竇海石，張幽彤，艾 強，趙心琦

面向耦合分流動力構型的拖拉機犁耕工況控制策略

竇海石，張幽彤※，艾 強，趙心琦

（北京理工大學機械與車輛學院，北京 100089）

當前中國農田集群和能源短缺現狀極大地促進了混合動力拖拉機的推廣與使用，然而混動拖拉機動態(tài)變載荷工況加大了整機功率的耦合與分流難度。為此，該研究以發(fā)動機和雙電機為動力源，利用圖論原理設計出滿足全功率范圍作業(yè)需求的兩種動力系統耦合分流構型。此外，為實現整機的高能效目的，提出了基于馬爾科夫決策的能量管理策略：首先根據拖拉機的載荷譜對整機作業(yè)環(huán)境進行辨識，采集犁耕作業(yè)環(huán)境下的拖拉機工作參數將需求功率抽象為馬爾科夫決策中的狀態(tài)轉移過程；然后將整機能耗作為最優(yōu)控制的成本函數，通過價值迭代函數求解最優(yōu)控制律下電機2的工作區(qū)間。最后，采用硬件在環(huán)試驗對提出的能量管理策略進行了有效性和可行性驗證。試驗結果表明，相比于傳統基于規(guī)則的能量管理，提出的能量管理試驗策略降低了7.2%的油耗。所設計的耦合分流構型拓展了拖拉機動力系統能量流的路徑，直接耦合分流構型擬替代傳統動力換擋的技術難點。能量管理策略在能效特性方面有一定優(yōu)勢，所提出的耦合分流動力構型為突破大馬力拖拉機動力換擋的卡脖子技術提供了參考。

拖拉機；試驗；能量管理策略；控制策略；耦合分流構型；馬爾科夫決策

0 引 言

國內農田集約化發(fā)展的現狀促進了大馬力拖拉機的快速發(fā)展。傳統的大馬力拖拉機在作業(yè)時需要不斷地通過動力換擋和無極變速來適應頻繁波動的外界負載[1-2]。然而，當前自主化設計的大馬力拖拉機受制于加工工藝、材料和加工精度等技術問題，短時間內很難突破動力換擋和無極變速在制造工藝上的卡脖子難題。因此，發(fā)動機-電機耦合的混合動力拖拉機構型能夠借助電機快速響應特性優(yōu)化發(fā)動機換擋的穩(wěn)定性，具有替代傳統動力換擋的潛力[3-4]。

混合動力拖拉機在提高整機燃油經濟性的同時可以減少碳排放，滿足農業(yè)機械的綠色環(huán)保要求[5]。但是與混合動力乘用車不同的是，混動拖拉機作業(yè)負載具有動態(tài)變載荷特性，需要根據該特性進行功率分流的構型設計，以提高整機的作業(yè)效率。趙江靈等[6]通過構建動力性、經濟性與成本的評價體系確定某車型串/并聯混合動力系統的構型。劉振濤[7]基于“完全圖”理論確定行星輪系混合動力系統的構型。傳統大馬力拖拉機前后橋輸出和動力輸出軸（Power Take-Off，PTO）通過減速分動箱實現，柴油機動力經分動箱分流至驅動橋和PTO，拖拉機行駛車速和旋耕模式下葉片轉速呈線性耦合關系，造成拖拉機的作業(yè)質量難以提高，且作業(yè)載荷沖擊會影響拖拉機的駕駛性能。為解決這一問題，本文提出直接耦合分流構型對拖拉機前后橋和PTO進行解耦輸出。

