基于sigmoid滤波器的永磁轮毂电机自抗扰控制

相比燃油拖拉机,电动拖拉机具有节能高效、绿色清洁的优点。分布式驱动电动拖拉机结构简单、控制维度多,能进一步提高电动拖拉机的工作效率和作业精度。但是电机检测转速噪声导致轮毂电机速度波动严重,复杂路面及多种作业工况下进一步加剧了上述问题,严重降低了拖拉机的作业质量。针对上述问题,该研究提出一种基于sigmoid滤波器的线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control,LADRC)以提高轮毂电机的转速稳定性和抗扰动能力。该控制策略在传统LADRC的基础上引入sigmoid滤波器至扩张状态观测器(extended state observer,ESO),根据输入噪声信号误差变化改变滤波器带宽,以抑制观测误差中的中高频干扰信号,同时避免滤波器积分环节对轮毂电机速度跟踪快速性的影响,具有较快的收敛性。搭建试验平台对所提出控制策略进行试验验证,结果表明:与传统LADRC策略相比,本文所提控制策略在变速和变载工况下的转速脉动分别减小了32%和41.67%,iq电流脉动分别减小了6.25%和4.17%,可在快速、准确跟踪给定转速的同时,大幅提高轮毂电机驱动系统的噪声抑制性能,为复杂环境下电动拖拉机高精度作业提供技术参考。

无人驾驶拖拉机路径跟踪控制方法综述

为加快农业现代化的发展,农机自动化、智能化是我国农业机械的发展趋势。无人驾驶拖拉机能够提高作业精度与作业效率,减少投入成本,是近年来智能农机装备领域的重要研究对象。为此,介绍了无人驾驶拖拉机的两种主要建模方法以及5种路径跟踪控制方法。同时,对该技术发展提出了建议:应进一步深入研究曲线行驶和转弯控制方法,分析不同路面的影响,综合考虑成本与控制方法鲁棒性、适应性之间的平衡关系。

大功率拖拉机多工况换挡自适应控制策略

拖拉机牵引不同农机具完成不同作业,其作业要求随着牵引机具的不同而变化。针对大功率拖拉机在不同工况下作业要求不同的问题,提出一种多工况换挡自适应控制方法。分析不同工况对拖拉机动力性经济性的要求,以滑转率、油门开度和速度为参数,根据工况要求计算兼顾动力性和经济性的理论换挡规律,采用神经网络离线训练换挡规律实现挡位智能控制;针对重载荷下随机载荷波动导致循环换挡问题,引入加速度和油门开度变化量作为参数,利用模糊逻辑判断拖拉机负载和驾驶员操作意图得到速度修正系数,对换挡速度进行修正,扩大挡位使用范围;通过对拖拉机纵向动力学分析,利用Simulink搭建大功率拖拉机数学仿真模型,并建立变速箱换挡控制系统硬件在环仿真平台验证换挡策略的有效性。仿真结果表明,在燃油经济性方面,道路运输和轻载荷作业工况燃油经济性分别下降5.78%、3.28%。在动力性方面,保证克服牵引阻力的同时,轻载荷和重载荷工况加速时间较快,速度波动减小且有效避免重载荷工况下循环换挡问题。

农用拖拉机动力系统智能化维修平台应用

通过对农用拖拉机动力系统故障识别和检修过程进行描述,基于CAN总线通讯的方式,进行拖拉机动力系统智能维修平台硬件结构搭建,并采用高性能中央处理器,实现智能维修平台的功能原理和硬件结构。应用结果表明:系统运行过程可靠,动力系统故障定位准确,能够有效提升维修人员对动力系统故障的定位和故障维修的能力。

水田动力底盘逆向建模与质心验证——基于Geomagic Design X

针对目前农业机械仿真和优化模型精度不高的问题,提出了一种构建精确模型的逆向建模方法。应用光学扫描仪采集点云数据,基于Geomagic Design X处理点云数据并重构零部件模型,在SolidWorks中完成水田动力底盘的装配。以VP6D-CQ型水田动力底盘为例,将测得的实际质心位置与所建的模型质心位置进行比较,并对提出的逆向建模方法进行了试验验证以及误差分析。结果表明:总质量、x坐标、y坐标、z坐标的误差值分别为4.55%、3.62%、2.23%、4.81%,误差值均在5%内。此方法可构建准确的三维模型,为后续仿真优化数据精确性奠定了基础,与传统的研发相比较,可缩短农业机械研发周期、降低设计成本。

