《Agriculture》：An Electro-Hydraulic Hitch System Based on Digital Hydraulic Valves with Adaptive Control for High-Horsepower Tractors
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传统的拖拉机悬挂系统因采用机械控制的多路阀，存在控制精度低和动态响应迟缓的问题，难以满足土壤阻力高度变化的田间作业要求。为解决上述局限，研究人员提出了一种基于数字液压阀的高马力拖拉机耕深—牵引力电液悬挂控制系统。该系统集成负载敏感泵（Load-Sensing
传统的拖拉机悬挂系统因采用机械控制的多路阀，存在控制精度低和动态响应迟缓的问题，难以满足土壤阻力高度变化的田间作业要求。为解决上述局限，研究人员提出了一种基于数字液压阀的高马力拖拉机耕深—牵引力电液悬挂控制系统。该系统集成负载敏感泵（Load-Sensing Pump）与压力补偿比例阀（Pressure-Compensated Proportional Valve），实现悬挂油缸的供—需流量匹配，提升了农具姿态调节的平顺性。同时，研究人员开发了一种自适应模糊比例—积分—微分（Proportional-Integral-Derivative，PID）控制策略，用于耕深与牵引力的协同控制，提高了两个被控变量的控制精度。研究人员搭建了拖拉机仿真模型和试验台架，以评估不同作业模式下的悬挂控制性能。试验结果表明，所提出的基于数字阀的悬挂系统具有良好的控制性能。与传统PID控制相比，所提方法在耕深控制和牵引力控制模式下的耕深稳定性系数和载荷稳定性系数分别提高了7.5%和7.4%。在力位综合控制模式下，耕深稳定性系数和载荷稳定性系数分别达到92.1%和89.1%，证实了所提方法能够兼顾耕深一致性与载荷调节有效性。
高马力拖拉机作业质量与牵引效率直接取决于三点电液悬挂系统的动态响应特性与控制精度。传统机械式多路阀悬挂系统存在控制精度低、响应迟缓的固有缺陷，难以适应田间土壤阻力剧烈变化的作业工况。为突破这一技术瓶颈，研究人员以数字液压阀为核心控制元件，结合负载敏感泵与压力补偿比例阀构建供—需流量匹配的液压回路，并设计自适应模糊PID控制策略，实现耕深与牵引力的协调控制。通过建立高马力拖拉机多学科联合仿真模型与田间试验平台，系统验证了所提方案在耕深控制、牵引力控制及力位综合控制模式下的动态性能与稳态精度。结果表明，与传统PID相比，纯耕深控制和纯牵引力控制模式下的稳定性系数分别提升7.5%和7.4%；力位综合控制模式下的耕深稳定性系数为92.1%，载荷稳定性系数为89.1%，证明了该系统在变载荷田间工况下的有效性和工程应用潜力。
研究人员建立了涵盖机械系统、液压系统与控制系统的高马力拖拉机多学科联合仿真模型，并搭建了田间试验平台。试验于2025年8月至11月在中国河南省进行，试验拖拉机为PQ2404型高马力轮式拖拉机（中联重科），额定功率176.5 kW，额定牵引力不低于75 kN；配套农具为五铧铧式犁，作业幅宽2.25 m，总质量1200 kg。液压系统采用博世力士乐多路阀，控制器基于CODESYS V3.5软件进行程序开发。田间试验中，TN5200系列角度传感器（精度±0.1°）用于采集悬挂机构姿态角，TJH-4A力传感器（精度±0.5%F.S.）用于采集牵引阻力信号。土壤类型为粉质壤土，0–20 cm深度平均容重1.32 g/cm3，平均含水率35%，平均锥指数350 kPa。试验依次进行升降动态响应测试、耕深控制与牵引力控制的PID对比试验，以及力位综合控制试验。关键技术包括：负载敏感泵的压力—流量匹配技术、数字插装式比例阀的连续开度控制技术、压力差补偿器恒压差调节技术，以及基于模糊推理的PID参数在线自整定技术。其中，牵引力设定值通过实时土壤比阻估计转换为等效耕深指令，从而实现力位综合控制的统一耕深闭环框架。
