Digital Data Processing Methods for Estimating Tractive Force of Tractors

封面


如何引用文章

全文:

详细

Introduction. When carrying out an energy assessment of agricultural machines and traction tests of tractors, the most important indicator is the value of the tractive effort. The existing methods for determining the tractive effort of tractors imply the use of specialized measuring instruments, such as strain gauges and devices for processing and displaying information. The accuracy of determining the tractive effort is significantly influenced by the physical and mechanical properties of soil. To process the useful signal during the measurement of tractive effort, the data stream of the strain gauge sensor must be subjected to additional digital filtering taking into account the operating conditions of the agricultural unit.
Materials and Methods. The functions of changing the tractive effort obtained on the K-744R2 tractor in various gears have been analyzed. An algorithm for digital processing of the signal of a strain gauge force meter based on a median filter has been developed that makes it possible to increase the measurement accuracy. The advantage of the proposed method is the ability to cut off sharp short-term impulse noise and sharp fluctuations in the amplitude of the measured value.
Results. A method for determining the amount of tractive effort using median signal processing has been proposed. A device for determining the tractive effort during testing of agricultural tractors and units has been developed. The choice of the main components of the device for determining the magnitude of the tractive effort has been substantiated. As a result of the research, a device for measuring and digital processing of the signal of a force meter based on a microcontroller and specialized software for processing initial data in real time was designed and manufactured.
Discussion and Conclusion. The developed method makes it possible to exclude the negative effect of impulse noise arising in the process of measuring the tractive effort of the tractor. The proposed device for measuring the tractive effort of tractors is compatible at the level of the exchange protocol with existing devices, has a high speed of operation in real time, multi-channel operation.

全文:

Введение

При испытаниях сельскохозяйственных тракторов с целью определения их характеристик важным условием является установившийся режим работы при номинальном тяговом усилии. Экспериментальный и расчетный методы определения номинального тягового усилия тракторов сельскохозяйственного назначения отражены в межгосударственном стандарте ГОСТ 27021-861.

Экспериментальный метод заключается в определении номинального тягового усилия при испытаниях на невзлущенной стерне озимых колосовых в соответствии с межгосударственным стандартом определения тяговых показателей2. В этом стандарте определены общие требования к испытуемому трактору и точности средств измерения для определения показателей. Также сделан акцент на требованиях к линии действия тягового усилия, которая должна быть горизонтальной и лежать в продольной плоскости симметрии трактора, отклонение не должно превышать 3°.

Наибольшую точность при определении тягового усилия, развиваемого трактором в реальном времени, дает метод прямого измерения. Он заключается в использовании силоизмерителя, устанавливаемого в соответствии с требованиями [1; 2]. Сигнал, полученный от силоизмерителя, увеличивается аппаратным усилителем. Далее нормализуется аппаратно-программным устройством, где убираются помехи и паразитные шумы. И, наконец, аналогово-цифровой преобразователь (АЦП) превращает значение напряжения сигнала в числовой двоичный код, который используется при расчете показателей.

В стандартах на испытания тракторов определено, что начинать измерения тягового усилия можно только после обеспечения стабильного режима работы, но методы получения тягового усилия не конкретизируются. Также отсутствуют алгоритмы расчета значений тягового усилия в зависимости от режимов работы трактора (скорости, тягового усилия, буксования) и почвенного фона, которые обеспечивали бы высокую точность измерений и возможность получения информации непосредственно во время испытаний [3].

Широко распространенные в НИИ, вузах и системе испытаний сельскохозяйственной техники Минсельхоза России измерительные информационные системы для испытаний ИП-264 основаны на модулях ввода аналоговых сигналов I-7016 фирмы ICP или аналогичных. Частота преобразования аналоговых сигналов у них составляет 10 с–1. Модуль имеет 24-разрядный сигма-дельта АЦП и внутренний нормализатор входных сигналов в диапазоне от –20 до +20 мВ. В 1970–80-х годах было найдено широкое применение измерительным системам ЭМАП и ЭМАПМ. Частота преобразования сигналов тензометрических датчиков у них также составляла 10 с–1 [4].

Во время проведения испытаний измерительная система аккумулирует и усредняет полученные значения напряжения аналогового сигнала, сформированного силоизмерительным датчиком.

