CN104074225B - 一种液压挖掘机功率自适应控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种液压挖掘机功率自适应控制系统，旨在实现挖掘机在变负荷工况下发动机功率输出与外负载功率需求之间的动态实时匹配。本发明通过采集主泵压力信号和先导压力信号，据此对铲斗阻力的大小和用户对铲斗速度的期望进行在线计算，进而计算出挖掘机工作的实时功率需求；根据功率需求及其变化趋势对发动机油门位置进行离散模糊控制，使发动机工作在预定的功率输出点附近，同时对动力系统的状态参数进行在线调节，使动力单元的功率输出能够对外负载进行匹配控制。本发明在保证挖掘机动力性的前提下提高了其经济性，实现挖掘机在变负荷工况下发动机功率输出与外负载功率需求之间的动态实时匹配，有效降低了单位土方量的燃油消耗率。

Description

一种液压挖掘机功率自适应控制系统

技术领域

本技术属于液压挖掘机控制领域，具体涉及一种液压挖掘机功率自适应控制系统。

背景技术

挖掘机在工作工程中，外负载的变化十分剧烈和频繁，导致液压系统的压力随之急剧变化，为了保证挖掘机的动力性能，传统的动力匹配方式实现了泵与发动机的功率动态匹配，但不能及时跟随外负载的功率波动，造成发动机功率浪费或燃油燃烧不充分，节能效果不理想。

发动机功率与外界载荷的匹配关系体现在如下两个方面：

当外负载大于发动机极限功率时，外负载应适应发动机。此时应降低泵的吸收功率到发动机的最大功率，以保护发动机。目前挖掘机广泛采用的ESS控制系统能够较好的防止发动机过载，当外负载超过发动机最大功率时，发动机保持最大功率输出。

当外负载小于发动机极限功率时，发动机应该适应外负载。此时应调节喷油量和泵排量，使发动机功率能够及时跟随外负载的变化，实现发动机功率与外负载的动态实时匹配。

发动机转速控制方法是一种近似的恒功率控制，其控制思想是使外负载适应发动机。当外负载的功率需求超过发动机的额定功率时，转速控制方式有效的防止了发动机过载，保护了发动机；当外负载的功率需求小于发动机额定功率时，转速控制方式通过增加作业速度来使外负载适应发动机的功率，此时系统的经济性能恶化。

挖掘机是一种多用途工程机械，在不同的作业工况下，其功率需求往往差别很大，如挖深沟、装车等工况的功率需求较大，精细作业、夯实等工况的功率需求较小。传统的发动机功率匹配方法是由操作者预先估计外负载的大小并手动选择发动机的油门开度，控制器对发动机进行转速控制。

为了实现发动机功率与外负载的匹配，传统的做法是将发动机输出功率离散为几个档位，在实际工作中，由挖掘机操作手根据工况选择合适的油门档位，进而实现动力系统与负载的功率匹配，这种分工况控制在原理上能够做到动力系统与外负载之间的功率匹配，从而较大幅度地节省燃油。但在实际应用中，节能效果并不理想，其原因有：实际工况复杂，操作手难以准确估计，选择的油门档位与外界功率需求不匹配；有时候操作手并不进行工况估计，而是将油门置于最大位置，以适应所有的工况。

解决此问题的方法是通过实时负载计算实现油门开度的自动控制。其难点在于外负载功率需求的在线计算和油门开度的动态调节方式。

本发明就是通过自动计算和预测外负载的功率需求和操作者的速度期望，自动调节发动机油门开度和泵的吸收功率，使得当外负载功率需求小于发动机额定功率时，挖掘机动力单元的功率输出能够及时跟随外负载。

发明内容

本发明的目的是通过自动计算和预测外负载的功率需求和操作者的速度期望，自动调节发动机油门开度和泵的吸收功率，使得当外负载功率需求小于发动机额定功率时，挖掘机动力单元的功率输出能够及时跟随外负载。

挖掘机工作过程中，外负载的变化频率较高，变化幅度较大，目前的ESS控制通过调节泵的吸收功率来适应外负载，而不是实时调节油门开度。如此控制的结果是发动机经常工作在高油耗区域，在确保动力性的同时忽略了燃油经济性。这是ESS控制方式的主要缺点之一。

