基于MFAPC的动力换挡变速箱湿式离合器压力控制方法

针对大功率拖拉机动力换挡过程中湿式离合器充油压力实际值与理想值之间存在偏差的问题,提出了基于紧格式动态线性化的离合器压力无模型自适应预测控制（Model free adaptive predictive control,MFAPC）算法,以实现离合器油缸压力的跟随控制。考虑到外界干扰和离合器液压控制系统参数的不确定性,构建湿式离合器驱动执行机构的完整非线性动力学模型和AMESim仿真模型,以离合器油缸压力为控制目标,采用紧格式动态线性化方法将非线性离合器液压执行机构数学模型等价转换为动态线性化数据模型,并设计了基于MFAPC的湿式离合器压力控制器,经Matlab/Simulink仿真试验验证了动态线性化模型的正确性及控制算法的可靠性。结果表明,与PID、MFAC等算法相比,本文算法控制跟踪效果更优,且具有较好的鲁棒性;MFAPC能够快速调整控制参数,响应期望压力变化;在方波信号激励下的响应时间仅为0.119s,在正弦信号激励下的稳态误差仅为±0.0281MPa,比传统PID算法降低了48.91%。此外,MFAPC的抗干扰能力优于其他算法,在接合过程中,湿式离合器最大冲击度仅为16.57m/s3,证明该算法具有较好的动态性能,有利于提高动力换挡的换挡品质,保证大功率拖拉机工作过程中的动力性。     

基于发动机反馈协调控制的拖拉机动力换挡品质分析

拖拉机动力换挡变速箱通过控制多组离合器之间的转矩以实现换挡动力不中断。基于拖拉机整个动力流传递方向,对其中的动力换挡模块进行建模。对参与换挡的两对离合器分为3种状态,建立动力学方程,分阶段求出车辆加速度。基于MATLAB/Simulink平台建立仿真模型,提出基于发动机反馈协调控制的动力换挡策略,仿真结果显示,该策略能够有效减小速度的损失和减小车辆冲击度。     

重型拖拉机动力换挡变速器电液换挡品质研究

为避免动力换挡拖拉机换挡时的动力中断,减少换挡冲击,以某款自主研发的拖拉机全动力换挡变速器为对象,对重型拖拉机动力换挡变速器（Power shift transmission, PST）换挡品质进行研究。换挡重叠时间和最佳接合压力对于提高换挡品质和实现自动换挡有重要意义。以换挡重叠时间和接合压力为切入点,研究不同的压力控制策略对换挡品质的影响。结果表明,换挡重叠时间为0.3s时,换挡液压冲击最小、滑摩功最少且扭矩损失最少,具有最佳的换挡品质;接合压力在0.40~0.63MPa（滑差455.2~560.0r/min）范围内的输出扭矩相同,滑摩功和换挡液压冲击在换挡接合压力为0.40MPa时有最小值。本研究为进一步实现换挡离合器压力跟踪和精确控制奠定了基础。     

履带车辆换挡离合器作为车辆起步离合器的技术

分析了装有行星变速箱的履带车辆的主离合器起步和换挡离合器起步过程,提出了利用换挡离合器作为起步离合器的无主离合器起步方法,并且制定了换挡离合器起步的控制策略。实车试验表明,利用换挡离合器起步的方案可行,基本满足起步过程的平顺性要求。     

基于数字孪生的动力换挡拖拉机换挡策略研究

发动机性能变化和牵引阻力波动等时变因素对大功率动力换挡拖拉机（PST）换挡策略的适应性具有巨大威胁。为了构建动态精准模型和应对负载波动,以提高PST换挡策略的适应性,提出了一种基于数字孪生的自适应换挡策略。一方面,将发动机状态变化视作内部干扰,基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法对虚拟PST发动机进行实时校准,结合PST机理模型,实现对PST的实时动态精准建模。另一方面,将牵引阻力波动视作外部干扰,提出基于深度Q网络（DQN）的换挡策略生成方法。在实时动态精准建模和换挡策略自动生成两个机制的协同作用下,实现换挡策略的自适应调整。最后,开展了犁耕工况下的虚拟PST训练仿真及本文方法与模糊自适应方法的车速跟踪对比试验。结果表明,发动机转矩和燃油消耗率跟踪误差均值不超过7.28N·m和1.55g/(kW·h),实现了对物理PST的动态精准建模。在长时间使用之后,发动机和牵引阻力的变化导致模糊自适应方法的换挡点和模糊规则不再完全适用,换挡表现逐渐变差,而本文方法的换挡表现和车速跟踪效果全程良好,其车速跟踪误差均值、燃油消耗率均值和总换挡次数分别为0.0125m/s、229.76g/(kW·h)和42,比模糊自适应方法分别减小0.91%、11.14%、34.38%,验证了本文方法的适应性和优越性。     

对拖拉机采用带负载换挡技术的思考

近年来,拖拉机底盘的核心——变速箱的技术飞速发展,国内很多企业都掌握了比较高端的同步器换挡技术,在很多机型上实施,大大提升了换挡技术水平,使驾驶员的操作状况得到改善。在此基础上,业内众多企业以换挡技术为核心,在电控发动机、电液控制提升器及闭式液压回路系统等部件和技术上投入力量,取得了可喜的突破与进展。行业中技术领先的企业已经研制出几十个     

动力换挡盛宴——东方红多款大型拖拉机产品介绍

中国一拖集团有限公司无疑是中国拖拉机行业的龙头企业,在成功收购法国McCormick公司后,公司的技术实力进一步增强,相继推出了多款动力换挡拖拉机产品,带给了用户更为先进舒适的用机体验,以及性价比较高的致富工具。下面,笔者将为读者介绍几中国一拖生产的几款动力换挡拖拉机,以飨读者。     

