一种用于犁耕机组最优滑转率识别装置及其控制方法
专利汇可以提供一种用于犁耕机组最优滑转率识别装置及其控制方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种用于 犁 耕机组最优滑转率识别装置，包括控制单元ECU和检测单元；所述控制单元ECU包括 牵引阻 力 预测模 块 、滑转率计算模块和最优滑转率识别模块；所述滑转率计算模块输入犁耕机组耕作速度v2和测量 驱动轮 转速n，输出滑转率S；所述牵引阻力预测模块输入滑转率S、 滚动阻力 Ff、下拉杆作用力F2和上拉杆作用力F1，通过 人工神经网络 训练得到犁耕机组牵引阻力Dp，所述牵引阻力预测模块将犁耕机组牵引阻力Dp转换为牵引效率ηd；所述最优滑转率识别模块输入滑转率S和牵引效率ηd，通过人工神经网络训练得到最优滑转率S1。本发明可以能够实时识别犁耕状态下的驱动轮滑转率。，下面是一种用于犁耕机组最优滑转率识别装置及其控制方法专利的具体信息内容。
1.一种用于犁耕机组最优滑转率识别装置，其特征在于，包括控制单元ECU和检测单元；所述检测单元用于测量犁耕机组耕作速度v2、驱动轮转速n、耕作深度h、上拉杆作用力F1和下拉杆作用力F2；
所述控制单元ECU包括牵引阻力预测模块、滑转率计算模块和最优滑转率识别模块；所述滑转率计算模块输入犁耕机组耕作速度v2和测量驱动轮转速n，输出滑转率S；所述牵引阻力预测模块输入滑转率S、滚动阻力Ff、下拉杆作用力F2和上拉杆作用力F1，通过人工神经网络训练得到犁耕机组牵引阻力Dp，所述牵引阻力预测模块将犁耕机组牵引阻力Dp转换为牵引效率ηd；所述最优滑转率识别模块输入滑转率S和牵引效率ηd，通过人工神经网络训练得到最优滑转率S1。
2.根据权利要求1所述的用于犁耕机组最优滑转率识别装置，其特征在于，所述检测单元包括车速传感器(1)、驱动轮转速传感器(2)、转角传感器(3)、上拉杆传感器(4)和下拉杆传感器(5)；所述车速传感器(1)安装于拖拉机底盘，用于测量犁耕机组耕作速度v2；所述驱动轮转速传感器(2)安装于驱动桥上，用于测量驱动轮转速n；所述转角传感器(3)固结于拖拉机上，用于计算耕作深度h；所述上拉杆传感器(4)安装于悬挂上拉杆轴销处，用于测量上拉杆作用力F1；所述下拉杆传感器(5)安装于悬挂下拉杆轴销处，用于测量下拉杆作用力F2。
3.一种根据权利要求1所述的用于犁耕机组最优滑转率识别装置的控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
计算滑转率S：将犁耕机组耕作速度v2和测量驱动轮转速n输入所述滑转率计算模块，输出滑转率S；
确定犁耕机组牵引阻力Dp：将滑转率S、滚动阻力Ff、下拉杆作用力F2和上拉杆作用力F1输入所述牵引阻力预测模块，通过人工神经网络训练得到犁耕机组牵引阻力Dp；
确定牵引效率ηd：所述牵引阻力预测模块将犁耕机组牵引阻力Dp转换为牵引效率ηd；
确定最优滑转率S1：将滑转率S和牵引效率ηd输入所述最优滑转率识别模块，建立滑转率S和牵引效率ηd的模型，通过人工神经网络训练得到最优滑转率S1。
4.根据权利要求3所述的用于犁耕机组最优滑转率识别的控制方法，其特征在于，所述计算滑转率S按照下面公式计算：
其中：v1为驱动轮理论速度， r为驱动轮滚动半径，n为驱动轮转速；
v2为犁耕机组耕作速度。
5.根据权利要求3所述的用于犁耕机组最优滑转率识别的控制方法，其特征在于，所述人工神经网络训练得到犁耕机组牵引阻力Dp的步骤具体为：采用莱文贝格-马夸特训练算法配置两层隐含层，每层包含12个神经元，传递函数Purelin，从而得到犁耕机组牵引阻力Dp。
6.根据权利要求3所述的用于犁耕机组最优滑转率识别的控制方法，其特征在于，所述犁耕机组牵引阻力Dp转换为牵引效率ηd按照下面公式计算：
其中：ηd为牵引效率；
Dp为犁耕机组牵引阻力；
S为滑转率；
Ff为滚动阻力，为常数；
ηc为机组传动系效率，为常数。
7.根据权利要求3所述的用于犁耕机组最优滑转率识别的控制方法，其特征在于，所述滑转率S和牵引效率ηd的模型为：
其中：ηd为牵引效率；
ηc为机组传动系效率，为常数；
S为滑转率；
Cn为土壤负荷系数，其Cn∈(1,2,3,……,100)。
8.根据权利要求3所述的用于犁耕机组最优滑转率识别的控制方法，其特征在于，所述确定最优滑转率S1具体为：根据所述滑转率S和牵引效率ηd的模型，绘制不同土壤负荷系数Cn的滑转率S与牵引效率ηd的曲线图；采用莱文贝格-马夸特算法进行人工神经网络训练，配置两层隐含层，第一层和第二层神经元数分别为12个和10个的网络，该配置网络输入层与隐含层之间的传递函数是Log-Sigmoid函数，隐含层与输出层间的传递函数是Pureline函数；通过输入计算出的所述滑转率S和牵引效率ηd，通过所述的人工神经网络训练得到最优滑转率S1。
一种用于犁耕机组最优滑转率识别装置及其控制方法
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