Development of the Work Mode for an Agricultural tractor according to Rotary Tillage and Baler Operation

Research Article
Seung-Yun Baek1Wan-Soo Kim2Seung-Min Baek1Hyeon-Ho Jeon1Jun-Ho Lee1Yong-Joo Kim 1,2*

Abstract

The purpose of this study was to develop work modes of 78 kW Class agricultural tractor. Rotary tillage and baler operation were selected as major agricultural operation. The working load data was measured through CAN communication. The work modes were developed using the international driving cycle construction method for conventional vehicles with the measured load data. The arbitrary work modes were generated by combining micro-trips, and some of them achieved less than 5% absolute percentage error (APE) between the entire dataset and the generated work mode. The developed work modes could possible representative of the actual agricultural operation because the APE between the developed work mode and the entire measured dataset was less than 5%. The results of this study showed that developing the tractor work mode using the driving cycle development method is feasible.

Keyword



Introduction

트랙터는 주로 토양 노면 조건에서 로타리, 베일러 등 다양한 농작업기를 부착하여 각종 농작업을 수행하기 위하여 사용된다(Kim et al., 2019). 기존 트랙터 성능은 주로 필드 시험을 통해 평가되었다. 하지만, 트랙터가 운용되는 모든 조건에서 시험을 수행하기 어려우며, 이를 위해서는 많은 시간과 비용이 요구된다. 따라서 필드 시험의 대체가 가능하며 신뢰성 있는 성능 평가를 위한 대안이 필요한 실정이다. 자동차 분야에서는 다이나모미터를 이용하여 표준화된 주행 사이클 기반의 실내 성능 평가를 수행하고 있다. 주행 사이클은 일반적으로 자동차가 주행하는 환경인 국도, 고속도로 등 실제 주행 데이터를 기반으로 개발되며, 이는 표준 테스트 코드로써 연비, 내구성, 변속 품질 및 배기가스 등과 같은 자동차 분야의 전반적인 성능 평가 시 활용된다(Hong et al., 2007). 특히, FTP, ECE와 같은 국제 표준이 널리 사용되고 있다(Lyons et al., 1986). 자동차 분야의 대표적인 주행 사이클은 대표 경로를 선정하고, 필드 데이터를 수집하여 Micro-trip 기반 주행 사이클 생성 및 평가의 프로세스를 통해 개발된다(Tong and Hung, 2010). Ho et al. (2014)은 연료 소비 및 배출량을 평가하기 위해 싱가포르의 주행 사이클을 개발했으며 유럽의 주행사이클인 NEDC (New European Driving Cycle)와 비교할 때 성능이 더 우수하다고 보고하였다. 이와 같이 자동차 분야에서는 주요 국가별로 표준화된 주행 모드를 개발하여 제품 개발 및 성능 평가 시 활용되고 있다. 그러나 트랙터는 자동차와 달리 불규칙한 토양 조건에서 농작업을 수행하므로 토양 조건, 작업기 등 다양한 조건에 따라 변동하는 부하 조건을 갖고 있기 때문에 이에 대한 표준화가 어려워 아직까지 작업 모드 개발에 관한 연구는 부족한 실정이다. 따라서, 농업용 트랙터 분야에서도 실제 농작업 데이터를 이용한 표준화된 작업 모드의 개발이 필요하다. 본 연구의 목적은 트랙터 성능 평가를 위한 야외 포장 시험의 대체가 가능한 주요 농작업별 트랙터 작업 모드를 개발하는 것으로써, 주요 목적은 1) 로타리 경운 및 베일러 작업에 따른 트랙터 엔진 부하 데이터 수집, 2) Micro-trip 기반의 작업 모드 개발, 3) 국제 공인 주행 사이클의 PV (Performance value) 값을 이용하여 개발된 작업 모드의 성능 평가를 수행하는 것이다.