基于英飞凌TC1766的动力换挡拖拉机控制系统研究

分析了拖拉机实现动力换挡的必要性,介绍了一款动力换挡传动系,并给出了换挡控制方法与控制器软硬件的实现架构。     

基于逆系统方法的直驱式AMT换挡控制方法

为提高直驱式AMT换挡品质的稳定性,针对2自由度电磁执行器的特性引入逆系统控制方法。阐述了执行器的结构及工作原理,通过建模分析了执行器参数耦合现象,执行器静态特性测试表明其输出特性具有非线性的特点。引入逆系统方法并分析系统的可逆性,建立执行器的伪线性系统并根据线性系统理论设计状态反馈控制器。扩张状态观测器的引入提高了系统在摩擦阻力时变条件下的输出特性稳定性。仿真与试验结果表明,基于逆系统方法的换挡控制受参数变化影响小,位移控制精度较高,执行器输出特性较为稳定,基于逆系统方法的直驱式AMT换挡性能较为突出,有利于提升AMT竞争力。     

基于湿式离合器油压分段控制策略的动力换挡品质优化研究

动力换挡技术因具备换挡过程中动力不中断的优点,近年来逐渐被广泛应用于重型拖拉机中。而电液控制系统作为动力换挡变速箱的核心部分之一,其控制过程对车辆性能及换挡品质有直接影响。提出合理的湿式离合器油压控制策略,对改善和优化动力换挡变速箱的换挡品质具有重要意义。选定滑摩功、换挡时间和冲击率作为换挡品质评价指标,通过理论推导建立了三者与动力换挡变速箱电液控制系统之间的联系,根据湿式离合器在换挡过程中输出特性的变化,将动力换挡过程划分为原挡位、扭矩相、惯性相和新挡位4个阶段,结合换挡品质评价指标提出了湿式离合器油压分段控制策略,并以前进1挡换前进2挡为例,在AMESim仿真平台建立相应的Statechart控制模型,针对控制模型中的关键参数运用遗传算法进行优化,将参数优化结果应用于控制系统中并运行仿真。与简单控制策略相比,应用本文所提出的控制策略后,可使换挡过程中产生的最大冲击率由22.14 m/s3降为9.78 m/s3,同时湿式离合器摩擦片单位面积上的滑摩功为0.163 J/mm2,远小于许用值。验证了该控制策略经优化后对改善换挡品质的有效性及合理性。     

拖拉机动力换挡变速箱试验台测控技术研究

采用数字化、智能化和电功率封闭技术模拟拖拉机动力换挡变速箱的全部工作过程。试验台采用搭积木形式,可根据变速箱结构不同任意组合,充分利用共有资源增加试验台的功能。驱动部分和加载部分组成电功率闭环,加载电动机将产生的电能回馈到电网,达到较好的节能效果,实现电能循环。     

小型无人直升机航向线性自抗扰控制

针对小型无人直升机航向系统存在内部不确定性和外部扰动大的问题,提出了一种基于线性自抗扰控制(LADRC)算法来实现航向通道高性能控制方法。首先,分析和推导了Trex-600型无人直升机的航向模型,并引入阵风模型模拟实际飞行环境。然后,根据LADRC的控制原理设计了基于二阶LADRC的航向控制系统,并利用人工蜂群算法对控制器参数进行了整定。最后,对所设计的控制策略进行了仿真分析与实验验证,实现了无人直升机航向通道的轨迹跟踪控制,并与常见的PID控制进行了比较。结果表明:设计的LADRC控制器鲁棒性好、响应时间快、控制精度高,能够使Trex-600型无人直升机的航向角快速、精确地跟踪参考轨迹。     

基于模糊控制的插秧机LQR曲线路径跟踪控制器优化方法

为了提高无人插秧机地头转向时的曲线路径跟踪精度,针对传统的误差权重矩阵固定的线性二次调节器（Linear quadratic regulator,LQR）路径跟踪控制器对插秧机的纵向速度、横向偏差以及航向角偏差的变化适应性较差的问题,基于车辆二自由度动力学模型,提出了一种通过模糊控制实时调整LQR控制器误差权重矩阵的路径跟踪控制器优化方法。该方法以纵向速度、横向偏差、航向角偏差为输入,以横向偏差和航向角偏差对应的误差权重为输出,建立模糊控制模型实时调整LQR控制器的误差权重矩阵。为了验证所提出算法的曲线路径跟踪控制精度和可行性,以改装后的洋马VP6E型无人插秧机为对象,进行Carsim和Simulink联合仿真试验以及实车试验。仿真试验结果表明,控制插秧机跟踪半径为2m的1/4圆弧路径时,所提出算法控制下的横向偏差绝对值均值为0.014m,最大值为0.032m,小于0.04m的占100%,航向角偏差绝对值均值为1.67°,最大值为4.94°,相较于传统引入前馈控制的LQR控制器,横向偏差绝对值均值降低50%,航向角偏差绝对值均值降低23%。实车试验结果表明,在插秧机跟踪半径为2m的1/4圆弧路径时,所提出算法控制下横向偏差绝对值均值为0.027m,最大值为0.048m,小于0.04m的占62%,航向角偏差绝对值均值为1.86°,最大值为4.94°,相较于传统引入前馈控制的LQR控制器,横向偏差绝对值均值降低40%,航向角偏差绝对值均值降低4.1%。该方法提升了无人插秧机曲线路径跟踪控制精度,为无人插秧机曲线路径跟踪控制提供了参考。