在耕深控制模式下的仿真与田间试验中，研究人员对比了传统PID与模糊PID的控制性能。仿真结果显示，在20–40 kN周期性土壤阻力扰动下，传统PID的耕深误差波动约2.5 cm，耕深稳定性系数为90.8%；模糊PID的耕深误差波动被控制在1.5 cm以内，耕深稳定性系数提升至96.4%。田间试验中，目标耕深设为25 cm，传统PID的耕深误差波动约3 cm，稳定性系数为89.4%；模糊PID的耕深波动小于1.5 cm，稳定性系数达到96.1%，相对提升7.5%。同时，模糊PID控制下的牵引力波动明显小于传统PID，表明其能更有效地响应土壤阻力变化。
在纯牵引力控制模式下，目标牵引力设为35 kN。传统PID控制下牵引力波动范围约8 kN，载荷稳定性系数为90.6%；模糊PID将牵引力波动控制在3 kN以内，载荷稳定性系数提升至97.3%，相对提升7.4%。进一步将目标牵引力设为40 kN时，牵引优先策略下耕深不再维持固定值，而是随土壤阻力动态调整。传统PID的平均耕深为30.5 cm，耕深稳定性系数仅为73.7%；模糊PID的平均耕深为29.5 cm，稳定性系数高达96.1%，绝对提高22.4个百分点。模糊PID的牵引力平均值为40.0 kN，稳态跟踪误差几乎为零，而传统PID的平均牵引力为39.0 kN，相对误差为2.5%。
在力位综合控制模式下，设定耕深30 cm、牵引力30 kN，加权系数取0.75。模糊PID控制下，实测平均耕深约27.9 cm，绝对偏差2.1 cm，相对偏差7.0%，耕深稳定性系数为92.1%；平均牵引力为34.2 kN，绝对偏差4.2 kN，相对偏差14.0%，载荷稳定性系数为89.1%。耕深偏差较小而牵引力偏差相对较大，表明土壤阻力的空间变异性仍会对载荷跟踪性能产生影响。该结果证明了力位综合控制策略能够根据牵引力变化动态调整耕深指令，在变田间阻力下保持稳定作业。但研究人员指出，由于缺乏同条件下的基线控制器对比，该结果主要体现力位综合控制策略的操作可行性，而非相对于其他控制方法的优越性。
讨论部分指出，模糊PID控制器相比传统PID在耕深与牵引力稳定性上均有显著提升，但其优势不应被理解为普遍优于其他先进控制方法。滑模控制虽对参数不确定和外部扰动有强鲁棒性，但实际应用中需设计滑模面和切换律，并需缓解抖振问题。本研究所采用的模糊PID策略无需精确的非线性土壤—农具—拖拉机相互作用模型即可实现在线增益调整，因而工程实现相对简便。由于滑模控制等其他先进控制器未在同一试验平台上实施，目前无法进行直接的定量比较。在相同田间条件下的对比研究将作为未来工作方向。
研究结论如下：研究人员提出了一种基于数字液压阀的高马力拖拉机负载敏感电液农具悬挂系统，以及一种通过实时估算土壤比阻将牵引力设定值转换为耕深设定值的模糊PID耕深控制策略。该方法将悬挂调节统一在耕深控制框架内，提高了作业精度。多学科联合仿真模型和试验平台用于全面评估系统性能。试验结果表明，所提系统具有良好动态特性和高跟踪精度。在纯耕深控制和纯牵引力控制模式下，与传统PID相比，耕深稳定性系数和载荷稳定性系数分别提升7.5%和7.4%。在加权系数为0.75的力位综合控制下，耕深稳定性系数达到92.1%，载荷稳定性系数达到89.1%。这些发现表明，所提策略在耕深和载荷调节方面实现了优越且均衡的稳定性表现。