沙漠履带式运输车通过性仿真与试验

为提高沙漠地区车辆运输车能力,通过对沙漠土壤参数和履带车辆在松软地面通过性理论的分析,设计一种配备三角履带板的LY352J型沙漠履带式运输车。该车能够进行人员物资运输、车辆牵引、绞盘牵引作业,主要由三角履带板、绞盘和驾驶室等关键部位组成。通过理论分析和计算,确定各关键部件参数及沙漠履带式运输车在沙漠松软地面下的牵引通过性,应用Creo软件建立该履带车辆的虚拟样机模型,并采用RecurDyn(Recursive Dynamic)动力学仿真软件对车辆履带的最佳张紧力选择、直行、爬坡、转弯进行模拟仿真。结果显示,车重45%的条件下履带最佳张紧力为26.46 kN,能够保证车辆运行平稳且各项性能良好;上坡仿真得到的最大坡度为30°;转向动力学仿真中,车辆在路面上的转向稳定性较优,但在转弯时车辆容易失稳,会出现横向倾斜。最后在试验场地对试验样机进行直行、纵向爬坡和转向试验,验证该车型在沙漠地形实际行走时具有良好通过性能,能够克服轮式运输车在沙地沉陷的弊端,可满足现阶段沙漠地形运输作业的需求。

大功率拖拉机驾驶室振动仿真与试验验证

针对路面不平度引起的拖拉机振动及驾驶员驾驶疲劳等问题,以大功率拖拉机为研究对象,基于车辆动力学理论建立六自由度人-椅-路面拖拉机振动模型,仿真拖拉机动态工况下人椅系统的振动传递过程。为验证模型的准确性,在田间及沥青道路上进行实车试验,测量动态工况下拖拉机座椅及人体头部、腰部、腿部的振动加速度,并与模型仿真结果进行对比;通过加速度响应的时域和频域分析,把加权加速度均方根值作为评价指标,对驾驶员的振动舒适性进行评价分析。结果表明:建立的人椅系统模型与振动试验的结果有很高的一致性,模型具有良好的预测效果,且驾驶员测量部位因振动产生的不舒适感由低到高为头部、腿部、腰部,为拖拉机减振及座椅设计提供了参考。

船式拖拉机直线工作参数优选研究

为提高船式拖拉机驱动性能,以单轮叶为研究对象,结合离散元法搭建了仿真模型与土槽试验平台,分析单轮叶与土壤的直线作业机理。验证仿真模型的有效性后,从单轮叶与土壤作业过程出发,对单轮叶直线作业过程受力进行了分析,发现单轮叶推进力和支撑力均随着转过角度的增加呈现先增加后降低的趋势变化。以单轮叶推进力和扭矩作为评价指标,探究单轮叶工作参数对驱动性能的影响规律,通过多因素法得到最佳的工作参数组合。研究结果表明:最优工作参数组合为入土角度11°、入土深度147mm、前进速度1.6m/s,此时轮叶推进力为172.51N、扭矩为69.82N·m,优化后的单轮叶推进力提高了40.82N,扭矩下降了34.77N·m。土槽试验表明:优化后的单轮叶损耗功率降低明显,驱动性能得到了有效提高,结果为船式拖拉机工作参数选择提供了理论依据。

玉米收获机HMT液压驱动系统的设计与试验研究

玉米是我国重要的粮食作物之一,在我国各个地区都有种植,种植面积相对较大。农业机械化属于极为重要的基础条件,可为保障国内粮食的高产、稳定与安全发挥重要作用,在推进农业可持续发展方面具备显著的现实意义。目前,玉米收获机传动机构多为机械传动,在进行玉米收获时不能进行实时监测与在线控制,自动化及智能化程度较低,影响玉米收获质量与农业生产效率。为此,针对玉米收获机的机械传动系统进行优化,采用HMT液压驱动系统替代传统的机械传动系统,并通过AMESim进行玉米收获机传动系统的仿真分析,验证设计的适用性与合理性。

