農(nóng)林作業(yè)機(jī)械靜液壓傳動(dòng)系統(tǒng)效率特性建模及減速比分析*

程 準(zhǔn),邢 杰,李文杰

(南京林業(yè)大學(xué) 汽車(chē)與交通工程學(xué)院,江蘇 南京 210037)

0 引 言

農(nóng)林作業(yè)機(jī)械類(lèi)型眾多,例如拖拉機(jī)、聯(lián)合收獲機(jī)、聯(lián)合采伐機(jī)、林果采摘機(jī)等。農(nóng)林作業(yè)機(jī)械主要行駛于松軟土路面,行駛時(shí)負(fù)載阻力大且不穩(wěn)定,工況多變[1-3]。

由內(nèi)燃機(jī)、靜液壓傳動(dòng)系統(tǒng)和機(jī)械齒輪裝置等組成的驅(qū)動(dòng)與動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于農(nóng)林作業(yè)機(jī)械[4-6]。靜液壓傳動(dòng)系統(tǒng)常用變量泵和定量馬達(dá),其控制系統(tǒng)簡(jiǎn)單,采用容積調(diào)速回路易于實(shí)現(xiàn)較大范圍內(nèi)的無(wú)級(jí)調(diào)速[7-8]。然而,靜液壓傳動(dòng)系統(tǒng)的傳動(dòng)效率有限,普遍低于齒輪變速傳動(dòng)裝置[9-11]。因此,設(shè)計(jì)階段考慮靜液壓傳動(dòng)系統(tǒng)工作效率,評(píng)估分析整機(jī)能耗,具有重要意義。

周冉等人[12]對(duì)輪式采伐機(jī)底盤(pán)行走機(jī)構(gòu)進(jìn)行了分析與設(shè)計(jì),通過(guò)對(duì)采伐機(jī)在林區(qū)地面行駛時(shí)負(fù)載工況的計(jì)算,對(duì)液壓系統(tǒng)元件進(jìn)行了選型,并采用AMESim搭建了仿真模型,以驗(yàn)證設(shè)計(jì)方案的有效性,該方法能有效提高設(shè)計(jì)效率;但其仿真模型結(jié)果存在一定程度的潛在誤差。任軍華等人[13]通過(guò)臺(tái)架試驗(yàn)測(cè)量,獲取了不同油門(mén)開(kāi)度和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速下液壓系統(tǒng)的傳動(dòng)效率,并進(jìn)行了發(fā)動(dòng)機(jī)與靜液壓傳動(dòng)系統(tǒng)的聯(lián)合優(yōu)化分析,該研究為農(nóng)業(yè)機(jī)械使用過(guò)程中全系統(tǒng)能耗的改善提供了有價(jià)值的參考;但其未具體建立有明確表達(dá)式的數(shù)學(xué)計(jì)算模型,不便于變速系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和控制。LIU Z J等人[14]對(duì)山地履帶式拖拉機(jī)的靜液壓傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行了匹配設(shè)計(jì),搭建了驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的測(cè)試臺(tái)架,進(jìn)行了牽引性能和起步加速性能等測(cè)試,驗(yàn)證了設(shè)計(jì)方案的有效性;但研究未深入考慮液壓傳動(dòng)系統(tǒng)的工作效率。KIM D M等人[15]針對(duì)靜液壓傳動(dòng)系統(tǒng)工作時(shí)的一種特殊現(xiàn)象,基于Simulation X開(kāi)發(fā)了分析模型,并利用試驗(yàn)測(cè)試進(jìn)行了探究;但研究未具體涉及液壓系統(tǒng)或拖拉機(jī)整體傳動(dòng)系統(tǒng)工作效率的影響情況。朱鎮(zhèn)等人[16]建立了泵控馬達(dá)系統(tǒng)的效率模型,分析了泵控馬達(dá)系統(tǒng)的高效率工作區(qū)間,采用公式擬合法獲取了泵與馬達(dá)效率的計(jì)算表達(dá)式。孫景彬等人[17]采用泵-馬達(dá)調(diào)速回路設(shè)計(jì)了山地拖拉機(jī)的傳動(dòng)系統(tǒng)(其動(dòng)力傳遞路線大致為:發(fā)動(dòng)機(jī)—離合器—分動(dòng)箱—靜液壓傳動(dòng)裝置—驅(qū)動(dòng)后橋),但在傳動(dòng)系設(shè)計(jì)階段,未充分考慮實(shí)際液壓系統(tǒng)效率特性(根據(jù)液壓泵和液壓馬達(dá)的工作特性建立與實(shí)際相符的效率特性模型是其關(guān)鍵)。

