油电混合机械液压式拖拉机动力系统节能性

针对大马力拖拉机在道路运输与田间作业过程中由于工况复杂、作业环境恶劣导致油耗高、节能效果差的问题,该研究采用油电混合动力匹配液压机械无级变速器（Hydro-Mechanical Continuously Variable Transmission, HMCVT）的方式,设计了一种油电混合-机液复合拖拉机动力系统,探讨了该系统的驱动模式与传动方式的实现原理并得到液压机械无级变速器的调速曲线;建立了动力系统的数学模型。为实现动力系统最佳性能,制定了整车控制架构,在此基础上提出HMCVT经济性速比控制策略、基于规则的工作模式划分策略和基于自适应等效因子的燃油消耗最小功率分配策略。为验证所提控制策略的可行性,在SimulationX仿真软件中建立系统动力学仿真模型,并基于测功机搭建试验台架进行测试,分别对拖拉机在犁耕、收获和运输3个典型工况下进行仿真与试验。结果表明,所设计的控制策略能够兼顾混合动力源的最佳扭矩分配与电池电量平衡,且动力系统能保持较高的系统效率（40%以上）,犁耕、收获和运输3个工况下油耗仿真值（2.59、6.56和1.69 L）与试验值（2.72、6.80和1.77 L）的误差均不超过5%,模型可靠。与德国农业协会公布的相近功率动力换挡拖拉机和无级变速拖拉机油耗数据相对比,本文所提的控制策略在3种工况下节油9%～20%。研究结果可为多工况作业条件下降低拖拉机能耗提供解决方案。     

泵控马达系统的误差分析和故障诊断

针对一种由变量泵和定量马达组成的泵控马达系统进行误差分析和故障诊断。根据泵控马达系统排量比和输入电流的试验数据进行误差分析,建立一元正态线性回归模型,使用F检验、t检验和r检验三种不同方法检验线性回归方程显著性问题,确定回归方程相关参数的置信区间,并利用所得经验公式进行预测和控制,结果表明:a的99%置信区间为(-0.229 5,-0.201 2),b的99%置信区间为(0.013 9,0.014 5),σ2的99%置信区间为(3.205 1×10~(-4),4.357 6×10~(-3))。泵控马达系统线性度良好,误差可控。通过BP神经网络理论和频谱分析法对电液比例伺服机构和变量泵进行故障诊断,结果表明:基于BP神经网络trainrp算法的故障诊断仿真结果为(0.999 6,1.997 8,3.004 4,4.000 1),与理论值(1.000 0,2.000 0,3.000 0,4.000 0)基本一致;在频谱分析法中,在[0,512)Hz频段,以64Hz为频段宽度可检验出不对中、不平衡和短路3种状态,细化到[0,64)Hz频段,可进一步检验出正常、滚珠脱落、碰磨、断条和泄露5种状态。两种故障诊断方法具有良好的故障识别效果。     

基于多模型迭代的车辆状态融合估计方法

为了提高车辆行驶状态估计的可靠性,提出一种基于多模型观测器误差补偿与迭代的车辆状态融合估计方法。基于三自由度车辆动力学模型设计了车辆状态强跟踪滤波估计算法;同时,根据四轮轮速耦合关系,考虑到数据扰动和病态矩阵的影响,设计了车辆状态的岭估计算法。为进一步提高估计系统的可靠性,提出了动力学模型观测器与运动学模型观测器补偿与迭代的估计方式,设计了模糊控制器,根据实时的质心侧偏角和滑移率的伪量测值,判断强跟踪滤波器和岭估计器估计结果所占权重,利用闭环估计系统的迭代与融合提高估计性能。仿真和道路实验结果表明,所提出的车辆状态融合估计方法能够兼顾强跟踪滤波算法与岭估计算法的优势,根据车辆纵向滑移和质心侧偏角动态调节强跟踪估计与岭估计结果的权重系数,从而在保证估计精度的同时提高了估计系统的多工况适应能力。