CN111104729A - 用于确定由作业设备移动的有效载荷质量的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于确定由机器的作业设备移动的有效载荷的质量的系统，其包括：提升部件，其可沿着轨道移动并被配置成移动作业设备；传感器系统，其设置有多个给出机器状态的机器状态信号；力传感系统，其设置有给出提升部件上的力的提升力信号；和控制装置，其被配置成：使用系统参数来确定载荷；随后，当得到的结果不适用时，使用预配置的参数作为初始值进行校准；在未负载状态下校准，其中随后自动使用预定义的机器的激发轨迹，或者向操作员发出指示以激发参数；使用传感器记系统状态，并对这些信息进行系统识别；基于经识别和/或预配置的系统参数和系统状态来确定有效载荷的质量。

Description

用于确定由作业设备移动的有效载荷质量的系统和方法
技术领域
本发明涉及用于确定由作业设备移动的有效载荷质量的系统和方法，特别是被具有铲斗的挖掘机接收的有效载荷。
背景技术
对于较大型的建筑项目，通常要求挖掘土方和将挖出的土运走。为此将开挖的土装到卡车上，通常借助于挖掘机完成。为了尽可能提高效率，尽力将要装土的卡车装载到它允许达到的最大装载量。但是这里存在的问题是，没有关于通过挖掘机装载到卡车上的土的质量或重量的信息，也就使得卡车经常超载或装载不够。如果卡车超载，必须用挖掘机从卡车上再卸下材料，从而减少负荷并保证卡车的安全运行。
因此，在这种情况下，本发明载荷质量估算的目的就是估算通过挖掘机铲斗抓取的载荷质量。由此可以更加准确地装载卡车，直至所装载的质量非常准确地达到其最大允许运输重量，因此保证了尽可能有效地挖掘和运走挖出的土。
现有技术中基本上已知两种不同的可以进行载荷质量估算的方法。第一种方法中，可以记录挖掘机臂的工作腔上气缸力
Figure BDA0002250804840000011
的特性曲线，其中第一个特性曲线仅在工具未负载状态下创建，另一个特性曲线在挖掘机臂的角度上负载的状态下创建的。在此过程中，挖掘机臂抓取的参考负载应为最大允许质量。两种特性曲线在特定的运动下创建并且也仅在这些运动的准确性下有效。速度、角度位置和加速度的偏差使之后借助内推法得出的载荷质量估算的额结果失真。
第二种可能性是基于模型的方法。在此方法中，技术装备或挖掘机或挖掘机臂的枢轴上的扭矩通过气缸压力来计算。另外，通过运动方程得到理论上施加的扭矩，其中所测量的和基于模型的扭矩再现载荷质量的信息。
在US 7912612 B2、US 8909437 B2或US 8660758中有基于模型的实例。
缺点是，前面提到的示例性的已知现有技术，在估算载荷质量之前需要对运动方程的参数进行参考运行或校准运行。
发明内容
本发明的目的是，提供用于估算载荷质量的经过改进的方法或经改进的系统，不需要参考运行或不需要校准性就可以估算载荷质量。
这个目的通过具有权利要求1的所有技术特征的系统来实现。因此，所述用于确定由机器的作业设备移动的有效载荷的质量的系统包括：提升部件，它可沿着路径移动并被配置成用于移动作业设备；传感器系统，其被配置成设置有多个指示机器状态的机器状态信号；力传感系统，其被配置成设置有指示提升部件上的力的提升力信号；和
控制装置，其被配置成使用系统参数确定载荷，所述系统参数来源于预配置的CAD数据和/或正在进行的系统参数的校准，所述CAD数据优选地为工作端的预配置CAD数据；随后，当得到的结果不适用时，使用预配置的参数作为初始化来进行校准；在未负载状态下的校准，即，用空载的作业设备进行的校准，随后自动使用机器的预定义的激发轨迹(Anregungstrajektorien)，或者向操作员提供指令来激发参数；使用传感器来记录系统状态并对这些信息进行系统识别；并且基于所识别和/或预配置的系统参数和系统状态来确定有效载荷的质量，优选地基于提升部件的位置、速度、加速度和/或提升部件上的力或扭矩。
因此，根据本发明不再要求在估算载荷质量之前进行校准或初始化，至今为止都要求进行校准和初始化来识别全部或部分的系统参数。
本发明提出用CAD数据来初始化系统参数，例如可以是工作段预先确定的CAD数据。随后的校准可以使用这些数据作为初始值用于确定新的系统参数。
另外还提出，通过估算方法持续地更新系统参数，其中所述估算方法优选在之前确认的范围内重复，也就是说重复进行确定的次数。根据本发明任选的改进方案，所述控制装置还被配置成，在作业设备沿着多维，优选三维的轨道移动过程中，接收作业设备的机器状态信号。
另外优选的是，所述控制装置被配置成使用基于CAD数据的预配置的系统参数，和/或进行系统识别过程和至少部分基于这些系统参数来确定有效载荷的质量。
所述控制装置优选被配置成，使用CAD数据作为初始化来重新校准系统参数，和/或通过使用作业设备的预定义的轨迹来自动识别系统的参数，和/或通过向操作员提供应如何移动作业设备的指令来激发待识别的参数，从而识别系统的参数。
根据本发明的系统的优选的实施方案，所述系统还包括与提升部件可操作地连接的致动器，除此之外还优选包括转动部件和具有提升部件的作业设备系统，所述作业设备系统包括动臂部件、斗杆部件和作业设备。
在此可以设置，所述机器状态信号包括转动部件、动臂部件、斗杆部件和/或作业设备的角位置、角速度和/或角加速度，其中所述机器状态信号优选至少包括机器的偏转和滚动。
所述机器系统的参数至少部分地基于动臂、斗杆和作业设备的惯量和/或质量。
根据本发明的改进方案，所述系统参数至少部分基于动臂部件、斗杆部件和作业设备的重心的位置，其中所述位置布置在坐标系中，坐标系的原点在各自所属的转动枢轴(Drehgelenk)中，并且其中坐标系的x轴与当前和后续部件的转动枢轴对齐，坐标系的z轴与当前部件的转动枢轴的转动轴重合，并且选择坐标系的y轴从而产生直角坐标系，优选右手坐标系。所述转动枢轴在此可能是铰接枢轴，只允许围绕轴线旋转，例如在挖掘机臂的情况。挖掘机臂同样由多个部件组成，这些部件相互之间分别仅能围绕轴线枢转。
本发明还包括一种方法，特别是在控制装置中实施的方法，用于确定被机器的作业设备移动的有效载荷的质量，所述方法包括：在作业设备未负载的工作周期内，使用基于CAD数据的预定义的系统参数来确定载荷，和/或进行系统参数的递归识别；在作业设备移动时，确定提升部件上的扭矩和作业设备状态用于识别未负载的机器的系统参数；递归地或者利用未负载的机器的识别方法来进行系统识别；作业设备在负载状态下移动时，接收第二组的负载的机器状态信号；基于第二组负载的机器状态信号来确定具有负载的作业设备的机器信号；使用提升部件上的力来确定作业设备的扭矩；基于未负载情况下的系统参数来计算作业设备上的理论扭矩；以及至少部分地基于系统参数，具有负载的作业设备的机器状态和负载的作业设备的提升力来确定有效载荷的质量。根据所述方法的改进方案，在接收第一组的未负载的机器状态信号时，所述作业设备沿着多维，优选三维的轨道移动。
此外可以设想，利用用于系统识别的CAD数据来进行系统参数的可能初始化，和/或使用来自CAD数据的预配置参数用作系统参数。
根据本发明的任选的修改方案，至少部分地基于提升力来确定提升部件的转动枢轴上的扭矩，并且至少部分地基于所得到的扭矩来确定机器系统参数，在所述方法中优选地，
至少部分地基于负载的提升部件的提升力确定提升部件的转动枢轴上负载的作业设备的扭矩，并且至少部分地基于负载的作业设备的扭矩来确定有效载荷的质量；和/或
至少部分地基于系统参数来确定有效载荷的质量。
此外可以设置，评估所述作业设备当前的移动并且仅在适当的条件下显示对载荷质量的估算。因此，一些不涉及相应的参数激发的移动不适合进行载荷质量估算。
在此还可以设置有转动部件和具有动臂部件、斗杆部件和作业设备的作业设备系统，所述作业设备系统以不同的方式定位，而所述作业设备在未负载状态下沿着多维的，优选三维轨道移动，其中优选所述作业设备在未负载状态以预先确定的频率重复移动，和/或所述作业设备的移动是自动进行的或者向操作员展示如何移动作业设备。
本发明还涉及一种机器，其包括：作业设备；提升部件，其可沿着轨道移动并被配置成移动作业设备；传感器系统，其被配置成提供指示指示机器状态的多个机器状态信号；力传感系统，其被配置成提供指示提升部件上的力的提升力信号；以及控制装置，它被配置成在未负载的作业设备的工作周期内，使用基于CAD数据的预定义的系统参数来确定载荷，和/或进行系统参数的递归识别；在作业设备移动时，确定提升部件上的扭矩和作业设备状态用于识别未负载的机器的系统参数；递归地或者利用未负载的机器的识别方法来进行系统识别；作业设备在负载状态下移动时，接收第二组负载的机器状态信号；基于第二组负载的机器状态信号来确定负载的作业设备的机器信号；使用提升部件上的力来确定作业设备的扭矩；基于未负载情况下的系统参数来计算作业设备上的理论扭矩；以及
至少部分地基于系统参数，具有负载的作业设备的机器状态和负载的作业设备的提升力来确定有效载荷的质量。
本发明还涉及一种用于确定机器的机器系统参数方法，其特别是在控制装置中实施，，其中所述机器包括转动部件和作业设备系统，所述作业设备系统具有动臂部件、斗杆部件和作业设备，其中所述方法包括以下步骤：在动臂部件、斗杆部件和作业设备都在未负载状态下根据预定义的轨迹移动时，相对于框架部件转动所述转动部件；在所述转动部件转动且所述动臂部件、斗杆部件和作业设备在未负载状态下移动时，接收一组未负载的机器状态信号；基于未负载的机器状态信号确定系统-机器状态；基于所述作业设备在未负载状态下移动时产生的提升力信号，确定提升部件的提升力；以及基于机器状态和提升力的机器确定系统参数，其中在所述方法中优选进行静态系统识别，其中所述动臂部件、斗杆部件和作业设备停留在多个不同的位置，和/或在转动部件转动和动臂部件相对于动臂部件移动时，所述斗杆部件移动。
总的来说，与已知的现有技术的主要区别在于，不再需要校准就可以进行载荷估算。根据本发明，首先利用来自CAD数据的系统参数初始化参数。如果载荷估算的效率下降，则可以进行校准。预先给出的系统参数仍可以用作系统识别或校准的初始值。此外，在作业设备未负载时的工作周期内还可以不断进行校准。
优选地，应注意术语“机械情况”和“系统情况”具有相同的含义，并可以等同地使用。这同样地适用于“系统参数”和“参数”，它们具有相同的含义。
附图说明
依据下列附图说明，本发明的其他细节、特征和优势是显而易见的。其中：
图1：挖掘机示意图，
图2：示意的挖掘机中定义的坐标系，
图3：载荷质量估算的流程图，
图4：挖掘机臂的气缸补偿装置所需尺寸的简图，和
图5：联轴器(Koppelgelenk)的气缸补偿装置的简图。
具体实施方式
运动方程
为了得到载荷对有效的扭矩的影响，必须根据系统确定扭矩。由此通过系统的模型来计算系统的扭矩。在此通过运动方程来表示动力学，所述运动方程可以通过被证明的方法如NEWTON-EULER-方法或LAGRANGE方程2类型来设置。一般来说，在此得到以下形式的运动方程
Figure BDA0002250804840000061
其中q是广义坐标，τ是扭矩，D是质量矩阵，C是离心力和科氏力，和G是重力力矩向量。广义坐标q在这种情况下是挖掘机的单个部件的转动角度。图1示出挖掘机的示意图，包括动臂、斗杆和铲斗以及挖掘机上部结构的转动。
对于上部结构系数i＝1，对于动臂i＝2，对于斗杆i＝3，对于铲斗i＝4。转动角度以ψ1表示，Ji是第i个枢轴，和ai是枢轴i+1到i的距离。重心CoG(重力中心)通过各个部件的第i个坐标系的半径ri和角度αi来表示。
图2中定义了坐标系。等同于对x-坐标和y-坐标上的重心的描述。最后描述了认为是静态的重力加速度g。动态意味着不考虑挖掘机的动态偏转、俯仰和滚动。但这不排除挖掘机可能的倾斜位置，这在重力向量中体现出来。
当前系统的广义坐标是
Figure BDA0002250804840000071
其中
Figure BDA0002250804840000072
方程式(1)的非线性运动方程可以转换成参数是线性的形式，参见方程式(3)。
Figure BDA0002250804840000073
矩阵
Figure BDA0002250804840000074
由重力矩向量G(q)、离心力和科氏力
Figure BDA0002250804840000075
以及质量矩阵D(q)的矩阵组成。向量Ψ包括系统的参数如单个部件的质量和惯量。它们部分地线性相关。通常可以以这种表达法进行简单的回归来确定参数向量Ψ。在此W是回归量和Ψ是回归变数。
基于这些知识，同样可以将挖掘机的系统转换成这种表达法。假设条件是，不存在载荷，存在以下关联
Figure BDA0002250804840000076
在此τmeas是基于压力测量或计算出的扭矩，τsys是通过运动方程计算出的扭矩，Wsys和Ψsys是相关的回归量或回归变数。如果存在质量，则方程4展开
Figure BDA0002250804840000081
具有基于载荷的扭矩τpay。载荷的回归量Wpay可以由Wsys导出，而载荷的回归变数Ψpay是未知的。所测量的力矩在此由系统的扭矩和载荷的总和组成。可以利用这种关联来确定载荷的参数向量Ψpay。方程5可以相应地变成方程6。
Figure BDA0002250804840000082
通过方程6建立了一种关系，利用这种关系可以通过常规算法如递归最小二乘算法在线确定参数向量Ψpay。运动方程仅考虑开放的动力学链，也就是说忽略了气缸。但这些都对所测量的力矩τmeas有影响，这也是为什么对应下面提到的实施方式必须将气缸的扭矩从所测量的扭矩中减去的原因。
估算方法
估算方法是在所考虑的情况下估算未知参数的方法。这种估算通过基础系统的测量值来实施，其中系统必然要受到参数的影响。对系统的数学描述在此对应所使用的估算方法，可以具有不同的结构。在下文中将讨论特殊的结构并给出可能的估算方法。
系统为：
τ＝WΨ (7)
在此估算参数向量，解决优化问题或最小化成本参数。
Figure BDA0002250804840000083
这种问题的最小化也称为最小误差平方方法或最小二乘法。通过Ψ将所测量的输出(Ausgang)y和模型输出WΨ的偏差最小化。一种可能性是，通过轨迹激发系统和由此的激发系统的参数，并记录输出和回归量的对应信号。随后对全部数据组进行离线优化。在进行载荷质量估算的情况下，连续的载荷质量估算是必要的，这需要使用递归方法，如递归最小二乘法。
因此，通过方程9至13中所述的递归最小二乘法(RLS-算法)来进行载荷质量估算。
Figure BDA0002250804840000091
Figure BDA0002250804840000092
K(t)＝Q(t)WT(t) (11)
Figure BDA0002250804840000093
Figure BDA0002250804840000094
这已经是RLS-算法的修改过的方案，其中包括所谓的遗忘因子λ。在λ∈[0,1]的区间选择遗忘因子λ，并且过去的测量值对估算的影响极小。遗忘因子λ的典型值在0.98<λ<0.995范围内。如果选择λ＝1，则具有原始的RLS-算法。原始的优化问题
Figure BDA0002250804840000095
被修改成
Figure BDA0002250804840000096
其中tact是当前的采样时间。修改过的优化问题对遗忘因子λ的影响加以说明。对于RLS-算法存在多种扩展，任选地可能导致估算的改进。同样也可以考虑其他的估算方法。
识别
通过识别得到系统参数。作为选择，可以从数据表获取参数和进行计算。但是，在组装状态下，具有自身惯量的额外的主体也被附加到单个部件如动臂、斗杆和铲斗上。此外还存在公差，这同样造成实际的参数与数据表上的参数的偏差。因此，假设CAD数据与实际情况不完全对应，并且任选地需要对系统参数Ψsys进行识别。这可以份两个阶段进行并且在没有载荷质量的情况下实施。下面将描述对系统参数的参数识别。在此从静态的参数识别开始。接下来可以是动态的参数识别。动态的参数识别在此可以使用来自静态识别的参数，或者从头开始再次识别所有的参数。利用静态识别的参数，已经可以进行静态的载荷质量估算。对于动态的载荷质量估算则需要动态识别的参数。
静态参数识别
首先可以进行静态的识别。从方程7开始，静态情况下的结构如下
Figure BDA0002250804840000101
其中c(·)＝cos(·)，s(·)＝sin(·)，和重力加速度为
Figure BDA0002250804840000102
假设挖掘机是平面的，则坐标系中只有重力加速度的z-分量是0。如果不这样假设，则回归量W必须相应地与挖掘机的位置相匹配。作为方程17中结构的替换，
Figure BDA0002250804840000111