由于泵和馬達(dá)的效率變化呈非線性,其模型參數(shù)數(shù)量較多,在取值范圍未知的情況下辨識(shí)難度大。此外,馬達(dá)至驅(qū)動(dòng)輪之間減速裝置的傳動(dòng)比對(duì)整機(jī)能耗的影響值得進(jìn)一步探究,為設(shè)計(jì)階段提供決策性幫助。

筆者以某農(nóng)林作業(yè)機(jī)械為例,對(duì)其傳動(dòng)系進(jìn)行匹配設(shè)計(jì),針對(duì)已選液壓系統(tǒng),提出一種決策變量自適應(yīng)變化的效率特性參數(shù)辨識(shí)方法,即根據(jù)實(shí)測(cè)試驗(yàn)數(shù)據(jù),采用內(nèi)層循環(huán)(蒙特卡羅法)的隨機(jī)投點(diǎn)搜尋各待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解,采用外層循環(huán)調(diào)節(jié)各待辨識(shí)參數(shù)的搜索區(qū)間;基于已建立的整機(jī)調(diào)速特性和效率特性模型,分析減速器傳動(dòng)比設(shè)計(jì)值對(duì)整機(jī)傳動(dòng)系能耗的影響。

1 農(nóng)林作業(yè)機(jī)械動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)

1.1 傳動(dòng)原理

筆者采用的農(nóng)林作業(yè)機(jī)械動(dòng)力傳動(dòng)方案示意圖如圖1所示。

圖1 一種農(nóng)林作業(yè)機(jī)械動(dòng)力傳動(dòng)方案Fig.1 A power transmission scheme of agricultural and forestry machinery

圖1中,動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)主要由靜液壓傳動(dòng)系統(tǒng)(變量泵驅(qū)動(dòng)定量馬達(dá)、容積調(diào)速回路)、雙級(jí)減速器(第一級(jí)為圓柱齒輪、第二級(jí)為錐齒輪)、差速器、半軸等組成。

其動(dòng)力傳動(dòng)路線為:發(fā)動(dòng)機(jī)—一級(jí)圓柱齒輪(用以匹配調(diào)節(jié)發(fā)動(dòng)機(jī)和變量泵之間的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩)—變量泵(通過(guò)排量調(diào)節(jié)馬達(dá)轉(zhuǎn)速)—定量馬達(dá)—雙級(jí)減速器—驅(qū)動(dòng)輪。

1.2 整機(jī)調(diào)速特性

此處?kù)o液壓傳動(dòng)系統(tǒng)的速度控制回路采用容積調(diào)速回路,忽略液壓回路泄漏,變量泵轉(zhuǎn)速np和定量馬達(dá)轉(zhuǎn)速nm的關(guān)系表達(dá)式如下:

nm=npVp/Vm

(1)

式中:Vp為變量泵的排量;Vm為定量馬達(dá)的排量。

根據(jù)動(dòng)力傳遞路線推導(dǎo)整機(jī)調(diào)速特性,計(jì)算表達(dá)式如下:

(2)

式中:ua為整機(jī)行駛速度;0.377為單位換算系數(shù);rd為驅(qū)動(dòng)輪半徑;im為雙級(jí)減速器-第一級(jí)圓柱齒輪傳動(dòng)比;i0為雙級(jí)減速器-第二級(jí)錐齒輪傳動(dòng)比。

綜合式(1)和式(2)可知:控制變量泵轉(zhuǎn)速和排量即可實(shí)現(xiàn)農(nóng)林作業(yè)機(jī)械整機(jī)行駛速度的無(wú)級(jí)調(diào)節(jié)目的。

