本文由缪皓楠、尹必峰、黄幼林等作者共同完成，发表于2024年10月的《中国农机化学报》（Journal of Chinese Agricultural Mechanization）。该研究聚焦于串联式混合动力拖拉机在犁耕工况下的能量管理问题，采用动态规划算法（Dynamic Programming Algorithm）优化能量管理控制策略，旨在提高拖拉机的燃油经济性和系统效率。

研究背景与目的

随着农业机械化的推进，传统柴油拖拉机在田间作业中面临燃油消耗高、排放污染严重等问题。混合动力拖拉机作为一种过渡技术，结合了内燃机和电动机的优势，能够有效降低油耗并提升能源利用效率。串联式混合动力拖拉机因其结构简单、布置方便，尤其适合农业机械的高负荷作业需求。然而，如何优化其能量管理策略，以进一步提升经济性和系统效率，成为当前研究的重点。

本研究的目标是通过动态规划算法，优化串联式混合动力拖拉机在犁耕工况下的能量分配策略，减少燃油消耗，并确保发动机和驱动电机工作在高效区域。

研究方法与流程

研究首先基于Matlab/Simulink搭建了串联式混合动力拖拉机的关键部件模型，包括发动机、发电机、驱动电机和动力电池等。随后，研究提出了基于动态规划算法的全局能量管理策略，并与传统的功率跟随控制策略进行对比分析。

1. 系统构型与参数
   研究设计了一种串联式混合动力拖拉机动力系统，其主要部件包括发动机、发电机、主驱电机、2挡变速箱、动力电池等。通过Matlab/Simulink搭建了整车模型，并详细列出了各关键部件的参数，如发动机额定功率为211 kW，驱动电机峰值功率为250 kW，动力电池容量为10.9 Ah等。

2. 动态规划算法
   动态规划算法是一种基于贝尔曼最优性原理的数学优化方法，适用于混合动力系统的能量分配问题。研究将犁耕工况划分为多个阶段，通过逆向求解和正向复原的方式，计算出每个阶段的最优控制序列，以实现总油耗最小化。算法考虑了动力电池的荷电状态（State of Charge, SOC）、发动机输出功率等约束条件，确保系统在高效区域内运行。

3. 仿真与对比分析
   研究选取了实地采集的犁耕工况数据作为仿真输入，对比了动态规划算法和功率跟随控制策略的燃油消耗和系统效率。仿真结果表明，动态规划算法在燃油经济性上优于功率跟随策略，燃油消耗减少了6.3%，且发动机功率波动显著降低，系统整体效率提升。

主要结果

1. 燃油经济性提升
   在犁耕工况下，动态规划算法的燃油消耗为19.330 kg，而功率跟随策略的燃油消耗为20.625 kg，动态规划算法使燃油消耗减少了6.3%。

2. 发动机与电机效率优化
   动态规划算法使得发动机和驱动电机的工作点集中在高效区域，发动机功率波动减少，系统整体效率显著提升。发动机工作点集中在1,400~1,600 r/min的高效转速区间，驱动电机效率保持在95%~96%。

3. 动力电池SOC管理
   动态规划算法在仿真初期即考虑了全程工况信息，合理分配发动机和动力电池的能量输出，确保动力电池SOC在仿真结束时达到预设目标值，避免了低电量情况下的能量不足问题。

结论与意义

1. 科学价值
   本研究通过动态规划算法优化了串联式混合动力拖拉机的能量管理策略，显著提升了燃油经济性和系统效率。研究为混合动力拖拉机的能量管理提供了新的理论依据和方法支持。

2. 应用价值
   该研究成果可直接应用于农业机械的设计与开发，为混合动力拖拉机的能量管理策略优化提供了参考，有助于缩短整车开发周期，降低生产成本。

3. 创新点
   研究首次将动态规划算法应用于串联式混合动力拖拉机的犁耕工况能量管理，提出了全局最优的能量分配策略，显著提升了系统的经济性和效率。

研究亮点

1. 全局优化策略
   动态规划算法通过全局优化，显著减少了发动机功率波动，提升了系统效率。

2. 实际工况验证
   研究基于实地采集的犁耕工况数据进行仿真，结果具有较高的实际应用价值。

3. 多目标优化
   研究不仅关注燃油经济性，还兼顾了动力电池SOC管理和系统效率，实现了多目标优化。

总结

本研究通过动态规划算法优化了串联式混合动力拖拉机的能量管理策略，显著提升了燃油经济性和系统效率，为混合动力拖拉机的设计与开发提供了重要的理论支持和实践指导。