大功率拖拉机HMCVT的参数优化设计

基于大功率拖拉机设计了一种新型的高传动效率和大变速范围的液压机械无级变速器(HMCVT),采用基于惩罚函数的遗传算法,对变速器的传动系统参数进行优化设计。通过Matlab软件对液压机械无级变速器的无级变速特性、转矩特性、功率分流比特性进行仿真分析,验证所设计的传动参数的合理性。此外,通过啮合功率法对系统总传动效率进行计算,进一步验证所设计的传动参数的合理性。结果表明:该液压机械无级变速器方案能够满足大功率拖拉机无级变速调速特性,且各区段有较大范围的速度区间和较高的传动效率,变速器各工作段的传动效率都能达到80%以上。

农用拖拉机发动机负荷和燃料消耗特性研究

农用拖拉机负荷是影响其发动机工作性能的主要参数指标,直接影响拖拉机的田间工作效率及性能。相关研究表明:拖拉机发动机功率至少使用80%,且发动机转速较低时可以实现拖拉机高效运行。为此,对麦赛福格森-MF 8480的发动机在田间作物收获时的发动机负载参数进行了控制测试,构建相关数学模型反映发动机功率、发动机转速和燃料消耗特性之间的关系,并给出拖拉机运行期间不同发动机转速下的工作时间和油耗分布图,揭示了拖拉机田间运行效率及发动机各个参数运行关系。研究结果可为研究农用拖拉机发动机运行参数关系及提高田间运行效率提供理论依据及参考。

基于UG的拖拉机大灯注塑模具设计

以拖拉机大灯为例,分析了UG注塑模具建模的设计方法和工艺方案,建立了拖拉机大灯模型,并完成了拖拉机大灯注塑模具的设计。研究结果表明:经过UG模拟开模出来的塑料件没有出现气泡、变形、缺料和银线等缺陷,整体也没有发现熔合条纹,设计的拖拉机大灯注塑模具满足设计需求。

基于折叠技术的拖拉机底盘优化设计

基于折叠技术的应用现状,系统分析了折叠技术的建模与分析方法。以拖拉机底盘为例,以提高自走式拖拉机底盘灵活性和可操作性为研究目标,使用折叠式框架和前平衡旋转轴,改进机械和工具在自行式底盘中心区的机械化挂接方式,构建一种当前轴以接近90°的角度转动时拖拉机围绕其中一个后轮原地转动的动态模型,以减少拖拉机悬挂农业机具转弯的阻力矩。研究结果表明:使用前旋转轴可以解决机具和工具在中心区的自动挂接问题,提高机动性,简化自走式拖拉机底盘的转向驱动,且在拖拉机田间运行过程中可以任意改变前轮轨道的理想转弯。田间运行颤振结果表明:使用旋转桥可以解决自动连接机具的问题,并确保桥的摆动,保持田间作业稳定性与可靠性。研究结果可为提升折叠技术在农业机械装备中的进一步应用提供技术参考与方案优化。

一种拖拉机核心执行机构的可靠性分析

以拖拉机转向机构为研究对象,对不确定因素下转向机构的运动精度进行分析,并利用概率学相关理论对转向机构运动误差和可靠性进行建模,同时采用一次二阶矩阵进行可靠性模型求解。结果表明:受转向机构工作过程可靠性不确定因素影响,拖拉机转向机构结构件误差最大时,其失效概率并未达到最大值。

拖拉机发动机耕作过程扭矩的预测模型研究

拖拉机轮轴扭矩通常作为进行拖拉机变速器疲劳寿命分析、优化设计和加速寿命测试时做出各项决策的评价指标之一,而由于现有拖拉机轮轴扭矩测量方法基于扭矩传感器进行检测,投入成本较高,不适宜进行大面积推广应用。针对以上问题,建立了拖拉机在耕作过程中轮轴扭矩的预测模型,选取发动机扭矩、发动机转速、耕作深度、滑移率和行驶速度作为影响因素,对拖拉机耕地作业进行田间试验,并使用测量的校准数据集提出了8个轴扭矩预测回归模型,回归模型的调整决定系数R2为0.259~0.925。其中,预测模型E显示调整后的R2为0.925,不同模型下拖拉机轮轴扭矩预测模型MAPE均小于2.1%。研究结果表明,提出的预测模型均适用于实际的拖拉机作业过程中的轮轴扭矩预测。