Materials and Methods

데이터 수집 시스템

본 연구에서는 데이터 계측을 위해 국내 78 kW급 트랙터(S07, TYM, Korea)를 사용하였으며, 크기는 4,225(L) × 2,140(W) × 2,830(H) mm, 총 중량은 3,985 kg이다. 엔진 최대 토크는 1,400 rpm에서 360.7 Nm를 가지며 자세한 제원은 Table 1과 같다. 본 연구에 사용된 트랙터는 전자 엔진을 탑재하고 있기 때문에 엔진 토크 데이터를 CAN 통신을 이용하여 측정할 수 있다. 엔진으로부터 측정되는 실시간 작업 토크 데이터는 Fig. 1과 같이 데이터 수집장치(CRONOS compact CRC-400-11, IMC, Germany)에 저장되도록 시스템을 구축하였다.

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Fig. 1. Measurement system for acquiring engine data of the agricultural tractor.

Table 1. Specifications of agricultural tractor used in this study.http://dam.zipot.com:8080/sites/pastj/images/PASTJ_21-016_image/Table_PASTJ_21-016_T1.png

필드 시험

본 연구에서는 트랙터의 주요 농작업으로써 로타리 경운 및 베일러 작업을 선정하였다. 로타리 경운 및 베일러 작업은 Fig. 2와 같이 각각 충청남도 청양군(위도 36°30´39.6˝, 경도 126°47´29.3˝), 충청남도 공주시(위도 36°37´50.9˝, 경도 127°4´35.2˝)에서 수행하였다. 트랙터 부착 작업기는 국내 78 kW급 농업용 트랙터에서 사용되는 경폭 250 cm의 로타리(E260, Celli Co., Ltd., Italy), 베일 직경 1.25 m의 원형베일러(TAB5310, TYM Co., Ltd., Korea)를 대상으로 선정하였다. 농작업 시 트랙터 단수는 사용자 설문조사를 통하여 로타리 경운 작업 시 L3 High (2.83 km/h) 및 PTO 1단(540 rpm)으로 선정하였으며, 베일러 작업 시 L4 Low (3.10 km/h) 및 PTO 1단(540 rpm)으로 설정하였다. 로타리 경운 작업 시 경심은 국내 논 토양 조건에서 수요자가 대부분 사용하는 약 15 cm의 수준을 유지하도록 하였다. 트랙터 부하 데이터는 작업자의 숙련도에 따라 크게 다르게 나타나기 때문에, 본 연구에서는 데이터의 신뢰성 확보를 위하여 실제 농민 및 국내 트랙터 제조업체의 숙련된 작업자가 직접 작업을 수행하였다.

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Fig. 2. Field experiments using agricultural tractor for measuring data. (a) Rotary tillage, (b) Baler operation.

작업 모드 개발

작업 모드는 Fig. 3과 같이 주요 농작업, 지역, 경로 등을 선정하고, 필드 시험을 통해 데이터를 수집하여 Micro-trip 분류 및 판정 기준에 따라 개발된다. 농작업에 따라 측정된 엔진 토크 데이터는 최소 농작업 단위인 Micro-trip으로 분류되었다. 이때, Micro-trip은 주요 농작업마다 작업 특성에 맞게 다르게 정의된다. 작업 사이클은 식 (1)과 같이 임의의 Micro-trip을 조합하여 생성되었다. 생성된 작업 사이클은 전체 데이터 set과 총 7개의 판정 기준에 따라 비교하여 식 (2)와 같이 절대상대오차(Absolute percentage error, APE)가 5% 미만일 경우 최종 작업 모드로 판정하였으며, 하나의 판정 기준이라도 5% 이상의 APE 값을 보일 경우 임의의 Micro-trip을 생성하는 단계로 돌아가서 조합을 다시 선정하였다. 이때, 작업 모드 판정 기준은 엔진 토크 및 토크 변화량의 최대, 최소, 평균 값과 평균 Micro-trip 구간의 시간으로 선정하였다.

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Fig. 3. Procedures of work mode development for an agricultural tractor.

