智能農(nóng)機動力系統(tǒng)作業(yè)工況匹配與換擋優(yōu)化

摘要：利用車輛經(jīng)濟性與動力性軟件CRUISE，根據(jù)FJ1004智能無人駕駛拖拉機的動力傳動系統(tǒng)搭建了整車模型，通過柴油機的特性曲線分析匹配動力特性，依據(jù)工況特征加載拖掛特性，模擬機具消耗。通過工況仿真分析了拖拉機整車的動力性與經(jīng)濟性，與實驗數(shù)據(jù)對比分析，最高車速誤差為-0.76%；犁耕油耗和旋耕油耗誤差分別為-1.2%和-1.3%。最后通過分析柴油AMT拖拉機工作特性，結(jié)合MIGA算法對換擋策略進行優(yōu)化，確定最優(yōu)功率和燃油經(jīng)濟性的換擋規(guī)律，在田間轉(zhuǎn)移工況下油耗優(yōu)化9.21%；在保證需求動力性的輕負載作業(yè)工況下油耗優(yōu)化1.28%。為后續(xù)自適應(yīng)工況換擋策略提供參考與優(yōu)化方向。

關(guān)鍵詞：拖拉機動力匹配；作業(yè)工況；換擋優(yōu)化；遺傳算法

中圖分類號：S232.3

文獻標志碼：A 文章編號：1672-4348（2023）01-0055-08

Working condition matching and gear shift optimization of

intelligent agricultural machinery power system

CHENG Shuaiming， ZHONG Yong， WANG Yong

（Fujian Key Laboratory of Automotive Electronics and Electric Drive， Fuzhou 350118， China）

Abstract： The vehicle economy and power software CRUISE was used to build a vehicle model according to the power transmission system of FJ1004 intelligent unmanned tractor. The dynamic characteristics were analyzed and matched by the characteristic curve of the diesel engine， and the trailer characteristics were loaded according to the working condition characteristics to simulate the tool consumption. The dynamics and economy of the tractor were analyzed through the simulation of working conditions， and the maximum speed error was -0.76% compared with the experimental data. The fuel consumption errors of ploughing and rotary tillage were -1.2% and -1.3%， respectively. Finally， by analyzing the working characteristics of diesel AMT tractor， combined with MIGA algorithm， the shifting strategy was optimized， and the shifting law of optimal power and fuel economy was determined， and the fuel consumption was optimized by 9.21% under field transfer conditions. The fuel consumption is optimized by 1.28% under light load working conditions that ensure demand dynamics. This research provides model reference and optimization direction for subsequent adaptive working condition shifting strategies.

Keywords： tractor power matching; working condition; gear shift optimization; genetic algorithm

收稿日期：2022-11-15

基金項目：中央引導地方發(fā)展專項（2020L3014）

第一作者簡介：程帥銘（1997—），男，江西萍鄉(xiāng)人，碩士研究生，研究方向：農(nóng)機智能控制。

農(nóng)用拖拉機作業(yè)性能的優(yōu)劣很大程度上取決于動力傳動系統(tǒng)以及整車控制策略，近年來學者對于農(nóng)用拖拉機做了很多的研究^[1]。但大多數(shù)是基于單一部件或者著重于農(nóng)機具控制，如孫冬野等^[2]研究建立了拖拉機動力學模型，對升降擋的控制進行了優(yōu)化，提高了重負荷作業(yè)下?lián)Q擋的舒適度。張建友等^[3～4]建立了拖拉機的整車傳動系統(tǒng)匹配模型，考慮犁耕工況下的工作阻力，僅對變速箱速比進行了優(yōu)化。由于農(nóng)田作業(yè)的特殊性，陳坤等^[5]匹配了拖拉機不同工況下的動力性與經(jīng)濟性指標，但未對整車控制進行優(yōu)化。以上研究缺少在不同作業(yè)工況下，基于整車動力系統(tǒng)模型對換擋策略的控制。

