CN109237007B - 一种装载机传动系统效能优化控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种装载机传动系统效能优化控制方法，采用装载机工况识别模型识别装载机当前的工况，根据装载机当前的工况控制液力变矩器的闭解锁以及变速箱挡位；其中液力变矩器闭解锁控制通过获得控制参数，所述的控制参数包括实际涡轮转速、挡位信息以及制动信息；获得不同油门开度下目标涡轮转速；再根据所述的控制参数以及目标涡轮转速对所述的装载机闭锁式液力变矩器进行闭解锁控制；本发明提供的装载机效能优化方法基于循环工况模式的智能识别，设计了传动系统智能多参数效能优化控制方案，针对不同的工况，将液力变矩器与变速箱进行协同控制，节约能源，提升效率。

Description

一种装载机传动系统效能优化控制方法

技术领域

本发明涉及装载机效能优化方法，具体涉及一种装载机传动系统效能优化控制方法。

背景技术

装载机的作业环境恶劣、状态切换频繁，导致其工作过程中能源消耗量大。在研究液力变矩器与发动机的共同工作特性时，由于装载机作业阶段的不同而影响整体传动的匹配效果；机械液力传动系统在循环工况下的部分阶段传动效率较低，影响装载机作业时的生产率与能源利用率，因此对装载机的效能优化是非常必要的。

装载机属于循环作业式工程机械，其载荷波动幅度大且周期短。传统的机械传动会因为负载的剧烈变化而引起发动机转速的剧烈变化。如果根据负载波动实时改变变速箱的挡位，则频繁的换挡会因为动力的中断而降低装载机的作业性能，液力变矩器工作在发动机与变速箱之间，可以适应负载的变化，自动地、无级地提高扭矩、传递功率，有效地降低了驾驶员的操作强度，但是没有考虑到各种工况下装载机液力变矩器也同样需要进行不同的闭解锁方案，并且现有的液力变矩器闭解锁的控制方法没有与变速箱挡位的控制方法结合在一起，使得现有技术中的装载机的控制效率不高，能源消耗较高，不能满足装载机复杂的工况需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种装载机传动系统效能优化控制方法，用以解决现有技术中装载机的效能优化方法的效率不高等问题。

为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：

一种装载机传动系统效能优化控制方法，通过对液力变矩器闭解锁状态以及变速箱挡位的控制，实现装载机的效能优化，所述的方法包括以下步骤：

步骤1、采用步骤11至步骤14获得装载机工况识别模型：

步骤11、采集装载机在不同工况下的多组识别信号数据，获得识别信号数据集；所述的识别信号数据集中每一组识别信号数据对应一个工况标签，获得识别工况标签集；

所述的工况标签包括：铲掘阶段、举升阶段、起步阶段、匀速行驶阶段和停止阶段；

步骤12、对所述的识别信号数据集中的每一组识别信号数据进行预处理，获得预处理后的识别信号数据集；

所述的预处理具体包括以下过程：

步骤121、将所述的识别信号数据集归一化至0到1之间，获得第二识别信号数据集；

步骤122、对所述的第二识别信号数据集采用最小二乘法剥离趋势项后，利用3σ方法剔除异常数据后再利用牛顿插值法插补空缺项，获得第三识别信号数据集；

步骤123、对所述的第三识别信号数据集采用小波包去噪方法进行滤波处理，获得预处理后的识别信号数据集；

在所述的小波包去噪方法中，小波基选择db9-6小波基；

步骤13、采用降维的特征提取方法对所述的预处理后的识别信号数据集进行处理，获得识别特征集：

所述的识别特征集包括多个特征样本，所述的特征样本的数量与步骤1中采集的识别信号数据的组数相同，所述的每个特征样本均包括I个识别特征量,I为正整数；

获得特征识别量的贡献率：所述的多个特征样本中第p个特征样本的第i个识别特征量

与第q个特征样本的第i个识别特征量

的贡献率相同，i∈[1,I]，p和q均为正整数，p≠q，即获得I个识别特征量的贡献率；

步骤14、将所述的识别特征集作为输入，将所述的识别工况标签集作为输出，训练KNN模型，获得装载机工况识别模型，所述的KNN模型中，第p个特征样本与第q个特征样本之间的距离Dis：。