1.3 整機(jī)效率特性

變量泵-定量馬達(dá)系統(tǒng)的總效率特性數(shù)學(xué)模型常用式(3)和式(4)的乘積來(lái)表示,具體如下[16,18]:

(3)

(4)

式中:np為變量泵轉(zhuǎn)速;Δp為系統(tǒng)壓力差;ε為排量比(即變量泵的當(dāng)前排量與最大排量之比[16],筆者取變量泵的最大排量和定量馬達(dá)排量一致);Cs為層流泄漏系數(shù);Cv為層流阻力系數(shù);μ為液壓油動(dòng)力黏度;Cf為機(jī)械阻力系數(shù);ηp為液壓泵效率;ηm為液壓馬達(dá)效率。

由于容積調(diào)速回路中系統(tǒng)壓力差基本由負(fù)載轉(zhuǎn)矩決定,當(dāng)動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)工作穩(wěn)定時(shí),系統(tǒng)壓力差與負(fù)載轉(zhuǎn)矩呈正相關(guān)。負(fù)載轉(zhuǎn)矩主要由農(nóng)林作業(yè)機(jī)械行駛時(shí)所受阻力決定,其關(guān)系表達(dá)式如下:

Tm=Frrd/(i0im)

(5)

式中:Tm為定量馬達(dá)輸出軸扭矩;Fr為整機(jī)阻力。

由整機(jī)的動(dòng)力傳遞路線可知,整機(jī)傳動(dòng)效率主要與靜液壓傳動(dòng)系統(tǒng)工作效率和3組齒輪傳動(dòng)效率有關(guān)。齒輪傳遞動(dòng)力時(shí),過(guò)程平穩(wěn),其傳動(dòng)效率常設(shè)為固定值[19-20]。

因此,整機(jī)傳動(dòng)效率可被描述為以變量泵轉(zhuǎn)速、定量馬達(dá)輸出軸扭矩和排量比為自變量的數(shù)學(xué)函數(shù)表達(dá)式,具體如下:

(6)

式中:ηT為整機(jī)傳動(dòng)效率;ηg為齒輪傳動(dòng)效率。

其中:a1～a6與層流泄漏系數(shù)、層流阻力系數(shù)、液壓油動(dòng)力黏度以及機(jī)械阻力系數(shù)等參數(shù)有關(guān),由液壓系統(tǒng)的實(shí)際試驗(yàn)數(shù)據(jù)辨識(shí)后確定。

2 整機(jī)動(dòng)力需求計(jì)算及液壓系統(tǒng)選型

筆者以停車(chē)作業(yè)的林果采摘機(jī)械為例,整機(jī)于松軟土路面上行駛時(shí)主要受坡度阻力和滾動(dòng)阻力作用。其中,滾動(dòng)阻力主要由輪胎彈性遲滯所引起的變形阻力、土壤壓實(shí)阻力和推土阻力組成。

筆者借助KURJENLUOMA J等人[21]的研究,采用經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)滾動(dòng)阻力進(jìn)行估計(jì),計(jì)算表達(dá)式如下:

Ff=(b1Z+b0)mg

(7)

式中:Ff為滾動(dòng)阻力;Z為滑轉(zhuǎn)沉陷量;b0,b1為經(jīng)驗(yàn)系數(shù),分別取值0.098 8和0.001 3;m為整機(jī)質(zhì)量;g為重力加速度。

滑轉(zhuǎn)沉陷量的計(jì)算表達(dá)式[22]如下:

(8)

式中:W為輪胎法向載荷;kc,kφ為土壤黏聚變形模數(shù)和摩擦變形模數(shù);b,D為輪胎寬度和直徑;s為車(chē)輪滑轉(zhuǎn)率;n為沉陷指數(shù)。

坡度阻力計(jì)算公式如下:

Fi=mgsinα

(9)