本研究基于Cruise與Isight聯(lián)合仿真，以FJ1004無人駕駛拖拉機作為研究對象，通過分析不同作業(yè)工況特性建立了整車動力系統(tǒng)模型，進而對拖拉機AMT換擋規(guī)律優(yōu)化進行了相關(guān)研究。

1 拖拉機整車動力傳動模型的建立

1.1 拖拉機整車技術(shù)規(guī)格參數(shù)

研究對象為FJ1004柴油四驅(qū)輪式無人駕駛拖拉機，通過搭載疆馭農(nóng)機自動駕駛系統(tǒng)完成無人駕駛作業(yè)。整車搭載玉柴YC4DK110發(fā)動機，采用6擋AMT變速箱，同時搭配有高低速擋選擋變速箱。Cruise作為車輛分析動力性和經(jīng)濟性的通用仿真軟件，基于拖拉機整車的動力傳動系統(tǒng)參數(shù)在軟件中搭建每個部件的模塊，整車基本技術(shù)規(guī)格如表1所示。

1.2 柴油機特性分析與匹配

圖1為合作廠家提供數(shù)據(jù)擬合后的柴油機外特性曲線圖，從曲線分析可得，功率P隨著轉(zhuǎn)速的上升先是保持上升，到額定轉(zhuǎn)速附近接近平穩(wěn)；轉(zhuǎn)矩與比油耗在不同轉(zhuǎn)速下都比較平緩，田間工作過程中負載變化比較頻繁，柴油機特點適配于拖拉機工作條件^[6]，將發(fā)動機的外特性與萬有特性曲線MAP圖導入CRUISE發(fā)動機模塊中，為后續(xù)整車匹配分析提供基礎(chǔ)。

2 拖拉機作業(yè)工況分析與建模

2.1 拖拉機拖掛農(nóng)機運輸阻力分析

拖拉機在運輸作業(yè)工況下，可根據(jù)路面狀況選擇高低速擋進行運輸，此時拖掛農(nóng)具進行轉(zhuǎn)場，并未入土，可將拖掛農(nóng)具視為車輛質(zhì)量的一部分，此工況下農(nóng)具運輸阻力如式（1）：

F_G=（m₁+m₂）·g·（f·cosθ+sinθ） """（1）

式中：F_G為拖掛機具的行駛阻力，N；m₁為拖拉機質(zhì)量，kg；m₂為拖掛機具重量，kg；g為重力加速度，m/s²；f為滾動阻力系數(shù)；θ為坡度角，（°）。

2.2 犁耕作業(yè)工況的負載阻力分析

犁耕作為農(nóng)用拖拉機具有代表性的作業(yè)方式，可表征拖拉機在田間作業(yè)過程的工作特性。拖拉機犁耕作業(yè)速度在5～10 km/h，拖拉機拖掛農(nóng)機具進行耕地工作。由于機具入土將產(chǎn)生牽引阻力，根據(jù)農(nóng)機具種類與規(guī)格，土壤類型的不同按式（2）進行具體分析：

F_T=k_nB_n=0.1·k·Z·b_n·h """（2）

式中：F_T為拖拉機犁耕阻力，N；k_n為機具單位幅寬的阻力，N/m;B_n為機具工作幅寬，m；k為土壤比阻，kPa；Z為犁鏵數(shù)，個；b_n為犁體耕作幅寬，cm；h為耕深，cm。

2.3 旋耕作業(yè)工況的負載阻力分析

旋耕作業(yè)工況下，拖拉機在拖掛了農(nóng)機具同時需通過PTO（動力輸出）經(jīng)過萬向節(jié)傳遞旋轉(zhuǎn)扭矩帶動機具入土旋轉(zhuǎn)。拖拉機旋耕作業(yè)所受的入土阻力為：

F_P=10k_λ·k_j·B_n·h """（3）

式中：F_P為旋耕阻力，N；k_λ為土壤的旋耕比阻修正系數(shù)；k_j旋耕比阻常數(shù)項，取常數(shù)值為110，kPa；B_n為耕幅，m；h為耕深，cm。

