神经网络PID控制在多段液压机械无级变速器拖拉机中的应用

"本文主要探讨了在拖拉机上应用神经网络PID控制技术来优化多段液压机械无级变速器(HMCVT)的性能。研究旨在提升拖拉机的动态响应、行驶平稳性，确保其能按照设定的目标车速稳定行驶，从而提高驾驶舒适性和作业质量。作者以东方红400马力轮式拖拉机为实例，进行了深入的研究。" 在拖拉机行业中，多段液压机械无级变速器(HMCVT)因其能提供连续可变的传动比而被广泛采用。然而，传统的PID控制器在面对复杂的动态环境和不确定性时，可能会出现控制效果不佳的问题。因此，研究人员提出了神经网络PID控制策略，该策略能够根据实际车速的变化实时调整控制器参数，以更精确地跟踪目标车速。 神经网络PID控制结合了传统PID控制的稳定性与神经网络的自适应学习能力。神经网络能够学习并适应系统的行为，增强控制器的鲁棒性，即对系统参数变化和外部扰动的抵抗能力。在Matlab/Simulink环境下，建立了神经网络PID控制器模型以及拖拉机传动系统的仿真模型，通过对比神经网络PID控制与常规PID控制的仿真结果，证明了神经网络PID控制在车速控制方面的优越性。 仿真研究表明，神经网络PID控制器在拖拉机车速控制中表现出更强的自适应能力和鲁棒性，能够更好地保证拖拉机按照设定的速度稳定行驶，从而提升驾驶体验和作业效率。这一研究为多段HMCVT拖拉机的自动化控制提供了新的思路和理论支持，对于未来拖拉机控制系统的优化设计具有重要的参考价值。 关键词涉及到的关键技术包括：液压机械无级变速器、HMCVT的建模、神经网络PID控制、自适应性以及鲁棒性。这些关键词揭示了研究的核心内容和技术手段，表明该研究不仅关注于硬件设备的改进，还着重于控制算法的创新，以实现更智能、更高效的拖拉机控制。 这项工作在拖拉机技术领域具有重要意义，它将神经网络与PID控制相结合，为改善拖拉机的性能和驾驶体验提供了新的解决方案，对于推动农业机械设备的技术进步有着积极的推动作用。