徐立友，張俊江，劉孟楠

(1.河南科技大學(xué) 車輛與交通工程學(xué)院，河南 洛陽471003；2.西安理工大學(xué) 機械與精密儀器工程學(xué)院，陜西 西安 710000)

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增程式四輪驅(qū)動電動拖拉機轉(zhuǎn)矩分配策略

徐立友1，張俊江1，劉孟楠2

(1.河南科技大學(xué) 車輛與交通工程學(xué)院，河南 洛陽471003；2.西安理工大學(xué) 機械與精密儀器工程學(xué)院，陜西 西安 710000)

針對增程式四輪驅(qū)動電動拖拉機前后輪驅(qū)動轉(zhuǎn)矩分配問題，提出了一種基于模糊邏輯的轉(zhuǎn)矩分配策略。通過對拖拉機犁耕機組進行受力分析，將拖拉機坡度和犁耕阻力作為模糊輸入變量，拖拉機電機轉(zhuǎn)矩分配因數(shù)作為模糊輸出變量，設(shè)計模糊控制器。為了驗證所提策略的優(yōu)越性，設(shè)置了定比分配策略作為對比策略。仿真結(jié)果表明：與定比分配策略相比，本文策略將拖拉機前輪最大滑轉(zhuǎn)率降低了16.5%，后輪最大滑轉(zhuǎn)率僅上升了2.2%，有效地將拖拉機滑轉(zhuǎn)率控制在合理范圍內(nèi)。

滑轉(zhuǎn)率；四輪驅(qū)動；轉(zhuǎn)矩分配；拖拉機；模糊邏輯

0 引言

拖拉機驅(qū)動輪的轉(zhuǎn)矩分配直接影響驅(qū)動輪的滑轉(zhuǎn)率[1]，傳統(tǒng)拖拉機多采用分動器進行轉(zhuǎn)矩分配，由于結(jié)構(gòu)形式的限制，難以實時改變前、后驅(qū)動輪轉(zhuǎn)矩比。采用雙牽引電機結(jié)構(gòu)形式的電動拖拉機，有利于調(diào)節(jié)前、后牽引電機的轉(zhuǎn)矩。因此，研究雙牽引電機四輪驅(qū)動拖拉機的轉(zhuǎn)矩分配具有重要意義。

目前，針對四輪驅(qū)動的轉(zhuǎn)矩分配策略研究主要集中在汽車上[2-5]。文獻[6]針對四輪驅(qū)動電動汽車提出了一種控制發(fā)動機輸出轉(zhuǎn)矩和軸間扭矩分配的策略，可有效抑制驅(qū)動輪滑轉(zhuǎn)，提高了汽車的動力性能。文獻[7]針對四輪驅(qū)動電動車經(jīng)濟性設(shè)計了最優(yōu)轉(zhuǎn)矩分配策略，明顯減少了驅(qū)動能量消耗。文獻[8]提出了基于驅(qū)動防滑的四輪驅(qū)動汽車牽引力控制策略，有效抑制了驅(qū)動輪的過度滑轉(zhuǎn)，提高了汽車的行駛穩(wěn)定性。文獻[9]針對傳動系統(tǒng)動態(tài)特性和輪胎摩擦特性，研究了混聯(lián)式四輪驅(qū)動牽引力控制，實現(xiàn)了驅(qū)動輪防滑控制。文獻[10]提出基于車輪轉(zhuǎn)矩檢測的方法維持前后軸車輪的最佳滑移率的策略，獲得了較好的控制效果。但是，針對增程式電動拖拉機的轉(zhuǎn)矩分配，已知的研究成果較少。

本文基于拖拉機的犁耕工況，提出了一種基于模糊邏輯的增程式四輪驅(qū)動電動拖拉機前后輪轉(zhuǎn)矩分配策略，以期將滑轉(zhuǎn)率控制在合理范圍內(nèi)。

1 四輪驅(qū)動拖拉機模型分析

圖1 拖拉機驅(qū)動系統(tǒng)

1.1 四輪驅(qū)動拖拉機驅(qū)動系統(tǒng)