此外，混合動力拖拉機在實際工作時受到工況不確定性和外界載荷沖擊的影響，容易制約整機燃油經濟性和動力性的發(fā)揮[8]。為此，需要針對混動拖拉機的作業(yè)工況和負載環(huán)境進行實時功率需求預測和能量管理策略的優(yōu)化。功率需求預測具有滾動優(yōu)化和反饋校正的優(yōu)點，能減小沖擊載荷對能量管理策略的影響[9-10]。錢立軍等[11]基于隨機模型預測控制原理預測了四輪混合動力汽車轉矩需求，在保證電池荷電狀態(tài)下提高了燃油經濟性。秦大同等[12]建立了顯示隨機模型的預測控制能量管理策略，通過模型簡化方法把非線性的能量管理問題轉化為二次優(yōu)化問題，測試結果表明提出的優(yōu)化方法能夠大幅度的提高整機燃油能效特性。為解決作業(yè)過程中變載荷沖擊的問題，Guo等[13]提出了二維的間歇式迭代學習控制和時間式模型預測控制策略，測試結果表明該策略能夠有效地預測整機功率，并且具有較好的收斂速度，擁有一定的實時執(zhí)行能力。Zhang[14]等針對串/并聯插電式混合動力汽車開發(fā)了一種基于學習的模型預測控制策略，以期解決混合動力汽車的非線性能量管理問題，仿真結果表明提出的策略可以優(yōu)化分配發(fā)動機和電機的功率需求，然而該方法需要大量的算法優(yōu)化和最優(yōu)軌跡尋根過程，會消耗大量的整車控制器計算資源，不利于相關策略的在線執(zhí)行。此外，上述方法大多基于混合動力乘用車展開，很少探究混合動力拖拉機的綜合能量管理，而混動拖拉機作業(yè)負載具有動態(tài)變載荷特性使其能量管理策略的設計更為復雜。

為解決以上難題，本文以混合動力拖拉機為研究對象，采用圖論原理設計滿足全范圍作業(yè)功率需求的動力系統耦合分流構型。在此基礎上，提出基于作業(yè)環(huán)境辨識的功率需求預測和最優(yōu)能量管理策略。

1 機電耦合分流構型設計及建模

1.1 直接耦合分流動力系統構型

根據分層圖論原理所設計的拖拉機動力系統直接耦合分流構型如圖1所示。動力單元包括ISG（Integrated Starter and Generator）電機、驅動電機和發(fā)動機，驅動電機的轉子軸為空心結構，驅動電機的動力經兩檔變速箱變速后主要用于拖拉機前后橋的驅動。發(fā)動機和ISG電機之間的動力通過離合器C1連接，ISG電機的動力輸出軸與驅動電機的轉子軸同軸裝配，它們之間的動力通過離合器C2實現耦合或分離。發(fā)動機和ISG電機的動力主要作為動力輸出軸旋耕時的動力源?？刂茊卧饕ㄕ嚳刂破鳎╒ehicle Control Unit, VCU）、發(fā)動機控制器（Engine Control Unit, ECU）、電機控制（Motor Control Unit, MCU）和動力電池的管理系統（Battery Management System, BMS），它們之間通過CAN（Controller Area Network）網絡進行連接和通訊，實現整拖拉機的協同控制[14]。

1.低速擋 2.同步器 3.高速擋 4.前驅動輸出 5.后驅動輸出 6.PTO動力輸出 7.PTO減速箱 8.發(fā)動機 9.ISG電機 10.驅動電機 11.動力電池

1.Low gear 2.Synchronizer 3.High gear 4.Front drive output 5. Rear drive output 6.PTO power output 7.PTO gearbox 8.Engine 9.ISG motor 10.Drive motor 11.Power battery

注：C1,C2,C3為離合器；VCU為整車控制器；MCU為電機控制器；ECU為發(fā)動機控制器；BMS為電池管理系統。

Note: C1, C2, C3 is the clutch. VCU is the vehicle control unit, MCU is the motor control unit. ECU is the engine control unit. BMS is the battery management system.

