Riassunto analitico
In ambito automotive, la costante ricerca dell’innovazione e l’irreversibile processo di transizione verso l’ibridizzazione e l’elettrificazione hanno sottolineato ancor di più la necessità di aumentare l’efficienza della fase di progettazione, di testing e validazione di un nuovo veicolo. A tal fine, è necessario avere come riferimento un ciclo di guida che rappresenti il reale comportamento della macchina durante il suo normale utilizzo per estendere quanto più possibile le fasi di simulazioni al calcolatore e ridurre al minimo la necessità di costruire prototipi sperimentali. Questa evidenza risulta ancor più marcata nel settore delle macchine agricole, dove ad oggi non esiste nessun ciclo di lavoro che sia riconosciuto a livello mondiale e quindi ogni casa costruttrice cerca di sviluppare autonomamente dei cicli per migliorare lo sviluppo di un nuovo prodotto.
Viene qui proposta una metodologia di costruzione di un ciclo di guida per macchine agricole, basata su un metodo statistico, implementato in linguaggio MATLAB. Mediante tecnologia CAN-bus applicata ad una macchina agricola che ha lavorato in condizioni non controllate, sono stati raccolti i dati da analizzare. Quest’ultimi sono stati estratti e classificati seguendo alcuni criteri che hanno permesso di evidenziare le varie fasi che contraddistinguono l’utilizzo quotidiano di un trattore, quali: lavoro con diverse attrezzature, idling e trasporto, ottenendo per ciascuna di queste una serie di sequenze, caratterizzate da un certo numero di features. Il passo successivo è stato quello di confrontare, in termini di distanza calcolata tra le sequenze, quelle rappresentative di una determinato stato del trattore. Lo scopo era quello di selezionare da questi gruppi quella sequenza che meglio caratterizzava ciascuna fase di guida. Sempre utilizzando il data set raccolto, seguendo determinati criteri e metodologie, è stata estratta una giornata di lavoro che può essere considerata come quella rappresentativa dell’utilizzo quotidiano della macchina agricola, in modo da seguire una certa linea guida nella costruzione del ciclo presentato, partendo da singoli eventi di ciascuno stato. Viene riportata l’analisi del confronto tra diversi cicli ottenuti utilizzando lo stesso metodo, ma adottando diversi criteri di calcolo della distanza tra le sequenze al fine di decretare quello che fornisce la correlazione migliore con i dati a disposizione. Per validare quanto ottenuto sono stati confrontati i risultati, in termini di grandezze medie, di deviazioni standard e di distribuzioni di probabilità di alcune variabili, tra il ciclo selezionato e l’intero data set. Infine è stato operato un confronto tra il ciclo ottenuto e quello NRTC utilizzato per l’omologazione del motore dei veicoli off road.
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Abstract
In the automotive field, the constant search for innovation and the irreversible process of transition towards hybridization and electrification have underlined even more the need to increase the efficiency of the design, testing and validation phase of a new vehicle. To this end, it is necessary to have as a reference a driving cycle that represents the real behaviour of the car during its normal use to extend as much as possible the phases of computer simulations and minimize the need to build experimental prototypes. This evidence is even more evident in the field of agricultural machinery, where today there is no working cycle that is recognized worldwide and therefore each manufacturer tries to develop cycles independently to improve the development of a new product.
Here is proposed a methodology for the construction of a driving cycle for agricultural machines, based on a statistical method, implemented in MATLAB language. By means of CAN-bus technology applied to an agricultural machine that worked under uncontrolled conditions the data to be analysed were collected. The latter were extracted and classified following some criteria that allowed to highlight the various phases that characterize the daily use of a tractor such as: work with different equipment, idling and transport, obtaining for each of these a series of sequences, characterized by a certain number of features. The next step was to compare, in terms of distance calculated between the sequences, those representative of a given state of the tractor. The aim was to select from these groups the sequence that best characterized each driving phase. Again using the data set collected, following certain criteria and methodologies, a working day was extracted which can be considered as representative of the daily use of the agricultural machine so as to follow a certain guideline in the construction of the cycle presented, starting from single events of each state. The analysis of the comparison between different cycles obtained using the same method, but adopting different criteria for calculating the distance between the sequences in order to decree the one that provides the best correlation with the available data is reported. In order to validate what was obtained the results were compared in terms of mean values, standard deviations and probability distributions of some variables, between the selected cycle and the entire data set. Finally, a comparison was made between the cycle obtained and the NRTC cycle used for the homologation of the engine of off-road vehicles.
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