拖拉機的驅(qū)動系統(tǒng)構(gòu)型對其轉(zhuǎn)矩分配策略具有重要影響。本文采用的拖拉機驅(qū)動系統(tǒng)[11]如圖1所示。

增程式四輪驅(qū)動電動拖拉機的驅(qū)動系統(tǒng)，由前牽引電機和后牽引電機分別獨立驅(qū)動前輪和后輪，能夠分別控制前牽引電機和后牽引電機的轉(zhuǎn)矩，有利于控制拖拉機的滑轉(zhuǎn)率。前牽引電機所產(chǎn)生的機械能僅用于牽引作業(yè)，后牽引電機所發(fā)出的機械能除用于牽引作業(yè)，還經(jīng)變速器傳到動力輸出軸用于旋耕作業(yè)等。由柴油機和發(fā)電機組成的增程器用于給動力電池充電。當動力電池荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)高于某一值時，拖拉機處于純電動模式，由柴油機和發(fā)電機組成的增程器關(guān)閉；當動力電池SOC低于某一值時，增程器開啟,為動力電池充電，延長拖拉機的作業(yè)里程。

1.2 四輪驅(qū)動拖拉機犁耕作業(yè)分析

圖2 四輪驅(qū)動拖拉機牽引犁耕機組坡道作業(yè)受力情況

四輪驅(qū)動拖拉機牽引犁耕機組坡道作業(yè)受力情況如圖2所示。圖2中：O為拖拉機質(zhì)心位置；L為軸距，mm；a為后軸軸線到質(zhì)心的水平距離，mm；G為拖拉機的重力，N，G分解為沿X方向的分力FGx和沿Z方向的分力FGz；α為坡道角；c為掛鉤牽引力作用點距后輪中心的水平距離，mm；hT為掛鉤牽引力作用點距地面高度，mm；Fg為犁耕阻力，N，分解為沿X方向的Fgx和沿Z方向的阻力Fgz；γ為犁耕阻力坡面夾角，(°)；Ffz為地面對前輪的支持力，N；Frz為地面對后輪的支持力，N；Fff為前輪滾動阻力，N；Frf為后輪滾動阻力，N；Fqf為前輪驅(qū)動力，N；Fqr為后輪驅(qū)動力，N；Fj為加速阻力，N；FAf為空氣阻力，N。

當拖拉機低速作業(yè)時，可以忽略空氣阻力對拖拉機的影響[12]。拖拉機前、后輪載荷對拖拉機牽引性能的發(fā)揮具有重要影響。對后輪與地面作用點取矩得：

FfzL=FGza-(Fj+FGx)hg-FgxhT-Fgzc。

(1)

對前輪與地面作用點取矩得：

FrzL=FGz(L-a)+(Fj+FGx)hg+FgxhT+Fgz(L+c)。

(2)

本文采用Duggof輪胎模型[13]計算驅(qū)動力，驅(qū)動輪的驅(qū)動力為：

(3)

其中：Fq為對應(yīng)驅(qū)動輪的驅(qū)動力，N；Fz為對應(yīng)驅(qū)動輪的載荷，N；φ為對應(yīng)驅(qū)動輪的附著因數(shù)；δ為對應(yīng)驅(qū)動輪的滑轉(zhuǎn)率，%。

拖拉機機組作業(yè)時，在縱平面X方向的力學(xué)模型為：

Fqt=Frf+Fqf+FGx+Fj+FAf=Fqr+Fqf，

(4)

其中：Fqt為拖拉機總驅(qū)動力，N。

拖拉機后牽引電機分配轉(zhuǎn)矩為：

(5)

其中：Rr為后輪半徑，m；k為由后牽引電機轉(zhuǎn)矩經(jīng)傳動系轉(zhuǎn)化為后輪的驅(qū)動力與總驅(qū)動力的比值(電機轉(zhuǎn)矩分配因數(shù))；ir為后牽引電機到后輪之間傳動系傳動比；ηtr為后牽引電機到后輪之間傳動系效率。

拖拉機前牽引電機分配轉(zhuǎn)矩為：

(6)

其中：Rf為前輪半徑，m；if為前牽引電機到前輪之間傳動系傳動比；ηtf為前牽引電機到前輪之間傳動系效率。

由式(1)、式(2)、式(3)和式(5)得，拖拉機后牽引電機分配轉(zhuǎn)矩為：

(7)

由式(1)、式(2)、式(3)和式(6)得，拖拉機前牽引電機分配轉(zhuǎn)矩為：

(8)