PTO軸旋轉(zhuǎn)所消耗功率根據(jù)當前PTO的轉(zhuǎn)矩與負荷進行計算，如式（4）所示：

P_out=n_p·T_p """（4）

式中：n_P為PTO轉(zhuǎn)速， r/min；T_P為PTO轉(zhuǎn)矩，N·m。

2.4 作業(yè)工況加載

在CRUISE中沒有拖掛機具的模塊，建立牽引子系統(tǒng)模塊來仿真模擬運輸阻力F_G，通過內(nèi)置的Mechanical Consumer模塊中的扭矩消耗模式模擬機具入土的負載阻力F_T與F_P，上述模塊中的功率消耗模式模擬PTO軸的功率消耗P_out。Cruise中搭建的拖拉機作業(yè)工況模型如圖2所示。

1）田間運輸工況加載：此工況僅激活牽引子系統(tǒng)模塊，農(nóng)具作為拖掛質(zhì)量負載m₂添加。

2）犁耕作業(yè)工況加載：激活牽引子系統(tǒng)模塊；通過圖2中的機具土壤阻力負載模塊加載犁耕作業(yè)負載阻力F_T消耗的扭矩。根據(jù)式（2）加載不同犁具、不同耕深的作業(yè)負載阻力。

3）旋耕作業(yè)工況加載：激活牽引子系統(tǒng)模塊；通過圖2中的機具土壤阻力負載模塊加載旋耕作業(yè)負載阻力F_P消耗的扭矩。依據(jù)旋耕機種類與旋耕耕深由式（3）加載旋耕作業(yè)負載阻力。由于旋耕作業(yè)的特殊性，通過圖2中的PTO模塊加載動力輸出軸工作消耗的功率P_out。

2.5 經(jīng)濟性與動力性仿真

根據(jù)試驗場所可提供的試驗項目進行仿真工況的匹配，試驗項目如表2所示，根據(jù)表3與式（1）計算牽引運輸阻力F_G值；由表4與式（2）計算機具入土的負載阻力F_T與F_P分別為10 125 N和19 359 N；由雙法蘭扭矩傳感器和PTO軸轉(zhuǎn)速傳感器的測試值計算PTO負載功率。

在經(jīng)濟性仿真中，犁耕作業(yè)工況加載拖掛子系統(tǒng)，設(shè)置犁耕農(nóng)具入土阻力F_T，犁耕平均作業(yè)速度為6 km/h。通過Cycle Run文件夾的任務(wù)計算等速作業(yè)工況下的燃油消耗量，犁耕作業(yè)燃油消耗曲線如圖3所示。由仿真結(jié)果可知，在6 km/h的犁耕作業(yè)下使用低速5擋的油耗為16.39 kg/h。

在旋耕作業(yè)工況下同時加載拖掛子系統(tǒng)，旋耕農(nóng)具入土阻力F_P ，PTO扭矩消耗模塊，旋耕作業(yè)燃油消耗曲線如圖3所示。由仿真結(jié)果可知，在5 km/h的旋耕作業(yè)下，使用低速6擋的油耗為17.60 kg/h。

拖拉機整車動力性仿真中，采用靜態(tài)模式，車輛處于空載道路行駛狀態(tài)，拖拉機在發(fā)動機最大轉(zhuǎn)速時，獲得每個擋位所能達到的最高轉(zhuǎn)速。在Cruise中通過穩(wěn)態(tài)行駛工況（Constant Drive）中的Maximum Velocity任務(wù)計算車輛每個擋位的最高車速，計算結(jié)果如表3所示。