式中:Fi為坡度阻力;α為坡度角。

整機(jī)主要參數(shù)如表1所示。

表1 整機(jī)主要參數(shù)Table 1 Main parameters of the machinery

筆者以表1所列參數(shù)的取值為例,根據(jù)農(nóng)林作業(yè)車(chē)輛于水平路面上最高行駛速度和最大爬坡工況匹配計(jì)算整機(jī)最大需求功率,計(jì)算得到上述2種工況下整機(jī)最大需求功率分別為73.14 kW和71.03 kW;選擇林德液壓HPV-02系列液壓泵(最大排量為55 cm3/r、額定壓力為420 bar、持續(xù)功率為75 kW)和HMV-02系列液壓馬達(dá)(最大排量為55 cm3/r、額定壓力為420 bar、持續(xù)功率為93 kW)。

筆者采用式(2)計(jì)算求得雙級(jí)減速器總傳動(dòng)比≤19.66。

3 基于改進(jìn)蒙特卡羅法的參數(shù)辨識(shí)

3.1 蒙特卡羅法的改進(jìn)

枚舉法、啟發(fā)式優(yōu)化算法和蒙特卡羅法(MCM)[23-24]常用于優(yōu)化、求解和參數(shù)辨識(shí)等場(chǎng)合。MCM采用隨機(jī)投點(diǎn)方式,相較于枚舉法,其收斂精度高、算法執(zhí)行次數(shù)少;相較于啟發(fā)式優(yōu)化算法,其可有效避免早熟現(xiàn)象。

因此,筆者選擇MCM作為靜液壓系統(tǒng)效率特性模型參數(shù)辨識(shí)方法。

枚舉法、啟發(fā)式優(yōu)化算法和MCM普遍對(duì)決策變量的定義域(即取值范圍或搜索范圍)有很大程度的依賴(lài)。式(6)為變形后的系統(tǒng)效率特性數(shù)學(xué)表達(dá)式,待辨識(shí)參數(shù)a1～a6的定義域未知,靜液壓系統(tǒng)效率特性模型參數(shù)辨識(shí)困難。

因此,筆者提出I-MCM法,以自適應(yīng)決策變量的搜索范圍。該算法采用內(nèi)層循環(huán)和外層循環(huán),其主要步驟如下:

步驟1。初步設(shè)置待辨識(shí)參數(shù)的搜索范圍。在此階段,可設(shè)置搜索范圍為任意常數(shù),且統(tǒng)一設(shè)置全部待辨識(shí)參數(shù)的搜索范圍;

步驟2。運(yùn)算內(nèi)層循環(huán)。內(nèi)層循環(huán)采用標(biāo)準(zhǔn)蒙特卡羅法,通過(guò)隨機(jī)投點(diǎn)的方式形成任意1組6個(gè)待辨識(shí)參數(shù)的隨機(jī)方案,對(duì)每1組方案以目標(biāo)函數(shù)為評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行比對(duì),最終以?xún)?yōu)勝劣汰的原則確定6個(gè)待辨識(shí)參數(shù)的數(shù)值。

目標(biāo)函數(shù)如下:

(10)

步驟3。運(yùn)算外層循環(huán)。外層循環(huán)基于每一次內(nèi)層循環(huán)的參數(shù)辨識(shí)結(jié)果,自適應(yīng)調(diào)節(jié)每個(gè)待辨識(shí)參數(shù)在下次內(nèi)層循環(huán)中的搜索范圍,搜索范圍調(diào)整函數(shù)如下:

(11)

3.2 靜液壓系統(tǒng)效率特性模型參數(shù)辨識(shí)

已選液壓泵和液壓馬達(dá)的實(shí)際工作效率由試驗(yàn)臺(tái)架測(cè)得。

臺(tái)架示意圖如圖2所示。

圖2 靜液壓傳動(dòng)系統(tǒng)臺(tái)架示意圖Fig.2 Hydrostatic transmission system bench diagram

圖2中,該實(shí)際系統(tǒng)定量馬達(dá)的輸出端通過(guò)雙級(jí)減速系統(tǒng)與電渦流測(cè)功機(jī)相連,因此其傳動(dòng)形式與對(duì)象基本一致。

