摘要：液压机械传动装置(hydro-mechanical transmission,HMT)是一种机-液耦合的强非线性系统,在换段过程中存在外界负载扰动和建模误差等因素影响其换段品质。该研究在分析HMT组成及工作原理的基础上,建立了HMT换段过程动力学模型和线性二次型控制模型,提出一种基于扰动前馈补偿的换段离合器控制方法,借助扰动观测器估计HMT换段过程的总扰动,将扰动补偿增益引入控制器的前馈项,实现扰动前馈补偿,并设计了抑制换段过程扰动的控制器。仿真结果表明,与未采用扰动前馈补偿控制相比,扰动前馈补偿控制的扰动值最大降低了48.9%、冲击度降低了27.8%、滑摩功减少了29.6%、换段时间减少了15.3%。最后通过试验验证了所提方法在快速处理换段过程扰动的同时,可较好地提升HMT的换段品质。研究结果可为液压机械传动装置的工程应用提供参考。

摘要：针对现有板簧式弹性金属车轮容易产生应力集中或塑性变形现象,对胎面出现应力集中和大变形原因进行了分析。建立了常规拱形胎面、双边弧形胎面结构三维模型,运用有限元分析方法,对2种胎面在平压、胎面中部承压、胎面单侧承压3种工况下的变形和受力状态模拟,分析表明,胎面两端固定的连接方式会对胎面的受力情况产生影响,造成胎面局部刚度过大或承载能力不足的缺陷。根据仿真结果进一步优化,提出耦合弹性胎面结构,改变胎面两端固定约束,将胎面径向位移转移到轮毂轴向外扩,通过轴向位移实现径向位移的拓展。有限元模拟表明,在3种相同工况下,耦合弹性胎面结构可获得更大的径向变形,且胎面具备均匀刚度,变形连续,不产生应力集中区域。试制了耦合弹性金属车轮,并进行车轮承压试验,结果表明耦合弹性胎面结构可有效扩大车轮的径向位移能力,且胎面具备足够的刚度,验证了设计耦合弹性胎面结构的优势。

摘要：为解决芦笋采收机器人选择性采收过程中成熟芦笋的判别和采摘手准确定位难题,提出了一种改进YOLACT++(You only look at coefficients)算法,利用该方法对成熟芦笋进行检测判别并定位采收切割。通过引入CBAM(Convolutional block attention module)注意力机制以及SPP(Spatial pyramid pooling)结构改进传统的YOLACT++主干网络,提高了特征提取的有效性;设计了适用于芦笋目标检测的锚框长宽比以保证覆盖到不同姿态的芦笋,以提高网络检测速度和准确率。利用生成的芦笋掩膜分段计算芦笋长度和基部直径,来判定成熟芦笋,并通过空间位姿向量计算成熟芦笋基部区域切割点位置。采收机器人田间试验结果表明,经过训练的改进YOLACT++模型的检测准确率为95.22%,掩膜平均准确率为95.60%,640像素×480像素图像检测耗时53.65 ms,成熟芦笋判别准确率为95.24%,在X、Y、Z方向的切割点定位误差小于2.89 mm,滚转角和俯仰角误差最大为7.17°;与Mask R-CNN、SOLO和YOLACT++模型相比,掩膜平均准确率分别提高2.28、9.33、21.41个百分点,最大定位误差分别降低1.07、1.41、1.92 mm,最大角度误差分别降低1.81°、2.46°和3.81°。使用该方法试制的芦笋采收机器人,采收成功率为96.15%,单根芦笋采收总耗时仅为12.15 s。本研究提出的检测-判别-定位方法在保证响应速度的前提下具有较高的检测精度和定位精度,为优化改进基于机器视觉的芦笋采收机器人提供了技术支持。

摘要：采用计算虚拟试验技术搭建无级变速拖拉机虚拟试验平台,缓解液压机械无级变速器(HMCVT)研究中实物试验存在的成本高、周期长及试验场地限制问题。以模块化和参数化建模的方法,将拖拉机系统划分为发动机模块、HMCVT模块、中央传动模块及行走机构模块,搭建了虚拟试验平台。采用神经网络建立发动机模型,采用动力学方程建立液压机械无级变速器、中央传动和行走机构模型,采用状态流图(stateflow)建立HMCVT控制模型;应用MatLab的Simlink和Simscape工具实现各个模块的仿真模型搭建,利用GUI工具设计虚拟试验平台控制界面,实现了两种多段HMCVT实例的换段控制过程的虚拟试验。结果表明:两种HMCVT虚拟试验结果与理论分析一致,试验平台对多种HMCVT进行虚拟试验具有有效性和通用性。