Так как почва на участке испытаний в силу своей природы не является однородной, это может привести к резким изменениям значений тягового усилия. При использовании обычного усреднения эти скачки значений могут оказать существенное влияние на конечный результат. Исходя из вышесказанного, важной задачей при прямом измерении тягового усилия с помощью тензометрического силоизмерителя является разработка дополнительного метода обработки значений в реальном времени с целью отсечки значительных выбросов с учетом характера среды, где происходит измерение.

Цель работы – совершенствование технологии измерения величины тягового усилия во время испытаний сельскохозяйственных тракторов и агрегатов на основе цифровой обработки сигнала тензометрического силоизмерителя.

Обзор литературы

Анализ отечественной и зарубежной литературы, посвященной точным измерениям с использованием тензометрических силоизмерителей, показывает, что комплексный подход повышения качества измерений включает в себя аппаратные и программные решения, которые комбинируются в той или иной степени. Для компенсации смещения нуля (разбалансировки тензометрического моста) и устранения негативного влияния длины проводов между датчиком и измерительной системой применяются различные варианты подключения, каскад усилителей, дополнительное измерение напряжения возбуждения датчика и т. д. Существуют различные аппаратные решения для повышения точности измерений, например, использование дополнительного АЦП, измеряющего величину компенсации сигнала длины информационных проводов между измерительной системой и датчиком [5–8]. Такие решения при испытаниях сельскохозяйственной техники применяются редко, так как требуют существенного усложнения аппаратной и программной частей измерительного комплекса, дополнительных проводов между датчиком и измерительной системой и служат только для нейтрализации влияния электромагнитной составляющей помехи при измерении сигнала [9–12].

С целью выполнения задачи обработки сигнала от датчика до получателя последовательность данных необходимо преобразовать. Сигнал преобразуется в соответствии с алгоритмом, реализующим конкретную математическую задачу. Устройства, или программные алгоритмы обработки сигнала, называются фильтрами. Они бывают аппаратными и программными. Их характеристики выражаются в виде изменений таких параметров сигнала, как частота, фаза или амплитуда.

Цифровой обработке сигналов посвящены многочисленные исследования, основная цель которых улучшение качества полезного сигнала из последовательности данных, а также подавление вредных сигналов в приходящих последовательностях отсчетов [13–15].

В зарубежной литературе предлагаются варианты обработки цифровых данных с помощью различных вариантов фильтров Калмана [16–19]. Такой подход имеет ряд недостатков, так как фильтры Калмана требуют предварительной настройки в зависимости от характера обрабатываемого сигнала, а также предъявляют высокие требования к аппаратной части (высокая производительность, объем памяти). Эти недостатки не позволяют использовать фильтры Калмана при обработке данных датчика тягового усилия трактора.

На рисунке 1 показаны графики-зависимости значений тягового усилия, развиваемого трактором К-744Р2 на различных передачах. Диаграммы получены измерительной информационной системой ИП-264 без предварительной обработки с частотой преобразования 10 с–1.

 

 
 
Рис. 1. Графики значений тягового усилия трактора К-744Р2

Fig. 1. Graphs of tractor traction force values K-744P2
 

Для анализа функции сигнала тягового усилия применялось дискретное преобразование Фурье. С его помощью можно преобразовать сигнал из временной области в частотную и представить любую функцию в виде набора гармонических сигналов разных частот.

На рисунке 2 представлены гистограммы плотности распределения вероятностей функции изменения тягового усилия.

 

 
 
Рис. 2. Гистограммы плотности распределения вероятностей:
a) передача III-2; b) передача III-3; c) передача III-4

Fig. 2. Density histograms of the probability distribution:
a) transmission III-2; b) transmission III-3; c) transmission III-4
 
 

На рисунке 3 представлены графики распределения частот по спектру сигнала датчика тягового усилия.

 

 
 
Рис. 3. Графики спектральной плотности сигнала датчика тягового усилия:
a) передача III-2; b) передача III-3; c) передача III-4

Fig. 3. Graphs of the spectral density of the tractive effort sensor signal:
a) transmission III-2; b) transmission III-3; c) transmission III-4
 

Из гистограмм на рисунке 2 следует, что вероятность изменения тягового сопротивления при установившемся режиме подчиняется нормальному закону распределения.

