AGRIS - 

2015

Bartenev, I.M., Voronezh State Forestry Engineering Univ.

Существует проблема обеспечения поперечной устойчивости почвообрабатывающих машинно-тракторных агрегатов (МТА). Концептуально она может быть решена за счет использования биометрической нейросетевой корректируемой управляющей системы, реализуемой на базе упомянутого МТА. Предлагается 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 МТА. Предлагается перспективная конструкция многофункционального культиваторного орудия, предназначенного для проведения агротехнических уходов в рядках культур. При сползании орудия вниз по склону или при переезде через препятствие орудие начинает отклоняться от курса, при этом возникающий угол между продольными осями трактора и орудия фиксируется датчиком угла поворота. Данные передаются на ЭВМ, где происходит их анализ и выработка управляющих воздействий, передаваемых на соответствующие приводы. Приводы согласованно изменяют углы атаки рабочих органов, увеличивая его на одном и уменьшая на другом. Этим достигается восстановление курса орудия. Если поперечное смещение орудия не устранено в автоматическом режиме, то оператор МТА производит коррекцию вручную. Разработанная система позволяет существенно снизить напряженность труда оператора. | There is a problem of ensuring transverse stability of the machine and tractor tillage unit (МТА). It can be solved by using biometric neural network control systems on the base of above-mentioned МТА. It is planned to develop a software system that provides 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. At this time it will be calculated the optimal control algorithm and procedures of the operator which 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. The perspective multifunctional cultivator for agrotechnical measures of culture rows is proposed. When the machine is moving down the hill or crossing the balk it begins deviating from the course and at this moment the angle appearing between the length way axis of the tractor and the machine is fixed by the angle turn transducer. The results are transmitted to the computer where they are analysed and the controlling actions are performed and then all these are transmitted to the corresponding drives. The drives interactively change the impinging angles of the operating elements, increasing or reducing these angles on the elements. In such a way the returning of the track is achieved. If the transverse displacement is not eliminated automatically the operator performs it manually. This system allows essentially reducing the operator work tension.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation