基于玉米播种的无人驾驶电动拖拉机设计试验

针对传统拖拉机进行玉米播种时作业直线度差、播种过程中动力传递不平稳的问题,设计了一台特征滑移率下牵引力超过10 kN的无人驾驶电动拖拉机。首先,根据玉米播种农艺和播种作业要求,设计无人驾驶电动拖拉机播种机组整机架构、拖拉机的软件和能量传递架构;然后,分析无人驾驶电动拖拉机常见作业工况下的动力需求,根据开沟阻力计算关键部件功率需求,得到整机参数;最后,进行行走、播种工况试验测试,验证车辆性能。试验结果表明:在行走工况中,特征滑移率下的牵引动力为10 417 N,满足设计要求;电压、电流稳定输出,横向偏差在5 cm之内,满足作业要求。在播种工况下,特征滑移率下牵引动力为11 491 N,播种出苗后,苗直线度偏差在5 cm之内,满足农艺要求。标准工况下,动力电池单体在不同温度下稳定放电,电池以1 C放电时,容量在5~100 A·h之间能稳定运行,符合农业作业标准。

农业拖拉机尾灯多色注塑模具设计

以农业拖拉机尾灯为研究对象,分析了尾灯的内部结构和工艺性,并针对双色模具的特殊性,分析了模具成型方案和设计流程,基于AutoCAD和CAE软件完成了尾灯双色塑件模具的设计。开模试验表明:该产品符合设计需求,整个产品结构稳定,透明度好,设计的模具结构合理、工艺流程可靠,能够满足实际的生产应用,工程应用价值较高。

基于CAE技术的拖拉机进气管注塑模具设计

以拖拉机进气管注塑模具为研究对象,探讨了基于CAE技术的拖拉机进气管注塑模具设计方法。首先,对拖拉机进气管塑件结构和工艺性进行了深入分析;然后,详细介绍了CAE技术在拖拉机进气管塑件中的辅助设计功能;最后,针对模具浇注系统、推出机构、冷却系统、模架结构和模具结构等方面,进行了拖拉机进气管注塑模具的设计,大大提高了模具的成型效果和生产效率,避免设计过程中的试错和重复设计,节省了时间和成本。

基于热处理工艺的拖拉机发动机铝合金组织性能研究

采用不同时长的热处理工艺,对拖拉机发动机铝合金组织性能进行了对比分析。结果表明:热处理后,铝合金性能得到了较大程度的提高,若优先考虑材料性能,则应该采用180℃×4 h的单级热处理时效;若优先考虑工艺效率和成本,则可以采用150℃×1 h+170℃×1 h的双级热处理时效。

双回路控制下拖拉机发动机管理系统的设计

随着拖拉机发动机控制系统的复杂性在不断增加,拖拉机发动机扭矩管理系统需要满足多种工况需求,配备多种传感器和执行器,同时具备高效能和燃油经济性。为此,设计了基于双回路速度跟踪控制的拖拉机发动机扭矩管理系统,通过两个回路实现对发动机扭矩的精确控制,其中一个回路用于速度跟踪,另一个回路用于调节发动机扭矩。通过精确的速度控制和扭矩管理,系统可以在不同工况下实现高效的能量利用和优化的运行性能。试验结果表明:系统能够有效地实现发动机扭矩的准确控制,提高了拖拉机的整体性能和燃油经济性。研究结果旨在改进拖拉机发动机控制系统的性能,提高其适应多种工况的能力,并实现更高的燃油经济性。

基于动力性模糊控制拖拉机遥控换挡设计研究

为实现拖拉机遥控换挡,基于动力性模糊控制换挡设计了电控液压换挡系统,并在AMEsim中搭建仿真模型。根据发动机的调速特性,以油门开度、当前的车速和挡位为输入参数建立动力性换挡模型,并根据驾驶员意图和拖拉机状态建立二级模糊控制器对动力性换挡策略进行修正。同时,设置工况,在MatLab/Simulink中建立拖拉机传动系统模型,利用AMEsim-Simulink进行联合仿真,得到液压缸活塞杆位移曲线,对可行性进行了验证。对比传统换挡与动力性模糊控制换挡,以离合器冲击度、滑摩功等为控制目标进行仿真分析。结果表明:与传统换挡系统相比所设计的系统控制效果较优,满足拖拉机动力性适应性要求。