Как следует из зависимостей на рисунке 3, выбросы имеют случайный характер в диапазоне частот до 10 Гц. При этом амплитуда может достигать 97 кН, что при использовании обычного усреднения сигнала может существенно повлиять на результат измерения.

Для обработки сигнала тензометрического датчика тягового усилия предлагается применить алгоритм медианной фильтрации [20; 21].

Алгоритм медианной фильтрации выглядит следующим образом:

1) новое значение поступает в последовательный буфер, имеющий нечетный размер К, смещая все остальные на один шаг;

2) с помощью алгоритма быстрой сортировки значения в буфере перераспределяются по возрастанию или убыванию;

3) выходное значение фильтра принимается как элемент буфера со средним индексом К / 2 + 1.

В случае использования буфера четной длины за результирующее значение принимается среднее двух соседних элементов с индексами К / 2 и К / 2 + 1.

Алгоритм медианной фильтрации имеет ряд преимуществ по сравнению с фильтрами Калмана: эффективно удаляет импульсные помехи при высокочастотной оцифровке сигналов тензометрических датчиков, значения которых резко выделяются на фоне основного потока данных; нелинейный, что позволяет использовать его для обработки рядов данных неоднородных и нестационарных процессов, например при измерении тягового усилия трактора; прост в программной реализации и не требует производительной аппаратной части.

Материалы и методы

Для проверки разработанного метода определения тягового усилия были проведены экспериментальные исследования, включающие следующие этапы:

1) разработка микропроцессорного устройства для определения тягового усилия трактора;

2) реализация алгоритма обработки данных в режиме реального времени в устройстве для определения тягового усилия;

3) проведение измерений на тракторе, оборудованном устройством для определения тягового усилия;

4) анализ полученных результатов.

В результате исследований разработано измерительное устройство «Модуль аналоговых входов ИП-293» для измерения величины тягового усилия трактора. Высокопроизводительный микропроцессор STM32 позволяет обрабатывать входной поток данных в режиме реального времени с помощью адаптивного цифрового фильтра. Частота преобразования сигнала тензодатчика достигает 2 кГц. Модуль имеет стандартные размеры и может устанавливаться в любой измерительной системе вместо модулей типа ICP или ADAM. Также поддерживаются протоколы связи DCON и Modbus.

Для преобразования сигнала датчика в цифровой вид служит микросхема АЦП AD7734, которая представляет собой сигма-дельта АЦП или АЦП с балансировкой заряда.

Благодаря низкому уровню собственного шума сигма-дельта АЦП достигают высокой точности преобразования аналогового сигнала в цифровой. Для достижения высокой точности преобразования необходимо, чтобы частота работы цифрового фильтра была ниже частоты работы сигма-дельта модулятора, поэтому сигма-дельта АЦП имеют относительно низкую скорость преобразования (до 2 000 с–1).

Для расчета значений датчика тягового усилия применен контроллер STM32F405RG с «прошитой» программой цифровой фильтрации на основе предложенного алгоритма. Краткая техническая характеристика модуля аналоговых входов ИП-293 представлена в таблице 1.

 

Таблица 1 Краткая техническая характеристика модуля аналоговых входов ИП-293

Table 1 Brief technical characteristics of the analog input module IP-293

 

Показатели / Indicators

Значения / Indicator values

Напряжение питания, В / Supply voltage, V

10‒30

Максимальная потребляемая мощность, Вт / Maximum power consumption, W

3

Количество аналоговых входов, ед. / Number of analog inputs, unit

2

Характеристики АЦП / ADC Specifications:

– тип преобразования / type of conversion

– разрядность, бит / resolution, bit

– скорость преобразования, с−1 / conversion rate, с−1

 

Сигма-дельта / Sigma-delta

24

2 000

Напряжение питания датчиков, В / Sensor supply voltage, V

5

Интерфейс связи / Communication interface

RS-485

Габаритные размеры, мм / Overall dimensions, mm

120 × 70 × 35

Масса, г / Weight, g

130

Рабочий диапазон температур окружающей среды, °С / Operating ambient temperature range, °C

0‒55

 

 

В модуле имеется возможность записи напрямую во встроенную память модуля ИП-293 с частотой 2 000 преобразований в секунду одновременно по двум каналам. Емкость внутренней памяти на 30 мин непрерывной записи.