圖1 耦合分流構型及功率流示意圖

Fig.1 Schematic diagram of the coupled shunt configuration and power flow

動力單元和離合器的布局為拖拉機多種作業(yè)項目功率需求的全覆蓋而設計。根據動力單元和離合器（C1,C2,C3）所處的狀態(tài)，直接耦合分流動力系統拖拉機的工作模式如表1所示。根據拖拉機作業(yè)項目的功率需求，選擇拖拉機所對應的功率流路徑和變速箱檔位。為調節(jié)發(fā)動機的工作區(qū)間并減小發(fā)動機因載荷沖擊引起的大范圍的轉矩波動，選擇ISG電機作為動力調節(jié)單元（發(fā)動機或電動機）。單電機2模式為拖拉機旋耕作業(yè)項目前后橋驅動和PTO解耦輸出而設定。

表1 直接耦合分流拖拉機工作模式

1.2 間接耦合分流動力系統構型

與動力系統直接耦合的構型相比，通過行星排可實現動力系統的間接耦合和分流，該方式使得動力分配更為靈活[15]。所設計的間接耦合分流構型結構示意圖如圖2所示。

1.離合器 2.制動器 3.太陽輪 4.行星架 5.外齒圈 6.驅動輸出軸 7.PTO輸出軸

1.Clutch 2.Brake 3.Sun gear 4.Planet carrier 5.Outer ring gear 6.Drive output shaft 7.PTO output shaft

注：R、C、S分別為外齒圈，行星輪和太陽輪。

Note: R, C and S are outer gear ring, planetary gear and sun gear respectively.

圖2 行星輪系間接動力耦合系統構型

Fig.2 Configuration of indirect dynamic coupling system of planetary gear train

負載輸出（PTO輸出）和驅動輸出工作模式介紹如下：1）切斷離合器1使得發(fā)動機和電機1（ISG電機）構成增程器模式，而電機2處于單獨工作模式。該模式下整機的PTO輸出和驅動輸出均由電機2負責，而增程器（發(fā)動機+電機1）則根據整機電池電量進行發(fā)電補償，該模式使得發(fā)動機不依賴于外部負載工作，而可以長時間地工作于高效率區(qū)，減少發(fā)動機油耗。2）閉合離合器1使得發(fā)動機動力經過行星架輸出給PTO，滿足拖拉機大負載作業(yè)工況下的大轉矩需求；此外，電機2和行星架的轉矩經行星輪系耦合后可通過外齒圈輸出至驅動系統，滿足整機行駛時的驅動需求。當制動器處于制動狀態(tài)時行星架靜止，驅動軸的能量可通過電機2的負轉矩模式進行制動能量回收，減少整機能量消耗。

為便于后續(xù)能量管理策略的構建，重點建立動力耦合系統中轉速與轉矩耦合關系。定義行星輪系特征參數為

式中z和z分別表示外齒圈和太陽輪的齒數。根據周轉輪系的轉速關系得到：

式中ω，ω，ω分別為太陽輪、外齒圈和行星架的轉速， r/min 。需要注意的是，如果忽略行星輪的慣性，力矩傳遞過程滿足如下方程：

T∶T∶T=1∶∶?(1+)（3）

式中T、T與T分別為太陽輪、外齒圈與行星架的內轉矩，即行星輪系對各個部件的作用力矩，N·m。定義功率分流機構的傳動比和臨界傳動比分別為

當該構型動力傳動處于平衡狀態(tài)時：

式中2、1/e分別為電機2驅動轉矩、電機1和發(fā)動機轉矩耦合轉矩，N?m，T為外齒圈輸出驅動的轉矩，N?m。由式（2）～（6）得電機2的轉速、轉矩和發(fā)動機與電機1耦合后的轉速1/e、轉矩1/e關系為

式中2和1/e分別為電機2的角速度、發(fā)動機和電機1耦合后的轉速， r/min。發(fā)動機和電機的動力產生存在本質區(qū)別，不同形式動力系統的控制策略有所差異，為使行星輪系動力耦合系統快速響應不同作業(yè)項目下拖拉機的動力需求，在犁耕項目下本文選擇發(fā)動機轉矩控制，電機1和電機2轉速控制[16-17]。行星輪系動力學模型可表示為

在犁耕模式下，拖拉機需要克服滾動阻力和牽引阻力，由牽引平衡方程式牽引力F和滾動阻力F分別表示為[18]

