基于小波分层解耦的氢燃料电池复合电源拖拉机能量管理策略

针对单一能量系统无法充分发挥其优势,无法较好满足拖拉机作业时随机载荷谱密度大的问题,设计了基于氢燃料电池、动力电池、超级电容并联的电动拖拉机复合式能量系统.基于Haar小波与逻辑门限规则的分层解耦控制能量管理策略,实现了负载需求功率的高频信号、次高频信号、稳态信号的分层解耦,并对解耦后的功率信号进行功率分配.进行了模型在环仿真测试,结果表明:与功率跟随式控制策略及模糊控制策略相比,所建立的分层解耦控制策略氢燃料电池平均效率在试验循环内分别提高了2.85%、1.21%,整车等效氢气消耗量分别降低了16.11%、6.88%.本控制策略可以在满足整车负载需求功率的基础上提高整车经济性,并使燃料电池以高效平稳的工作状态输出功率.

基于多性能目标的拖拉机运输机组优化设计

拖拉机运输机组总体参数的设计目标多元,约束条件复杂,传统经验法和单目标优化法难以使机组综合性能达到最优。该文以机组动力性、牵引点受力情况、附着性能和经济性最优为目标设计了目标函数;通过分析拖拉机运输机组动力学模型,确定了优化参数;通过研究拖拉机运输机组使用性能,制定了约束模型;采用改进型非支配排序遗传算法,导出了拖拉机运输机组总体参数多目标优化算法。以东方红150拖拉机运输机组为实例,优化了原有拖拉机和挂车的重力参数、质心位置和变速器传动比。设计试验与已有单目标优化方案和原始机组对比,结果为:运输Ⅰ挡和运输Ⅱ挡下,最大爬坡度分别提高1.35%、1.68%和1.38%、0.57%;牵引点受力分别减少1 222、703和2 792、2 125 N;驱动轮最大滑转率更接近特征滑转率;燃油消耗量分别下降12.9%和15.8%;改善了机组动力性、牵引点受力、附着性能、经济性,可为拖拉机运输机组配重方案和总体参数设计提供参考。

增程式电动拖拉机及其旋耕机组仿真平台开发

针对电动拖拉机研究领域常用仿真方法通用性较差、涉及机组作业的仿真平台尚不完善等问题,以东方红500(YTO-500)拖拉机为研究对象,设计了电动拖拉机结构方案和驱动系统参数,基于CRUISE建立了增程式电动拖拉机仿真平台。仿真分析了电动拖拉机与传统拖拉机的牵引性能,以及低速循环工况下拖拉机的地面特性和能耗情况,结果表明,建立的电动拖拉机仿真模型能够较好地模拟拖拉机行驶状况。通过分析拖拉机动力系、行走系与动力输出轴之间的转矩耦合关系,提出了一种旋耕机组等效模型,建立了电动拖拉机旋耕机组仿真平台,仿真结果表明,机组作业速度处于3.65km/h附近,旋耕机主轴转速保持在200r/min,符合东方红500拖拉机旋耕机组试验结果,车速提高了14%,燃油消耗下降了34.4%。

基于随机载荷功率谱的电动拖拉机复合能量系统研究

拖拉机重载作业模式下负载峰值功率和高频功率存在较大随机性,单一电源方案无法有效匹配电动拖拉机负载特性。通过分析拖拉机工况负载势变量功率谱密度和电源放电特性,基于电动拖拉机通过主、辅电源对低、高频功率分流的观点,设计了采用DC-DC转换器并联超级电容器的18.5 k W电动拖拉机复合电源方案,计算了系统参数。以平衡峰值功率和高频载荷控制超级电容器功率流方向为目标,设计了基于逻辑门的双DC-DC模式控制策略。根据负载时频分析需求,构建了基于Haar小波的双通道滤波器组,设计了功率分配控制器。以标准正态分布白噪声为基波,构造拖拉机犁耕、旋耕载荷波动间的互谱函数,建立了负载模拟模块。采用CRUISE/Simulink API动态联合仿真得出:基于功率分配控制的能量管理策略能够将动力电池电功率抑制在载荷波动基频附近,犁耕作业和旋耕作业下其电功率的截止频率分别为2、7 Hz,幅值符合正偏态分布;超级电容器平衡高频载荷,其电功率符合标准正态分布。