Также значения тягового усилия могут передаваться в режиме «запрос-ответ» по протоколу Modbus RTU или DCON. Так как модули могут объединяться в сеть на основе интерфейса связи RS-485, у каждого модуля должен быть индивидуальный адрес от 0 до 99. Программное обеспечение модуля ИП-293 датчика написано в среде разработки MikroElectronika MikroC [22].

Проверка разработанного модуля и цифрового фильтра обработки была произведена на тракторе К-744 в агрегате с тяговой тележкой УВТН-100. Для измерения тягового усилия трактора использовался тензометрический силоизмеритель на 100 кН, подключенный к модулю ИП-293, установленному в измерительной системе СИ-302 (ИП-264). 

Результаты исследования

В результате проведенных экспериментальных исследований были получены графики-зависимости изменения тягового усилия трактора К-744Р2 на передачах III-2, III-3 и III-4 во время тяговых испытаний. Они обработаны с помощью цифрового фильтра в модуле аналогового ввода ИП-293 (рис. 4).

 

 
 
Рис. 4. Модуль аналоговых входов ИП-293: 1 – четырехканальное АЦП AD7734;
2 – преобразователь интерфейсов UART-RS485; 3 – модуль буферной памяти Micron M25P80;
4 – процессор STM32F405RG

Fig. 4. Analog input module IP-293: 1 – 4-channel ADC AD7734;
2 – interface converter UART-RS485; 3 – Micron M25P80 Buffer Memory Module;
4 – processor STM32F405RG
 

На передаче III-2 (рис. 5a) отмечено шесть кратковременных выбросов значений тягового усилия, при этом пиковое значение достигает 154 кН при установившемся значении тягового усилия ≈60 кН. После обработки цифровым фильтром выбросов больше нет. На передаче III-3 (рис. 5b) отмечено четыре кратковременных выброса значений тягового усилия, при этом пиковое значение достигает 152 кН при установившемся значении тягового усилия ≈57 кН. После обработки выбросы отсутствуют. На передаче III-4 (рис. 5c) отмечено четыре кратковременных выброса значений тягового усилия, при этом пиковое значение достигает 137 кН при установившемся значении тягового усилия ≈48 кН.

 

 
 
Рис. 5. Графики исходных и обработанных цифровым фильтром значений тягового усилия
трактора К-744Р2: a) передача III-2; b) передача III-3; c) передача III-4

Fig. 5. Graphs of source and processed by digital filter values of traction of the tractor K-744P2:
a) transmission III-2; b) transmission III-3; c) transmission III-4
 
 

В таблице 2 приведены результаты экспериментальных исследований.

 

Таблица 2 Результаты применения цифрового фильтра при измерении тягового усилия трактора

Table 2 Results of applying a digital filter when measuring tractor traction

 

Диапазон, передача / Range, transmission

Параметр / Parameter

Среднее, кН / Average, kN

Размах колебаний, кН / Fluctuation change, kN

Дисперсия, кН2 / Dispersion, kN2

Стандартное отклонение, кН / Standard deviation, kN

Коэффициент вариации, % / The coefficient of variation, %

III-2:

– значения силоизмерителя / force meter values

– обработанные цифровым фильтром / digitally filtered

 

 

61,525

 

59,524

 

 

97,837

 

5,054

 

 

143,363

 

1,358

 

 

11,973

 

1,165

 

 

20,461

 

1,957

III-3:

– значения силоизмерителя / force meter values

– обработанные цифровым фильтром / digitally filtered

 

 

59,149

 

57,337

 

 

98,888

 

5,586

 

 

152,201

 

1,702

 

 

12,337

 

1,305

 

 

20,857

 

2,275

III-4:

– значения силоизмерителя / force meter values

– обработанные цифровым фильтром / digitally filtered

 

 

49,028

 

47,470

 

 

93,725

 

7,482

 

 

118,269

 

1,988

 

 

10,875

 

1,410

 

 

22,181

 

2,970

 

Обсуждение и заключение

После обработки сигнала разработанным цифровым фильтром изменилась в сторону уменьшения амплитудная характеристика, но при этом частотная осталась без изменений. Резко уменьшилась дисперсия и коэффициент вариации за счет отсечения пиков. 