摘要：提出了一种用于纯电动拖拉机的双电机多模动力耦合驱动系统(DMCDS),通过对两电机与制动器的协调控制可以实现4种驱动模式:电机EM_S独立驱动、电机EM_R独立驱动、双电机耦合驱动和双电机独立驱动,多种驱动模式有利于提高电机负荷率和运行效率,从而提高整机驱动效率。为实现双电机动力耦合驱动系统的高效运行,增强能量管理策略对电动拖拉机不同作业工况的适应性,设计了一种基于随机动态规划+极值搜索算法(SDP_PESA)的实时自适应能量管理策略,该策略利用随机动态规划离线生成的状态反馈控制表作为控制输入参考,以保证近似全局最优,在此基础上,引入自适应寻优算法极值搜索算法动态搜索系统输出的局部极大值,以反馈校正SDP的控制输入,并生成能耗更低、效率更高的工作点。基于SDP_PESA的能量管理策略综合考虑了全局优化算法的良好优化性能和瞬时优化算法的实时性、鲁棒性,利用两种算法的优势,实现更加优异的控制性能。基于Matlab/Simulink建立了带有SDP状态反馈控制表的双电机驱动电动拖拉机(DMET)整机仿真模型,利用真实作业工况数据分别对基于SDP和SDP_PESA的能量管理策略进行仿真实验。仿真结果表明,DMET实际车速可以实时跟踪目标车速的变化,控制策略能够快速响应作业负载的变化;基于SDP的能量管理策略,DMET在犁耕和运输工况的每千米平均耗电量分别为1.77、1.17 kW·h/km,整机驱动效率分别为0.80和0.81。引入PESA输出反馈控制器后,整机驱动效率分别提高了2.13%和1.97%,平均耗电量分别降低了10.17%和16.2%,这表明基于SDP_PESA的能量管理策略可以有效增加纯电动拖拉机的作业里程,并且SDP_PESA完全具备实时应用能力。

摘要：为了预测一定负载下,液压机械无级变速器(简称HMCVT)湿式离合器由于液压系统压力、流量脉动使得主从动轴长时间产生较大转速差而一直处于滑摩状态,导致湿式离合器换段不理想的问题。通过分析液压系统故障形成机理,利用AMESim搭建湿式离合器液压系统,模拟注入故障类型,进行时域特征提取,提出量子粒子群(QPSO)优化BP神经网络权值、阈值的算法对湿式离合器液压系统进行故障诊断,提升该系统的诊断效率与诊断精度,并结合台架试验验证该算法的准确性。研究结果表明:QPSO算法优化BP神经网络的故障诊断算法故障识别率高,算法具有更高的收敛精度及收敛速度,研究结果为设计拖拉机HMCVT的故障自诊断系统提供理论参考以及工程开发思路。

摘要：为了研究一类以电池和燃料电池作为能量来源的电动汽车能量管理问题,建立了燃料电池电动汽车仿真模型,设计并开发了一款燃料电池测试台架,获得了燃料电池系统实际输出特性曲线及最大电流变化速率。为了降低车载燃料电池输出电流变化速率及解决整车能量分配的问题,提出了一种双层模糊控制策略,第一层模糊控制策略用于求解燃料电池与电池输出电流分配的问题,第二层模糊用于限制燃料电池电流变化速率。构造了兼顾能耗及部件耐久损耗的成本函数,通过人工蜂群算法优化了模糊控制隶属度函数分布及模糊规则权重,使运行成本函数达到最低。结果表明:燃料电池输出电流变化率得到了有效降低,同时提升了燃料电池的耐久性。在WLTC和UDDS工况下,优化后的里程分别增加了11.2%和8.79%。

摘要：为了确定离心式变量撒肥机离散元仿真所需的接触力学参数,利用离散单元法准确地模拟撒肥机撒肥作业过程和肥料颗粒运动规律。通过对典型肥料的物理力学特性参数进行测定,建立颗粒肥料离散元仿真力学特性数据库。为撒肥机的离散元仿真提供基础数据,从而为撒肥机构的设计提供依据。

摘要：针对影响拖拉机噪声的因素,分别进行了发动机罩侧板、不同类型风扇、机罩内壁粘贴隔音棉、供油提前角及不同消声器对噪声影响试验。研究表明带侧板比不带侧板最高可降低2.17 dB(A)拖拉机噪声,发动机机罩粘贴隔音棉比不粘贴可有效的降低了0.73 dB(A)噪声。其他几种因素对拖拉机噪声影响不明显。通过对拖拉机噪声产生机理分析,及影响拖拉机噪声因素的试验,为后续拖拉机设计提供参考。