基于模糊PID控制的拖拉机遥控转向系统研究

由于拖拉机实际作业环境较为恶劣,为保证驾驶员的安全,提出了一种拖拉机遥控转向系统的设计方案。首先,对拖拉机现有的液压转向系统进行了分析,并提出了遥控转向系统的结构设计和控制策略设计;然后,通过AMEsim和Simulink分别搭建了遥控转向系统的液压部分模型和模糊PID控制器并进行了联合仿真实验。实验结果表明:设计的遥控转向系统能够实现拖拉机的转向,模糊PID控制器相对于常规PID控制器的控制效果更好,阶跃响应时间由1.49 s缩短到1.07 s,正弦跟踪响应最大误差由0.028 m缩短到0.015 m,抗干扰性也更强。

基于LabVIEW的拖拉机电气故障诊断系统设计

设计了一种基于LabVIEW的拖拉机电气故障诊断系统,其采用模块化设计,可以自动检测和诊断拖拉机的电气故障,并提供可视化的诊断结果。系统由数据采集模块、信号处理模块、故障诊断模块和用户界面模块组成。数据采集模块负责采集拖拉机各个部件的电气参数数据,信号处理模块对采集到的数据进行处理和分析,故障诊断模块通过分析处理后的数据来判断拖拉机是否存在故障,并给出相应的诊断结果,用户界面模块提供友好的交互界面。试验结果表明:系统可以准确地诊断拖拉机的电气故障,具有良好的应用前景和推广价值。

基于UG的拖拉机齿轮传动系统仿真研究

设计了一款拖拉机复合行星齿轮的动力系统,并基于UG仿真软件,建立了齿轮参数化模型,得到了齿轮的渐开线和齿廓线,最后建立了齿轮传动系统仿真模型。齿轮传动系统可靠性实验表明:系统齿轮运动符合预期,满足设计要求,证实了系统的可靠性。

基于音频特征的拖拉机发动机状况识别系统设计

拖拉机发动机是保证拖拉机正常运行的关键部件,目前主要采用振动信号开展发动机故障预测与状况识别。为此,提出了一种基于GRU的循环神经网络模型,通过对拖拉机发动机在不同作业条件下产生的音频信号进行分析,提取Mel作为主要特征,构建基于音频特征的拖拉机发动机状况识别系统。预测结果表明:系统能够准确地识别发动机的正常运行状态和不同类型的故障状况,对拖拉机发动机异常的识别率可以达到97.15%。研究结果可以提高拖拉机的运行安全性和可靠性,减少故障停机时间,提高农业生产效率。

基于数据挖掘技术的拖拉机发动机故障诊断

拖拉机是农业生产的重要工具,发动机是其核心部件,如发动机出现故障,将会直接影响农业生产效率和产量。为此,提出了一种使用数据挖掘技术进行拖拉机发动机故障诊断的方法。利用了机器学习技术和统计学,首先针对拖拉机田间运行信号噪音较大的问题,引入小波阈值去噪的方法;其次,基于卷积神经网络模型,引入一种注意力机制,提高故障诊断准确率,并通过对拖拉机传感器数据进行分析,可以帮助诊断和预测发动机故障;最后,通过实验结果验证了算法的有效性。研究结果不仅可以提高故障的准确性和效率,还能够节约维修成本和提高机器的利用率,具有较高的应用价值。

PCA-BP神经网络模型在拖拉机发动机故障诊断中的应用

拖拉机发动机故障诊断是指通过对拖拉机发动机的运行状态、传感器数据等信息进行分析和处理,识别出发动机故障的类型和位置,及时准确地诊断拖拉机发动机故障,对于提高农机装备的使用效率和经济效益具有重要的意义。为此,基于主成分分析(PCA)算法对拖拉机发动机的传感器数据进行降维处理,并使用BP神经网络对降维后的数据进行分类识别,以实现拖拉机发动机故障的诊断。试验结果表明:PCA-BP神经网络模型可以准确地诊断拖拉机发动机的多种故障,相比于传统的BP神经网络模型,具有更高的准确率和更好的泛化能力,表明PCA-BP神经网络模型在拖拉机发动机故障诊断中具有较大的应用前景。