F是通過經驗公式求得的機具端負載阻力，N，實際在田間工作時需要考慮作業(yè)對象、作業(yè)時間和作業(yè)地點隨時間的變化。相關試驗表明牽引阻力隨時間連續(xù)變化[18]，為方便研究可以近似的用正弦曲線表示負載阻力隨時間的變化關系，所以機具端負載阻力F特性如式（12）所示。其中是牽引阻力不均率，取值范圍為0.2～0.4；f為農機具阻力變化的頻率，Hz；為拖拉機的作業(yè)時間，s。犁耕作業(yè)模式下主要參數[19]如表2所示，其整車需求功率表示為

式中v為不考慮滑移狀態(tài)下的拖拉機縱向行駛速度，m/s。

表2 犁耕作業(yè)模式下主要參數

1.3 動力電池建模

為評估耦合分流拖拉機整車能量管理，需要對動力電池系統進行建模。動力電池采用包含電壓源和電池內阻的一階等效電路（圖3a），為簡化建模過程開路電壓隨電量SOC（State of Charge）和環(huán)境溫度的非線性變化在室溫中測得，如圖3b所示，滿電狀態(tài)開路電壓為336 V，隨電量SOC近似呈線性關系。

放電或充電過程中電量SOC會隨母線電流和電池輸出、輸入功率變化，其差分方程表示為[20]

式中0為電池最大容量，Ah；I為母線電流，A；P為電池輸出、輸出功率，kW；為電池放電時間，s。

母線電流根據開路電壓和電池內阻確定：

式中VOC為電池開路電壓，V；Ri為電池內阻，W；VBT為負載端電壓，V。

2 功率需求預測算法

2.1 基于功率譜的犁耕土壤作業(yè)環(huán)境辨識

為了提高功率需求預測的準確度，需要對拖拉機的作業(yè)環(huán)境進行區(qū)分。國內耕作環(huán)境有平原、盆地、丘陵等多種作業(yè)環(huán)境，不同的地形環(huán)境土壤參數和耕深會對犁耕作業(yè)產生很大影響。其中，平原、盆地和丘陵的犁耕速度曲線如圖4a所示[21]，平原作業(yè)環(huán)境中拖拉機作業(yè)速度較為穩(wěn)定，丘陵環(huán)境中拖拉機作業(yè)速度有小幅波動，盆地環(huán)境介于兩者之間。在3種不同耕作環(huán)境中，犁耕負載阻力如圖4b所示，其中丘陵負載阻力的波動頻率最高。

因不同地域環(huán)境的土壤參數存在差異，根據已繪制好的載荷譜[22]，通過查表法（比較拖拉機當前工作環(huán)境采集到的載荷數據和載荷譜）對拖拉機當前的犁耕土壤作業(yè)環(huán)境進行辨識，平原、盆地和丘陵采集的數據統計結果如表3所示，其中平原作業(yè)載荷波動幅度最小，盆地作業(yè)載荷幅值最大。

圖4 不同地形環(huán)境下速度與犁耕負載阻力曲線

表3 不同作業(yè)環(huán)境載荷統計結果

2.2 拖拉機功率需求預測

基于已知功率譜的載荷分布特征，將采樣的載荷統計結果與已知功率譜進行對比，有助于發(fā)動機高效穩(wěn)定工作區(qū)間的確定。在本文提出的間接耦合分流動力系統構型中，電機1用于調節(jié)發(fā)動機的工作點，處于發(fā)電模式，或不參與動力系統。電機2用于平衡拖拉機的載荷沖擊。功率需求變化受外界載荷沖擊波動影響，加速度變化取決于駕駛員對加速踏板和制動踏板的操作，該值變化是不可預知的，所以拖拉機加速度變化與上一時刻的歷史狀態(tài)無關。因此，將拖拉機的加速度變化視為馬爾科夫過程[23-24]，使用馬爾科夫鏈對拖拉機功率需求進行預測。根據采集的整機速度和加速度，計算當前時刻的功率需求，從而得到當前車速下功率需求概率轉移函數。具體來說，利用整機的動力學負載構建馬爾科夫決策過程。在犁耕過程中拖拉機主要克服滾動阻力、坡道阻力、空氣阻力、加速阻力和負載阻力，由車輛動力學方程可得：