通过力矩差导致新的回归量，并因此由于块对角结构(Block-Diagonalstruktur)带来更好的条件。应采用装置的多种不同的配置来进行静态识别。基于所测量的数据最后可以利用例如最小二乘法进行识别。
动态的参数识别可以在静态参数识别结果的基础上进行或者直接进行。还可以利用CAD数据和静态识别的参数对参数初始化。如果参数是已知的，则可以使用下面的结构：
Figure BDA0002250804840000112
参数向量Ψ和回归量W被分为已知部分(Ψkwn和Wkwn)和未知部分(Ψukwn和Wukwn)。已知的参数在此可以来源于静态识别或CAD数据。作为选择，可以利用已知的参数作为初始值对RLS-算法进行初始化，从而实现改进的识别。
为了能够识别系统参数，需要对系统进行充分的激发。不充分的激发意味着回归量的条件数差，所识别的参数将受到影响。正弦形式的轨迹在机器人技术中已经在激发和识别方面是成熟的了。方程19示出了这种轨迹，具有参数bi，k和ci，k，基本频率f，角偏移ψi，0和所考虑的谐波的数量N。
Figure BDA0002250804840000121
参数bi，k和ci，k通过优化来确定。基本频率f和谐波数N在准备阶段就确定了。机械结构不应被激发，因为会导致对最高频率的限制。优化问题可以如下表达。
Figure BDA0002250804840000122
一种解决问题的可能性是，蒙特卡洛方法(随机搜索)，在此过程中生成多个参数的初始值，随后选择有希望的轨迹。然后顾及到限制，用惯用的优化方法(在Matlab中例如利用fmincon)进行优化。还存在其他对优化问题的修改，以便例如考虑到传感器的噪声，因为噪声影响条件数。最后，可以将设计的轨迹用于识别，并且记录对识别来说必要的数据。必要的数据是气缸的压力、角度、角速度和角加速度。由此可以导出回归量和输出，并且通过例如最下二乘法进行估算。
载荷质量估算
将提出的估算方法应用在导出的运动方程上。在此使用所识别的系统参数Ψsys。方程7的结构已经在方程6中给出。方程21再次说明了这种关联。
Figure BDA0002250804840000131
在此可以通过RLS-算法确定载荷质量。载荷的参数向量Ψpay由载荷质量，载荷质量和重心位置的线性组合rpay，impay以及惯量Ipay，ij组成，并在方程22中定义。系统的参数向量Ψsys如下所描述的。
Figure BDA0002250804840000132
适用于进行参数识别的运动方程，可以依据以下回归量获得。
Figure BDA0002250804840000133
参数的识别只有在它也被激发的时候才可行，也就是说回归量这个项必须是wi，j≠0。对于不是零的那些项，最后都取决于系统和运动。通过运动方程来估算载荷mpay有不同的可能性。一方面，可以使用正常的力矩
Figure BDA0002250804840000134
或者再次使用差分力矩
Figure BDA0002250804840000141
进行估算。差分力矩的优点是，可能出现较少的奇点并且回归量具有更多的零元素。应注意，载荷质量不是出现在每个所考虑的枢轴的运动方程中。对于载荷所在的最后部件，载荷的质量mpay仅出现在具有重心的线性组合(rpay，xmpay、rpay，ympay和rpay，zmpay)中。对于其他部件，载荷的质量是明确存在的。因此，实际的载荷质量mpay可仅可以通过动臂或斗杆的扭矩方程来确定，它们的回归量如下：
Wpay，i＝[wi，1 wi，2 wi，3 wi，4 0 0 0 0 0 0]对于i＝2，3 (26)
系数i描述了回归量Wpay和wi，j的行，其中j＝1，2，3，4是回归量的列元素。将方程26和方程22的载荷的参数向量作比较，认出载荷mpay的激发以及载荷和重心的线性组合rpay， xmpay、rpay，ympay和rpay，zmpay。对于施加了载荷的部件-铲斗，有回归量。
Wpay，4＝[0 w4，2 w4，3 w4，4 w4，5 w4，6 w4，7 w4，8 w4，9 w4，10] (27)
