智能挖掘机直线挖掘作业的运动规划与控制研究

针对挖掘机在开挖沟槽与坡面平整作业时通常需要用到直线挖掘,并且具有高精度作业需求, 提出一种多关节协同的运动规划与控制策略. 建立挖掘机工作装置的运动学模型,根据铲斗齿尖直线运动轨迹进行逆运动学求解得到各关节的运动轨迹,并根据斗杆和铲斗的预测角度值,随动规划动臂目标角度. 利用递推最小二乘法对挖掘机各关节动力学模型参数在线辨识,实时预测延迟时间内关节角度的变化来补偿系统延迟特性所导致的跟踪控制误差.对现有挖掘机进行智能化改造,搭建AMESim的工作装置模型,基于实验数据修正液压系统模型参数及挖掘机模型,并在Simulink中建立控制模型与AMESim的挖掘机模型进行联合仿真测试,验证控制算法的可靠性. 仿真结果表明,与传统PID控制策略相比,基于关节协同控制的策略在直线挖掘铲斗轨迹控制中具有更好的性能.     

基于DRNN神经网络的挖掘机伺服系统参数辨识

为有效分析挖掘机电液伺服系统,提高依据模型设计控制器的精度,建立了系统状态空间模型。针对模型中的不确定参数,提出了基于对角回归神经网络的系统辨识策略。通过神经网络在线学习得到系统Jacobian信息,将实测信息代入含Jacobian信息与待辨识参数的线性方程,利用最小二乘法求得未知参数。实验表明,辨识模型能从初始阶段的微小误差逐渐地逼近实际系统,所提出的方法能有效辨识系统参数。     

基于有限元技术的液压挖掘机动臂性能优化分析

以某型反铲液压挖掘机工作装置中主要部件动臂结构作为研究对象,利用三维参数化设计软件Pro/E建立动臂结构的三维模型,通过ANSYS和Pro/E软件的无缝接口设计,将动臂三维模型成功导入ANSYS中建立有限元分析模型,采用ANSYS软件中优化模块OPT作为研究平台对液压挖掘机的动臂性能进行优化.以动臂的体积最小(质量最轻)为优化目标,分析优化设计方法在实际中的运用效果.通过优化前、后结果对比表明,基于有限元技术的优化分析方法能快速有效地提高产品的设计效率,为同类零件的结构优化设计提供理论参考.     

基于递归神经网络的异步电机转速辨识研究

根据异步电机的数学模型,针对常规速度辨识方法辨识结果易受电机内部参数变化影响的问题,提出了一种基于递归神经网络的自适应转速辨识模型。利用Simulink模块和S函数建立了仿真模型对其性能进行分析,结果表明这种转速辨识模型对参数变化的鲁棒性和动静态性都较好,能准确跟踪电机转速的变化。     

高纯度分馏塔的建模及其非线性控制

以高纯度分馏塔为对象,研究其建模及控制策略.以变参数线性(LPV)动态模型结构为基础,分别对多项式权重和高斯权重进行改进.采用带约束的多项式权重,构造拉格朗日函数进行参数寻优,避免LPV模型增益符号的错误;将高斯函数改进为分段形式,使其能够应用于工作点非均匀分布的系统.分馏塔产品纯度输出拟合和阶跃响应曲线对比结果显示,基于上述2种权重函数的LPV模型均能够较好地拟合系统输出,最优匹配率达到74%以上,并符合实际对象阶跃响应特征.基于所建LPV模型设计非线性内模PID控制器,给出工作点上局部线性模型及控制器参数关系式,采用与辨识LPV模型时相同的方法对局部控制参数进行插值计算.仿真控制结果显示该方法能够有效地将2个输出控制在设定范围内,且具有参数整定简便,抗干扰性强的优点.     

带约束多项式权重LPV模型辨识算法

针对复杂工业非线性系统建模难度大、精度低等问题,基于多模型插值的变参数线性(LPV)模型辨识算法,提出双工作点变量条件下的带约束多项式权重函数结构及其参数寻优策略,以有效降低非线性系统辨识的难度并充分保证所建模型的全局稳定性.以高纯度分馏塔这一典型非线性工业过程为研究对象进行LPV模型建模与仿真,获得了较好的输出和阶跃响应曲线拟合结果,验证了LPV模型能够充分反映非线性系统的运行特性以及所提算法的有效性和实用性.     