基于机械控制的一种适应于拖拉机、收获机的SCR系统

结合选择性催化还原(SCR)技术的原理,分别就是否有电控参与说明了其在拖拉机、收获机上使用的情况。针对无电控参与情况,提出了一种基于机械控制的SCR系统,并就其针对废气流量的跟随性进行仿真。仿真结果表明,基于机械控制的SCR系统在低速、加速不复杂的工况下,能够根据所排废气量控制还原剂的喷射量。该系统适用于拖拉机、收获机的工作状态。

串联式混合动力拖拉机驱动系设计

针对传统拖拉机存在变速器结构复杂、传动效率低、高油耗、高排放等问题,提出一种基于犁耕工况下串联式混合动力拖拉机驱动系设计方法,包括确定传动方案、匹配牵引电动机和主能源功率参数及设计变速器挡位和辅助能源参数等。基于提出的设计方法,以东方红1804拖拉机为研究对象,对其串联混合动力驱动系主要参数进行了设计计算,分析了其牵引性能,结果表明:混合动力拖拉机特性曲线在有效牵引力范围内完全覆盖原拖拉机的工作特性场,且牵引效率较高;发动机同机械传动装置解耦,等效燃油消耗率平均降低了2.64%;变速器结构得到较大简化,传动效率较高;变速器速比设置合理,可满足拖拉机不同作业工况下对负载的需求,同时实现了无级变速。该研究为混合动力拖拉机能量管理策略、换挡规律及控制系统的设计提供了理论依据。

增程式四轮驱动电动拖拉机转矩分配策略

针对增程式四轮驱动电动拖拉机前后轮驱动转矩分配问题,提出了一种基于模糊逻辑的转矩分配策略。通过对拖拉机犁耕机组进行受力分析,将拖拉机坡度和犁耕阻力作为模糊输入变量,拖拉机电机转矩分配因数作为模糊输出变量,设计模糊控制器。为了验证所提策略的优越性,设置了定比分配策略作为对比策略。仿真结果表明:与定比分配策略相比,本文策略将拖拉机前轮最大滑转率降低了16.5%,后轮最大滑转率仅上升了2.2%,有效地将拖拉机滑转率控制在合理范围内。

拖拉机传动特性研究现状

研究拖拉机传动特性可为传动系统优化设计及提升动力性提供重要的理论基础和技术指导。为此,总结了国内外涉及拖拉机传动特性的研究成果,分析了拖拉机传动系统中常用离合器、变速器和差速器的技术特点;研究了国内外拖拉机传动特性,根据拖拉机的工况特点,从传动快速性、平顺性、换档性能和传动效率4个方面来对拖拉机传动特性进行分析。同时,总结了包括理论解析法、虚拟样机法和试验法拖拉机传动特性的研究方法,以期为拖拉机传动特性研究提供技术参考。

基于模糊决策的大型客车电动助力转向系统研究

目前客车电动助力转向系统控制器多基于方向盘转矩和车速采用专家系统或查表法产生控制信号,自适应性能较差且不能有效反映轴荷对转向力的影响.基于模糊算法原理,设计了适用于客车等载运车辆工况的循环球式动力转向系统控制方法,通过建立EPS系统动力学模型,研究了伺服系统的控制原理;制定了助力电机电流的上下层控制策略,确定了以载重量和车速信号关联助力系数k的系统控制方案;基于MATLAB/Fuzzy logic工具箱建立了Mandani型模糊控制器,相关规则曲面完全覆盖原有系统控制特性区域,助力系数k对载重量变化的跟随性良好.基于ADAMS的助力系数仿真结果表明,在车速35 km/h整车载重量由空载到满载变化时,驾驶员转向力变化相比原控制系统减少65%,最大转向力下降5 N,伺服转矩有效反映载重情况,转向操纵性能良好.