3 田間試驗與分析

3.1 田間作業(yè)試驗

試驗在某農(nóng)業(yè)機械鑒定站試驗產(chǎn)地進行。田間作業(yè)試驗場土壤為沙壤土、沙瓤土等，配套機具為液壓翻轉(zhuǎn)犁、旋耕機等，作業(yè)質(zhì)量符合當?shù)剞r(nóng)藝的要求，且負荷系數(shù)符合試驗的要求，場地室溫27.4 ℃，氣壓102.1 kPa。試驗依據(jù)GB/T 3781—2006《農(nóng)業(yè)拖拉機 試驗規(guī)程》、GB/T 15370.2—2012《農(nóng)業(yè)拖拉機 通用技術(shù)條件 第2部分：50 kW～130 kW輪式拖拉機》、GB/T 24648.1—2009 《拖拉機可靠性考核》進行拖拉機燃油經(jīng)濟性和動力性的相關(guān)試驗。試驗車速與仿真車速的對比如圖4所示，設(shè)定狀況下的犁耕與旋耕的油耗值如表4所示。

3.2 試驗數(shù)據(jù)分析

根據(jù)耗油率與平均作業(yè)負荷系數(shù)的比值求出全負荷系數(shù)下犁耕試驗油耗數(shù)據(jù)為16.59 kg/h，旋耕試驗油耗數(shù)據(jù)為17.84 kg/h。仿真與試驗對比結(jié)果如表5，由表5可知，建立的拖拉機整車模型與實際結(jié)果偏差在允許范圍之內(nèi)，驗證了模型的有效性，其中作業(yè)阻力與PTO負載消耗模塊可正確反映作業(yè)過程中機具的功率消耗方向，可基于此仿真對拖拉機田間作業(yè)的控制策略進行開發(fā)。

4 AMT換擋規(guī)律的優(yōu)化

在目前的研究中，以換擋參數(shù)的數(shù)量區(qū)分單參數(shù)、雙參數(shù)和多參數(shù)換擋規(guī)律等。單參數(shù)換擋過程中，變速器僅根據(jù)車速進行換擋，控制結(jié)構(gòu)簡單，駕駛員在行駛過程中無法利用油門踏板對換擋策略進行干預。在實際應(yīng)用中可適用的行駛工況單一，無法滿足拖拉機復雜工況的需求，雙參數(shù)換擋規(guī)律在現(xiàn)有車輛上應(yīng)用最為廣泛，通常以車速和加速踏板油門開度作為控制參數(shù)，可滿足駕駛員對車輛操控性能的要求，同時穩(wěn)定可靠，易于實現(xiàn)，在其他研究^[7～10]中，多參數(shù)換擋規(guī)律是在雙參數(shù)換擋規(guī)律的基礎(chǔ)上添加加速度參數(shù)、油門開度變化率等體現(xiàn)駕駛意圖的控制參數(shù)，對于田間作業(yè)工況復雜的拖拉機，容易在作業(yè)過程中出現(xiàn)動力不足或頻繁換擋的情況，綜合考慮本文選擇不同負載工況下的油門開度、車速作為雙參數(shù)換擋規(guī)律的控制參數(shù)。

4.1 多島遺傳算法優(yōu)化

在AMT換擋優(yōu)化中本文采用多島遺傳算法（MIGA）。遺傳算法是以全局最優(yōu)為目標的優(yōu)化算法，區(qū)別于傳統(tǒng)遺傳算法的主要特點是，每個個體種群被劃分為若干個稱為“島嶼”的亞種群。所有傳統(tǒng)的遺傳操作都是在每個亞群上單獨進行的。假設(shè)個體可在島之間遷徙，具有遷徙能力的為精英個體，保持優(yōu)化參數(shù)解的多樣性，提高了種群整體的交叉與變異概率，使得算法可以跳出局部最優(yōu)點，達到全局最優(yōu)的效果。具體操作方法是從每個島嶼中選擇一些個體并定期遷移到不同的島嶼。此操作稱為“遷徙”。遷徙過程由兩個參數(shù)控制：遷徙間隔是每次遷徙之間的世代數(shù)，遷徙率是遷徙時從每個島嶼遷徙的個體的百分比。多島遺傳算法進行參數(shù)尋優(yōu)，其中設(shè)置種群數(shù)為10，島數(shù)為10，遺傳代數(shù)為10，迭代次數(shù)為1 000次。遺傳算法過程如圖4所示。