Предложенные решения для определения тягового усилия трактора при испытаниях имеют следующие преимущества:

– эффективная работа цифрового фильтра по отсечению импульсных помех;

– несложный алгоритм предложенного цифрового фильтра, который позволяет реализовывать его на маломощных микроконтроллерах;

– возможность функционирования фильтра в режиме реального времени;

– многоканальная реализация модуля аналогового ввода ИП-293, что позволяет подключать к нему одновременно несколько независимых датчиков;

– полная физическая и электрическая совместимость модуля ИП-293 с аналогичными модулями типа I-7016, что позволяет устанавливать его в штатное место измерительной информационной системы;

– совместимость на уровне протокола обмена данными с аналогами, что помогает использовать штатное программное обеспечение измерительных информационных систем;

– возможность непрерывной записи во внутреннюю память модуля ИП-293 процесса измерений.

Применение разработанного модуля аналогового ввода ИП-293 со встроенным цифровым фильтром обработки сигнала датчика тягового усилия позволяет: повысить точность измерения тягового усилия независимо от скорости движения агрегата и почвенного фона; сократить время испытаний сельскохозяйственных тракторов и машин за счет возможности мониторинга режима работы агрегата в реальном времени.

 

 

1           ГОСТ 27021-86. Тракторы сельскохозяйственные и лесохозяйственные. Тяговые классы. М., 1986. 6 с.

2           ГОСТ 30745-2001 (ИСО 789-9-90). Тракторы сельскохозяйственные. Определение тяговых показателей. М., 2002. 22 с.

 

×

作者简介

Vyacheslav Fedorenko

Rosinformagrotech

Email: fedorenko@rosinformagrotech.ru
ORCID iD: 0000-0001-6398-4463
Researcher ID: A-9022-2018

Scientific Director of Rosinformagrotech, Academician of RAS, D.Sc. (Engineering), Professor

俄罗斯联邦, 60 Lesnaya St., Pravdinskiy 141261

Vitaly Tarkivskiy

Novokubansk Branch of Rosinformagrotech

编辑信件的主要联系方式.
Email: tarkivskiy@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8488-0011
Researcher ID: W-4417-2017

Head of the Laboratory for Development of Measuring Instruments and Software, D.Sc. (Engineering)

 

俄罗斯联邦, 15 Krasnaya St., Novokubansk 352243

Nikolay Mishurov

Rosinformagrotech

Email: mishurov@rosinformagrotech.ru
ORCID iD: 0000-0002-1058-6952
Researcher ID: A-8970-2018

Deputy Director for Scientific Work, Cand.Sc. (Engineering)

俄罗斯联邦, 60 Lesnaya St., Pravdinskiy 141261

Nikolay Trubitsyn

Novokubansk Branch of Rosinformagrotech

Email: trubicin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7451-9831
Researcher ID: W-4426-2017

Leading Researcher, Cand.Sc. (Engineering)