增程式电动拖拉机驱动系统设计

使用单一能量系统的电动拖拉机驱动系统存在续航里程较低及难以适应较大功率段拖拉机作业的问题。为此,通过论证增程式电动拖拉机结构方案,研究了增程式电动拖拉机驱动系统设计方法。以东方红132.3k W拖拉机为实例,计算了主要动力参数,并基于AVL-Cruise平台,采用发动机启停+定点能量管理策略,对其动力性和经济性进行了仿真分析。结果表明:与传统拖拉机相比,增程式电动拖拉机最大爬坡度提高了6.1 2%,最大牵引力提高了4.3%,综合油耗降低了5.3 7%。该研究可为设计较大功率段电动拖拉机提供一定的理论参考。

联合收获机轻量级数字孪生系统构建方法研究

针对现有农机装备数字孪生系统开发难度大、配置要求高以及资源占用过高的问题,提出基于轻量级网络的联合收获机数字孪生系统构建方法,包含物理、虚拟、数据交互、模型计算以及人机交互等多个子系统的实现方法。基于数字孪生的技术特点和联合收获机的作业特性,设计了一种基于JavaScript语言的轻量级数字孪生系统框架。通过采用Solidworks和CMdevelopment kit工具进行数字孪生系统的模型轻量化处理及坐标系整合,实现了在不影响模型精度和功能的前提下,显著降低系统对硬件要求和内存占用量。以雷沃GM100型联合收获机为对象,开发基于轻量级网络的联合收获机数字孪生系统,为联合收获机孪生系统性能分析、实时监控、瞬时计算以及远程操纵提供联合仿真、分析以及验证平台。为验证数字孪生系统性能和功能,开展了孪生系统性能测试及油耗预测实验。实验结果表明,在数据更新频率20 Hz下,响应时间在78 ms以内,内存占用量在331 MB以内;性能测试中,系统在运行状态下CPU和GPU的平均占用率分别为17%和30%;即使在高强度操作下,系统帧率仍可保持在75.6 f/s;在正常作业下油耗预测模型平均误差为0.34 L/h,平均相对误差仅为2.51%。本系统提供了一种低成本、高效率的数字孪生轻量化构建方案。

拖拉机DCT换档执行机构设计

针对传统拖拉机变速器换档中断的问题,提出拖拉机双离合器自动变速器(DCT)换档执行机构设计方案。以东方红1804为对象,在阐述拖拉机DCT换档原理的基础上,对换档过程进行动力学分析并建立数学模型,依据液压驱动换档执行机构的设计要求设计拖拉机DCT换档执行机构;基于MATLAB/Simulink建立仿真模型,对换档过程进行仿真分析。结果表明各档位切换时,一次挂档时间皆小于0.4s,符合设计要求。为拖拉机DCT的设计开发提供了一定的理论基础。

轮边驱动式电动拖拉机转向特性分析

针对轮边驱动式电动拖拉机差速转向问题,建立了三自由度动力学模型,导出了滑转率-车速求解模型和转向轨迹模型。通过构建驾驶员输入模型,建立了系统仿真模型,分析差速率对横摆角速度、侧倾角、滑转率和转向半径的影响。研究结果表明:重载低速工况差速率的推荐范围为21%~23%,其转向半径为4.57~5.01 m;轻载高速工况差速率的推荐范围为6%~8%,其转向半径为13.13~17.50 m。

双电机独立驱动式电动拖拉机协同控制器开发

针对双电机独立驱动式电动拖拉机结构特点,提出了执行协同控制策略的自适应模糊比例积分微分(PID)稳定性控制方式,设计具备协同控制动力输出系统和行驶系统功能的整机协同控制器。通过控制策略设计、硬件电路设计、软件程序设计来完成整机控制器的开发。基于dSPACE/DS1007实时仿真测试平台对协同控制器进行功能测试。测试结果表明:基于自适应模糊PID控制,超调量为4.3%,调节时间为0.052 s,比闭环控制方式的调节时间减少了0.228 s。整机协同作业模式硬件在环测试过程中,以及在定转速输出模式下,动力输出轴(PTO)电机能够维持在固定目标转速下工作。跟随模式下,PTO转速对车速跟随性较好。协同控制器实现了动力输出轴在跟随式转速和标准转速之间的切换,满足双电机独立驱动式电动拖拉机作业过程的协同控制要求。