通過Cruise-Isight聯(lián)合仿真實現(xiàn)AMT換擋規(guī)律的優(yōu)化，首先確定拖拉機所處的負載工況，同時仿真預設(shè)滑轉(zhuǎn)率不會有大幅度突變，選擇換擋規(guī)律曲線中的升擋車速、降擋車速、以及油門開度作為優(yōu)化變量的輸入?yún)?shù)，建立分析拖拉機燃油經(jīng)濟性的循環(huán)工況仿真任務(wù)，改變變速器控制模塊的輸入變量，將仿真任務(wù)結(jié)果中的百公里油耗作為經(jīng)濟性評價指標。

4.2 田間轉(zhuǎn)移工況下的換擋規(guī)律優(yōu)化

當農(nóng)機僅用于運輸和駕駛，拖拉機并未拖掛機具入土，PTO模塊處于關(guān)閉狀態(tài)，此時將拖拉機工況定義為田間轉(zhuǎn)移及道路運輸工況，在仿真任務(wù)中，關(guān)閉機具入土牽引拖掛模塊以及PTO負載模塊，模擬道路行駛循環(huán)工況，此時優(yōu)化目標為行駛過程盡可能減少燃油的消耗 ，達到提高車輛經(jīng)濟性的目的。在Cruise中可根據(jù)選擇高速擋（6-12擋）的升、降擋車速以及油門開度作為優(yōu)化輸入變量；以循環(huán)工況中燃油經(jīng)濟性作為目標函數(shù)，同時為了避免跳擋，頻繁換擋，換擋曲線沖突的情況，設(shè)置高擋的降擋車速必須高于高擋的最小車速；同一擋位下隨著油門開度的增加，升、降擋車速保持不變或者加大，保證換擋的平順性。整個聯(lián)合仿真流程如圖6所示。

整體優(yōu)化任務(wù)結(jié)構(gòu)為調(diào)用Cruise中的仿真任務(wù)，通過Isight使用MIGA優(yōu)化算法產(chǎn)生新值并再次導入工況任務(wù)中，對比優(yōu)化前后的目標函數(shù)值，獲取全局最優(yōu)的參數(shù)數(shù)值繼而得到經(jīng)濟性換擋規(guī)律參數(shù)。優(yōu)化過程中的變量為每個擋位下不同開度的升檔車速v_up、換擋車速v_down以及對應(yīng)油門開度區(qū)間θ_T：

X=[v_up，v_down，θ_T] """（5）

經(jīng)濟性目標函數(shù)（百公里油耗）數(shù)學模型為：

式中：γ為燃油的重度，N/L；η_T為傳動效率；G_S為拖拉機與機具的重量，N；f為滾動阻力系數(shù)；C_D為空氣阻力系數(shù)；A為車輛迎風面積，m²；v_α為車速，km/h；i為坡度，°；x¨為汽車加速度，m/s²;δ為汽車旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)。

由于換擋過程中需保證正常行駛的動力性能，避免跳檔問題設(shè)置換擋規(guī)則條件，小油門開度下的換擋速度大于大油門開度下的換擋速度，兩擋位之間的升擋速度大于降檔速度，油門開度區(qū)間分為10個。

v_θn≤v_θn+1；v_upgt;v_down；θ_Tn=[10（n-1），10n];n∈[1，10] """（7）

聯(lián)合仿真生成的優(yōu)化前后換擋曲線如圖7和圖8所示，將換擋參數(shù)設(shè)置量導入Cruise中的變速器控制模塊，在田間轉(zhuǎn)場循環(huán)工況下，拖拉機優(yōu)化前后的百公里油耗如表7所示。