效率計(jì)算所需的決定性物理量(輸入轉(zhuǎn)速、輸出轉(zhuǎn)速、輸入轉(zhuǎn)矩和輸出轉(zhuǎn)矩)測(cè)量結(jié)果如圖3所示(在任意工況下,重復(fù)進(jìn)行5次試驗(yàn))。

圖3 重復(fù)性試驗(yàn)測(cè)量結(jié)果Fig.3 Repeatability test measurement results

圖3中,輸入轉(zhuǎn)速、輸出轉(zhuǎn)速、輸入轉(zhuǎn)矩和輸出轉(zhuǎn)矩的重復(fù)性精度良好,標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.41 r/min、0.24 r/min、0.97 Nm、2.77 Nm,測(cè)量不確定度和誤差相對(duì)較小。

試驗(yàn)臺(tái)架其余相關(guān)信息及效率試驗(yàn)測(cè)量過(guò)程與結(jié)果見(jiàn)文獻(xiàn)[25],泵輸入轉(zhuǎn)速在500 r/min～3 000 r/min范圍內(nèi)取5水平,馬達(dá)輸出轉(zhuǎn)矩在50 Nm～500 Nm范圍內(nèi)取5水平,泵排量比在0.17～1.00范圍內(nèi)取5水平。文獻(xiàn)[25]采用組合試驗(yàn)的方法,獲取共計(jì)15組試驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)。

筆者采用改進(jìn)I-MCM進(jìn)行靜液壓系統(tǒng)效率特性模型的參數(shù)辨識(shí),設(shè)置外層循環(huán)迭代次數(shù)為30,內(nèi)層MCM運(yùn)行次數(shù)為10 000,6個(gè)待辨識(shí)參數(shù)的初始搜索范圍為0～10。由于算法具有一定的隨機(jī)性,筆者重復(fù)進(jìn)行5次參數(shù)辨識(shí)試驗(yàn)。

5次重復(fù)性試驗(yàn)中,目標(biāo)函數(shù)值的迭代運(yùn)算結(jié)果如圖4所示。

圖4 參數(shù)辨識(shí)重復(fù)性試驗(yàn)結(jié)果Fig.4 Repeatability test results of parameter identification

圖4中,5次重復(fù)性參數(shù)辨識(shí)結(jié)果具有相似性,外層循環(huán)約第10代已收斂至最優(yōu)解,平均絕對(duì)百分比誤差(即目標(biāo)函數(shù)值)的均值為4.19%。參數(shù)辨識(shí)結(jié)果為a1=82.987 3、a2=0.335 2、a3=3.153 5×10-7、a4=3.041 1×105、a5=4.236 1×103、a6=0.159 8。

6個(gè)待辨識(shí)參數(shù)的取值差異性較大,其中a1、a4和a5不在初始搜索范圍內(nèi),而a2、a3和a6則僅處于初始搜索范圍的邊緣位置,這表明該例參數(shù)的辨識(shí)具有一定的難度[26]。

基于I-MCM的參數(shù)辨識(shí)結(jié)果如圖5所示。

圖5 基于I-MCM的參數(shù)辨識(shí)結(jié)果Fig.5 Parameter identification results based on I-MCM

圖5(a)為參數(shù)辨識(shí)后液壓系統(tǒng)效率模型估計(jì)值與實(shí)際值的對(duì)比。圖5(b)為負(fù)載轉(zhuǎn)矩固定為300 Nm時(shí),液壓系統(tǒng)效率特性模型的估計(jì)結(jié)果。

圖5中,筆者采用I-MCM對(duì)模型參數(shù)辨識(shí)后,模型估計(jì)值與實(shí)際值吻合度高,液壓系統(tǒng)效率特性整體上與排量比呈正相關(guān)。

3.3 對(duì)比與分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證I-MCM的先進(jìn)性和有效性,筆者選擇MCM和啟發(fā)式優(yōu)化算法,進(jìn)行液壓系統(tǒng)效率特性模型的參數(shù)辨識(shí)。

