装载机智能控制系统研究

发布时间：2020-06-17 06:40

【摘要】：当前,装载机正面临着操纵和控制的改革,电子化、自动化、机器人化是装载机更新换代的发展方向。我国装载机的发展必须与国际接轨,为了提高我国装载机在国际市场上的竞争力,必须加快装载机的机器人化和智能化方面研究。本论文从智能机器人的思想出发,研究了机器人化装载机的控制问题,引用了施小博等人提出的基于行为的控制方法。认为这种控制方法能够满足装载机复杂的工作环境。并对这种控制方法的实现过程进行改进,即采用几个并联的神经网络代替一个多输入多输出的神经网络,提高训练精度和运算速度。本文还将文中提到的模糊控制方法进行了MATLAB仿真。选定控制方法以后,接着对装载机进行改造,使得改造后的装载机可以适应这种新的控制方法。改造内容如下： (1)工作装置及其液压系统改造对装载机的工作装置建立运动学和动力学模型,分析了工作装置的运动特点,并且应用VC++语言编写了装载机运动学仿真图形。工作装置液压系统的改造主要是对高速开关电磁阀的应用。本论文根据以往的研究成果提出用高速开关电磁阀作为先导阀来控制多路阀阀芯位移,最终控制工作液压缸的伸缩。转向液压系统的改造也是依据此方法。 (2)传动系统改造首先对传动系统进行介绍,然后对自动换档变速箱的换档规律进行研究。本文首次提出了基于神经网络的五参数换档规律。为了改善换档品质,提出了用数字开关电磁阀控制进入变速箱离合器的油压。 (3)油门控制系统的改造市场上的线控油门控制系统价格昂贵,本文根据装载机的特殊控制要求,提出了用PLC、步进电机、离合器、油门踏板和角度传感器组成油门开度控制系统。 (4)基于S7系列PLC的高速开关电磁阀控制方法的研究及传感器选用利用该型号PLC的高速输入输出等功能,组成PID闭环控制系统,控制高速开关电磁阀控制口的压力和流量,最后控制液压缸的伸长量。文章以其中一个液压缸的控制为例进行介绍。选取了智能装载机所需要的一部分传感器。本论文吸收和引用大量关于装载机的研究成果,进行优化组合,并且提出了很多自己的观点。为装载机的机器人化和智能化研究提供了整体改造思路。
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TH243
【图文】：

铲斗,力矩传感器,物料,相互作用

机的自动挖掘控制系统必须为装载机构产生在线运动命令。基于实时特点，控制策略能够产生合适的运动命令。完成这些功能，控制系统必须拥有如下的基本模块。传感系统系统可以将挖掘地点情况和机器特点实时地传给控制系统。这些参数、大块物料的方向，铲斗运动阻力、铲斗空间状态、铲斗是否装满、度、轮子滑动和平衡)。控制系统应用这些传感资料去选择和评估下便最终完成装载目标。控制系统要求三类信息:挖掘环境中地面以上和地面以下的信息、铲态信息。面以下的信息包括铲斗和物料的相互作用状态。确定地面以下岩石状展成熟，所以我们在铲斗腕部安装力和力矩传感器来获得铲斗和物料况。我们在铲斗的腕部安装三维力和力矩传感器来获得地面以下的挖从价价乓x一凡夕+。;

误差曲线,误差曲线,铲斗

东北大学硕士学位论文第3章状态识别和动作执行设计的输入节点为3，输出为3节点的双隐层神经网络。经过反复实验，最后确定第一隐层节点25个，第二隐层节点8个。训练神经网络误差曲线是图3.5: 111111!...一一一 ---III二，… …图3.5误差曲线 Fig.3.5Curveoferroraboutthenetwork误差曲线能达到预期的目标，下面我们三个输入是铲斗装满率(刀万天)、大石块表面与铲斗底部夹角(入下)、铲斗刃是否到达铲掘极限(AL)和其中一个输出(装载行为凡为)为例，作仿真如图3.7:从图3.7仿真来看，结果并不是十分精确。下面我们采用神经网络组，将神经网络刃Nl换成三个网络的组合刀万IBI、刃NIBZ、N万IB3。其中刀NIBI三个输入是铲斗装满率(刀万天)、大石块表面与铲斗底部夹角(刀F)、铲斗刃是否到达铲掘极限(AL);一个输出是装载行为BZ，如图3.6。设计双隐层BP神经网络。经过反复实验，最后确定第一隐层节点数为20，第二隐层节点为5

【引证文献】