Riassunto analitico
Sommario
L’industria delle macchine agricole vede sempre più urgente la necessità di far fronte a tempi di sviluppo e validazione più rapidi. Questo è dovuto anche al cambiamento climatico ed all’attuale crisi energetica, che rendono necessario il rapido sviluppo di nuove soluzioni tecnologiche per aumentare l’efficienza dei macchinari. Gli ingegneri che operano nel settore delle macchine agricole necessitano di un ciclo di lavoro di riferimento che rappresenti il reale utilizzo per estendere maggiormente la fase di simulazione e ridurre al minimo la costruzione di prototipi sperimentali. Al contrario del mondo dei trasporti leggeri, tutto ciò è molto importante nel campo agricolo, perché non esiste alcun ciclo di lavoro universalmente riconosciuto.
Viene qui proposto un modello di costruzione del ciclo, basato su metodi statistici ed implementato in linguaggio MATLAB. Mediante la tecnologia CAN-bus, sono stati raccolti dati da varie trattrici moderne che hanno lavorato in condizioni reali e non controllate. Questo è stato possibile grazie alla rilevante presenza di sensori implementati in tali macchinari. Questi dati sono stati estratti e classificati in tre macro-categorie che vanno a definire l’utilizzo complessivo di un trattore durante la giornata lavorativa: passate-svolte, trasporti, idling.
Una volta classificati i dati, si sono selezionate delle features rappresentative della categoria considerata ed il confronto tra quest’ultime ha permesso di estrarre la sequenza più emblematica tra quelle classificate. Questo è stato reso possibile grazie all’utilizzo del metodo delle distanze statistiche. Dopodiché si è creata una giornata tipo lavorativa che prevede l’alternarsi di queste sequenze per le tre condizioni di lavoro considerate; la scelta della sequenza successiva è stata effettuata mediante il metodo delle catene di Markov.
Oltretutto, per ogni stato di lavoro si sono selezionate tre sequenze relative ai tre terzili, in modo da aumentare la variabilità delle condizioni operative.
Infine, il ciclo di lavoro ottenuto è stato validato in termini di densità di probabilità, tenendo come riferimento i data-set reali delle trattrici prese in considerazione.
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