用户交互界面。这四个部分相互协作，共同实现对 农机的精准控制。

　　传感器输入模块：该模块负责实时采集作业环境 和农机状态的各种信息，如土壤湿度、温度、作物生 长情况、农机速度、位置等。这些信息是控制算法进 行决策的重要依据。

　　控制算法模块：该模块是农机控制系统的核心， 负责根据传感器输入的信息进行实时处理，并生成相应的控制信号。自适应控制算法能够根据系统的实时 性能动态调整控制参数，以适应不同的工作环境和作 业需求。

　　执行器输出模块：该模块负责接收控制算法生 成的控制信号，并将其转换为农机可执行的动作指 令，如调整发动机转速、改变行驶方向等。执行器 的精准响应是确保农机按照预定轨迹和速度进行作 业的关键。

　　用户交互界面：该模块为用户提供了一个直观、 易用的操作平台，允许用户输入作业指令、监视系统 运行状态以及获取作业反馈信息。通过用户交互界面， 用户可以方便地对农机进行远程操控和监控。

　　图 1 展示了控制系统的四个主要组成部分及其关 系。传感器输入模块从环境中获取数据，控制算法模 块根据输入数据作出决策，执行器输出模块执行决策 结果，而用户交互界面则提供了操作员与系统之间的 交互。

　　2.2 自适应控制算法的选择与设计

　　自适应控制算法的选择是农机控制系统设计的关 键环节。常见的自适应控制算法包括模型参考自适应 控制(MRAC)、自校正控制(STC) 和模糊自适应 控制等。这些算法各有优缺点，适用于不同的作业场 景和控制需求。

　　模型参考自适应控制(MRAC) ：该算法通过比 较实际系统与参考模型的输出差异，自动调整控制器 的参数，以使实际系统的输出跟踪参考模型的输出。 MRAC 适用于模型结构已知但参数不确定的系统。

　　自校正控制(STC) ：STC 算法在控制过程中不 断估计系统参数，并根据参数估计结果调整控制策略。

　　它适用于系统参数时变或存在未知干扰的情况。

　　模糊自适应控制：模糊控制利用模糊逻辑处理不 确定性和非线性问题。模糊自适应控制结合了模糊控 制和自适应控制的优点，能够根据实时的模糊规则调 整控制参数，适用于复杂非线性系统的控制。

　　在选择自适应控制算法时，需要考虑农机的作业 环境、控制精度要求、系统复杂性以及实时性等因素。 本文采用 MRAC 作为自适应控制算法，在土壤条件 复杂多变 的农 田 中，具有较强鲁棒性 和适应性。 MRAC 算法主要包括控制器结构、参数调整规则和性能评价指标。

　　采用 PID 控制器作为基础结构，其控制信号 (u(t)) 由比例、积分和微分三项组成：

　　其中，u(t)是控制器在时间t 时的输出 (控制信号)， e(t) 为误差信号，即期望输出与实际输出之差;Kp 、 Ki 和 Kd 为控制增益。设计自适应律来调整 PID 控制 器的增益。使用梯度下降法调整增益，增益的调整规则表示为：

　　其中：

　　ΔKp 、ΔKi 和 ΔKd 分别是比例、积分和微分增益 的调整量，ηp、ηi 和 ηd 是对应的学习率，决定了增益 调整的速率，J 是性能评价指标，∂Kp、∂Ki 和 ∂Kd 是 性能评价指标 J 分别对 Kp、Ki 和 Kd 的偏导数，表示 了 J 随这些增益变化的速率。

　　性能评价指标选用误差积分指标(IAE、ISE)作 为性能评价标准，其 中 IAE(误差绝对值积分) 和 ISE(误差平方积分)分别表示为：

　　其中，e(t) 为系统误差，T 为评价时间，直观地 反映了系统对参考轨迹的跟踪能力。

　　2.3 农机控制系统硬件与软件的集成

　　2.3.1 硬件平台的选择与构建

　　控制器、传感器和执行器是构成基于自适应控制 的农机控制系统的核心硬件设备，在协同工作下，能 够实现农机的自动化、智能化和精准化作业，提高农 业生产效率和质量。

　　控制器选用西门子 S7-1200 系列高性能的 PLC (可编程逻辑控制器)作为农机控制系统的核心控制 器，根据农机的作业需求和实时环境参数，自动调整 控制策略，确保农机在最佳状态下运行。此外，控制 器还具有故障诊断和处理功能，能够及时发现并处理 系统中的异常情况，保障农机的安全稳定运行。

