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主要作者及研究机构
本研究由况福明、姬傲、何箐、王俊、熊玮、朱德泉和郑泉共同完成。研究团队来自安徽农业大学工学院、安徽省智能农机装备工程实验室、中国农业机械化科学研究院集团有限公司以及浙江大学生物系统工程与食品科学学院。该研究于2025年2月发表在《农业机械学报》第56卷第2期。
学术背景
本研究聚焦于南方丘陵山区水稻育秧机械化领域，特别是田间取泥育秧机的控制系统设计。南方丘陵山区田块小而分散，传统人工取泥育秧劳动强度大，而机械化取泥虽能降低成本、节省时间和劳动力，但受水田硬底层和泥浆表面不平的影响，作业参数难以动态调节，导致取泥量不稳定，无法实现连续田间取泥育秧作业。为解决这一问题，本研究旨在开发一种基于模糊PID（Proportional-Integral-Derivative）控制方法的取泥控制系统，以实现取泥量的精确调控，提高育秧效率。
研究流程
本研究分为以下几个主要步骤：
1. 控制系统模型构建
研究团队使用MATLAB/Simulink建立了取泥控制系统模型，以泥浆质量为控制目标，取泥深度和螺旋输送器转速为被控变量。通过模糊PID控制方法设计了仿真模型，并进行了仿真实验。仿真结果表明，当前进速度为0.15 m/s时，取泥控制系统储泥箱中泥浆质量稳定时间为18秒，超调量为0.125%。
试验台架搭建与实验
为验证仿真结果，研究团队搭建了基于位移传感器、压力传感器、倾角传感器和PLC1200控制器的取泥试验台架。实验以取泥装置前进速度和地面平整度为试验因素，开展了台架试验。实验结果显示，泥浆质量的最大标准偏差为0.46 kg，最小标准偏差为0.21 kg；储泥箱最大泥浆质量为8.8 kg，最小泥浆质量为7.1 kg。此外，螺旋输送器前端未出现泥浆堆积现象，各项作业指标均满足田间取泥育秧装备的要求。
关键结构设计与分析
研究团队设计了一种泥浆表面信息监测机构，用于实时监测泥浆表面高度变化，并通过倾角传感器和位移传感器采集信号，结合入泥深度计算模型，实现螺旋输送器入泥深度的精确调整。此外，团队还通过ADAMS软件对入泥深度测量机构进行了仿真分析，验证了其在不同地面条件下的测量精度。
模糊PID控制器设计
研究团队开发了一种自适应模糊PID控制器，通过实时监测储泥箱中泥浆质量，调整螺旋输送器入泥深度和转速，确保取泥量与出泥量匹配。控制器采用三角形隶属函数描述输入输出变量隶属度，并通过模糊推理和逆模糊化运算实现PID参数的自整定。
主要结果
1. 仿真实验结果
仿真结果表明，取泥控制系统在前进速度为0.15 m/s时表现出良好的稳定性，泥浆质量稳定时间为18秒，超调量为0.125%。
台架实验结果
实验结果显示，泥浆质量的最大标准偏差为0.46 kg，最小标准偏差为0.21 kg；储泥箱最大泥浆质量为8.8 kg，最小泥浆质量为7.1 kg。螺旋输送器前端未出现泥浆堆积现象，各项作业指标均满足田间取泥育秧装备的要求。
入泥深度测量精度
ADAMS仿真分析表明，泥浆表面越平整，入泥深度测量精度越高；前进速度越低，测量精度也越高。
模糊PID控制器性能
自适应模糊PID控制器能够根据储泥箱中泥浆质量的变化，实时调整螺旋输送器入泥深度和转速，确保取泥量与出泥量匹配。
结论与意义
本研究成功开发了一种基于模糊PID控制方法的取泥控制系统，解决了南方丘陵山区田间取泥育秧作业中取泥量不稳定的问题。该系统的应用能够提高育秧效率，降低劳动强度，为南方丘陵山区水稻育秧机械化提供了重要的技术支持。此外，研究中提出的泥浆表面信息监测机构和自适应模糊PID控制器具有较高的创新性和实用性，为农业机械装备的智能化发展提供了新的思路。
研究亮点
1. 创新性控制系统设计
本研究首次将模糊PID控制方法应用于田间取泥育秧机的控制系统中，实现了取泥量的精确调控。
高精度测量机构
研究团队设计了一种泥浆表面信息监测机构，能够实时监测泥浆表面高度变化，并通过仿真分析验证了其在不同地面条件下的测量精度。
自适应模糊PID控制器
开发的自适应模糊PID控制器能够根据储泥箱中泥浆质量的变化，实时调整螺旋输送器入泥深度和转速，确保取泥量与出泥量匹配。
实际应用价值
该系统的应用能够显著提高南方丘陵山区水稻育秧的机械化水平，降低劳动强度，提高育秧效率，具有重要的实际应用价值。
其他有价值的内容
本研究还详细分析了取泥过程中螺旋输送器转速与入泥深度的关系，提出了输泥系数的概念，为取泥装置的优化设计提供了理论依据。此外，研究团队还开发了一种基于位移传感器和倾角传感器的入泥深度测量方法，为农业机械装备的智能化发展提供了新的技术手段。
以上是对该研究的全面报告，涵盖了研究背景、流程、结果、结论及亮点等内容。