Ci = {x1, x2,xj,xn }∀xj ∈ Dt (1)

Where, Ci= ith generated arbitrary mode

Dt= Entire dataset

xj= jth sequence of data constituting a micro-trip

http://dam.zipot.com:8080/sites/pastj/images/PASTJ_21-016_image/Eq_PASTJ_21-016_eq1.png (2)

Where, = Vector consisting of the absolute percentage errors of the ith generated arbitrary mode

θt= Vector consisting of the assessment criteria value of the entire dataset

θi= Vector consisting of the assessment criteria value of the ith generated arbitrary cycle

개발된 작업 사이클 중 최종 선정은 PV 방법을 이용하였으며(Lin and Niemeier, 2002), PV는 식 (3)과 같이 판정 기준 각각의 절대오차의 가중치 합으로 계산되며 개발된 작업 모드의 PV가 낮을수록 대표성이 더 높은 특성을 가진다(Andre, 2004; Nesamani and Subramanian, 2011; Lin and Niemeier, 2002).

PV = (3)

Where, PV= Performance value

WT= Transposed row vector of the weight vector

본 연구에서 각 농작업 조건별 작업 모드 생성을 위해서 Fig. 4와 같이 Labview (Version 2017, National Instruments, USA)를 기반으로 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 최대 토크, 최소 토크, 평균 토크, 최대 토크 변화량, 최소 토크 변화량, 평균 토크 변화량, 평균 시간과 같은 기준에 따른 APE의 만족 여부를 기반으로 작업 모드를 판정하며, 이를 통해 신뢰성을 확보하였다.

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Fig. 3. Procedures of work mode development for an agricultural tractor.

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Fig. 4. Labview-based program for developing agricultural tractor work mode.

Results and Discussion

로타리 작업 모드

로타리 작업에 따라 측정된 엔진 부하데이터를 기반으로 Fig. 5와 같이 로타리 작업 모드를 개발하였다. 개발된 작업 모드는 5개의 Micro-trip으로 구성되어 있으며, 개발된 작업 모드는 약 400 sec의 작업시간을 보였다. 로타리 작업 모드는 초기 구동 구간을 제외한 농작업 구간에서 약 150~300 Nm의 엔진 토크 범위를 보이는 것으로 나타났으며, 판정 기준에 대한 분석은 Table 2와 같이 나타났다. 로타리 작업 모드의 판정 기준에 대한 절대상대오차는 0.81~4.64%의 범위로 나타났으며, 모든 판정 기준에서 5% 미만을 만족하고 있는 것으로 나타났다.

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Fig. 5. Work mode of the agricultural tractor during rotary tillage.

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Fig. 6. Work mode of the agricultural tractor during baler operation.

Table 2. Performance of assessment parameters for determined rotary work mode and entire measured dataset.http://dam.zipot.com:8080/sites/pastj/images/PASTJ_21-016_image/Table_PASTJ_21-016_T2.png
Table 3. Performance of assessment parameters for determined baler work mode and entire measured dataset.http://dam.zipot.com:8080/sites/pastj/images/PASTJ_21-016_image/Table_PASTJ_21-016_T3.png

베일러 작업 모드

베일러 작업에 따라 측정된 엔진 부하데이터를 기반으로 베일러 작업 모드를 개발하였으며, 그 결과는 Fig. 6과 같다. 개발된 작업 모드는 4개의 Micro-trip으로 구성되어 있으며, 개발된 작업 모드는 약 340 sec의 작업시간으로 나타났다. 베일러 작업 모드는 약 50~300 Nm의 엔진 토크 범위를 보이는 것으로 나타났으며, 판정 기준에 대한 분석은 Table 3과 같이 나타났다. 베일러 작업 모드의 판정 기준에 대한 절대상대오차는 0.86~4.89%의 범위로 나타났으며, 모든 판정 기준에서 5% 미만을 만족하고 있는 것으로 나타났다.

작업 모드 평가 결과

개발된 로타리 및 베일러 작업 모드의 PV 값은 아래 Table 4와 같이 각각 78.56, 52.23으로 나타났다. 베일러 작업 모드는 로타리 작업 모드 대비 PV의 값이 낮아 더 높은 대표성을 보이는 것으로 나타났다. 개발된 작업 모드의 성능은 Table 5와 같이 국제 공인 주행 사이클의 PV 값과의 비율을 이용하여 검증하였다. 로타리 작업 모드는 국제 공인 주행 사이클 대비 74~124%의 성능을 보여, 주행 사이클과 유사한 수준인 것으로 나타났다. 또한, 베일러 작업 모드는 112~186%의 성능을 보여, 주행 사이클보다 더 높은 대표성을 보이는 것으로 나타났다.