4.3 輕負載作業(yè)工況下的換擋規(guī)律優(yōu)化

拖拉機在穩(wěn)定的作業(yè)如播種、中耕施肥等工況中，入土深度淺（0～20 cm），滑移率與滑轉(zhuǎn)率較小且較為穩(wěn)定，負載消耗低（0～70 kW），定義為輕負載工況。在Cruise仿真任務(wù)中建立輕負載作業(yè)循環(huán)工況，激活牽引拖掛子系統(tǒng)同時設(shè)置PTO負載消耗功率為30 kW。拖拉機在輕負載情況下，阻力相對小，對速度有一定要求，在保證作業(yè)效果下盡量提高速度，減少燃油消耗。此時優(yōu)化變量同樣以變速器控制模塊（1～6擋）的升、降擋曲線的升擋、降擋車速以及油門開度作為優(yōu)化變量，基于作業(yè)動力需求設(shè)置整車動力性能指標作為優(yōu)化的約束條件；具體性能指標為全負載加速至6擋最大車速（10.36 km/h）的時間。優(yōu)化目標函數(shù)為作業(yè)工況下的百公里油耗。在保證足夠的動力性能下得到燃油消耗低的綜合性換擋規(guī)律。優(yōu)化變量和目標函數(shù)與上述4.2節(jié)中相同，須添加優(yōu)化的約束條件為：

式中：F_t是對應(yīng)擋位的最大驅(qū)動力，N；δ_n是對應(yīng)擋位的轉(zhuǎn)動慣量，kg·m²；V_n為每檔的升檔速度，V₀=0，V₆=10.36 km/h；t₀=6 s。

在作業(yè)工況下的優(yōu)化前后換擋曲線如圖8和圖9所示，采用綜合性換擋規(guī)律前后的燃油消耗如表7所示。

從表7可以看到，在田間轉(zhuǎn)場工況中，可通過雙參數(shù)換擋規(guī)律將整個行駛過程中的能源消耗降低，同時在作業(yè)工況中，通過設(shè)置邊界條件的方法，完成了在動力性能充足前提下對燃油經(jīng)濟性的提高，同時由Cruise中GSP工具箱生成的換擋規(guī)律可輸出到TCU中用于車輛的標定。

5 結(jié)論

1）基于FJ1004農(nóng)用拖拉機整車技術(shù)規(guī)格指標和柴油機特性曲線在通用動力經(jīng)濟性分析軟件Cruise中建立了動力系統(tǒng)模型，建立經(jīng)濟性分析指標，通過加載拖掛機具牽引阻力子系統(tǒng)和PTO負荷消耗模塊完成對典型田間作業(yè)工況犁耕、旋耕農(nóng)作的模擬。

2）分析試驗工況下的農(nóng)機具加載特性以及土壤阻力特性，在仿真任務(wù)中模擬田間作業(yè)環(huán)境，建立農(nóng)業(yè)作業(yè)工況，通過田間作業(yè)試驗得到具體作業(yè)過程中農(nóng)業(yè)拖拉機的實際動力與燃油經(jīng)濟性性能指標，通過與實車試驗與仿真值的對比，經(jīng)濟性與動力性指標相對誤差較小，驗證了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的整車動力系統(tǒng)模型的可靠性與合理性。由此可對換擋規(guī)律進行進一步的研究。

3）通過Cruise-Isight聯(lián)合仿真，采用多島遺傳算法（MIGA）進行優(yōu)化，通過聯(lián)調(diào)仿真任務(wù)的方法，評估不同換擋參數(shù)下的經(jīng)濟性指標優(yōu)化效果，在田間轉(zhuǎn)移工況下，基于負載工況的特征，設(shè)計升、降擋速度和油門開度為輸入變量；百公里油耗作為評價指標建立了田間轉(zhuǎn)移工況下的經(jīng)濟性換擋策略；在輕載工況下，以動力性指標作為邊界條件建立了綜合性換擋策略。由結(jié)果分析可知，換擋規(guī)律優(yōu)化減少了農(nóng)機在作業(yè)過程中燃油消耗，為后續(xù)智能自適應(yīng)工況TCU控制策略提供了研究方向。

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（責任編輯：陳雯）