电动拖拉机驱动电机系统故障诊断模型研究

驱动电机系统的故障可能导致电动拖拉机失控或发生意外情况,从而危及驾驶员和周围环境的安全,准确诊断故障可以帮助驾驶员及时采取措施,避免潜在的危险。为了进一步提高电动拖拉机驱动电机系统的故障诊断准确率,基于驱动电机系统的数据特征及故障类型,以BP人工神经网络模型为基础,通过PSO-BP优化后的人工神经网络模型构建电动拖拉机电机驱动电机系统故障诊断模型,并对传统BP神经网络模型的阈值和权重进行优化,以更快地收敛到全局最优解。通过采集驱动电机系统的数据,对基于PSO-BP故障诊断模型进行试验验证,结果表明:模型对5种故障状态诊断准确率较高,特别是退磁故障和IGBT故障这两种复杂的故障类型。研究内容能够为电动拖拉机驱动电机系统的故障诊断提供一种有效的方法和技术支持,可提高诊断准确率、保障驾驶员和周围环境的安全,提高了工作效率,降低了维修成本。

电动拖拉机双电源并联控制研究

电动拖拉机具有结构简单和节能减排等优点,但现有电动拖拉机作业时采用单一动力电池能源,存在续航时间短的问题。为了提高电动拖拉机长续航供电能力,提出了一种基于下垂控制的直流双电源并联均流联合供电方案,利用MatLab/Simulink搭建了系统模型。仿真试验表明:单电源可以实现升压稳压控制;基于下垂控制的双电源并联均流能够实现双电源的电流均流;当切换不同功率负载时,系统电压随功率增加按比例下调,验证了该方案的可行性。

电动拖拉机底盘轻量化设计

探讨了电动拖拉机底盘轻量化设计的方法和技术,并基于底盘轻量化的重要性论述了底盘轻量化的具体方法,包括选材、结构优化、工艺改进等方面。针对电动拖拉机的工作特点,提出了适合其底盘轻量化的具体措施,包括采用高强度轻质材料、减少焊接点及优化桥座结构等。最后,通过数值模拟和试验验证了轻量化设计的效果,证明了方法的可行性和有效性。研究成果对于提高电动拖拉机的性能和节能减排具有重要意义。

增程式电动拖拉机动力电池供电系统研究

增程式电动拖拉机具有节能减排、续航时间长等优点,但现有动力电池组电压等级较低,无法满足增程式电动拖拉机整机直流母线电压需求。为此,针对增程式电动拖拉机整机500 V电压平台需求,研究了其动力电池供电系统,完成了动力电池供电系统硬件设计和控制设计,最终利用MatLab/Simulink进行了仿真验证。仿真试验方面,所设计的动力电池供电系统实现了从320 V到500 V良好的升压稳压控制与闭环直流电源供电效果,能够适应与增程器等其他电源并联均流供电需求,动力电池供电系统具有良好的动态性能和稳态性能,满足稳定供电需求。

温室电动拖拉机旋耕稳定性时序分析与前馈PID控制方法研究

针对温室小型农机对地面平整度敏感,微小的地面起伏便会造成机具俯仰的情况,基于课题组已开发的温室电动拖拉机,将基于时间序列分析的角度预测方法引入前馈PID控制(Angle prediction and feedforward PID,APF-PID),解决了温室旋耕作业中因机具俯仰而出现的响应性差、耕深不稳定和功率突变的问题。建立了温室电动拖拉机旋耕作业的功率模型,并建立了俯仰角-耕深的转换矩阵,得到了旋耕系统实际耕深的转换值;采用时间序列分析预测机身俯仰角,并作为旋耕系统的扰动输入;结合耕深的转换值和预测得到的扰动,采用APF-PID控制器调节旋耕系统的提升机构,将旋耕机维持在目标耕深;在温室内未旋耕和已旋耕的两种地块进行实车试验。结果表明:俯仰角时序预测模型的相关系数可达0.983 2;APF-PID控制的控制性能优于PID控制,在目标耕深6 cm的测试路面中,APF-PID在两种试验地块上的平均耕深分别为6.47 cm和6.44 cm,均方根误差为0.80 cm和0.72 cm,绝对平均误差为0.67 cm和0.58 cm,耕深稳定性系数为89.95%和91.30%,消耗的总能量较PID控制分别降低4.18%和19.13%,较好地实现了温室电动拖拉机旋耕稳定性控制,满足温室作业需求。

