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摘要
大功率拖拉机作业时载荷冲击会造成发动机的输出转矩大范围波动，为减小载荷冲击对拖拉机动力单元的影响，提出以发动机和双电机为动力源的拖拉机双流耦合动力系统构型，以减小载荷冲击引起的动力传动系统换挡频次。基于Haar小波分解提出了基于功率预测的转矩分配策略：首先记录拖拉机的作业参数，基于径向基神经网络对拖拉机旋耕作业时的功率需求进行预测，由Haar小波变换确定高频和低频转矩需求值的范围，并分别由电机和发动机提供。最后，通过硬件在环试验对提出的动态转矩分配进行了可行性验证，测试结果表明：提出的基于神经网络功率需求预测模型对行驶端和动力输出端 (Power take-off，PTO)的功率进行预测，实际值和预测值的均方根误差分别占最大功率的7.6%和7.9%；提出的转矩分配策略能够应对拖拉机旋耕时的载荷波动。发动机的转矩波动与传统构型相比减小35.0%，有效地降低了发动机的转矩波动范围，缓解了拖拉机作业时载荷冲击对发动机的影响。
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