Table 4. Ratio of number of data and average and standard deviation according to the range of cone index.http://dam.zipot.com:8080/sites/pastj/images/PASTJ_21-016_image/Table_PASTJ_21-016_T4.png
Table 5. PV ratios with respect to driving cycleshttp://dam.zipot.com:8080/sites/pastj/images/PASTJ_21-016_image/Table_PASTJ_21-016_T5.png

Conclusion

본 연구는 농업용 트랙터의 로타리 경운 및 베일러 작업에 따른 작업 모드를 개발하기 위하여 수행되었다. 작업 모드는 주요 농작업별 부하 데이터를 수집하고 모드 개발 방법을 이용하여 개발되었다. 개발된 작업 모드의 성능은 자동차 분야의 PV 값과 비교함으로써 평가하였으며, 주요 결과는 다음과 같다.

(1) 로타리 작업 모드와 베일러 작업 모드의 절대상대오차는 모든 판정 기준에서 각각 0.81~4.64%, 0.86~4.89%의 범위를 보여, 5% 미만의 오차를 나타냈다.

(2) 개발된 로타리 및 베일러 작업 모드의 PV 값은 각각 78.56, 52.23로 나타나, 베일러 작업 모드가 로타리 작업 모드 대비 더 높은 대표성을 보이는 것으로 나타났다. 로타리 및 베일러 작업 모드는 각각 국제 공인 주행 사이클 대비 74~124%, 112~186%의 성능을 보였으며, 개발된 작업 모드는 일부 주행 사이클 보다 더 높은 대표성을 보이는 것으로 나타났다.

(3) 본 연구에서는 한정적인 작업 조건에서 수집된 데이터를 이용하여 작업 모드를 개발하였다. 따라서, 국내 모든 토양 조건을 대표하는 작업 모드를 개발하기 위해서는 보다 많은 데이터의 확보가 필요하며, 향후 연구에서는 다양한 작업 조건별 부하 데이터를 확보하여, 국내를 대표할 수 있는 작업 모드 개발에 관한 연구를 수행할 예정이다.

Acknowledgements

본 연구는 2021년도 산업통상자원부 및 산업기술평가관리원(KEIT) 연구비 지원에 의한 연구임(20014649).

References

1 Andre M. 2004. The ARTEMIS European driving cycles for measuring car pollutant emissions. Science of The Total Environment 334-335: 78-84.  

2 Hong WT, Tong HY, Lee CP, Ha K, Pao LY. 2007. Development of a practical driving cycle construction methodology: A case study in Hong Kong. Transportation research part D 12: 115-128.  

3 Ho SH, Wong YD, Chang VWC. 2014. Developing Singapore driving cycle for passenger cars to estimate fuel consumption and vehicular emissions. Atmospheric Environment 97: 353-362.  

4 Kim WS, Baek SY, Kim TJ, Kim YS, Park SU, Choi CH, Hong SJ, Kim YJ. 2019. Work load analysis for determination of the reduction gear ratio for a 78 kW all wheel drive electric tractor design. Korean Journal of Agricultural Science 46: 613-627. [in Korean]  

5 Lin J and Niemeier DA. 2002. An exploratory analysis comparing a stochastic driving cycle to California’s regulatory cycle. Atmospheric Environment 36: 5759-5770.  

6 Lyons TJ, Kenworthy JR, Austin PI, Newman PWG. 1986. The development of a driving cycle for fuel consumption and emissions evaluation. Transportation Research part A 20: 447-462.  

7 Nesmani KS and Subramanian KP. 2011. Development of a driving cycle for intra-city buses in Chennai, India. Atmospheric Environment 45: 5469-5476.  

8 Tong HY and Hung WT. 2010. A framework for developing driving cycles with on-road driving data. Transport Reviews 30: 589-615.