无人驾驶电动拖拉机底盘配置优化——基于NSGA-Ⅲ算法

针对由传统燃油拖拉机电动改装后的无人驾驶电动拖拉机播种机组附着性能不佳、工作不稳定和耗能大等问题,提出了一种基于NSGA-Ⅲ算法优化底盘配置布局的方案,解决了现有无人驾驶电动拖拉机仅根据经验法加装配重的难题。首先,进行了对无人驾驶电动拖拉机播种机组动力学分析;其次,在动力学分析基础上建立了整机优化的目标函数,以及前后轮动载荷、使用重力和质心位置等约束条件;再次,采用NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ算法分别对无人驾驶拖拉机播种机组进行多目标优化。优化结果表明:采用NSGA-Ⅲ算法优化后的配重质量为93.7kg,减少为经验法配重的46.85%、NSGA-Ⅱ算法的86.8%。最后,将北斗的定位信号发送给车载组合导航接收机,获得整机的精准定位信息,利用工控机控制器规划出合理的作业路径,进行田间试验。结果表明:采用NSGA-Ⅲ算法优化后的无人驾驶电动拖拉机组在播种工况下的滑移率符合要求,且经1530s作业后耗电量为0.29kW·h,减少为优化前的85.3%,优化效果良好。

燃料电池电动拖拉机能量管理的研究

为了解决传统柴油拖拉机污染物排放高以及纯电动拖拉机持续作业时间短的问题,设计了以燃料电池作为主要能源、电池作为辅助能源、电机作为动力源的新型拖拉机动力总成系统,搭建了拖拉机犁耕整车模型、燃料电池模型、电池模型以及燃料电池耐久模型。为了合理分配燃料电池和电池电流,设计了一种基于规则的控制策略,通过对二次型效用函数的微分并结合KKT(Karush-Kuhn-Tucker Conditions)条件实现了燃料电池及电池在能量管理过程中的收益的最大化。仿真结果表明:所设计的能量管理策略可以很好地维持电池SOC、降低燃料电池性能衰退、提升拖拉机犁耕作业里程,拖拉机搭载960g氢气,初始SOC=90%时,可持续犁耕作业2.8 h。

电动拖拉机电池数据监测系统的设计

动力电池作为电动拖拉机的核心部件,其工作性能直接影响电动拖拉机田间续航里程及安全工作状态。为此,基于电动拖拉机电池数据监测功能及要求,对硬件系统及软件系统进行设计,并基于CAN总线通信及4G模块进行数据传输,在虚拟机VMware上安装Linux操作系统搭建嵌入式开发平台,完成通信链路的设计。通过田间试验对电池检测系统功能进行测试,结果表明:系统能够准确地监测电池容量、电压、电流等参数,并能够及时报警和采取相应的措施,保证了电动拖拉机的安全工作状态。同时,系统还可以实时传输数据到远程服务器,实现对电池状态的实时监控和分析,为后续的维护和优化提供了依据。

基于需求功率预测的电动拖拉机能量管理策略

针对电动拖拉机在犁耕工况下电机需求电流波动比较大的特点,为了改善动力电池的输出电流过高或过低及电动拖拉机犁耕持续作业时间短的现象,利用超级电容高功率密度的特点,设计了一种锂电池+超级电容结构的双电源电动拖拉机,并建立了Amesim/Simulink联合仿真模型。以模型预测控制作为双电源系统的能量管理方法,基于长短期记忆神经网络建立电动拖拉机犁耕工况下的需求功率预测模型,使用动态规划算法求解最佳的锂电池输出电流。仿真结果表明:相比于模糊控制策略,基于模型预测控制策略有效降低了锂电池大电流放电的频率且峰值电流降低了40%,有效提高了锂电池的使用寿命;超级电容的SOC保持在比较高的范围内,且电动拖拉机在犁耕工况下的单位里程能量消耗降低了2.17%,实现了双电源电流分配最优,提高了电动拖拉机的动力性和经济性。

电动拖拉机混合电源负载自适应能量管理策略研究

针对纯电动拖拉机工况随机性大、动态负荷变化频繁导致能量利用率低等问题,提出了基于负载自适应的蓄电池/超级电容混合电源的纯电动拖拉机动力电源供能系统。通过分析纯电动拖拉机的作业工况特点以及功率需求,采用动态规划分析方法找出动力系统最优控制模式,并且从动态规划分析结果中提出分段式控制规则,建立了功率划分参数模型与负载统计量之间的函数关系。在此基础上提出了一种基于负载自适应规则的电动拖拉机能量管理策略,并对平稳路况组合负载周期和非平稳路况随机负载周期模式进行了验证实验。实验结果表明,与普通控制规则的能量管理策略相比,本文所提出的电动拖拉机负载自适应能量管理策略具有更强的电池保护和节能能力,能实现负载自适应模式下的最优能量管理,其中在不同工况下电池安培小时吞吐量及电源系统总能量损失分别降低10.5%~15.7%和8.7%~15.1%,表明所提出的电动拖拉机负载自适应能量管理策略能够以较低的计算成本实时在线实现最优的能量管理。

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。

电动拖拉机电驱系统故障预测模型——基于深度学习

电动拖拉机作为一种新型农业机械之一,具有环保、节能、高效和控制灵活等应用优势,适用于温室大棚和生态农业环境,且其机电驱动系统是保证拖拉机运行可靠性和田间工作质量的重要条件。探究一种高效且精确的电驱动系统故障预测模型与识别方法,对于保证电动拖拉机运行稳定性具有重要意义。针对以上问题,建立了电动拖拉机振动信号采集装置,基于经验模态分解出各个关键部件振动信号潜在故障分量,并将其作为神经网络输入变量进行模型训练,从而建立基于人工神经网络模型的电动拖拉机电驱系统故障故障预测模型。研究结果表明:预测精准度较高,可以满足实际生产需求。

