摘要：[目的]针对目前四轮农用拖拉机换挡器的特殊结构,设计了新颖的拖拉机驾驶机器人换挡机械手,将拖拉机换挡操纵杆的三维球面运动转化为直角坐标中的二维直线运动,机械手可以沿X、Y 2个方向的运动来实现选、换挡。[方法]拖拉机换挡操纵杆在X方向的换挡阻力很小,且选挡位置固定,因此在X方向采用传统的位置控制;由于拖拉机换挡操纵杆在Y方向换挡时,位置重复性差,换挡过程中的力存在时变、非线性等特征,难以通过位置控制进行纵向换挡,因此,构建基于力反馈的拖拉机驾驶机器人换挡机械手模糊PID自适应控制系统,并通过力信号的小波入位检测判断换挡手柄是否成功入位。[结果]仿真结果及在国产JINMA(金马)300E型拖拉机的换挡试验均表明:模糊PID自适应控制方法具有良好的力跟踪特性,与传统PID控制方法相比,该控制方法可实现换挡过程中PID参数的在线自整定,换挡力跟踪误差低于6%,超调量小于10%,上升时间缩短46%。[结论]基于力反馈的模糊PID自适应控制能够实现拖拉机驾驶机器人的平顺换挡,具有较强的鲁棒性和自适应能力。

摘要：针对粮食物料运输过程中传统的过磅计量方式存在较大误差、资源浪费、影响物流效率等问题,设计了一种基于机器视觉的带式输送机物料瞬时流量测量系统。通过提取物料表面线激光轮廓,并开发基于梯形面元积分的物料流瞬时流量计算算法,求出物料瞬时流量。实验结果表明:测量系统最小误差达到1. 45%,整体测量误差在5%以内,有较高精度,可以满足带式输送机物料在线流量测量需求。

摘要：为了解决热式气体流量计测量电路中采用硬件温度补偿成本高且精度不够等问题,利用神经网络的特点,设计了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的软件温度补偿方法。实验表明:通过RBF神经网络温度补偿,有效地抑制了温度对流量计测量结果的影响,实现了环境温度梯度变化下气体流量测量的准确性和稳定性,测量准确度达到1.0级,且重复性好。

摘要：以常发CF700型拖拉机为研究对象,设计和建立了拖拉机整车振动加速度测试系统,分别测量了拖拉机前桥垂向、后桥垂向以及座椅和驾驶室底板位置的垂向、横向、纵向等4个部位9个轴向的振动加速度。计算了座椅和驾驶室底板位置的联合加速度均方根值,并通过几何关系得到拖拉机质心处的垂向和俯仰角振动加速度以及加速度功率谱密度。实验结果表明：拖拉机振动加速度随行驶速度增加而增大,前桥加速度最大,座椅和驾驶室底板位置的垂向加速度较其他两个方向偏大,其联合加速度均方根值大于人体感觉极不舒适的标准。各轴向加速度功率谱密度的峰值均集中在3～5 Hz。

摘要：针对纯电动动力传动研究中,单个小功率电机因动力不足、调速范围小造成电机损坏和单个大功率电机自身负载大、能量损耗大等问题。设计了一种差动式并联耦合输入单输出的差动式耦合传动试验台,研究了试验台在不同工作模式下,负载变化时,输入输出转速和功率损失的变化关系。通过仿真试验与试验台测试运行表明,当电机达到稳定运行状态时,额定功率为0.49 k W,差动式耦合传动下平均输出功率约为0.482 k W,功率损失小于10 W,调速范围增大29.17%,传动效率大于81.7%,输出动力得到有效提升且重复性好。为后续继续研究耦合传动系统的动力优化提供了试验研究平台。