【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业机械与人工智能融合应用领域，特别涉及基于物理信息神经网络的拖拉机牵引特性预测方法及系统。
技术介绍
1、拖拉机作为农业生产中的重要机械设备，其牵引特性对于评估作业效率和燃油经济性至关重要。现有的拖拉机牵引特性预测方法主要有：经验公式法，基于现场实验数据，采用经验公式或统计回归模型进行牵引力、滑转率等指标的估算，但只能在特定工况下适用，泛化能力差；理论模型法：基于多体动力学或有限元仿真等物理建模技术，对拖拉机——土壤系统进行高精度仿真，但计算量大、实时性差，难以应用于在线监测与控制；纯数据驱动法：采用传统神经网络或机器学习模型进行预测，易受噪声数据干扰，且缺乏物理约束，预测结果不满足能量守恒等基本物理规律。
技术实现思路
1、针对上述现有技术问题，本专利技术提供基于物理信息神经网络的拖拉机牵引特性预测方法及系统。具体技术方案如下：
2、第一方面，本专利技术提供了基于物理信息神经网络的拖拉机牵引特性预测方法，包括：
3、步骤一：采集拖拉机在不同工况下的...
【技术保护点】
1.基于物理信息神经网络的拖拉机牵引特性预测方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的拖拉机牵引特性预测方法，其特征在于，所述步骤一中传动系统参数包括发动机转速、变速器设定、轮胎尺寸、传动比、发动机扭矩，牵引特性数据包括牵引力、牵引功率、滑转率、燃油消耗率。
3.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的拖拉机牵引特性预测方法，其特征在于，所述步骤二包括：
4.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的拖拉机牵引特性预测方法，其特征在于，步骤三中，所述物理模型的目标函数分别为：
5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.基于物理信息神经网络的拖拉机牵引特性预测方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的拖拉机牵引特性预测方法，其特征在于，所述步骤一中传动系统参数包括发动机转速、变速器设定、轮胎尺寸、传动比、发动机扭矩，牵引特性数据包括牵引力、牵引功率、滑转率、燃油消耗率。
3.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的拖拉机牵引特性预测方法，其特征在于，所述步骤二包括：
4.根据权利要求1所述的基于物理信息神经网络的拖拉机牵引特性预测方法，其特征在于，步骤三中，所述物理模型的目标函数分别为：
5.根据权利要求3所述的基于物理信息神经网络的拖拉机牵引特性预测方法，其特征在于，所述步骤四中...
【专利技术属性】
技术研发人员：周璨，闫祥海，吴依伟，张静云，徐立友，赵思夏，贾方，韩建刚，张俊江，
申请(专利权)人：河南科技大学，
类型：发明
国别省市：
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