式中F為空氣阻力，N；F為坡道阻力，N；F為加速阻力，N；F為滾動阻力，N；F是犁耕負載阻力，N；v是不考慮滑移狀態(tài)下的拖拉機縱向行駛速度，m/s；為拖拉機使用質量，kg；是空氣密度，kg/m3；A是拖拉機迎風面積，m2；c是風阻系數。

構建的離散速度、加速度和功率需求序列為

馬爾科夫狀態(tài)轉移概率矩陣表示為[25]

2.3 整機最優(yōu)能量管理系統

為了實現拖拉機發(fā)動機和雙電機的能量分配和轉矩協調，本文提出了整機最優(yōu)能量管理策略。拖拉機能量預測及管理模塊主要根據作業(yè)環(huán)境下的負載工況，動態(tài)地分配發(fā)動機和電機的功率輸出比例，使整機的等效燃油效率最高。具體地，將發(fā)動機和電機的功率輸出分配看作是離散時間序列的馬爾科夫決策問題[26]，狀態(tài)空間方程可表示為

式中()為系統狀態(tài)變量，為電機轉速和電量SOC；()為系統動作變量，為電機轉矩；()為干擾變量，令()=P，并滿足在平原地形犁耕工況下的概率轉移分布。根據馬爾科夫決策過程的貝爾曼方程，轉化為單步轉移的回報為

2.4 價值迭代算法求解

由于功率需求為隨機變量，下一時刻的狀態(tài)可視為條件概率，回報均值為

1）初始化價值函數()=0；

2）策略評估：計算策略π下的動作價值(,)；

3）策略改善：保留單步最大的動作價值()=max(,)；

4）整體的價值函數()是否收斂，如果收斂則輸出回報均值V()和策略π*，否則重復步驟（2）、（3）。

即當V(s+1)-V(s)<Δ時，輸出最優(yōu)策略為，為第s步在動作a下取得的回報，為權重系數。該策略需滿足式（8）和（9）的發(fā)動機和電機約束，求解計算拖拉機能量預測及決策過程函數，并利用價值迭代算法求解最優(yōu)控制率π*。拖拉機在平原犁耕作業(yè)模式，電機2的轉矩大小隨功率需求和電量SOC的分配關系如圖5所示。通過查表法根據功率需求和電量SOC值確定電機2的轉矩輸出。

3 控制策略的驗證與分析

為了驗證本文提出的功率預測算法和能量管理策略的有效性和可執(zhí)行性，本節(jié)進行了硬件在環(huán)試驗，分別探究了基于功率譜的整機作業(yè)環(huán)境辨識效果、平原作業(yè)模式下整機的節(jié)能效果以及具體的功率分配性能等。

3.1 基于功率譜的拖拉機作業(yè)環(huán)境辨識

考慮到拖拉機的功率需求預測需要對整機的作業(yè)環(huán)境進行辨析，本節(jié)首先利用拖拉機的行駛速度和土壤參數等對平原、盆地和丘陵等耕作環(huán)境下的載荷環(huán)境進行先驗性聚類。將不同作業(yè)環(huán)境下采集到的作業(yè)載荷進行均值聚類，并將這3種作業(yè)環(huán)境的聚類中心和拖拉機的載荷譜相比較?；诰稻垲悓ν侠瓩C作業(yè)環(huán)境的辨識如圖6所示。由于土壤參數的不同，使拖拉機阻力變化的頻率和幅值存在差異，3種作業(yè)環(huán)境中兩兩之間的聚類中心互異，便于作業(yè)環(huán)境的識別。

圖6 基于K均值聚類對拖拉機作業(yè)環(huán)境的辨識

作業(yè)載荷的最大值與聚類中心最為接近，所以將作業(yè)載荷的最大值作為作業(yè)環(huán)境辨識的參考依據，然后根據聚類中心的分布對拖拉機作業(yè)環(huán)境進行在線辨識，辨識結果如表4所示。為減小作業(yè)環(huán)境辨識的計算量，測試最多選取了900個樣本點，結果表明在一定范圍內測試樣本點的增加有利于作業(yè)環(huán)境辨識準確度的提高。

