基于纵向-横向-垂向分层协同控制的智能拖拉机轨迹跟踪与乘坐舒适性优化研究

本文提出了一种创新的智能拖拉机纵向-横向-垂向分层协同控制（LLVHCC）方法，通过整合稳态-瞬态混合工况轨迹跟踪自适应控制（TTAM）和融合速度因子的主动座椅悬架模型预测控制（MPC），显著提升了拖拉机轨迹跟踪精度（横向误差降低85.7%）与驾驶舒适性（垂向加速度减少44.3%），为农业装备智能化发展提供了关键技术支撑。

　　

Highlight

本研究的主要创新点包括：

1. 1.

   针对智能拖拉机变速度工况下的轨迹跟踪精度问题，提出了一种稳态-瞬态混合工况轨迹跟踪自适应方法（TTAM）。

2. 2.

   为提升拖拉机操作员舒适性，结合速度对路面激励的影响，开发了融合速度因子的主动座椅悬架模型预测控制（MPC）方法。

3. 3.

   以速度为传递变量，通过整合TTAM与MPC方法，首次实现了拖拉机纵向-横向-垂向分层协同控制（LLVHCC），同步优化轨迹跟踪与舒适性表现。

Results and discussions

基于Matlab 2021a平台的仿真结果表明：

• •

  在稳态工况下，LLVHCC方法的横向偏差平均绝对误差（0.06 m）较传统纯追踪-PID控制（PP-PID）降低85.7%

• •

  瞬态工况中，LLVHCC的垂向加速度幅值减少44.3%，座椅悬架动态挠度降低29.6%

• •

  速度变化时，MPC控制器能自适应调整悬架参数，有效抑制2-4 Hz低频振动带

Conclusions

1. 1.

   LLVHCC方法显著提升拖拉机在S型弯道等复杂路径下的跟踪稳定性，航向角偏差控制在±0.5°内

2. 2.

   主动悬架MPC控制使ISO 2631-1标准下的加权加速度降低42.8%，优于传统模糊PID控制

3. 3.

   该研究为农业装备智能化提供了"控制-舒适性"协同优化的新范式