其中，C_i为第i个识别特征量的贡献率；

步骤2、采集装载机当前的识别信号数据；利用步骤12-步骤13对所述的装载机当前的识别信号数据进行处理，获得装载机当前的识别特征集；将所述的装载机当前的识别特征集输入至步骤14获得的装载机工况识别模型中，获得装载机当前的工况；

步骤3、根据步骤2获得的装载机当前的工况，设置变速箱的挡位以及液力变矩器的闭解锁操作，包括：

当装载机当前处于铲掘阶段，设置变速箱为1挡位，对装载机液力变矩器进行解锁操作，返回步骤2执行下一次工况识别；

当装载机当前处于举升阶段，设置变速箱为2挡位，对装载机液力变矩器进行解锁操作，返回步骤2执行下一次工况识别；

当装载机当前处于起步阶段，设置变速箱为2挡位，执行步骤4；

当装载机当前处于匀速行驶阶段，设置变速箱为2挡位，执行步骤4；

当装载机当前处于停止阶段，且上一次工况识别结果铲掘阶段、举升阶段、起步阶段或匀速行驶阶段，结束本方法，完成装载机的效能优化；

步骤4、获得控制参数，所述的控制参数包括实际涡轮转速，单位为r/min、挡位信息以及制动信息；获得不同油门开度下目标涡轮转速，单位为r/min；

步骤5、根据所述的控制参数以及目标涡轮转速对所述的装载机液力变矩器进行闭解锁控制后，返回步骤2执行下一次工况识别。

进一步地，所述的步骤13、采用主成分分析法对所述的预处理后的识别信号数据集进行处理，获得识别信号特征集。

进一步地，所述的步骤14，KNN模型中K值的取值为5以内的任一正整数。

进一步地，所述的根据所述的控制参数以及目标涡轮转速对所述的装载机液力变矩器进行闭解锁控制，具体包括以下步骤：

步骤51、根据所述的挡位信息以及制动信息对装载机液力变矩器进行闭解锁控制；

步骤52、根据实际涡轮转速以及目标涡轮转速之间的大小关系对所述的装载机液力变矩器进行闭解锁控制。

进一步地，所述的步骤51、根据所述的制动信息以及挡位信息对装载机机液力变矩器进行闭解锁控制，具体包括：

确定装载机是否制动：若制动，则对装载机液力变矩器进行解锁操作；否则确定装载机是否换挡；若换挡，则对装载机液力变矩器进行解锁操作，否则执行步骤52。

进一步地，所述的步骤52、根据实际涡轮转速以及目标涡轮转速之间的大小关系对所述的装载机液力变矩器进行闭解锁控制，具体包括：

确定实际涡轮转速是否大于目标涡轮转速：若大于，则对装载机液力变矩器进行闭锁操作；当实际涡轮转速小于目标涡轮转速，且差值大于50r/min，则对装载机液力变矩器进行解锁操作；否则维持当前的闭解锁状态。

本发明与现有技术相比具有以下技术效果:

1、对复杂的装载机的工况进行了6段式分解，在此基础上利用匀速、加速、制动对工况细分为11种模式，并对其进行归类为起步、铲掘、举升与匀速阶段，用于液力变矩器闭解锁的控制方法中，相较与传统的6段式分解方法，能够提高闭解锁控制的效率；

2、本发明提供的装载机闭锁式液力变矩器闭解锁控制方法基于循环工况模式的智能识别，设计了传动系统智能多参数效能优化控制方案，针对不同的工况，将液力变矩器与变速箱进行协同控制，节约能源，提升效率。

附图说明

图1为本发明提供的装载机效能优化方法的流程图；

图2为本发明的一个实施例中提供驾驶意图分段示意图；

图3为本发明的一个实施例中提供的装载机效能优化前转速—转矩密度分布图；

图4为本发明的一个实施例中提供的装载机效能优化后转速—转矩密度分布图；

图5为本发明的一个实施例中提供的装载机效能优化前装载机车速—扭矩密度分布图；

图6为本发明的一个实施例中提供的装载机效能优化后装载机车速—扭矩密度分布图；

图7为本发明的一个实施例中提供的装载机效能优化前后燃油消耗量示意图。

具体实施方式

以下是发明人提供的具体实施例，以对本发明的技术方案作进一步解释说明。

实施例一

本实施例公开了一种装载机传动系统效能优化控制方法，根据对液力变矩器的闭解锁状态以及对变速箱的挡位的控制，实现装载机的效能优化。

在本实施例中，完成装载机效能优化的条件是对液力变矩器进行了闭解锁的操作并且对变速箱的挡位进行了控制。

如图1所示，所述的方法包括以下步骤：

步骤1、采用步骤11至步骤14获得装载机工况识别模型：

其中工况包括：铲掘阶段、举升阶段、起步阶段、匀速行驶阶段和停止阶段；

其中，装载机工况识别模型通过以下步骤获得：

步骤11、采集装载机在不同工况下的多组识别信号数据，作为识别信号数据集；所述的识别信号数据集中每一组识别信号数据对应一个工况标签，获得识别工况标签集；

所述的工况标签包括：铲掘阶段、举升阶段、起步阶段、匀速行驶阶段和停止阶段；

在本实施例中，装载机在不同工况下的识别信号数据包括：装载机前轴扭矩、装载机前轴转速、装载机后轴扭矩、工作泵的压力、转向泵压力、工作泵的流量、转向泵的流量、发动机转速、制动信号、油门信号和变速箱信号等。

在这多种信号中，由于制动信号、油门信号、工作泵流量、转向泵流量与变速箱信号的主观性过强，从理论上分析，油门开度、制动信号与变速箱信号属于人为操纵因素，主观性过强；工作泵与转向泵的流量仅能反应液压油缸工作的快慢，同样受到人为因素的影响较大。在装载机工况智能识别时，一旦加入了驾驶员的行为信号，虽然可以明显地判断工况，但是需要驾驶员无失误的操作，否则容易误识别，因此不纳入识别信号的范围。

在本实施例中，在工况片段划分基础上对驾驶意图的进行分段，如图2所示，在S1阶段与S6阶段均为空载行驶，并且是相似的路段，因此一并分析：由于该部分路程较短，几乎没有匀速阶段，因此仅区分为加速度意图段与减速意图段。在加速意图段的传动轴转速差分近乎全为正值，而减速度段的转速差分相反，传动轴的转速与油门信号相关。

在S2阶段，传动轴负载扭矩最高，油门信号虽然一直处于高位，但是传动轴转速差分维持在0附近波动，传动轴转速也相对较低，甚至在S2到S3过渡段的制动信号也较小，因此将该阶段定义为加速意图段。

在S3与S4阶段，均为满载，其行驶时间相对较长，因此相较于S1、S6段存在匀速行驶意图段(加速、减速意图段不再赘述)，在该阶段存在约为30％的油门信号，传动轴转速差分在0值上下波动，并且传动轴转速近乎保持平稳。

S5阶段的定义是以制动信号为基础的，因此在S4阶段不存在减速意图段，而S5阶段全段为减速意图段。

因此，在循环工况下，将装载机按照驾驶员的意图划分为11个阶段，其分布如表1所示。

表1装载机循环工况的驾驶意图分布

由于S21铲掘与S41举升阶段的液压系统输出较为特殊，因此单独分析，将细分的11种工况归类为S21铲掘、S41举升、S11、S31、S61起步以及S32、S42匀速阶段。

因此，将标签设定为1-铲掘阶段、2-举阶段升、3-起步阶段、4-匀速行驶阶段以及5-停止阶段这5种。

步骤12、对所述的识别信号数据集中的每一组识别信号数据进行预处理，获得预处理后的识别信号数据集；

为提高算法的运行速率，保证识别的结果，对识别信号数据进行预处理，包括：

步骤121、将所述的识别信号数据集归一化至0到1之间，获得第二识别信号数据集；

在本实施例中，为了提高算法的效率，将识别信号数据的单位转化成对应的无量纲。以发动机转速为例，对其进行最大-最规范化，将其数值映射到[0,1]区间内。

步骤122、对所述的第二识别信号数据集进行剥离趋势项后，对其中的异常数据进行剔除后再插补空缺项，获得第三识别信号数据集；

在本步骤中，由于识别信号都是由传感器采集的，会放大环境的干扰。采集到的振动信号在时间序列中，往往会偏离基线，产生一个线性的总体趋势(零点漂移)，该趋势随着时间变化的过程称为趋势项。趋势项的周期远远大于样本的频率，会使相关性分析、功率谱分析时造成很大的畸变，甚至会造成信号的失真。因此在长时间测量信号后进行分析时，需要从数据中剥离出趋势项。

作为一种优选的实施方式，采用最小二乘法剥离趋势项的算法简单且精度高，既能消除近似线性的增长趋势，又能消除高阶多项式的趋势。

在本步骤中，识别信号经过剥离趋势项后，仍然存在异常信号，其特点是随机性强、幅值大、周期不明确等。如果不加以剔除地把包含异常值的数据进行计算，会影响计算分析的结果。

常用的插值法包括拉格朗日插值法与牛顿插值法等。

作为一种优选的实施方式，采用3σ原则剔除经过剥离趋势项的识别信号数据集中的异常数据后再利用牛顿插值法插补空缺项，获得第三识别信号数据集。

由于在大量样本数据下，通常服从正态分布，而3σ原则定义在所测量数据中与平均值偏差超过三倍标准差的值为异常值。在3σ原则下，数据异常的概率为P(|x-μ|>3σ)≤0.003，属于极小概率事件，而总体主要分布的区间为(μ-3σ,μ+3σ)。

在数据的预处理阶段，对于异常的数据应予以剔除，但是忽视缺失值与剔除的异常值会丢弃大量隐藏在记录中的信息，造成采集信息的浪费，因此需要将缺失值与剔除后的异常点进行插补，需要增加插值节点时，拉格朗日插值的基函数要随之发生变化，在计算与实践中较为不便，因此选用牛顿插值法。

步骤123、对所述的第三识别信号数据集进行滤波处理，获得预处理后的识别信号数据集。

由于噪声等信号的干扰使得所采集到的数据存在随机误差，误差的波动会影响到真值，所以需要对噪声信号进行过滤，因此在本步骤中，对第三识别信号数据集进行滤波处理，常用的滤波处理的方法包括快速傅里叶变换、巴特沃斯滤波处理、小波分析、小波包去噪等。

在本实施例中，经过大量实验对比以上的滤波处理方法的优劣性，通过信噪比、均方根误差、峰值误差对滤波效果进行评判，结果见表2。

表2去噪效果评价

从表2中可知，小波分析与小波包分析去噪的信噪比、均方根误差、峰值误差相似，均优于巴特沃斯去噪。虽然小波变换的去噪方法评定结果略优于小波包去噪，但是小波包的分解更加精细，能够保留部分的高频细节，操作更加简便，因此作为一种优选的实施方式，对所述的第三识别信号数据集采用小波包去噪方法进行滤波处理，获得预处理后的识别信号数据集；

在所述的小波包去噪方法中，小波基选择db9-6小波基。

经过步骤21-步骤23的处理，将{装载机前轴扭矩，装载机前轴转速，装载机后轴扭矩，工作泵的压力，转向泵压力，发动机转速}这六种信号识别数据预处理至0-1的范围内，并且保证了识别信号数据的平稳性。

但是在本实施例中，针对装载机前轴扭矩、装载机前轴转速、装载机后轴扭矩、工作泵的压力、转向泵压力和发动机转速这6种信号识别数据计算后得到的发动机功率、传动系统输出功率、转向泵与工作泵功率等参数虽然与原始变量具有一定的相关性，但是更能直观地反应工作状态，属于衍生变量，也作为本实施例中的识别信号。

通过以上的步骤，预处理后的识别数据集中每一组预处理后的识别数据包括装载机前轴扭矩、装载机前轴转速、装载机后轴扭矩、工作泵的压力、转向泵压力、工作泵的功率、转向泵的功率、发动机转速、发动机扭矩、输出轴功率和发动机功率这11个信号。

步骤13、采用降维的特征提取方法对所述的预处理后的识别信号数据集进行处理，获得识别特征集；

所述的识别特征集包括多个特征样本，所述的特征样本的数量与步骤1中采集的识别信号数据的组数相同，所述的每个特征样本均包括I个识别特征量,I为正整数；

获得特征识别量的贡献率：所述的多个特征样本中第p个特征样本的第i个识别特征量

与第q个特征样本的第i个识别特征量

的贡献率相同，即获得I个识别特征量的贡献率，i∈[1,I]，p和q均为正整数，p≠q；

由于经过预处理后的识别信号数据还是高维的，其中包含与判断模式关系度不强，甚至是不相关的属性，如果在高维数下进行样本系数、欧式距离等计算，会造成维数灾难，如果将这些识别信号均输入至识别模型中，会导致运算量相对较大，因此需要从中选取部分主要信号，在减少运算量的同时，尽可能地提高准确性，缓解维数灾难的一个重要途径是在属性中筛选重要特征。尽管领域专家可以挑选出有用的属性，但是忽视部分相关属性或者保留不相关属性都有可能导致工况智能算法质量的降低。

现有的降维的特征提取方法包括主成分分析法、LBP特征提取方法等。

作为一种优选的实施方式，采用主成分分析法对所述的预处理后的识别信号数据集进行处理，获得识别信号特征集。

在本实施例中，对输入的11个识别信号采用主成分分析法进行特征提取，将降维的维数设置为3时，可将11个识别信号降成3个，分别是前轴扭矩、后轴扭矩以及主泵功率。

在本实施例中，每个特征样本中包括3个识别特征量，分别是前轴扭矩、后轴扭矩以及主泵功率，每个特征样本下包括相同数量和种类的识别特征量，且每个特征样本对应一个工况标签，也就是说，6种工况标签下分别包括3中识别特征量，例如：特征样本1为[前后扭矩，后轴扭矩，主泵功率]＝[0.362,0.861,0.153]，这个特征样本对应的工况为4-匀速行驶阶段；特征样本2为[前后扭矩，后轴扭矩，主泵功率]＝[0,0,0]，这个特征样本对应的工况为5-停止阶段。

在利用PCA的方法进行降维特征提取时，每一种特征识别量的贡献率也能够相应的获得，在本实施例中，每一种特征识别量的贡献率见表3。

表3主成分分析贡献率

步骤14、将所述的识别特征集作为输入，将所述的识别工况标签集作为输出，训练KNN模型，获得装载机工况识别模型，所述的KNN模型中，第p个特征样本与第q个特征样本之间的距离Dis为：

其中，

为第p个识别样本的第i种识别特征量，1≤i≤I，I为特征样本中识别特征量的总数，I>0，

为第q个识别样本的第i种识别特征量，C_i为第i种识别特征量的贡献率。

在本实施例中，对于识别特征集中的第1个识别样本[前后扭矩，后轴扭矩，主泵功率]＝[0.5,0.3,0.2]以及第2个识别样本[前后扭矩，后轴扭矩，主泵功率]＝[0.6,0.4,0.1]，它们之间的距离Dis为：

在本实施例中，将KNN识别算法与PCA降维方法进行融合，提高了识别算法的准确度并且提高了算法识别效率。

在本实施例中，KNN识别算法的另外一个重点在于确定K值，如果K值较小，则模型会变得复杂，且对邻近的训练点较为敏感，容易出现过拟合；K值较大时，模型则会过于简单，距离较远的训练点也会起到作用，容易欠拟合。

作为一种优选的实施方式，K＝[1,5]。

KNN算法在做工况模式智能识别时，只与少量的相邻成本相关，可以规避掉样本之间分布不均匀的问题，并且依靠有限的邻近样本进行判断，更适合交叉重叠较多的样本集。但是缺点为计算量较大，因此本发明采用主成分分析法提取出贡献率最高的主成分，剔除作用不大的属性，以达到减小存储量与计算量的目的。

步骤2、采集装载机当前的识别信号数据；利用步骤12-步骤13对所述的装载机当前的识别信号数据进行处理，获得装载机当前的识别特征集；将所述的装载机当前的识别特征集输入至步骤14获得的装载机工况识别模型中，获得装载机当前的工况；

在本实施例中，采用装载机工况识别模型识别装载机的工况，该工况包括铲掘阶段、举升阶段、起步阶段、匀速行驶阶段以及停止阶段，当装载机工作在铲掘或者举升阶段时，液力变矩器解锁；当装载机处于匀速行驶阶段时，在恰当的时刻对液力变矩器执行闭锁(不包括换挡与制动过程)，以提高传动效率，当装载机处于停止阶段，则无需进行效能优化。

步骤3、根据步骤2获得的装载机当前的工况，设置变速箱的挡位以及液力变矩器的闭解锁操作，包括：

当装载机当前处于铲掘阶段，设置变速箱为1挡位，对装载机液力变矩器进行解锁操作，返回步骤2执行下一次工况识别；

当装载机当前处于举升阶段，设置变速箱为2挡位，对装载机液力变矩器进行解锁操作，返回步骤2执行下一次工况识别；

当装载机当前处于起步阶段，设置变速箱为2挡位，执行步骤4；

当装载机当前处于匀速行驶阶段，设置变速箱为2挡位，执行步骤4；

当装载机当前处于停止阶段，且上一次工况识别结果铲掘阶段、举升阶段、起步阶段或匀速行驶阶段，结束本方法，完成装载机的效能优化；

在本实施例中，装载机的变速箱为前4后3的变速箱，即前进4个挡位，后退3个挡位的变速箱。

在本步骤中，当上一次工况识别结果不是停止阶段，而本次工况识别结果为停止阶段，说明装载机已经停止工作了，那么效能优化的方法就可以结束了；当这一次识别工况不是停止阶段，那么就根据当前的工况对液力变矩器以及变速箱进行控制。

在本步骤中，在空载起步阶段，1档机械起步最快，随后是2档机械、1档液力、2档液力起步。由于变速箱传动比与液力变矩器传动效率的原因，2档的最高车速高于一档，相同挡位下的机械工况车速高于液力工况；

由于车辆的加速阻力，机械起步时的加速度最高。2档机械起步由于加速相对较慢，因此持续时间较长，而1档机械起步时由于提速较快，加速阻力对车辆的冲击最大；液力起步相对较为平顺，其中2档液力起步的加速度除起始瞬间外，均高于1档液力起步工况。

在起步瞬间，为了克服加速阻力，发动机所需提供的扭矩较大，随后逐渐趋向平稳；对比发动机的转速可知，机械工况在起步瞬间，发动机已经有明显的掉速，由于冲击过大而熄火，而液力工况由于液力变矩器的增扭作用，有效降低了发动机的输出扭矩，能够完成起步任务，且1档起步比2档起步的提速更快。

无论发动机保持何种油门开度，起步阶段由于加速阻力较大，发动机均会进入不稳定工况，因此起步阶段仅能采取液力工况。

因此当目标距离远于2m时，可以选择2档液力起步具有较好的动力性，而小于2m时，1档液力起步提速快。

在举升阶段与起步阶段的区别仅为液压系统消耗的扭矩增加，发动机的扭矩明显提升，是由于液压系统所消耗的发动机扭矩增加，而发动机的转速近乎不变是由于该阶段依然处于发动机的调速段，没有明显的波动。因此同样适用起步阶段的结论，在举升阶段选择2挡位液力起步。

铲掘阶段虽然液压消耗扭矩小于举升阶段，该阶段的负载扭矩可达到4000N·m，因此必须全段使用液力工况，且需1挡位提供较大的牵引扭矩。

在匀速阶段，机械工况的车速相对较高，而发动机输出的扭矩偏小，整体输出效率相对较高，而2挡位的发动机扭矩波动高于1挡位。因此，在路面较好的工况下选择2档机械工况进行匀速行驶较合适。