表4 數據采集不同時間間隔辨識結果比較

3.2 硬件在環(huán)試驗的系統搭建

硬件在環(huán)試驗主要驗證控制策略的有效性和可行性。搭建的拖拉機動力系統、負載模型和整車控制器的硬件在環(huán)試驗平臺如圖7所示。本文利用Matlab模型構建拖拉機的負載模型和整機動力學模型，離線求解最優(yōu)的能量分配策略，將最優(yōu)的發(fā)動機轉矩和電機轉矩分配值置于整車控制器內。拖拉機系統模型根據當前的功率需求通過CAN總線發(fā)送給整車控制器，整車控制器根據載荷譜辨識當前作業(yè)環(huán)境，再通過狀態(tài)轉移矩陣計算下一時刻的需求功率，借助查表法分配發(fā)動機和電機轉矩，最后通過CAN總線回傳給拖拉機負載模型，實現控制過程的閉環(huán)調節(jié)。

圖7 硬件在環(huán)試驗平臺

3.3 最優(yōu)能量管理策略的經濟性分析

為了驗證拖拉機的能效優(yōu)化特性，本節(jié)采用圖4a中的平原工況下犁耕作業(yè)項目對整機的轉矩分配進行測試。為了驗證提出最優(yōu)能量管理的經濟性，本文采用傳統的基于規(guī)則的方法作為對照組，所設計的規(guī)則如表5所示，比例因子1～3的選取通過步長為0.1的遍歷尋優(yōu)方式確定，在滿足整車轉矩需求的前提下若比例因子滿足分配后電機2的平均效率大于65%時，則確定該循環(huán)工況下比例因子的值，且在整個循環(huán)過程中為定值。

表5 不同作業(yè)環(huán)境下基于規(guī)則的動力輸出

不同功率需求下電機2和發(fā)動機的工作點分布情況分別如圖8所示。相比于傳統的基于規(guī)則的策略，提出的最優(yōu)能量管理策略使得發(fā)動機更多地工作在高功率高效率區(qū)域，改善了發(fā)動機的燃油經濟性；與此同時，電機2的工作區(qū)域更多的是對發(fā)動機功率的補償，滿足整機的總功率需求。而傳統的基于規(guī)則的方案按照既定規(guī)則分配發(fā)動機和電機2的功率需求，不能保證整機的能效最優(yōu)性。相比于基于規(guī)則的能量分配方案，提出的最優(yōu)能量管理策略與基于規(guī)則的方法相比降低7.2%的油耗。

本節(jié)進一步分析本文提出的功率需求預測對整機能效特性的影響，結果如圖9所示。本節(jié)仍采用平原工況下犁耕作業(yè)項目對相關策略進行驗證，電機2效率通過查電機MAP圖得到的曲線如圖9a所示，電量SOC曲線和燃油消耗分別如圖9b和9c所示。電量SOC曲線在418 s時，兩控制策略在同一電量水平，在之后的時間通過電機1發(fā)電維持電量SOC的穩(wěn)定。發(fā)動機燃油消耗是通過當前狀態(tài)下輸出的功率查閱發(fā)動機萬有特性曲線算得。采用功率需求預測方法能夠極大地改善電機的工作范圍，使得電機的平均工作效率提高4.54%左右，這有利于進一步提升整機的能效性。

圖8 電機和發(fā)動機工作點分布對比

圖9 整機能效特性影響

4 結 論

為了解決大馬力混合動力拖拉機作業(yè)時動態(tài)變載荷工況對動力換擋和無極變速的需求，提出了兩種耦合分流拖拉機動力系統構型。此外為提高整機的能效特性，對整機的功率需求進行了預測，在平原環(huán)境犁耕作業(yè)工況下進行硬件在環(huán)試驗，結果表明：

1）與傳統的基于規(guī)則的能量管理策略方案相比，提出的基于馬爾科夫決策過程的最優(yōu)能量管理策略能夠優(yōu)化發(fā)動機的工作區(qū)間，使發(fā)動機盡可能地工作在大功率高效率工作區(qū)，同時采用驅動電機對發(fā)動機的功率進行一定程度的補償，以期滿足整機的功率需求。提出的方法能夠降低約7.2%的燃油消耗。

