基于路面激励自适应的液电馈能悬架动力学性能协调控制

针对液电式馈能悬架在被动模式下无法实现车辆全局工况最优,该文以路面激励频率作为切换阈值,设计了一种具有舒适、运动和综合3种模式的液电式馈能悬架,在改善车辆乘坐舒适性及操纵稳定性的同时回馈振动能量。提出了将DC-DC变换器引入悬架馈能电路中,通过实时调节DC-DC变换器中MOS管开关信号占空比以改变液电式馈能减振器阻尼力,并制定了天棚-地棚控制结合模糊PID控制的双环半主动控制方案。仿真结果表明,引入路面频率自适应的液电式馈能悬架相比单一天棚-地棚控制悬架在车身共振区的车身加速度幅值减小22.92%,在车轮共振区的轮胎动载荷幅值减小24.27%,并回收66.70 W振动能量,实现了悬架动力学性能和馈能特性的协调控制。台架试验结果表明,各时段内车身加速度试验与仿真结果峰峰值的相对误差分别为1.36%、15.72%、4.86%和13.6%,轮胎动载荷的相对误差分别为9.34%、13.62%、7.82%和15.47%;各频段内车身加速度试验与仿真结果峰值的相对误差分别为7.55%、10.18%、10.56%、和6.35%,轮胎动载荷的相对误差分别为9.64%、11.72%、10.39%和11.27%。时域和频域的相对误差均在16%之内,验证了仿真结果的正确性和系统的可行性。研究结果可为液电式馈能悬架的产品升级提供参考。     

基于摩擦阻尼的高地隙农机底盘悬架减振特性

根据高地隙自走式农业机械的行驶作业要求,设计了一种包含尼龙摩擦阻尼装置的独立式立轴空气悬架系统。在此基础上,考虑空气弹簧和橡胶轮胎自身阻尼对悬架减振的影响,建立了具有粘性屈服恢复力摩擦阻尼模型的悬架系统垂向动力学模型,并基于该模型进行了仿真分析。最后,将所设计的悬架系统装配到高地隙玉米去雄机上进行实车试验。仿真和试验结果表明,随着摩擦阻尼力的增大,簧载质量和簧下质量加速度均方根值呈现先减小后增大的趋势,且在1 800 N附近时达到最小;悬架动挠度均方根值在摩擦阻尼力增大的整个过程中都持续减小。在1 800 N的摩擦阻尼力下,对仿真和试验数据进行时域和频域分析可得,簧载和簧下质量共振频率分别为1.2、10.7 Hz和1.1、11.4 Hz;加速度均方根值分别为1.874、8.953 m/s2和1.604、9.653 m/s2。结论表明,试验结果和仿真结果具有很好的一致性,所设计的悬架系统可以较好地衰减振动,具有较高的实用性。     

拖拉机前桥悬架参数匹配及其对振动特性的影响

拖拉机长年行驶在田间和路况较差的农村土路上,且减振装置简陋,其振动尤为剧烈。为降低拖拉机的振动,以江苏常发集团CF700型拖拉机为研究对象,建立了前桥悬架拖拉机三自由度振动模型,以机身垂向振动加速度、机身俯仰振动角加速度、座椅安装处垂向振动加速度、前后轮动载荷以及前桥悬架动挠度作为评价指标,对前桥悬架刚度和阻尼系数进行了优化匹配,得到了前桥悬架刚度和阻尼系数的最佳匹配值(120 000 N/m、8 000 N·s/m)。计算并比较了安装前桥悬架拖拉机和无悬架拖拉机的振动特性。当拖拉机以3~18 km/h行驶速度在国标D级路面上行驶时,安装前桥悬架拖拉机的机身垂向振动加速度均方根值和俯仰振动角加速度均方根值平均下降24.03%和42.46%;座椅安装处垂向振动加速度均方根值平均下降29.77%;前轮动载荷平均下降21.72%。研究结果表明,拖拉机前桥悬架对提高拖拉机的乘坐舒适性和行驶安全性具有显著作用。该研究结果为拖拉机前桥悬架的设计及优化提供了参考。     

考虑驱动电机激振的电动车油气悬架系统振动分析

电传动车辆中轮边驱动电机壳体振动直接作用于悬架下端,为评价电机激振力对悬架系统的输出影响,在考虑电机—路面不平度耦合激励影响下构建系统运动微分方程组进行分析。应用气体状态方程和油液孔口出流方程建立了单气室油气悬架非线性数学模型,采用麦克斯韦应力法对异步电机竖直方向激振力进行求解,采用白噪声滤波法模拟时域内随机路面,将耦合激励信号作用于系统模型,将悬架输出力和电机激振力带入系统运动方程组联立求得数值解,改变参数可进行多工况下平顺性仿真,并通过实车试验与耦合振动模型进行了对比。结果表明在常见正弦路面激励下,在考虑电机激振影响下系统输出振幅约增大10%且达到稳定所需时间更长。高频激振力使系统加速度功率谱幅值变大,在激振力自身频率段影响明显,不可忽略。通过分析实测数据与仿真数据,验证了耦合激励模型在实车中的有效性;耦合激励模型对电动车悬架及整车平顺设计有指导意义。     