拖拉机底盘振动故障诊断与优化——基于模态识别模型

拖拉机是农业生产中非常重要的工具之一,被广泛用于耕种、播种、收割、运输和其他农业活动中。但是,由于农业生产环境恶劣、工况复杂多变,农业拖拉机底盘结构在运行过程中会发生各类故障,进而影响拖拉机工作可靠性,降低农业生产效率。为了精确地识别拖拉机底盘系统早期故障,融合了改进后的平均相关子空间方法,提出了一种以系统响应信号为特征输入的模态识别算法,并采用多次平均后的相关函数信号作为模型输入,通过测定拖拉机底盘不同位置振动信号验证算法的可行性。

ESG表现对企业绿色技术创新的影响研究——以山东太阳纸业为例

在全球化背景下,我国实施ESG发展战略不仅可以提升国家的国际竞争力,还能推动经济、社会和环境的可持续发展。传统制造行业例如造纸企业加强环境保护、社会责任和公司治理,可以加大企业在绿色技术创新方面的投入力度,令企业不断探索新的技术和工艺从而加快绿色技术创新效率。本文选取上市公司太阳纸业进行研究,发现环境、社会和公司治理的优秀表现不仅能够促进企业的绿色技术创新和竞争力提高,还能有助于企业的长期可持续发展。

新能源驱动技术在农业机械中的应用与展望

近年来,能源紧缺和环境污染问题促进了新能源技术的发展,新能源驱动技术应用于农业机械产业,能够实现利用可再生能源驱动,逐渐实现农机运转过程零排放或低排放,创新研发节能、减排、高效农机产业体系。结合新能源驱动技术内涵与特征,分析了新能源驱动的农机产品应用现状、应用方向及主要类别,对新能源驱动技术在农业机械中发展前进进行展望,强调了发展农机新能源驱动技术关键性与必要性。

基于主动气囊的高地隙底盘调平系统设计与试验

针对高地隙底盘在不平整地作业时,因车身随地形起伏而倾斜,导致车身稳定性变差、驾驶安全性差等问题,设计开发了基于四支腿主动气囊调节的离地间隙调整机构,实现了底盘稳定性调节,底盘俯仰调节-8.5°~8.5°,横滚调节-10°~10°,底盘最大离地间隙可调节为280mm。在此基础上,设计了一套底盘调平控制系统,并从调平系统的工作原理、硬软件设计与调平控制策略等方面展开了研究。最后,针对高地隙植保机样机加装调平系统后进行控制响应测试和田间试验。控制响应测试表明:主动气囊的自身平均超调量为3.36%,可保证其控制性能。田间试验表明:加装自动调平系统的高地隙底盘在田间不仅有效降低了底盘倾斜度,改善了底盘运动稳定性,且大大提升了高地隙底盘对不平坦地面的适应性。

基于ASTUKF的分布式农业车辆路面参数辨识方法

针对分布式驱动农业车辆在路面参数辨识过程中,因路面环境变化出现的状态模型误差和时变噪声,导致辨识结果发散的问题,提出了基于自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波(Adaptive strong tracking unscented Kalman filter,ASTUKF)的辨识方法。与传统内燃机农业车辆相比,分布式驱动可以直接获取驱动轮的状态信息,结合含有峰值附着系数和极限滑转率的μ-s曲线模型,建立了无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)辨识算法的状态方程和量测方程。同时,将强跟踪滤波(Strong tracking filter,STF)和自适应滤波(Adaptive filter,AF)引入辨识算法,用以提高对多变环境的识别精度和鲁棒性,并采用奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)解决了迭代过程中出现的非正定矩阵的问题。仿真试验结果表明,在突变噪声环境工况下,ASTUKF辨识结果可以快速收敛至目标值附近,且不受突变噪声的影响,各驱动轮峰值附着系数估计结果的平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)分别为0.0144、0.0267、0.0144、0.0267,极限滑转率估计结果的MAE分别为0.0025、0.0028、0.0025、0.0028。实车试验表明,在已耕地和未耕地的试验路面上,ASTUKF辨识结果的均值95%置信区间能够匹配测量值,整车的附着系数辨识结果为0.4061(未耕地)、0.3991(已耕地),极限滑转率辨识结果为0.1484(未耕地)、0.3600(已耕地),可为分布式电动农业车辆作业参数感知提供理论参考。