俄罗斯联邦, 15 Krasnaya St., Novokubansk 352243

参考

  1. Trubitsin N.V., Tarkivsky V.E. Modern Microprocessor Systems for Testing Facilities Development.Tekhnika i oborudovanie dlya sela = Machinery and Equipment for Rural Area. 2013; (12):31-32. Available at:https://rosinformagrotech.ru/data/tos/arkhiv-zhurnala-besplatnyj-dostup/download/60-arkhiv-zhurnala-za-2013/401-tekhnika-i-oborudovanie-dlya-sela-dekabr-12-198-2013-g (accessed 08.02.2021). (In Russ.)
  2. Arzhenovskiy A.G., Kozlov D.S., Petrishchev N.A. Determining the Traction Characteristic of a Tractor in Operating Conditions. Selskokhozyaystvennye mashiny i tekhnologii = Agricultural Machinery and Technologies. 2018; (5):25-30. (In Russ.) DOI: https://doi.org/10.22314/2073-7599-2018-12-5-25-30
  3. Dzhabborov N.I., Maksimov D.A., Semenova G.A. Assessment of Traction and Dynamic Indicators of Soil Tilling Units. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produktsii rastenievodstva i zhivotnovodstva = Technologies and Technical Means of Mechanized Production of Crop and Livestock Products. 2017; (93):53-64. Available at: https://e.lanbook.com/reader/journalArticle/401479/#1 (accessed 08.02.2021). (In Russ.)
  4. Fedorenko V.F., Trubitsyn N.V., Tarkivskiy V.Ye., et al. [Unique system]. Informatsionnyy byulleten = Newsletter. 2017; (8):45-47. Available at: https://rosinformagrotech.ru/data/byulleten/arkhivvypuskov/download/35-arkhiv-vypuskov-za-2017-god/317-avgust (accessed 08.02.2021). (In Russ.)
  5. Kosulnikov R.A., Karsakov A.A., Fomin S.D., et al. Method of Increasing the Accuracy of Measurement of the Drive Resistance in the Outboard Accessories of the Tractor. Izvestiya nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professionalnoe obrazovanie =Proceedings of Nizhnevolzskiy Agrouniversity Complex: Science and Higher Vocational Education. 2018;(1):326-333. Available at: http://www.volgau.com/Portals/0/izv_auk/izv_auk_full/izvestiya_2018_49_1.pdf?ver=2018-03-26-143653-023 (accessed 08.02.2021). (In Russ.)
  6. Shilin D.V., Shestov D.A., Ganin P.E. Improving the Accuracy of Weighing Bulk Materials in a Dispenser On-Stream Flow Meter with Two Strain Gauges. Vestnik Moskovskogo energeticheskogo instituta = Bulletin of the Moscow Power Engineering Institute. 2019; (3):116-123. (In Russ.) DOI: https://doi.org/10.24160/1993-6982-2019-3-116-123
  7. Pahomenkov Y.M. Converter Signals of the Bridge Strain Gauges. Sistemy upravleniya i obrabotki informatsii = Control and Information Processing Systems. 2017; (1):80-93. Available at:https://www.avrorasystems.com/upload/iblock/ef2/ef288dc4bda27d1b9dd828ef1786c97e.pdf (accessed 08.02.2021). (In Russ.)
  8. Zelentsov Yu.A., Zelentsov V.Yu. [Investigation of the Effect of Thermal Compensation Schemes for Initial Unbalance Drift of Bridge Circuits on the Output Signal of a Strain Gauge]. Metrologiya = Metrology.2007; (4):39-47. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=15245956 (accessed 08.02.2021). (In Russ.)
  9. Kostyuchenko V.I. [Specific Traction Force of the Wheeled Tractor, Optimal in Terms of Traction Efficiency]. Vestnik Yuzhno-Uralskogo gosudarstvennogo universiteta = South Ural State University Bulletin. 2011; (31):49-53. Available at: https://www.susu.ru/sites/default/files/v_31_248_2011.pdf(accessed 08.02.2021). (In Russ.)
  10. Lashova S.S., Kleveko V.I. Derivation of the Dependence of the Relative Elongation Arising in the Strain Gauge Sensor on Its Geometric Parameters. Sovremennye tekhnologii v stroitelstve. Teoriya i praktika = Modern Technologies in Construction. Theory and Practice. 2017; 2:115-120. Available at:https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35090189 (accessed 08.02.2021). (In Russ.)
  11. Melnik V.I., Chygryna S.A. Matching Tractor Traction Capabilities and Working Resistance Tillers.Іnzhenerіya prirodokoristuvannya = Engineering of Nature Management. 2016; (2):113-118. Available at:http://enm.khntusg.com.ua/index.php/enm/article/view/178/144 (accessed 08.02.2021). (In Russ.)
  12. Arzhenovskiy A.G. Development of Methods and Means for Determining Traction-Dynamic and Fuel-Economic Parameters of the Tractor under Operating Conditions. Traktory i selkhozmashiny =Tractors and Agricultural Machinery. 2017; (11):29-35. Available at: https://old.mospolytech.ru/storage/f033ab37c30201f73f142449d037028d/files/Traktory_i_selhozmashiny_No11_2017_dlya_sajta.pdf(accessed 08.02.2021). (In Russ.)