2 控制策略

2.1 拖拉機整車控制策略

拖拉機作業(yè)工況復(fù)雜多變，由式(7)和式(8)可知：拖拉機的前、后牽引電機轉(zhuǎn)矩與電機轉(zhuǎn)矩分配因數(shù)k之間存在高度非線性。模糊控制器對于非線性系統(tǒng)具有較好的控制效果，對于不確定性行駛工況具有較強的魯棒性和抗干擾能力。拖拉機的整車控制原理圖如圖3所示。為了驗證本文所提策略的優(yōu)越性，設(shè)置了四輪驅(qū)動拖拉機定比分配策略作為對比策略，控制原理圖如圖4所示。

圖3 拖拉機整車控制原理圖 圖4 四輪驅(qū)動拖拉機控制原理圖

圖3中，拖拉機牽引力模塊通過滾動阻力、拖拉機加速度、坡度和犁耕阻力，計算出拖拉機的理論牽引力傳遞到轉(zhuǎn)矩分配模塊。模糊控制器由模糊化、模糊控制規(guī)則庫、模糊推理和清晰化4個部分組成。坡度、犁耕阻力作為模糊輸入變量，經(jīng)模糊控制器的模糊化、模糊推理和清晰化得到輸出變量，這里輸出變量為電機轉(zhuǎn)矩分配因數(shù)k，然后將k值傳遞至轉(zhuǎn)矩分配模塊。轉(zhuǎn)矩分配模塊通過車速、牽引力、前牽引電機最大轉(zhuǎn)矩、后牽引電機最大轉(zhuǎn)矩和電機轉(zhuǎn)矩分配因數(shù)k等參數(shù)，確定后牽引電機負荷信號(后負荷信號)、前牽引電機負荷信號(前負荷信號)，控制牽引電機。轉(zhuǎn)矩分配模塊通過車速信號實現(xiàn)拖拉機的閉環(huán)控制。圖4中，與本文所提策略相比，沒有模糊控制器，采用需求轉(zhuǎn)矩與前后牽引電機總轉(zhuǎn)矩之比獲得一個負荷信號，其他與本文所提策略相同。

2.2 模糊控制器設(shè)計

拖拉機在進行犁耕作業(yè)時，坡度、犁耕阻力是影響車輪滑轉(zhuǎn)的重要因素。選取坡度i、犁耕阻力Fg作為模糊控制器輸入變量，選取電機轉(zhuǎn)矩分配因數(shù)k作為模糊控制器輸出變量，并分別規(guī)定下列模糊子集：E(i)={VS，S，M，B，VB}，E(Fg)={VS，S，M，B，VB}，E(k)={VS，S，RS，RM，LS，M，LM，VM，RB，B，VB}，其中，模糊子集VS、S、RS、RM、LS、M、LM、VM、RB、B、VB分別代表極小、小、較小、中小、低小、中等、中低、中大、較大、大、極大。根據(jù)大量試驗數(shù)據(jù)和理論分析分別設(shè)計輸入輸出變量的隸屬度函數(shù)[14]，如圖5所示。圖5中，輸入變量的隸屬度函數(shù)均采用三角形隸屬度函數(shù)，輸出變量的隸屬度函數(shù)采用兩邊梯形、中間三角形隸屬度函數(shù)。圖5a為輸入變量坡度i的隸屬度函數(shù)，論域為[-0.1,0.1]，負值代表下坡，正值代表上坡。圖5b為輸入變量犁耕阻力Fg的隸屬度函數(shù)，論域為[3.7104,4.3104]。圖5c為輸出變量后，后牽引電機轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)化至后輪的驅(qū)動力與總驅(qū)動力的比值電機轉(zhuǎn)矩即分配因數(shù)k，論域為[0.74,0.88]。

圖5 輸入輸出變量的隸屬度函數(shù)

在制定模糊控制規(guī)則時，應(yīng)盡量保證拖拉機的最大滑轉(zhuǎn)率在0.15～0.18，基于仿真實驗和理論分析(主要考慮前后輪載荷等)制定的模糊控制規(guī)則庫如表1所示。表1中，第j條規(guī)則表述形式為：If (FgisFgjandiisijthenkiskj)。由于模糊控制的輸出量是模糊量，采用重心法進行解模糊，從而得到電機轉(zhuǎn)矩分配因數(shù)。

表1 模糊控制規(guī)則庫

3 對比分析

本文采用AVL-Cruise軟件建立拖拉機整車模型，MATLAB/Simulink軟件搭建整車的控制策略，進行AVL-Cruise與MATLAB/Simulink在線聯(lián)合仿真分析。增程式四輪驅(qū)動電動拖拉機主要技術(shù)參數(shù)[11,15]如表2所示。