车辆钢板弹簧悬架系统减振器最佳阻尼匹配

阻尼匹配是制约钢板弹簧悬架系统减振器设计的关键问题。根据1/4车辆二自由度行驶振动模型,利用随机振动理论,建立了悬架系统最优阻尼比及悬架动挠度和振动速度均方根值数学模型。在此基础上,通过分析、处理钢板弹簧加载-卸载试验所测得的载荷及变形数组数据,建立了在实际行驶工况下的钢板弹簧等效阻尼数学模型;根据悬架系统最优阻尼比及钢板弹簧的等效阻尼,得到了所需匹配减振器在悬架系统中应承担的最佳阻尼比;利用平安比及双向比,建立了钢板弹簧悬架系统最佳阻尼匹配减振器的速度特性,并通过仿真分析和实车行驶平顺性试验验证了钢板弹簧悬架系统减振器最佳阻尼匹配设计方法的正确性及有效性,利用该设计方法匹配减振器后的车身垂直振动加速度均方根值与传统经验法相比降低了6.72%,能够有效改善车辆的乘坐舒适性。该研究可为钢板弹簧悬架系统减振器的设计提供参考。     

基于SCADA数据的风电机组关键载荷预测

风电机组关键位置载荷预测对风电机组安全、经济运行具有重要意义。通过建立SCADA数据与载荷间的近似关系对风电机组关键位置载荷进行预测。采用BP神经网络建立SCADA数据和载荷的关系模型,利用SCADA数据与载荷间的相关性来筛选模型输入参量,采用试错法确定BP神经网络的层数与神经元数量。针对某2.5 MW风电机组的7处关键位置进行了载荷实测。研究表明,在不采用风速作为输入参量的情况下,模型的预测结果与实测结果具有良好的一致性,相对误差的均值在1.28%到15.6%之间,决定系数R2在0.951到0.882之间;与试错法选择输入参量相比,基于相关性计算的输入参量选择方法能够更高效地筛选出更多恰当的SCADA参量,从而进一步提高预测准确度。因此,基于BP神经网络建立SCADA数据与载荷的近似关系可作为风电机组关键位置载荷预测评估的有效手段。     

考虑机电耦合的电动轮系统纵向振动特性建模及验证

为了研究机电耦合对电动轮系统的纵向振动特性的影响,该文首先建立了电动轮纵扭耦合动力学模型,基于该模型分析了考虑机电耦合前后电动轮系统模态特征的变化,并通过轮毂电机驱动电动轮系统的振动特性试验,验证了该动力学解析模型的准确性;其次分析了机电耦合对电动轮系统纵向振动的影响,指出转矩波动引起定转子发生相对运动,导致电机发生偏心,从而产生不平衡磁拉力。不平衡磁拉力的作用导致非簧载部分纵向振动出现不同程度的恶化,当轴承刚度为12.5 MN/m时,在定子纵向平移模态频率下电机的定转子、轮胎纵向振动加速度分别恶化113.35%、105.69%、27.15%,影响其使用寿命和结构安全,而对于簧载部分纵向振动的影响较小。     

考虑药罐液体晃动的高地隙喷雾机底盘悬架优化设计

针对高地隙喷雾机作业工况复杂,罐内药液晃动及质量时变导致的整车行驶平顺性难以保证的问题,基于液体晃动动力学特性和机械模型等效准则,建立了喷雾机液—固耦合下的底盘非线性垂向动力学模型,应用多目标遗传算法对喷雾机底盘悬架系统参数进行了优化,得到了不同路面及充液条件下的悬架刚度、阻尼最优参数矩阵。优化结果表明,最优悬架参数下的整车车身垂向加速度、侧倾角速度、俯仰角速度及车轮动载荷较优化前分别降低27.5%、16.4%、25.8%及17.6%。搭建喷雾机整机试验平台,开展两种典型路面工况条件下的喷雾机整车试验。试验结果表明,与初始参数条件下的整车平顺性评价指标相比,悬架最优参数条件下的车身垂向加速度分别降低了15.58%与18.72%,车身侧倾及俯仰角速度均降低10%以上。研究结果可为包括喷雾机在内的罐体类车辆悬架设计、参数优化及控制提供参考。     