自走式大豆表型采集平台底盘设计及试验

针对现有作物表型采集平台通用性差,无法应用于北方寒地垄作密植大豆,为提高采集大豆表型效率,设计一种可实现垄间稳定行走、精准定位的自走式大豆表型信息采集平台底盘。根据垄作大豆种植模式与其形态特征进行结构设计,采用西门子SMART 200PLC控制行走系统与表型信息采集系统。试制样机测试采集平台作业性能,结果表明:设置平台在运输路面和垄间行驶速度为0.5 m/s时,运输路面上平均偏移率是0.047%,垄间平均偏移率是0.072%;在运输路面和垄间的定位平均标准偏差分别为12.7和3.05,平均相对标准偏差分别为10.7%和7.2%,研究可实现垄间稳定行走与精准定位作业,为垄作大豆表型信息检测提供了技术支持。

聚脲涂层材料对农用拖拉机力学性能的影响规律

农用拖拉机在田间作业中经常受到严重的腐蚀影响,而聚脲涂层被广泛应用于农业机械的防腐保护中。为此,以农用拖拉机为研究对象,选取聚脲涂层厚度、纳米增强剂含量和抗腐蚀剂含量为影响因素,以抗拉强度和断面收缩率为评价指标开展三因素五水平正交试验,运用Design-Expert对数据完成方差分析和显著性检验,得到回归方程和响应曲面图,并通过分析各因素之间的交互作用及变化规律,明确聚脲涂层对农用拖拉机力学性能的影响机理,进一步探明最佳聚脲涂层参数组合。研究结果表明:当聚脲涂层厚度为0.4 mm、纳米增强剂含量为1.5%、抗腐蚀剂含量为15%时,聚脲涂层对农用拖拉机力学性能最好,满足生产要求。

电动拖拉机复合式振动馈能系统设计及试验

为了回收和利用电动拖拉机行驶过程中产生的振动能量,基于浮动电池组提出了一种压电-机械电磁复合式振动馈能装置;然后,根据装置的电压输出特性构建了包含整流滤波、LM317稳压、超级电容储能和Boost升压模块的电能提取电路,以满足蓄电池充电需求;最后,进行了复合式振动馈能系统的实车试验。结果表明:电动拖拉机车速为4 km/h时,馈能装置的最大输出电压为34.80 V,平均输出功率为0.57 W;经过等效计算,由复合式馈能系统回收的电能可使电动拖拉机的续航时间延长0.784 7 h。研究结果可为我国电动拖拉机的电能补给和工作时间延长提供理论与技术支撑。

电动拖拉机犁耕机组阻力自适应作业控制研究

犁耕质量和效率对粮食高产至关重要,而以往基于悬挂高度调整以适应阻力变化来控制犁耕机组耕作效率存在耕深不均匀的问题。为此,以重心可调电动拖拉机犁耕机组为对象,提出了调定耕深下考虑速度和滑转率的阻力自适应作业控制方法。首先,建立了机组动力学模型并分析了阻力变化下机组的动态特性;然后,采用模糊神经网络控制算法调节驱动电机转矩和电池组位移,使牵引附着性能自动适应阻力变化,以实现速度和滑转率的联合控制;最后,进行了实车测试平台搭建和犁耕试验。结果表明:耕速最大偏差仅为0.48 km/h,相比于控制前滑转率降低了21.42%,牵引效率提高了7.76%。在恒定耕深下机组作业稳定性和效率得以提高,为电动拖拉机的自动化和智能化精准作业提供了技术支持。

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。

农田作业车的RBF-PID横向路径跟踪控制研究

针对农业现代化背景下大块农田环境的农用车辆路径跟踪作业的需求,采用RBF神经网络自整定PID控制参数的方法优化传统的基于增量式PID的车辆横向路径跟踪算法,建立3-6-1结构的RBF神经网络,以目标路径位置、实际行驶位置和上一周期方向盘转角为输入量,隐藏层设置6个神经元,输出量为方向盘转角,通过梯度下降法对PID的参数实时调整。最后,利用CarSim/Simulink对基于约翰迪尔825i Gator车型改造的农田取土采样车进行建模和仿真,结果表明:在低速(10 km/h)的U形(蛇形)路径下,平均误差为3.89 cm,最大误差为16.61 cm,标准差为5.99 cm,跟踪效果优于传统增量式PID控制,鲁棒性良好,能满足常见的农田作业车辆路径跟踪工况的作业需求。

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。