挖掘机器人阀控缸系统RBF神经网络参数辨识

为提高液压挖掘机器人工作装置轨迹规划控制精度,减小按照理想模型进行控制的阀控缸系统存在的控制误差,获得更接近实际状况的阀控缸系统控制模型,采用RBF神经网络方法,建立含阀控缸系统待辨识参数及Jacobian信息的线性方程组.以挖掘机斗杆油缸为研究对象,经实验获得油缸进回油压力、斗杆倾角参数,辨识出阀控缸模型中阀的增益系数kq、体积模量Eoil和内泄漏系数Cli.最后通过对阀控缸系统进行力控制实验对比研究,验证了采用辨识参数的系统模型控制精度较好,有很强的鲁棒性.     

基于刚柔耦合的挖掘机工作装置关节摩擦副动力学分析

针对液压挖掘机工作装置关节摩擦副摩擦磨损问题,运用假设模态法及拉格朗日运动法建立了挖掘机工作装置刚柔耦合动力学模型,并分别基于刚体以及刚柔耦合模型下对工作装置进行动力学分析,得到3个重要关节的载荷变化曲线,进而基于联合仿真对动臂-底座关节摩擦副端面进行动态应力对比分析.结果表明,基于刚柔耦合的动力学分析更加贴近实际情况.挖掘机的回转过程中关节摩擦副会产生剧烈的交变载荷,摩擦副端面接触压力区域分布于外圈边缘,并随着工作装置的运行沿外圈移动.所得结论为挖掘机的关节摩擦副设计优化提供更加准确的依据.     

基于ANSYS的液压挖掘机工作装置有限元分析

针对YC225LC-8型液压反铲挖掘机,利用力学理论和方法对其工作装置在三种典型工况下进行受力分析.使用ANSYS对挖掘机动臂进行有限元静力强度分析,得出三种典型工况下的应力和应变云图以校核其强度.有限元分析结果显示:挖掘机动臂的静强度满足要求,其最大应力主要出现在液压缸和动臂连接的铰接点以及动臂和底座的铰接点处,这是对工作装置的强度起控制作用的一个重要因素.有限元分析结果对设计优化工作装置的具指导作用.     

无稳态非线性系统线性变参数模型辨识

针对无稳态非线性系统,提出2种线性变参数(linear parameter varying,LPV)模型辨识方法.对于线性权重LPV模型,结合高斯牛顿法和最小二乘法对局部线性模型的参数寻优;对于高斯权重LPV模型,采用Narendra-Gallman算法并根据参数与优化目标之间的关系,将参数分为线性部分和非线性部分并进行交替迭代.通过对循环流化床锅炉实际工业系统的建模结果和实测结果对比验证了所提算法的有效性.与带稳态LPV模型相比,3个主要输出蒸汽压力、蒸汽温度和炉膛温度均获得较好的输出拟合效果,最优匹配率分别提高52.8%,21.1%和32.2%以上.验证了所提算法在复杂工业非线性对象建模上的有效性和实用性.     

新型智能挖掘机自动轨迹控制研究

为了使挖掘机能实现良好的轨迹规划与控制精度,具备良好的操作平稳性,建立了智能挖掘机工作装置运动学和动力学模型,并编制模型的Matlab程序,克服多变量、强耦合及负载扰动对于轨迹控制的影响,同时运用小脑模型神经网络(CMAC)的控制方法,逼近工作装置动力学模型,很好的解决自动轨迹控制的问题.结果表明,运用该控制方法得到了良好的控制效果,控制精度达到20mm之内,满足轨迹控制的要求,所以基于CMAC的控制策略方法可以实现对挖掘机实时准确的控制.     