為確保3種算法對(duì)比的公平性,MCM和啟發(fā)式優(yōu)化算法的迭代運(yùn)算次數(shù)相同,總計(jì)次數(shù)為30×10 000=300 000。由于6個(gè)待辨識(shí)參數(shù)的定義域未知,基于I-MCM的辨識(shí)結(jié)果,筆者將MCM和啟發(fā)式優(yōu)化算法的搜索區(qū)間統(tǒng)一設(shè)置為0～1 000 000。啟發(fā)式優(yōu)化算法采用一種改進(jìn)的粒子群(improved particle swarm optimization,I-PSO)算法,詳見(jiàn)文獻(xiàn)[27]。

由于MCM和I-PSO算法同樣具有隨機(jī)性,因此筆者對(duì)每種方法各重復(fù)進(jìn)行5次參數(shù)辨識(shí)試驗(yàn),并進(jìn)行對(duì)比分析。

3種方法的對(duì)比結(jié)果如表2所示。

表2 3種方法目標(biāo)函數(shù)值對(duì)比結(jié)果Table 2 Comparison results of objective function values for three methods

MCM和I-PSO算法的最優(yōu)辨識(shí)結(jié)果如圖6所示。

圖6 MCM和I-PSO算法的最優(yōu)辨識(shí)結(jié)果Fig.6 The optimal identification results of MCM and I-PSO

由表2和圖6可知:在決策變量定義域未知的情況下,MCM和I-PSO算法的參數(shù)辨識(shí)效果差。

相較于筆者提出的I-MCM,前2個(gè)算法的絕對(duì)百分比誤差均值分別增大492.36%和500.24%。

4 減速器傳動(dòng)比對(duì)整機(jī)能耗影響分析

由式(2)～式(6)可知:雙級(jí)減速器傳動(dòng)比i0im影響了靜液壓傳動(dòng)系統(tǒng)中馬達(dá)的輸出端扭矩,并改變了整機(jī)行駛速度下對(duì)應(yīng)的變量泵輸入轉(zhuǎn)速和變量泵排量比。因此,對(duì)于設(shè)計(jì)對(duì)象,其行駛速度在0 km/h～25 km/h范圍內(nèi),且驅(qū)動(dòng)輪負(fù)載扭矩變化時(shí),整機(jī)傳動(dòng)系效率受減速器傳動(dòng)比設(shè)計(jì)值影響。

為進(jìn)一步探究減速器傳動(dòng)比設(shè)計(jì)值對(duì)整機(jī)傳動(dòng)系能耗的影響關(guān)系,筆者采用單因素影響分析的方法,在雙級(jí)減速器傳動(dòng)比最大值(19.66)范圍內(nèi)取5個(gè)水平(分別為8、10、12、14、16),利用前文所建立的效率特性模型,計(jì)算整機(jī)傳動(dòng)系效率。

整機(jī)傳動(dòng)系效率計(jì)算結(jié)果如圖7所示。

圖7 整機(jī)傳動(dòng)系效率及影響因素分析Fig.7 Efficiency and influencing factors analysis of the whole machinery transmission system

圖7(a)為雙級(jí)減速器傳動(dòng)比為8時(shí)(示例),整機(jī)傳動(dòng)系效率變化特性;圖7(b)為5種減速器傳動(dòng)比設(shè)計(jì)值下,整機(jī)傳動(dòng)系效率隨行駛速度變化特性(同車(chē)速下,對(duì)所有負(fù)載轉(zhuǎn)矩求傳動(dòng)系效率平均值)。

圖7中,以雙級(jí)減速器傳動(dòng)比i0im=8為例,中高行駛阻力下整機(jī)傳動(dòng)系效率較高;行駛阻力大于4 000 N時(shí),整機(jī)傳動(dòng)系效率均值為83.66%;林機(jī)行駛速度對(duì)整機(jī)傳動(dòng)系效率影響較大,影響程度隨行駛速度或減速器傳動(dòng)比值的增大而提升,1 km/h和25 km/h所對(duì)應(yīng)的整機(jī)傳動(dòng)系效率均值分別為86.16%和76.73%,相差12.29%。