本发明的技术方案是通过采集主泵压力信号和先导压力信号，据此对铲斗阻力的大小和用户对铲斗速度的期望进行在线计算，进而计算出挖掘机工作的实时功率需求；根据功率需求及其变化趋势对发动机油门位置进行离散模糊控制，使发动机工作在预定的功率输出点附近。

本发明的方案如下：

一种液压挖掘机功率自适应控制系统，具有主压力传感器，能够在线检测主液压系统压力；具有先导压力传感器，能够在线检测先导液压系统压力；具有功率控制模块，该模块通过对主液压系统压力信号和先导液压系统压力信号进行计算和处理，可以在线调节发动机油门开度、发动机目标转速和液压泵的变量机构。

进一步的，功率控制模块工作内容如下：

其输入信号包括挖掘机主液压系统压力信号、先导液压系统压力信号、发动机转速、主泵排量等信息中的部分或全部；

其输出信号包括对发动机油门开度的调节信号、发动机目标转速信号和液压泵排量调节信号的部分或全部；

其数据处理方法包括对输入信号进行代数运算、模糊推理或人工神经网络方法中的一种或几种；

其功能包括对外负载的大小进行在线计算和预测、对操作者的作业方式期望进行模式识别、对操作者的作业速度期望进行计算和预测。

进一步的，功率控制模块包括两个模块：负载计算器和模糊油门控制器；

负载计算器的输入量是主泵压力信号和先导压力信号，其输出量是负载的计算值；

模糊油门控制器的输入值是负载计算器的计算结果和检测到的发动机实际转速，输出值是油门开度。

进一步的，负载计算器的计算过程如下：

在一个工作循环内将检测到的主系统压力进行加权平均，根据重载挖掘时的功率需求，在0—1之间赋值；

在一个工作循环内将检测到的先导压力进行全程平均，将结果在0—1间赋值；

将上述两个值相乘，得到一个0—1之间的数值，该值即为主泵角功率的百分数；当计算出的外界功率需求小于发动机额定功率时，对动力系统输出功率进行自适应控制，当计算出的外界功率需求大于发动机额定功率时，保持发动机额定功率输出。

进一步的，模糊油门控制器的组成模块包括：转速偏差变化计算模块、输入量的模糊化处理模块、模糊推理和模糊决策模块、模糊数据精确化处理模块。

进一步的，转速偏差变化计算模块，其计算公式如下：

e=n1-n0

ec=n2-n1

其中：e：发动机转速偏差

ec：转速偏差变化

n0：发动机目标转速

n1：发动机在t1时刻的转速

n2：发动机在t2时刻的转速。

同时，本发明提出了一种液压挖掘机功率自适应控制方法，包括以下步骤：

在线采集主液压系统压力信号和先导液压系统压力信号，输入功率控制模块，对上述信号进行计算和处理；

功率控制模块根据对输入信号的计算和处理结果，在线调节发动机油门开度和目标转速；

功率控制模块根据对输入信号的计算和处理结果，在线调节主液压泵的变量机构；

进一步的，功率控制模块对输入信号的计算和处理方法包括对输入信号进行代数运算、模糊推理或人工神经网络方法中的一种或几种。

本发明的优点是本发明在保证挖掘机动力性的前提下提高了其经济性，实现挖掘机在变负荷工况下发动机功率输出与外负载功率需求之间的动态实时匹配，有效降低了单位土方量的燃油消耗率。

附图说明

图1是本发明控制系统方框图；

图2是负载计算器控制方框图；

图3是模糊油门控制器方框图；

图4是发动机理想调节曲线图；

图5是语言变量隶属函数图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案：

本发明的控制方式如图1所示，，负载计算器模块采集主系统压力和先导系统压力信号，主泵压力体现了土壤的坚实程度，先导压力体现了操作者的速度期望，二者的综合可以表征负载的功率需求，通过对主系统压力和先导系统压力信号进行实时处理和计算，得到负载需求的计算值。负载计算器的控制方框图如图2所示；