　　传感器根据农机的作业环境和需求，选用温湿度 传感器、光照传感器、土壤湿度传感器、位移传感器 等。传感器可以实时监测并反馈农机的环境参数和状 态信息，为控制器的决策提供数据支持。温湿度传感 器可以实时监测农田的温湿度变化，为灌溉和施肥提 供数据依据;位移传感器可以实时监测农机的位置和 移动轨迹，为精准作业提供保障。

　　执行器根据农机的作业需求和控制策略，选用合 适的执行器，如电机、电磁阀、气缸等。执行器的主 要功能是根据控制器的指令，驱动农机完成相应的动 作或操作。电机驱动农机的旋转部件进行旋转运动; 电磁阀控制液压系统的通断和流量大小;气缸推动农 机的执行机构进行直线运动等。

　　2.3.2 软件架构的设计与实现

　　为了满足农机控制系统对实时性、稳定性和可扩 展性的要求，将软件架构分为数据采集层、数据处理 层和控制输出层三个层次。

　　数据采集层主要负责接收传感器采集的实时数 据，并对数据进行预处理和格式转换，以便后续的数 据处理和分析，选用 Modbus、CAN 等通信协议的智 能传感器。

　　数据处理层是整个软件架构的核心部分，负责对 采集到的数据进行处理和分析，根据预设的控制策略 生成相应的控制指令。为了实现复杂的算法和逻辑处 理，选用了高性能的嵌入式处理器作为核心运算单元， 并搭载了实时操作系统(RTOS)以保障系统的实时 响应能力。

　　控制输出层负责将处理后的控制指令发送给执行 器，驱动农机完成相应的动作，需要与各类执行器进行通信，因此选用支持 PWM、DA 等输出方式的电机 驱动器。驱动程序负责底层硬件通信， 通过串行端口、 CAN 总线或以太网等发送和接收数据。以下代码是 发送控制指令到执行器：

　　// 驱动程序发送函数

　　functionsend Control Command(command) { open Communication Port();
       encoded Command = encode Command For Trans mission(command);
       send Data(encoded Command);
       close Communication Port();}

　　驱动程序接收函数

　　function receive Feedback() { open CommunicationPort();

　　feedback Data = receive Data();

　　decoded Feedback = decode Feedback Data(feed- back Data);

　　close Communication Port(); return decoded Feedback; }

　　3. 结论

　　自适应控制技术在农机控制系统中的应用可显著 提高农机的作业效率和作业质量。通过实时调整控制 参数， 自适应控制系统能够快速响应环境变化，确保 农机在各种复杂条件下都能保持稳定的作业性能，不 仅提升了农业生产效率，还有助于节约资源，减少环 境污染。研究设计的农机控制系统架构合理，各功能 模块协同工作高效。数据处理层能够准确处理来自传 感器的信息，并生成精确的控制指令。控制输出层则 确保这些指令能够无误地传输给执行器，实现农机的 精准控制，为农机控制系统的进一步优化和升级奠定了基础。

        参考文献：

　　[1] 焦永红 , 李俊 . 农业机械自动化控制技术分析 [J]. 时代汽车 ,2023.(23):22-24.

　　[2] 王芸 , 王宏 , 李强 . 智能农机控制系统结构组成与应用 [J]. 农机使 用与维修 ,2023.(11):92-95.

　　[3] 岳威 . 基于5G技术的农业机械遥控系统设计 [J]. 南方农机 ,2023.54(01):69-71.

　　[4] 蒿晟昆 , 霍静琦 , 张宇等 . 基于超声波测距的农机行间自行走控 制系统 [J]. 电子设计工程 ,2022.30(21):48-55.DOI:10.

　　[5] 利航 . 农机自动驾驶系统控制算法研究 [D]. 广东工业大学 ,2022.