整機(jī)傳動(dòng)系效率與減速器傳動(dòng)比設(shè)計(jì)值呈反相關(guān),全工況下整機(jī)傳動(dòng)系效率均值分別為81.45%(傳動(dòng)比為8)、79.20%(傳動(dòng)比為10)、76.69%(傳動(dòng)比為12)、73.92%(傳動(dòng)比為14)和70.92%(傳動(dòng)比為16)。

根據(jù)式(2)～式(6)、圖5、圖7可知:整機(jī)效率關(guān)于馬達(dá)端負(fù)載轉(zhuǎn)矩、變量泵轉(zhuǎn)速和排量比呈非線性變化;并且傳動(dòng)比等差變化的同時(shí),馬達(dá)端負(fù)載轉(zhuǎn)矩、變量泵轉(zhuǎn)速和排量比的變化亦呈現(xiàn)非等差特點(diǎn)。這導(dǎo)致傳動(dòng)比等差增大時(shí),整機(jī)傳動(dòng)系平均效率不均勻下降。

綜上所述,相鄰傳動(dòng)比的整機(jī)平均傳動(dòng)效率差值(傳動(dòng)比由小到大)分別為2.25%、2.51%、2.77%和3.00%?？梢?jiàn),隨著傳動(dòng)比增大,整機(jī)傳動(dòng)系效率下降程度也略微增加。

5 結(jié)束語(yǔ)

筆者分析并推導(dǎo)了農(nóng)林作業(yè)機(jī)械(特別針對(duì)停車(chē)作業(yè)的林果采摘機(jī)械)中搭載“變量泵-定量馬達(dá)”的動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)整機(jī)效率特性,計(jì)算了整機(jī)在松軟土路面上行駛時(shí)的需求動(dòng)力,并進(jìn)行了液壓系統(tǒng)選型;采用了I-MCM辨識(shí)了靜液壓傳動(dòng)系統(tǒng)效率特性模型的參數(shù),并與MCM和I-PSO算法進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證,基于已建立的效率特性模型分析了減速器傳動(dòng)比設(shè)計(jì)值對(duì)整機(jī)能耗的影響情況。

研究結(jié)果表明:

1)整機(jī)雙級(jí)減速器傳動(dòng)比為8,液壓泵和液壓馬達(dá)分別選擇林德液壓HPV-02系列泵和HMV-02系列馬達(dá)(最大排量為55 cm3/r),整機(jī)傳動(dòng)系平均工作效率為81.45%,最大工作效率為86.38%,最小工作效率為58.59%;

2)筆者提出的I-MCM,通過(guò)決策變量搜索范圍自適應(yīng)變化能有效解決待辨識(shí)參數(shù)定義域的未知問(wèn)題,工程應(yīng)用性良好。I-MCM能快速收斂至有效解,5次參數(shù)辨識(shí)重復(fù)性試驗(yàn)的誤差均值為4.19%,平均迭代次數(shù)約為10。而MCM和I-PSO算法的參數(shù)辨識(shí)效果差,在搜索區(qū)域未知條件下基本難以獲取參數(shù)辨識(shí)的有效解;

3)以集中式驅(qū)動(dòng)與動(dòng)力傳動(dòng)方案構(gòu)建的農(nóng)林作業(yè)機(jī)械液壓式行走系統(tǒng),其終端減速器傳動(dòng)比對(duì)整機(jī)傳動(dòng)系工作效率影響較大,不同取值下效率均值差異度最大達(dá)10.53%。減速器傳動(dòng)比設(shè)計(jì)值的合理減小有利于降低整機(jī)能耗。本例設(shè)計(jì)的整機(jī)在中低速下具有高工作效率特性,在高速下工作效率低,這與農(nóng)林作業(yè)機(jī)械于松軟土路面上行駛或作業(yè)時(shí)的特點(diǎn)(速度常低于12 km/h)相符。

后續(xù)的研究方向?yàn)?全方位增加靜液壓傳動(dòng)系統(tǒng)效率特性模型建模所用的樣本數(shù)據(jù)量,例如引入不同排量的液壓泵及液壓馬達(dá)的效率測(cè)量值,以期進(jìn)一步驗(yàn)證I-MCM方法的有效性,并探究具有更高精度的液壓系統(tǒng)效率特性計(jì)算表達(dá)式。