模糊油门控制器接收负载计算器的计算结果并对其进行模糊化，通过模糊运算和处理，输出油门开度的控制量。通过油门开度与负载的在线匹配，实现动力系统功率的自适应控制。其控制方框图如图3所示。

挖掘机动力系统具有较大的非线性、时变性和分布参数等特点，难以建立精确的数学模型，为克服传统的PID控制超调量过大、系统稳定性差等缺点，本项目采用二维增量式模糊控制器对发动机油门进行控制。

二维模糊控制器能够较严格的反映受控过程中输入变量的动态特性，且控制规则和算法相对简单，具有较高的控制性能且容易设计。控制器的输入变量取为转速误差E和误差变化EC，使得模糊控制器具有PD控制规律，有利于保证系统的稳定性，并可减少响应过程的超调量和震荡现象。

模糊油门控制器（Accelerograph Fuzzy Controller）的输入值是负载计算器的计算结果和检测到的发动机实际转速，输出值是油门开度。

由模糊油门控制器的方框图可知，其主要组成模块有：

转速偏差变化计算模块

输入量的模糊化处理模块

模糊推理和模糊决策模块

模糊数据精确化处理模块

模糊油门控制器的建造过程是离线进行的，模糊控制器的建造结果是取得控制表。控制表以查询表的形式存储在控制器中。在进行挖掘机模糊油门控制时，对于给定的转速偏差和转速偏差变化，只要对其进行模糊化处理并查表，即可得到模糊控制变量，该模糊变量精确化后直接控制油门马达。

功率自适应控制系统的输入量包括包括挖掘机主液压系统压力信号、先导液压系统压力信号、发动机转速、主泵排量等，其输出信号包括对发动机油门开度的调节信号、发动机目标转速信号和液压泵排量调节信号，其数据处理方法包括对输入信号进行代数运算、模糊推理或人工神经网络（ANN）方法中的一种或几种；其功能包括对外负载的大小进行在线计算和预测、对操作者的作业方式期望进行模式识别、对操作者的作业速度期望进行计算和预测。本例在主泵排量正控制方式挖掘机上实现动力系统功率自适应控制，主泵排量由先导系统控制。功率自适应控制系统的任务就是在用户要求的速度期望（同时决定了主泵排量）和现场土壤的坚实程度下，匹配发动机最佳输出功率和转速，使得发动机工作在最经济工作点附近。功率自适应系统包括两个模块：负载计算器和模糊油门控制器，其实现方式如下：

负载计算模块的输入量是两个主泵压力信号和八个先导压力信号，其输出量是负载的计算值，主泵压力体现了土壤的坚实程度，先导压力体现了操作者的速度期望，二者的综合可以表征负载的功率需求。负载计算器的计算过程如下：

在一个工作循环内将检测到的主系统压力进行加权平均，重点突出重载挖掘时的功率需求，在0—1之间赋值；

在一个工作循环内将检测到的先导压力进行全程平均，将结果在0—1间赋值；

将上述两个值相乘，得到一个0—1之间的数值，该值即为主泵角功率的百分数。当计算出的外界功率需求小于发动机额定功率时，对动力系统输出功率进行自适应控制，当计算出的外界功率需求大于发动机额定功率时，保持发动机额定功率输出。

对于上述计算过程，如下几点需要说明：

挖掘机在工作过程中，由负载决定的主泵压力一般都是突变性的，其频率成分较为复杂，不能直接用于计算。需对主泵压力信号滤波，滤掉其高频分量。

两个主泵压力信号中，选用较大者作为计算依据。

多个先导压力信号中，选用较大者作为计算依据。

采集到的压力信号是离散信号，其处理方式也相应地为离散处理。

模糊油门控制器（Accelerograph Fuzzy Controller）的输入值是负载计算器的计算结果和检测到的发动机实际转速，输出值是油门开度。在挖掘机外负载功率需求实时计算的基础上，对发动机油门开度实行动态调节，使发动机经常工作在最低油耗区，即最低油耗曲线附近，在保证挖掘机动力性的同时实现经济性。其理想调节曲线如附图4所示。附图4中黑色线为发动机外特性曲线，对应某一油门开度下的最大功率；红色线为发动机等功率曲线和等油耗曲线的切点的连线，对应某一油门开度下的最低油耗点处的输出功率。