2）在平原環(huán)境犁耕工況下采用整機功率需求預測可以進一步提升驅動電機的能效特性，將電機的平均效率提升約4.54%左右。

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Control strategy for hybrid tractor plow conditions oriented to coupled-split dynamic configuration

Dou Haishi, Zhang Youtong※, Ai Qiang, Zhao Xinqi

(,,100089,)

A hybrid power system has been widely used in Hybrid Electric Tractors (HETs) under farmland clustering and energy shortage in China. However, a great design difficulty can be found in the dynamic and variable load conditions of a working tractor on an unstructured road. Particularly, the powertrain flow can be used to realize the coupling and decoupling between the output power of the driven axle and Power Take-Off (PTO). It is a high demand to develop flexible powertrain for tractors, in order to improve the operation performance of agricultural machinery. Thus, the coupled-split powertrain system has been proposed with the principle of graph theory towards the single engine, dual motors, and clutch. All power ranges demand has been satisfied with the variable combination mode between the clutch and power units. In addition, the energy allocation can be optimized between the engine and motors in the background of non-linear loads. In this study, a Markov Decision Process (MDP) based Energy Management Strategy (EMS) was proposed to allocate the power between the engine and motors along with the dynamic and variable load. Firstly, the spectrum of the working load was collected in the period to distinguish the working scenarios. Specifically, the sample of the working environment included plains, hills, and basins. Secondly, the demand power in plowing was abstracted as the state transition of the MDP in the premise of tractor parameters collected under the plow condition, with which the comprehensive dynamics of tractor loads were mathematically formulated. Thirdly, energy consumption was defined as the cost function in the optimal control process, which was solved by the value iteration function. The working range of motor-2 was determined under the guidance of optimal control. In the actual plowing condition, the torque of motor-2 was optimized and determined along with the demand power and state of charge (SOC), which was converted to a look-up table and download in the Vehicle Control Unit (VCU). Finally, the effectiveness and feasibility of the system were validated with the hardware-in-loop test. Among them, the program was also conducted in the VCU on the actual test bench. Meanwhile, the model of the tractor was established for the co-simulation. The result indicated that the improved EMS reduced fuel consumption by 7.2%, compared with the traditional. The demand power forecast strategy further improved the energy efficiency characteristics of the drive motor in the plain plowing environment. In addition, the novel powertrain configurations of the tractor contained the direct and indirect coupled-split power system, which expanded the path of power flow between power units and wheels. Besides, the direct coupled-split configuration has the potential application to replace the technical difficulties of traditional power shifts and Continuously Variable Transmission (CVT). The new strategy can be expected to serve as high energy efficiency. The powertrain of coupled-split configuration can provide a strong reference to breaking through the difficult situation of power shift and CVT for high-power tractors. The finding can be expected to make great progress in the hybrid power system of the tractor in agricultural machinery.

hybrid power tractors; experiment; energy management strategy; control strategy; coupled-split configuration; Markov decision

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.23.005

S222.12

A

1002-6819(2022)-23-0041-09

竇海石，張幽彤，艾強，等. 面向耦合分流動力構型的拖拉機犁耕工況控制策略[J]. 農業(yè)工程學報，2022，38(23)：41-49.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.23.005 http://www.tcsae.org

Dou Haishi, Zhang Youtong, Ai Qiang, et al. Control strategy for hybrid tractor plow conditions oriented to coupled-split dynamic configuration[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(23): 41-49. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.23.005 http://www.tcsae.org

2022-07-19

2022-11-20

國家重點研發(fā)計劃資助項目（2021YFB3101500），中國博士后基金資助項目（2022TQ0032, 2022M710380）

竇海石，博士生，研究方向為混合動力拖拉機。Email：yuanhaoyuy@163.com

張幽彤，教授，博士生導師，研究方向為混合動力控制技術。Email：youtong@bit.edu.cn