液电式馈能半主动悬架控制特性仿真分析与能量回收验证

为了回收车辆悬架系统在行驶过程中产生的振动能量,提出了一种液电式馈能半主动悬架(hydraulic-electrical energy regenerative semi-active suspension,HERSS)系统方案,并深入研究了HERSS半主动控制特性及馈能特性.根据HERSS系统原理,明确了其独特的单行程可控特点,推导了HERSS四分之一悬架系统方程,设计了线性最优LQG (linear quadratic Gaussian)控制器,利用MATLAB/Simulink搭建了基于LQG控制的HERSS仿真模型,通过仿真试验对比分析了HERSS、被动悬架、传统半主动悬架的性能差异.最后,进行了HERSS的馈能特性台架试验.研究结果表明:针对簧载质量加速度、悬架动行程、车轮动位移3个指标而言,由于HERSS仅伸张行程阻尼力可调的特点,其综合性能介于被动悬架、传统半主动悬架之间.针对馈能特性,当控制电流达到30A时,HERSS回收能量功率最高为51.94 W,对应的能量回收效率为12.86％,并且试验数据整体呈现出HERSS回收到的振动能量及能量回收效率随着控制电流的升高而增大的规律.其他悬架形式无法回收振动能量,因此,HERSS在馈能特性指标上具有明显优势.综上所述,HERSS能够满足汽车对半主动悬架系统的功能要求,并具有能量回收功能,在新能源汽车领域具有一定应用价值.该文研究成果可为液电式馈能悬架的实际应用提供参考.     

车辆被动天棚阻尼悬架系统台架试验

为进一步改善悬架系统的隔振性能,开发了被动悬架系统,将理想天棚阻尼的被动实现方法应用于车辆悬架系统。基于"惯容.弹簧.阻尼"机械系统,构造被动天棚阻尼悬架系统,研制被动天棚阻尼悬架试验样机,将2级串联型的被动天棚阻尼悬架"对折",安装于试验用裸车的后部,替换原被动悬架,在四通道轮胎耦合道路模拟机上,对整车进行台架试验。试验结果表明:与传统被动悬架车辆相比,在1~3 Hz频率范围内,被动天棚阻尼悬架车辆左后车身加速度增益下降了37.5%,车辆质心垂直加速度均方根值下降12%左右,改善了车辆的低频频响特性,提高了车辆的乘坐舒适性。试验结果同时也验证了理想天棚阻尼被动实现方法的正确性和可行性。该研究为含惯容器的新型被动悬架系统的设计与完善提供参考。     

南方塑料大棚冬春季温湿度的神经网络模拟

利用浙江省慈溪市草莓塑料大棚和南京信息工程大学农业气象试验站番茄塑料大棚的小气候观测数据及气象站资料,建立3个以棚外辐射、温度、相对湿度和风速为输入变量,棚内温度和相对湿度为输出变量的BP神经网络预测模型。结果表明,3个模型气温训练值与实测值的均方根误差(RMSE)都在2℃以内,相对误差都在4%左右;相对湿度训练值的RMSE都在7个百分点以内,相对误差不超过7%。利用此模型得到的气温预测值与实测值的RMSE都在2℃左右,冬季气温的相对误差较大,春季通风和不通风模型气温的相对误差不超过6%;相对湿度预测值的RMSE都在7个百分点以内,相对误差不超过9%。说明所建BP神经网络模型对于不同季节、不同通风条件、不同作物的大棚温湿度模拟都有较高的精度,能够满足棚内温湿度的预测要求,且对温度的模拟精度高于对相对湿度的模拟。     

车辆悬挂系统自抗扰控制器改进及其性能分析

针对基于车辆状态的主动控制难以协调改善车辆乘坐舒适性和操纵稳定性等指标的问题,将自抗扰控制引入悬挂系统,设计了一种同时考虑比例、积分、微分的非线性状态误差反馈的自抗扰控制器,以改善车辆的行驶特性。给出了综合考虑悬置质量加速度和车轮动载荷的悬挂系统综合性能评价指标,用以分析算法对悬挂系统改善的有效性。对标准天棚主动控制和改进的自抗扰控制算法进行仿真对比分析,结果表明,标准天棚主动控制仅能够改善乘坐舒适性,而改进的自抗扰控制可同时提高车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性,并且其综合性能提高了18.89%;通过改变悬置质量、行驶路面和行驶速度,对改进的自抗扰控制器的鲁棒性进行仿真分析,结果表明,采用改进的自抗扰控制的悬挂系统的乘坐舒适性、操纵稳定性和综合性能的波动幅度均小于3%,该算法具有较强的鲁棒性。通过悬挂台架试验系统对改进的自抗扰控制进行试验验证,相比于被动悬挂,其乘坐舒适性、操纵稳定性和综合性能分别提高了13.31%、10.25%和22.19%,说明了改进算法振动控制的有效性;改变悬置质量、行驶路面和行驶速度,悬挂系统综合性能的相对波动幅度同样小于3%,验证了改进的自抗扰控制算法的鲁棒性。     