在实际应用中，发动机工作在经济功率曲线附近的一个区间范围内，该区间范围的转速宽度即为发动机的调节精度，现确定为±100rpm。在比油耗曲线上的最低油耗点±100rpm范围内，油耗的变化很小，经济性对转速不敏感。

如何实现油门开度的在线调节并对发动机进行新型转速感应控制，是挖掘机动力系统功率自适应控制的核心内容。下面详细介绍模糊油门控制器（Accelerograph FuzzyController）的实现过程。

由模糊油门控制器的方框图可知，其主要组成模块有：

转速偏差变化计算模块

输入量的模糊化处理模块

模糊推理和模糊决策模块

模糊数据精确化处理模块

①、转速偏差及其变化计算

转速偏差是发动机实际转速与目标转速的偏差。转速偏差变化是指相邻两个采样点的转速偏差。其计算公式如下：

e=n1-n0

ec=n2-n1

其中：e：发动机转速偏差

ec：转速偏差变化

n0：发动机目标转速

n1：发动机在t1时刻的转速

n2：发动机在t2时刻的转速（t1<t2）；

②、输入数据的模糊化处理

模糊控制器的输入量和输出量的确定：

模糊控制器的输入量确定为发动机转速偏差e和偏差变化ec，输出量为发动机油门信号增量u。转速偏差e的基本论域为[-200，200]，转速偏差变化ec的基本论域为[-50，50]。输入量的模糊语言变量分别为E和EC，输出量的模糊语言变量为U，模糊量E、EC、U的基本论域均为[-6，-5，-4，-3，-2，-1， 0，+1，+2，+3，+4，+5，+6]，模糊量E、EC、U的模糊变量均赋值为[NL、NM、NS、O、PS、PM、PL]；

模糊控制的实践证明，模糊控制过程对语言变量隶属函数的形状不敏感，对隶属函数的范围有一定的敏感，本例选择三角形隶属函数，其形状如附图5所示。根据此隶属度函数图形可以建立语言变量的赋值表下：

③、模糊控制规则确定：

模糊推理和决策是控制过程中的经验总结，模糊油门控制器的模糊规则如下表：

④、模糊决策的精确化处理

由误差E1和误差变化EC1通过模糊控制算法求得的U1是模糊量，必须把模糊量转换为精确量u用来执行控制。本项目采用加权平均法计算执行量u，公式如下：

u=∑u(xi)xi/∑u(xi)

其中：xi指论域元素；u(xi)指相应于xi的隶属度；

⑤、控制表的获取

对于任意的误差E1和误差变化EC1，均有唯一的U1与其对应。据此可以列出模糊控制器的控制表，如下所示：

模糊油门控制器的建造是离线进行的，模糊控制器的建造结果是取得控制表，控制表以查询表的形式存储在控制器中。在进行挖掘机模糊油门控制时，对于给定的转速偏差和转速偏差变化，只要对其进行模糊化处理并查表，即可得到模糊控制变量，该模糊变量精确化后直接控制油门马达。

控制过程的具体实施过程：控制器将采样和变换得到的转速偏差e和转速偏差变化ec，分别乘以量化因子ke=6/a和kec=6/b，得到查表所需的论域元素e和ec，查控制表得到控制变量u，乘以比例因子c/6，便得到实际的控制步进电机的控制增量。

影响模糊油门控制器性能的主要因素是输入输出变量e、ec的基本论域范围和模糊控制表中u的取值。上述控制参数将在试验中验证和修订。

也可以用一个市场上可以买到的人工神经网络代替上述例子中的模糊油门控制器，实现发动机油门开度对外负载的自适应调节。神经网络的输入数据是外界功率需求信号和发动机实际转速，输出数据是油门开度信号或油门开度的变化。

用于调节油门开度的人工神经网络需要经过训练才能使用，其训练过程就是神经网络获取知识的过程。一般神经网络供应商都附带提供训练平台，用户只需提供足够数量和类型的样本供神经网络学习即可。

