论文摘要
拖拉机作业环境比较恶劣,且工况复杂,影响因素多,因此很难用精确的数学模型对其进行描述。近些年来,随着计算机、电子控制、人工智能与网络通讯等高新技术的快速发展及其在拖拉机上的应用,又使得拖拉机的电控单元越来越多。本文以拖拉机悬挂系统及其农具配套机组为研究对象,应用BP神经网络采用CAN总线传输方式,进行了拖拉机液压悬挂系统力位综合调节的研究。为了便于研究,本文首先在传统拖拉机机械液压悬挂系统的基础上,设计了新型电液悬挂系统。根据操控习惯以及CAN总线传输要求.选择带有CAN总线的产品作为操作面板智能节点。而对于液压油路,该系统将原有的分配器换为电液比例换向阀,并结合减压阀、梭阀等以实现流量的双向及精确控制。同时.为便于室内研究,设计了电液加载系统。该系统还安装了力传感器、位移传感器以及转速传感器,以传感器信号作为反馈信号,实时调节。除此,还分析了传统耕深控制方法,并提出了新的力位综合调节思想,引入综合度系数概念。然后针对该系统的非线性、滞后性及影响因素的不确定性,在分析了传统控制策略的局限性的基础上选用BP神经网络作为其控制策略,并对BP网络的思想、结构、数学描述及特点等加以论述。建立了综合度系数的BP神经网络模型,并对模型加以训练。进行了仿真实验,结果表明BP神经网络具有很好的应用价值。最后为拖拉机电子液压悬挂系统的控制单元设计了硬件和软件。根据系统的要求,选用TMS320F2812作为处理芯片,设计了DSP2812最小硬件系统。结合传感器和执行器进行了接口电路以及CAN模块的设计,实现了实时采样,BP神经网络控制,CAN通信和PWM的输出等功能。选择CCS软件,应用C语言完成了整个系统的编程。进行了PWM信号的产生试验,证明了程序的可靠性。完成了电液比例换向阀的驱动控制试验,并对整个系统进行了试验,得到了力位综合调节曲线,比较分析后证明了本控制系统各项性能基本满足设计要求。
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