表2 增程式四輪驅(qū)動電動拖拉機主要技術(shù)參數(shù)

拖拉機在田間以I擋近似恒速進行犁耕作業(yè)。為了驗證本文所提策略，設(shè)置了犁耕阻力與坡度，并輸入MATLAB/Simulink軟件中。對于大多數(shù)耕地而言，坡度一般均小于9%，拖拉機的坡度情況設(shè)置為：在0～50 m，上坡，坡度為5%；在50～100 m，坡度為0%；在100～150 m，上坡，坡度為9%；在150～200 m，坡度為0%；在200～250 m，下坡，坡度為5%；在250～300 m，下坡，坡度為9%；在300～350 m，坡度為0%；在350～400 m，上坡，坡度為3%；在400～450 m，坡度為0%；在450～500 m，上坡，坡度為6%；在500～550 m，坡度為0%。

拖拉機在作業(yè)過程中，犁耕阻力會隨著土壤比阻、耕深和耕寬的變化而變化。圖6表示拖拉機犁耕阻力的變化情況。圖6中，設(shè)置的平均犁耕阻力為40 kN，最小犁耕阻力為37 kN，最大犁耕阻力為43 kN。

為了驗證本文策略的優(yōu)越性，設(shè)置了定比分配策略作為對比策略。兩種策略下牽引電機負荷信號變化如圖7所示。由圖7可知：拖拉機定比分配策略下，電機的負荷信號始終在本文策略的前、后牽引電機負荷信號之間，說明本文策略有效改變了前、后牽引電機的負荷信號，即有效改變了前、后牽引電機的轉(zhuǎn)矩。

圖6 拖拉機犁耕阻力的變化情況圖7 兩種策略下牽引電機負荷信號變化情況

兩種策略下拖拉機前輪的滑轉(zhuǎn)率如圖8所示，兩種策略下拖拉機后輪的滑轉(zhuǎn)率如圖9所示。

由圖8可知：在本文策略下，拖拉機前輪的最大滑轉(zhuǎn)率為19.3%，小于20%，在合理范圍內(nèi)，滑轉(zhuǎn)率的方差為0.467；在定比分配策略下，拖拉機的最大滑轉(zhuǎn)率為35.8%，滑轉(zhuǎn)率的方差為0.965。與定比分配策略相比，本文策略使拖拉機前輪的最大滑轉(zhuǎn)率下降了16.5%，滑轉(zhuǎn)率方差下降了51.6%。

由圖9可知：在本文策略下，拖拉機后輪的最大滑轉(zhuǎn)率為19.0%，整個作業(yè)過程中，拖拉機后輪滑轉(zhuǎn)率在合理范圍內(nèi)，滑轉(zhuǎn)率的方差為0.427；在定比分配策略下，拖拉機后輪的最大滑轉(zhuǎn)率為16.8%，滑轉(zhuǎn)率的方差為0.452。與定比分配策略相比，本文策略使拖拉機后輪最大滑轉(zhuǎn)率僅上升了2.2%，滑轉(zhuǎn)率方差下降了5.5%。

圖8 拖拉機前輪滑轉(zhuǎn)率 圖9 拖拉機后輪滑轉(zhuǎn)率

4 結(jié)論

(1)基于拖拉機犁耕工況，設(shè)計了一種基于模糊邏輯的轉(zhuǎn)矩分配策略，該策略能夠?qū)⑼侠瓩C驅(qū)動輪的滑轉(zhuǎn)率控制在合理范圍內(nèi)。

(2)與定比分配策略相比，本文策略將前輪最大滑轉(zhuǎn)率降低了16.5%，滑轉(zhuǎn)率方差降低了51.6%；后輪最大滑轉(zhuǎn)率僅上升了2.2%，滑轉(zhuǎn)率方差下降了5.5%。

(3)以坡度和犁耕阻力為模糊輸入變量的模糊控制器，能夠有效控制拖拉機的滑轉(zhuǎn)率。

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國家“十三五”重點研發(fā)計劃基金項目(2016YFD0701002)；中國博士后科學(xué)基金面上項目(2015M582212)；河南省基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究基金項目(102102210165)

徐立友(1974-)，男，河南息縣人，教授，博士，主要從事車輛新型傳動與控制技術(shù)方面的研究.

2016-12-10

1672-6871(2017)03-0080-06

10.15926/j.cnki.issn1672-6871.2017.03.017

S219.4

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