电动拖拉机数学模型系统驱动控制方法研究

2024-01-16 20:05咸阳职业技术学院陕西咸阳市721000李圣荣
石河子科技 2023年5期
关键词:踏板车速数学模型

(咸阳职业技术学院,陕西咸阳市,721000) 李圣荣

柴油拖拉机在燃烧时排放的尾气会造成环境污染,不仅会排出一氧化碳、碳氢化合物、氮氧化合物、硫化物等等,还会排出同体颗粒与光化学烟雾等等,直接加剧温室效应、破坏臭氧层等一系列自然灾害,严重影响着资源消耗与农业绿色发展[1]。而电能拖拉机清洁高效、易于控制使用、投入成本低,是未来拖拉机行业主要发展方向与研究热点。

1 电动拖拉机数学模型系统驱动模式

1.1 田间作业模式

不同于电动车辆,电动拖拉机负责田间与温室大棚的耕耙与旋耕等作业,所以田间作业模式是电动拖拉机数学模型系统驱动控制方法的重中之重。据此模式下以电机效率为载体优化控制,获得驱动电机转速与电池组SOC状态时最佳需求转矩,以有效控制驱动电机,实现电机输出效率最大化。

1.2 运输作业模式

电动拖拉机在田间转移与公路运输模式下基于模糊控制理论,以拖拉机行驶速度为控制目标,严格控制驱动电机输出转矩,以提升运输作业效率。

1.3 能力限制模式

所谓能量限制模式即动力电池所提供能量相对有限,或许电池SOC已经接近设定的SOC最低限度。这时需明确限制电机扭矩输出,以便于维持电动拖拉机缓慢行驶到达指定地点维修或者充电[2]。

2 电动拖拉机数学模型系统驱动控制方法

2.1 整车数学模型

电动拖拉机行驶环境与运行状态不同于电动汽车,其既要旋耕、犁耕又要田间转移、运输,因此在不同运行状态下的受力大不相同。基于电动拖拉机作业状态对其进行受力分析,以获取驱动力平衡方程,Ff 代表电动拖拉机驱动力,Fm代表电动拖拉机行驶时所受土壤阻力,Fn 代表加速阻力,Fv 代表风阻,即:

基于电动拖拉机驱动力平衡方程进行整车数学模型构建,模型中以滚动阻力、犁耕阻力、加速阻力明确电动拖拉机正常运行状态下所需驱动力。需求的牵引力就实际需要输出的加速度进行计算,并通过输出的牵引力计算可以加速度的输出值。

2.2 驱动控制方法

电动拖拉机数学模型系统驱动控制主要以三种基础目标为载体,具体即基于滑转率、基于扭矩、基于速度,各有利弊。其中滑转率控制方法需实时检测作业土壤的最优滑转率,对于传感器要求非常高,并且不同农田环境之下的最优滑转率存在显著差异,适度调整是此控制方法的关键。扭矩控制方法即就给定目标扭矩或者按照现阶段土壤可承受最大土壤推力加以控制。速度控制方法即以特定工作速度,调整输出扭矩,稳定车速于恒定状态,此控制方法需同时检测滑转率。目前电动拖拉机数学模型系统驱动控制方法主要是上述三种方法的组合与拓展。

电动拖拉机数学模型系统田间定速驱动控制方法,具体即控制目标精准化,实时识别车速变化,将其转换成所需驱动扭矩,针对性评估此时单个电机是否处于高效区域,是否过载,是否需要切换到耦合状态。若是需要耦合则双电机转速需先保持同步状态,再接合离合器,以实现动力耦合输出。需求转矩自适应控制原理具体划分为三个主要模块,即信号输入、需求计算、执行控制。信号输入模块基于传感器测量的实际车速、驱动轮转速进行滑转率计算。通过输入油门踏板行程、工作模式、档位,进行驾驶员意图计算分析。需求计算模块则就滑转率与驾驶员意图对需求扭矩进行计算,再转换成电机控制信号输入于控制执行模块。最后就实际需要扭矩输入模糊PID 控制器内,转换控制信号为电机输出扭矩[3]。

2.3 定速自适应控制器

电动拖拉机定速自适应控制器主要划分为信号输入、输出扭矩计算、控制执行三部分。其中信号输入主要就驾驶员踏板和拖拉机行驶状态检测目标车速和实际车速;输出扭矩计算主要就目标车速计算电机转速,以实际车速计算输出扭矩需要提高或者减少;控制执行主要就田间负载变化,以模糊推理自整定PID 控制算法中的主要控制参数,实现不同负载情况的自适应控制[4]。

2.3.1 信号输入

电动拖拉机行驶时驾驶员基于油门踏板开度控制度实现车速控制。大部分情况下油门踏板行程需转化成实际扭矩输出,但是犁耕工况时受限于土壤含水与土块黏聚等现象,土壤阻力变化频繁快速,以至于单纯依赖于油门踏板获取输出扭矩,很容易造成拖拉机形式速度不稳定。在此形势下应设计驾驶员输入即踏板信号、滑转率信号为输入信号,其中踏板信号的作用是识别驾驶员意图,转换目标明确车速,滑转率信号的作用是象征土壤条件,以此为反馈信号,就滑转率计算需求进行扭矩输出。

2.3.2 扭矩计算

电动拖拉机数学模型系统驱动定速控制方法的目标在于车速,所以加速踏板开度作为驾驶员意图应与期望车速相关联。若是只检测滑转率和驾驶员意图,则驾驶员期望保持恒定速度前进的时候会发生两种不同状况,即土壤附着力下降,需降低电机输出功率以缩减驱动扭矩;牵引阻力提高,需增加驱动扭矩以增强驱动力。据此可见,尽管车轮滑转具有唯一性,但是却由两种不同原因造成,且需针对电机输出进行相反控制,以增加或者减少输出扭矩。为避免额外增加传感器,提高系统成本,应采取以滑转率变化为基础的计算方法。所以若是检测发现滑转率增加,则适度增加电机输出扭矩,以检测滑转率变化动态评估这时增加或者减少输出扭矩。

2.3.3 控制执行

电动拖拉机数学模型系统驱动恒速控制一般以PID 加以控制,PID 控制以其结构简单且可靠性较高为优势在线性系统中可有效发挥良好控制效果,现阶段普遍应用于运动控制与过程控制。但是实际环境一般促使拖拉机负载具备非线性与时变性特征,所以传统PID 控制此时会出现参数整定不齐,复杂工况适应度较差的现象。所以基于PID 控制进行优化,可有机结合神经网络、模糊控制、迭代学习等智能控制算法,确保其可高度适应复杂工况。PID 控制算法需前置低通滤波器,以促使控制器对于土壤随机波动不会太过敏感,否则滑转率稍微变化便需调整电机,会导致超调量增加,不利于系统稳定。

3 结语

电动拖拉机整车控制器以系统自检发现无严重故障,再根据电动拖拉机档位状态、加速踏板信号、提高装置位置信号、SOC 状态与其他传感器所检测信号合理规划驱动时的运行模式。本文主要对电动拖拉机数学模型系统定速驱动控制方法进行了详细分析,其可通过检测实际车堵与目标车速之间的差异实现驱动控制。

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