对人工神经网络的训练过程可以离线进行也可以在线进行，例如，可以将前面实例中模糊控制表中的数据清晰化后用于人工神经网络的初始化，初始化后的人工神经网络既具有了模糊控制表的控制功能和效果，然后再对初始化的人工神经网络进行在线训练，通过与挖掘机控制系统并联，使人工神经网络能够在实际挖掘中在线学习有丰富经验的操作手对油门的控制过程，以此修正神经网络中每个神经元的初始参数。

在线学习时间越长，人工神经网络学到的人类专家的经验就越多，其控制性能也就越好。

以上是对本发明进行了示例性的描述，显然本发明的实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明技术方案进行的各种改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围内。

Claims (2)

1.一种液压挖掘机功率自适应控制系统，其特征在于，系统具有主压力传感器，能够在线检测主液压系统压力；系统具有先导压力传感器，能够在线检测先导液压系统压力；系统具有功率控制模块，该模块通过对主液压系统压力信号和先导液压系统压力信号进行计算和处理，可以在线调节发动机油门开度、发动机目标转速和液压泵的变量机构；所述功率控制模块工作内容如下：

其输入信号包括挖掘机主液压系统压力信号、先导液压系统压力信号、发动机转速、主泵排量信息中的部分或全部；

其输出信号包括对发动机油门开度的调节信号、发动机目标转速信号和液压泵排量调节信号的部分或全部；

其数据处理方法包括对输入信号进行代数运算、模糊推理或人工神经网络方法中的一种或几种；

其功能包括对外负载的大小进行在线计算和预测、对操作者的作业方式期望进行模式识别、对操作者的作业速度期望进行计算和预测；

所述功率控制模块包括两个模块：负载计算器和模糊油门控制器；

负载计算器的输入量是主泵压力信号和先导压力信号，其输出量是负载的计算值；

模糊油门控制器的输入值是负载计算器的计算结果和检测到的发动机实际转速，输出值是油门开度；

所述负载计算器的计算过程如下：

1)在一个工作循环内将检测到的主系统压力进行加权平均，根据重载挖掘时的功率需求，在0—1之间赋值；

2)在一个工作循环内将检测到的先导压力进行全程平均，将结果在0—1间赋值；

3)将上述两个值相乘，得到一个0——1之间的数值，该数值即为主泵角功率的百分数；当计算出的外界功率需求小于发动机额定功率时，对动力系统输出功率进行自适应控制，当计算出的外界功率需求大于发动机额定功率时，保持发动机额定功率输出；

所述模糊油门控制器的组成模块包括：转速偏差变化计算模块、输入量的模糊化处理模块、模糊推理和模糊决策模块、模糊数据精确化处理模块；

所述转速偏差变化计算模块，其计算公式如下：

e=n1-n0

ec=n2-n1

其中：e：发动机转速偏差

ec：转速偏差变化

n0：发动机目标转速

n1：发动机在t1时刻的转速

n2：发动机在t2时刻的转速；

所述输入量的模糊化处理模块，其计算方式如下：

模糊控制器的输入量确定为发动机转速偏差e和转速偏差变化ec，输出量为发动机油门信号增量u；发动机转速偏差e的基本论域为[-200，200]，转速偏差变化ec的基本论域为[-50，50]；输入量的模糊语言变量分别为E和EC，输出量的模糊语言变量为U，模糊量E、EC、U的基本论域均为[-6，-5，-4，-3，-2，-1， 0，+1，+2，+3，+4，+5，+6]，模糊量E、EC、U的模糊变量均赋值为[NL、NM、NS、O、PS、PM、PL]，建立语言变量的赋值表下：

所述模糊推理和模糊决策模块，其计算方式如下：

模糊油门控制器的模糊规则如下表：

所述模糊数据精确化处理模块，其计算方式如下

把模糊量转换为精确量u用来执行控制，u=∑u(xi)xi/∑u(xi)

其中：xi指论域元素；u(xi)指相应于xi的隶属度；

还包括控制表的获取；

对于任意的误差E1和误差变化EC1，均有唯一的U1与其对应，模糊控制器的控制表，如下所示：

。

2.一种液压挖掘机，其特征在于具有权利要求1所述的功率自适应控制系统。