  13. Avrorov V.A., Volkov V.V., Nikolaev V.S., et al. [Analysis of the Conversion Function of a Strain Gauge Type Fiber Tape Linear Density Sensor]. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Tekhnologiya tekstilnoy promyshlennosti = Proceedings of Higher Educational Institutions. Technology of Textile Industry.2009; (2):83-86. Available at: https://ttp.ivgpu.com/?page_id=2526 (accessed 08.02.2021). (In Russ.)
  14. Kulikova M.V., Kulikov G.Yu. Numerical Methods for Nonlinear Filtering of Signals and Measurements. Vychislitelnye tehnologii = Computational Technologies. 2016; 21(4):64-98. Available at:http://www.ict.nsc.ru/jct/getfile.php?id=1744 (accessed 08.02.2021). (In Russ.)
  15. Khafizov K.A., Khafizov R.N., Nurmiev A.A, et al. Theoretical Background of Creatinga Mathematical Model of Tractor Traction Efficiency. Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta = Vestnik of Kazan State Agrarian University. 2019; 14(3):116-121. (In Russ.) DOI: https://doi.org/10.12737/article_5db9748fc053c2.28431294
  16. Chethan C.R., Tewari V.K., Nare B., et al. Transducers for Measurement of Draft and Torque of Tractor-implement System. Agricultural Mechanization in Asia, Africa and Latin America. 2018;49(4):81-87. Available at: https://clck.ru/TCgBc (accessed 08.02.2021). (In Russ.)
  17. Rovira-Más F. Sensor Architecture and Task Classification for Agricultural Vehicles and Environments. Sensors. 2010; 10(12):11226-11247. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.3390/s101211226
  18. Marcovich L.A. Inferences from Optimal Filtering Equation. Lithuanian Mathematical Journal.2015; (7). (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1007/s10986-015-9289-5
  19. Kulikova M.V., Tsyganova J.V. Constructing Numerically Stable Kalman Filter‐Based Algorithms for Gradient‐Based Adaptive Filtering. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing.2015; 29(11):1411-1426. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1002/acs.2552
  20. Tarkivsky V.E., Trubitsin N.V. Digital Data Processing of Agricultural Machinery during Strain Measurement. Technika v selskom hozyaystve = Machinery in Agriculture. 2016; (1):28-30. Available at:https://clck.ru/TPwuP (accessed 08.02.2021). (In Russ.)
  21. Fedorenko V.F., Tarkivsky V.E. Digital Filtration Method for Determining Traction Power of Agricultural Tractors. Tekhnika i oborudovanie dlya sela = Machinery and Equipment for Rural Area. 2019;(1):8-10. Available at: https://rosinformagrotech.ru/data/tos/content/mera-259-2 (accessed 08.02.2021).(In Russ.)
  22. Tarkivsky V.E., Trubitsyn N.V., Voronin E.S. Software for Measurement Information Systems for Agricultural Machinery Testing. Tekhnika i oborudovanie dlya sela = Machinery and Equipment for RuralArea. 2019; (1):12-15. (In Russ.) DOI: https://doi.org/10.33267/2072-9642-2019-9-12-15

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Graphs of tractor traction force values K-744P2

下载 (60KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Density histograms of the probability distribution: a) transmission III-2; b) transmission III-3; c) transmission III-4

下载 (161KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Graphs of the spectral density of the tractive effort sensor signal: a) transmission III-2; b) transmission III-3; c) transmission III-4

下载 (112KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Analog input module IP-293: 1 – 4-channel ADC AD7734; 2 – interface converter UART-RS485; 3 – Micron M25P80 Buffer Memory Module; 4 – processor STM32F405RG

下载 (96KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Graphs of source and processed by digital filter values of traction of the tractor K-744P2: a) transmission III-2; b) transmission III-3; c) transmission III-4

下载 (171KB)
索引源数据

版权所有 © Fedorenko V.F., Tarkivskiy V.E., Mishurov N.P., Trubitsyn N.V., 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Founded in 1990
Certificate of registration PI № FS77-74640 of December 24 2018.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».