参考作物腾发量主成分神经网络预测模型

为解决采用神经网络模型预测参考作物蒸发蒸腾最Eto研究中预测能力不足的问题,将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、气压、水汽压、相对湿度和风速进行主成分分析,提取主成分,建立了基于主成分的三层BP神经网络模型.选取崇川水利科学试验站2001年到2004年的旬气象资料,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测,并以传统BP网络模犁作为对照.结果表明,主成分网络模型能够很好地反映诸多影响因子与Eto之间的关系,尤其对训练样本以外的验证样本,主成分网络模型具有显著优于传统BP网络模型的识别能力,取得更为可靠的预测结果.     

硅灰石纤维填充超高分子量聚乙烯基复合材料干滑动摩擦磨损的BP神经网络分析

超高分子量聚乙烯及其复合材料由于其优良的自润滑和防黏性能可用于农业工程装备中的滑动接触部件和触土部件。基于人工神经网络在复杂系统建模问题上的优越性,考察了几种因素对硅灰石纤维增强复合材料的摩擦和磨损性能影响的模型。考虑到输入、输出数据个数,调试设计了一个3×10×2的BP神经网络,其输入层由3个神经元构成,分别为硅灰石纤维的处理方法、硅灰石纤维的加入量和试验过程中的法向载荷。隐含层有10个神经元。输出层2个神经元分别为材料的摩擦系数和磨损量。基于上述BP神经网络对硅灰石纤维增强超高分子量聚乙烯基复合材料的干滑动摩擦磨损性能进行了模拟和预测。对神经网络的训练和检验表明该BP神经网络能够较好地预测影响因素对复合材料的干滑动摩擦和磨损的作用,大部分数据的预测值与试验值的误差在10%以内,其仿真精度能够满足实际的摩擦磨损预测要求。     

基于组合神经网络的农用车轮胎号识别方法

为了保证轮胎号识别系统具有较高的识别正确率和置信度，对轮胎号字符识别方法进行了研究。对大量的农用车轮胎号字符图像样本进行各类特征量提取，针对每类特征量建立各自的子BP网络进行训练，并将各训练好的子网络进行组合形成并行组合神经网络，按照等权平均或投票选举决策得出最终识别结果。并行组合神经网络的连接数较传统庞大单级神经网络少，训练和识别的速度要快，大量的轮胎号字符样本识别试验表明，并行组合神经网络的识别正确率和置信度都较传统BP网络得到提高。     

黄土区不同土地经营方式径流量神经网络模拟

基于黄土坡面降雨—径流关系的复杂性和非线性,引用3层前馈型BP网络模型,对不同土地经营方式(草灌地、刈割地、翻耕地)径流量进行模拟,以植被盖度、降雨强度、坡度、土壤前期含水率和土壤容重5个因子作为输入层变量,次降雨下径流量作为输出层变量。利用野外人工模拟降雨试验所得到的不同降雨强度下各类土地经营径流小区的径流量实测资料,对网络进行模拟训练并预测,径流量平均误差不超过10%,且径流量较大的翻耕地训练精度及预测结果较草灌地、刈割准确性更高些。与传统回归统计方法进行了误差比较,结果表明,该模型能更好地预测次降雨的径流量。     

基于PSO-BP的甘蔗施肥监控系统设计与试验

针对甘蔗横向种植机的施肥机构由于肥料潮湿结块易堵塞等问题,该研究对施肥机构进行电液传动与控制改造,构建了一套基于粒子群（Particle swarm optimization,PSO）-前反馈（Back Propagation,BP）神经网络预测的施肥监控系统。以施肥马达的压力、转速及肥料箱中肥料量为输入参数,将施肥机构的工作状态（空载状态、正常状态、重载状态、堵塞状态）作为输出,通过BP算法建立输入与输出之间的映射关系,并用PSO算法优化BP算法的权值与阈值,相比未优化BP算法,优化后的工作状态预测准确率由97%提高到99%。以识别施肥机构工作状态响应准确率以及重载状态下堵塞预防概率为试验指标进行车间试验,结果表明：工作状态响应识别准确率为89%;重载状态下,控制系统控制施肥马达正反转并消除堵塞的概率为87.5%。在田间试验中,监控系统能准确预测施肥机构的重载状态并自动执行防堵控制指令,没有出现堵塞故障。该施肥防堵塞监控系统无需上位机,能够满足复杂多变工况下施肥机构的工况预测及防堵控制要求,可为其他施肥机构的自动化改造提供参考。