步骤4、获得控制参数，所述的控制参数包括实际涡轮转速n，单位为r/min、挡位信息以及制动信息；获得不同油门开度下目标涡轮转速n_T，单位为r/min；

在本步骤中，控制参数包括实际涡轮转速n、挡位信息以及制动信息，其中挡位信息包括换挡信息和空挡信息。

其中，实际涡轮转速n通过采集传动轴转速除以挡位的传动比获得，不同油门开度下目标涡轮转速n_T的转速根据不同情况进行定义。

在本实施例中，不同油门开度下目标涡轮转速n_T如表4所示：

表4不同油门开度α下目标涡轮转速n_T

步骤5、根据所述的控制参数以及目标涡轮转速对所述的装载机液力变矩器进行闭解锁控制后，返回步骤2执行下一次工况识别。

根据所述的控制参数以及目标涡轮转速对所述的装载机液力变矩器进行闭解锁控制，具体包括以下步骤：

步骤51、根据所述的挡位信息以及制动信息对装载机机闭锁式液力变矩器进行闭解锁控制；

当车辆切换挡位时，车辆状态易产生波动，为保证动力的平稳传递，避免发动机熄火，应当解锁；当车速下降过快且有制动信号时，应当解锁；

因此，确定装载机是否制动：若制动，则对装载机液力变矩器进行解锁操作；否则确定装载机是否换挡；若换挡，则对装载机液力变矩器进行解锁操作，否则执行步骤52。

步骤52、根据实际涡轮转速以及目标涡轮转速之间的大小关系对所述的装载机闭锁式液力变矩器进行闭解锁控制。

在本步骤中，当采集到的涡轮实际转速高于涡轮目标转速时进行闭锁控制；为了避免频繁的闭解锁，当实际涡轮转速与涡轮目标转速差值大于50r/min时进行解锁控制；否则维持当前的闭解锁状态。

即确定实际涡轮转速是否大于目标涡轮转速：若大于，则对装载机液力变矩器进行闭锁操作；当实际涡轮转速小于目标涡轮转速，且差值大于50r/min，则对装载机液力变矩器进行解锁操作；否则维持当前的闭解锁状态。

通过步骤1-步骤5获得装载机的效能优化方案见表5。

表5装载机V形作业模式效能优化方案

利用本发明提供的液力变矩器的闭解锁控制方法，当超过目标涡轮转速时予以闭锁，转化为机械工况；在举升阶段保守地选择2挡位液力工况，在此阶段不进行闭锁；在铲掘阶段为达到最大的牵引力，选择1挡位液力工况；而在匀速行驶阶段选择2挡位机械工况，以保证传动效率。

实施例二

在本实施例中，对实施例一中的装载机效能优化方法进行测试，基于装载机传动系统工作原理与动力学模型，结合传动系统的实验特性，以循环作业周期为单位，采用一样的驾驶员行为，消耗一致的液压系统功率，在对装载机循环工况进行智能识别后，以效能优化为目标，利用液力变矩器的闭解锁控制，对发动机与装载机的效能进行对比分析。

利用本发明提供的装载机效能优化方法前、后的转速转矩密度分布如图3和图4所示，利用本发明提供的装载机效能优化方法前、后的装载机车速—扭矩密度分布如图5和图6所示。

通过对比图3和图4可知，效能优化后的发动机的工作区域更加向经济工作区域靠拢。原发动机的平均输出转速为1703r/min，平均扭矩为218N·m，平均输出功率为38.5kW；利用本发明提供的装载机效能优化方法后发动机平均转速为1699r/min，平均扭矩为212N·m。一个工作循环下的发动机平均输出功率从41.68kW降低为40.42kW。

通过对比图5和6可知原装载机平均车速为8.21km/h.平均牵引力为15163N。利用本发明提供的装载机效能优化方法后平均车速8.29km/h，平均牵引力15797N。装载机在一个工作循环下行走系统的平均作业功率从17.91kW增加至19.39kW。

结合发动机的万有特性曲线与发动机的输出功率，得出发动机在该周期的燃油消耗量如图7所示，在液力工况下的燃油消耗量基本一致；在闭锁后，由于缺少液力变矩器的缓冲，导致发动机的转矩波动比液力工况大，但始终工作在调速段；在单一周期下，其平均燃油消耗量从9.969kg/h下降为9.688kg/h，减少了约3％。

Claims (6)