电动拖拉机动力耦合装置设计与选型

设计了多种基于行星齿轮机构的双电机动力耦合结构方案,利用杠杆分析法得出多种动力耦合装置的定量关系,对比分析各方案的传动特性,选出两种较好的方案进行了动力匹配及参数计算。基于Simulation X搭建双电机动力耦合装置传动仿真模型,进行运动学仿真分析,优选出最终传动方案。仿真分析结果表明,提出的选型方法能有效减少耦合传动方案数量,选出的动力耦合传动方案转速及转矩性能优异,可满足电动拖拉机多工况作业需求。该项研究对行星轮系及汽车变速器开发具有重要的理论意义。

电动拖拉机液压悬挂系统设计与仿真研究

为解决电动拖拉机电动悬挂系统响应速度较慢、提升力不足和故障率高等问题,设计一种电动拖拉机液压悬挂系统方案。根据电动拖拉机作业特性,选择驱动电机与负载敏感泵组成液压悬挂系统驱动单元,设计了阀前补偿与三位四通电液比例换向阀组成的液压系统方案,该方案具有结构简单、功率损耗小等优点。利用AMESim软件建立电动拖拉机悬挂液压系统主要元件和系统模型,对其工作性能进行了仿真分析。仿真结果表明:所设计电动拖拉机液压悬挂系统具有较好响应性和稳定性,可满足电动拖拉机犁耕等作业要求。

基于神经网络的底盘测功机控制策略研究

针对底盘测功机控制系统在动态控制方面延迟较高和误差大的问题,提出一种基于RBF(径向基函数)神经网络的底盘测功机控制策略。通过对比分析汽车实际运行工况与底盘测功机加载工况的动力学特征,建立了底盘测功机输出力加载模型。基于电涡流测功机的加载力输出特性设计了控制系统框架和RBF神经网络控制器。通过MATLAB中的S-function函数语言编写了控制策略,且在DCG-10E型底盘测功机上进行了硬件在环试验。对比PID控制下的加载力输出曲线,结果表明,输出力上升过程稳定且快速。本文验证了在底盘测功机上应用RBF神经网络PID控制策略的可行性。

纯电动新能源割草机的车速控制

基于一款纯电动新能源割草机的整机行走驱动系统开发,介绍一种控制割草机行走驱动的驱动方式和车速控制策略。主要从整机驱动方式的构型和驱动过程中车速及车辆转向的控制方法和控制策略等方面进行了阐述,整机进行数轮持续测试和优化后,各个方面满足相关标准要求,且技术层面上具有先进性,整机性能优异。

基于多岛遗传算法的电动拖拉机分布式驱动系统优化设计与试验

针对分布式驱动电动拖拉机(Distributed drive electric tractor, DDET)牵引效率低、系统能量损耗大的问题,提出了一种基于多岛遗传算法(Multi-island genetic algorithm, MIGA)的分布式驱动系统参数优化设计与验证方法。根据犁耕作业工况,建立了拖拉机分布式驱动系统7自由度耦合动力学模型以及轮胎-土壤交互模型,完成了驱动系统关键部件参数设计和匹配选型。提出基于MIGA的前后轮边传动比参数优化策略,将轮边传动比作为决策变量,驱动系统能量损失最小为优化目标,驱动电机功率和转速为约束条件。搭建Matlab/Simulink-NI PXI联合仿真平台验证了参数优化策略的正确性和实时可执行性。结果表明,基于MIGA参数优化后的分布式驱动系统各方面性能得到了有效提升。犁耕循环工况下,拖拉机平均牵引力为10 610 N,最大牵引功率为31.25 kW;平均效率提升了0.38%,驱动电机能耗降低了7.53%。本研究可为分布式驱动电动拖拉机优化设计和系统控制提供理论基础和验证方法。

sST2在心血管疾病中的应用价值

可溶性基质裂解素2(soluble suppression of tumorigenicity 2,sST2)是生长刺激表达基因2(growth stimulation expressed gene 2,ST2)蛋白的亚型之一,是心血管疾病研究领域的新热点。近年来,sST2在炎症反应、纤维化和心脏应激领域备受关注[1],对sST2进行了深入研究,发现其在心力衰竭[2]、心肌梗死[3]、冠状动脉(冠脉)粥样硬化及冠状动脉粥样硬化性心脏病(冠心病)[4]、高血压[5]、心肌病[6]和心肌纤维化[7]的诊断和预测方面相比传统生物学标志物具有更大的优势。本文结合文献,对sST2与心血管疾病的研究进展进行综述。