基于人机工程学下电动拖拉机驾驶室设计分析

拖拉机作为一种重要的农业机械,可与相关农机具配合完成各项田间作业,但其田间工作环境较为复杂,故保持良好的拖拉机驾驶环境对于提高驾驶员工作效率具有重要意义。为此,基于人机工程学,以电动拖拉机为研究对象,运用产品设计与人机工程学完成对拖拉机造型设计并对驾驶室进行建模与设计,最后应用RAMSIS对驾驶员在驾驶过程中的操作舒适性进行仿真设计。研究结果表明:设计的拖拉机驾驶舒适性与操纵便捷性符合人机工程学的要求,可为今后各种拖拉机的研发与设计提供参考。

电动拖拉机在农业领域的应用研究现状

低碳时代的到来,意味着对传统农业生产模式进行变革,对现代化新型农业生产产业及新型生产模式的追求,在保护环境、绿色低碳等方面提出更高需求。在农业生产中,拖拉机是绝大多数农机具的动力来源,而传统的拖拉机的发动机为柴油机,环境污染程度较高,尤其在类似温室大棚等空气不流通的作业场景,传统拖拉机产生的尾气对驾驶员和农作物造成不良的影响。随着国家越来越重视新能源领域的发展,绿色农场、生态园区等概念的提出,对新能源拖拉机迫切需求越来越明显,加速推动了电动拖拉机发展。

电动拖拉机研究现状及发展建议

电能替代传统石油能源,是未来的发展趋势。农机电动化,特别是拖拉机电动化必然有很好的发展前景。本文重点分析了电动拖拉机的国内外研究现状,指出了当前存在的问题,对电动拖拉机未来的发展提出了建议。

纯电动拖拉机标准体系构建研究

文章阐述了国内外纯电动拖拉机行业发展及标准化现状,初步构建了纯电动拖拉机标准体系框架及标准体系说明,提出了纯电动拖拉机标准化工作的建议,为纯电动拖拉机行业标准制修订提供参考借鉴。

双轮驱动电动拖拉机传动性能研究

提出了双轮驱动电动拖拉机的总体结构方案,从作业受力和牵引效率2个方面分析了电动拖拉机的牵引性能,并进行了传动部件的匹配分析。在此基础上搭建了电动拖拉机传动试验平台,分别进行了牵引性能、带载启动及运输工况等试验。试验结果表明,所设计的电动拖拉机牵引转矩达到1 800 N·m,可满足更大耕深作业。带载启动时,驱动转矩从700 N·m增至1 600 N·m,车速由0增至7 km/h,所用时间约为1.1 s。运输试验运输货物为1 710 kg时,速度达到6.5 km/h。

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%。

电动拖拉机传动系设计理论与方法研究

基于电驱动的特点,提出了一种电动机和变速箱协同调速的电动拖拉机传动系统结构方案。在对电动拖拉机牵引特性进行理论分析的基础上,提出了电动拖拉机动力性评价指标及其计算公式;并对电动拖拉机动力传动系统各部件主要参数的设计理论和计算方法进行了探讨,提出了一套电动拖拉机驱动系统设计理论和计算方法。以某电动拖拉机为研究对象,通过计算分析了不同工况、不同档位下的驱动力和爬坡度与速度的关系以及不同工况下一次充电连续作业时间与速度的关系。分析表明,不同档位下驱动力随速度增加而下降,其变化趋势与电动机输出特性一致;不同档位下爬坡度随速度增加而迅速减小,例如在第Ⅴ档作业时,当速度达到15 km.h-1时,爬坡度不足1%;一次充电连续作业时间随速度增加而下降,而且作业工况对它具有较大影响。

电动拖拉机双电机驱动单元控制系统设计与实验

针对电动拖拉机双电机驱动系统的模式管理需求,设计了一种双电机驱动单元的控制系统及其控制器DMU(Drive Manage Unit).基于ISO 11783协议制定了整车控制网路结构,并以此确定了DMU子CAN总线各节点,设计各节点传输报文ID和PGN.在驱动单元中,通过控制驱动箱齿轮啮合状态和电磁离合器通断电来实现双电机动力分离和耦合,完成工作模式配置. DMU采用MC9S12XEP100为核心,完成硬件电路设计和软件编程.搭建双电机驱动系统实验平台,进行了犁耕作业、旋耕作业和子CAN总线数据分析实验.实验结果表明,驱动管理单元可以实现控制电机1和电机2的转速转矩模式,电机1在46.5 N·m恒转矩模式下,随转速变化的最大偏差为0.7 N·m,符合犁耕作业要求;电机2收到540 r/min指令后,随负载变化输出转速范围在540±62 r/min,满足PTO在恒转速下工作;总线上传输信息正确.