1.一种装载机传动系统效能优化控制方法，其特征在于，通过对液力变矩器闭解锁状态以及变速箱挡位的控制，实现装载机的效能优化，所述的方法包括以下步骤：

步骤1、采用步骤11至步骤14获得装载机工况识别模型：

步骤11、采集装载机在不同工况下的多组识别信号数据，获得识别信号数据集；所述的识别信号数据集中每一组识别信号数据对应一个工况标签，获得识别工况标签集；

所述的工况标签包括：铲掘阶段、举升阶段、起步阶段、匀速行驶阶段和停止阶段；

步骤12、对所述的识别信号数据集中的每一组识别信号数据进行预处理，获得预处理后的识别信号数据集；

所述的预处理具体包括以下过程：

步骤121、将所述的识别信号数据集归一化至0到1之间，获得第二识别信号数据集；

步骤122、对所述的第二识别信号数据集采用最小二乘法剥离趋势项后，利用3σ方法剔除异常数据后再利用牛顿插值法插补空缺项，获得第三识别信号数据集；

步骤123、对所述的第三识别信号数据集采用小波包去噪方法进行滤波处理，获得预处理后的识别信号数据集；

在所述的小波包去噪方法中，小波基选择db9-6小波基；

步骤13、采用降维的特征提取方法对所述的预处理后的识别信号数据集进行处理，获得识别特征集：

所述的识别特征集包括多个特征样本，所述的特征样本的数量与步骤1中采集的识别信号数据的组数相同，所述的每个特征样本均包括I个识别特征量,I为正整数；

获得特征识别量的贡献率：所述的多个特征样本中第p个特征样本的第i个识别特征量

与第q个特征样本的第i个识别特征量

的贡献率相同，i∈[1,I]，p和q均为正整数，p≠q，即获得I个识别特征量的贡献率；

步骤14、将所述的识别特征集作为输入，将所述的识别工况标签集作为输出，训练KNN模型，获得装载机工况识别模型，所述的KNN模型中，第p个特征样本与第q个特征样本之间的距离Dis：

其中，C_i为第i个识别特征量的贡献率；

步骤2、采集装载机当前的识别信号数据；利用步骤12-步骤13对所述的装载机当前的识别信号数据进行处理，获得装载机当前的识别特征集；将所述的装载机当前的识别特征集输入至步骤14获得的装载机工况识别模型中，获得装载机当前的工况；

步骤3、根据步骤2获得的装载机当前的工况，设置变速箱的挡位以及液力变矩器的闭解锁操作，包括：

当装载机当前处于铲掘阶段，设置变速箱为1挡位，对装载机液力变矩器进行解锁操作，返回步骤2执行下一次工况识别；

当装载机当前处于举升阶段，设置变速箱为2挡位，对装载机液力变矩器进行解锁操作，返回步骤2执行下一次工况识别；

当装载机当前处于起步阶段，设置变速箱为2挡位，执行步骤4；

当装载机当前处于匀速行驶阶段，设置变速箱为2挡位，执行步骤4；

当装载机当前处于停止阶段，且上一次工况识别结果铲掘阶段、举升阶段、起步阶段或匀速行驶阶段，结束本方法，完成装载机的效能优化；

步骤4、获得控制参数，所述的控制参数包括实际涡轮转速，单位为r/min、挡位信息以及制动信息；获得不同油门开度下目标涡轮转速，单位为r/min；

步骤5、根据所述的控制参数以及目标涡轮转速对所述的装载机液力变矩器进行闭解锁控制后，返回步骤2执行下一次工况识别。

2.如权利要求1所述的装载机传动系统效能优化控制方法，其特征在于，所述的步骤13、采用主成分分析法对所述的预处理后的识别信号数据集进行处理，获得识别信号特征集。

3.如权利要求1所述的装载机传动系统效能优化控制方法，其特征在于，所述的步骤14，KNN模型中K值为5以内的任一正整数。

4.如权利要求3所述的装载机传动系统效能优化控制方法，其特征在于，所述的根据所述的控制参数以及目标涡轮转速对所述的装载机液力变矩器进行闭解锁控制，具体包括以下步骤：

步骤51、根据所述的挡位信息以及制动信息对装载机液力变矩器进行闭解锁控制；

步骤52、根据实际涡轮转速以及目标涡轮转速之间的大小关系对所述的装载机液力变矩器进行闭解锁控制。

5.如权利要求4所述的装载机传动系统效能优化控制方法，其特征在于，所述的步骤51、根据所述的制动信息以及挡位信息对装载机液力变矩器进行闭解锁控制，具体包括：

确定装载机是否制动：若制动，则对装载机液力变矩器进行解锁操作；否则确定装载机是否换挡；若换挡，则对装载机液力变矩器进行解锁操作，否则执行步骤52。

6.如权利要求5所述的装载机传动系统效能优化控制方法，其特征在于，所述的步骤52、根据实际涡轮转速以及目标涡轮转速之间的大小关系对所述的装载机液力变矩器进行闭解锁控制，具体包括：

确定实际涡轮转速是否大于目标涡轮转速：若大于，则对装载机液力变矩器进行闭锁操作；当实际涡轮转速小于目标涡轮转速，且差值大于50r/min，则对装载机液力变矩器进行解锁操作；否则维持当前的闭解锁状态。

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