挖掘机激光高程定位方法

为实现挖掘机的三维空间定位,在安装工作装置各关节角度传感器的基础上,又安装平台回转角度检测装置和平台倾角传感器,并在斗杆上安装激光接收仪用于检测地面激光发射器发射的水平激光相对于接收仪零位的高度。建立挖掘机的运动学模型,推导车体相对于大地的坐标变换矩阵,即完成三维空间的车体定位,并得到常用而简单的车体高程定位公式。然后,推导该定位车体位姿下铲斗坐标系相对于大地的坐标变换矩阵,导出挖掘深度定位公式,实现了挖掘机挖掘轨迹的三维空间定位,为实现挖掘机的三维空间轨迹精确控制与挖掘深度控制打下了基础。     

基于阻力特性的液压挖掘机复合挖掘力建模

基于挖掘过程中三缸联动的实际作业状态,提出复合挖掘力概念.根据动臂、斗杆和铲斗的各自分工确定复合挖掘力限制条件;利用阻力角和差值角的主值区间确定复合挖掘力方向角的取值范围;假设给定挖掘姿态下复合挖掘力大小随方向角渐变,建立复合挖掘力计算模型.以某36 t反铲液压挖掘机为例,验证了该假设的正确性.以真实挖掘轨迹和测试挖掘阻力为基准,对比现有理论挖掘力模型和复合挖掘力模型的计算结果,结果表明后者能够更准确地估算挖掘机的复合挖掘能力.该研究为挖掘机工作装置的优化设计和强度分析提供了评价标准和计算依据.     

基于LPV模型GRNN输气管道音波定位算法

针对输气管道泄漏检测及定位问题以及管道内气体可压缩、检测难等特点,建立了输气管道线性变参数(LPV)模型,并设计了广义回归神经网络(GRNN),以理论时间差为模型输入,以对应的管道各点位置为期望输出.采用音波法对输气管道进行泄漏故障诊断与定位.结合具体实例并采用现场数据进行仿真研究,结果表明:采用基于LPV模型的GRNN输气管道泄漏故障音波定位算法是一种有效的方法,可使预测值准确地跟踪真实值,实验结果为输气管道泄漏故障检测与定位的工业应用提供了可靠的依据.     

基于PSO-RBF神经网络的串联机械臂逆运动学分析

针对目前基于神经网络对串联机械臂求逆解方法中出现的精度不足和实时性较差的问题,使用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络进行结构优化,提出一种基于PSO-RBF神经网络的机械臂逆运动学算法。首先由正运动学模型获取神经网络训练和测试参数样本,经过欧拉角变换在神经网络输入端建立机械臂关节位姿映射关系,然后通过PSO算法对径向基核函数进行参数寻优并对测试样本求解分析,最后获取经逆运动学求解后机械臂的运动轨迹,验证了该算法的可靠性。仿真结果显示,由PSO-RBF神经网络逆运动学算法能够快速得出满足精度要求的关节角度,为进一步机械臂工业控制提供了理论支持。     

基于AMESim的中型挖掘机执行机构液压系统建模与仿真

针对中型挖掘机液压系统不易标定的特点,应用AMESim软件建立了中型挖掘机执行机构及其相应液压系统的模型．分析了挖掘机在无执行机构动作时,液压泵的负流量控制特性;研究了无负载情况下,执行机构单独动作的压力流量特性,以及复合动作时各个执行机构的流量分配特性,为中型挖掘机液压系统的设计研究提供了参考．     

挖掘机器人铲斗不变矩及改进BP网络识别方法

在利用视觉信息跟踪、识别挖掘机器人铲斗目标时,实时采集的铲斗图像存在旋转、平移、缩放等情况.为提高对铲斗目标的识别能力,提出了基于不变矩和神经网络相结合的铲斗目标识别方法.提取铲斗图像对于平移、旋转、缩放具有不变性能的7个不变矩特征向量,归一化后作为改进BP神经网络的训练样本及测试样本.应用训练后的神经网络对铲斗目标进行识别,仿真表明该方法具有较好的识别能力.     

考虑局部效应影响的大型斗轮挖掘机臂架的动力分析

对大型斗轮挖掘机臂架,通过考虑局部动力效应,推导了在地震荷载作用下结构单元的修正公式.计算结果表明,考虑局部动力效应,可以使计算结果更为精确.在进行大型复杂结构的动力响应分析时,考虑局部效应可获得较为精确的计算结果.