如已经说明的，载荷质量mpay没有被激发(w4，1＝0)，并且因此可能通过铲斗的扭矩方程来确定。但是参数向量Ψpay的其他项被激发了。如果更详细地分析回归量的项，可以看到载荷质量被回归项w2，1、w3，1、w4，2、w4，3和w4，4永久激发了。其他的项仅在速度和加速度下出现。有两种方案进行载荷质量的估算：
方案A：
使用动臂或斗杆的扭矩方程。估算参数向量的所有被激发的参数。参数rpay，zmpay可以忽略，因为载荷的重心不应与零偏差很大。
方案B：
使用动臂或斗杆和铲斗的扭矩方程。铲斗的运动方程提供了参数rpay，xmpay、rpay， ympay和rpay，zmpay被永久激发的优点。出于这个原因，期待对参数更准确的估算。随后可以在动臂或斗杆的运动方程中也考虑这些。
还可以考虑通过对动臂和斗杆的运动方程进行的参数估算进行组合。在加速度高时，载荷的影响下降，同时其他项的影响增加。如果估算偏差太大，则可以监控回归元素并暂停估算。图3示出对载荷质量估算整个过程的总结。
应详细地说明参数向量。系统的参数向量由24个参数组成，见方程28。
Ψsys＝[Ψsys，1 Ψsys，2 ... Ψsys，23 Ψsys，24]T (28)
参数向量Ψsys由惯量Ii、质量mi和位置信息ai和ri构成，其中ai被假定为已知(参见前面关于运动方程的定义)。所述参数准确地和/或线性组合地出现，如方程29中所示。
Figure BDA0002250804840000161
这些表达形式是借助于开源的Pyhton库SymPy-Botics派生的。通过Denavit-Hartenberg-转换来描述系统并给出重力向量。然后创建运动方程并由此导出参数向量的数值。应该指出，为此目的还存在象征性的方法。但是，所述Pyhton库不可以有可变的重力加速度。出于这个原因，还可以在Matlab中用符号工具箱(Symbolic-Toolbox)引出运动方程，并且在具有可变重力加速度的表达中以线性的参数导出。所描述的参数向量可以扩展，和可以例如同时估算摩擦系数。作为实例，可以通过调整回归量Wsys和参数向量Ψsys来同时估算枢轴中的滑动摩擦：
Figure BDA0002250804840000171
其中i＝1，...，4 (30)
在方程31中可以看到新的参数向量。
Ψsys，ext＝[Ψsys，1 Ψsys，2 ... Ψsys，23 Ψsys，24 μ1 μ2 μ3 μ4]T (31)
回归量在此必须围绕对应的枢轴的角速度进行调整，参见方程32。
Figure BDA0002250804840000172
气缸质量补偿
所指定的运动方程仅包括开放的动力学链。没有考虑气缸。但是，所测量的压力包括气缸的惯量和质量，这使得所计算的扭矩τmeas失真。因此，扭矩的补偿是必要的，以便考虑气缸的作用。图4中给出了补偿所需的量。
对于所述补偿，将气缸假设为点质量，其中仅重力加速度g作用于点质量。也忽略了由于运动造成的惯量力矩和加速度。图4示出两个连接部件(操纵器的第(i-1)个和第i个部件)，他们通过转动枢轴和液压油缸相连，与挖掘机的情况一样。另外，所有显示的数值都是补偿必需的。应该注意的是，仅在连杆侧画出了支承力，和支承力同样作用在气缸侧。
扭矩由气缸的支承力和Fi，rod，x、Fi，rod，y、Fi，cyl，x和Fi，cyl，y产生。所述力与液压油缸平行且正交。力Fi，rod，x和Fi，cyl，x仅包括它们相应部件的质量(mi，rod或mi，cyl)，也就是说Fi，rod，x和Fi，cyl，x分别用mi，rod和mi，cyl来计算。连杆侧的支承力的计算如下所示：
Figure BDA0002250804840000181
扭矩τi，cyl，act作用在液压油缸底侧的枢轴上，ri，cyl和ri，rod是液压油缸的枢轴在底侧和连杆侧的位置向量，[·]x或[·]z代表选择向量的x-分量或z-分量的运算符。参数di和hi描述了液压油缸在调试状态的行程或安装长度。为了计算底侧的支承力，加入来自方程33的质量和位置向量。
对于在枢轴Ji-1之后的液压油缸的所有枢轴，必须迭代地进行这些计算步骤。必须注意，所有参数都在同一个坐标系中给出或者在计算期间适当地进行转换。因此，可以首先算出所考虑的气缸的坐标系中的支承力，随后转换成枢轴的坐标系。所述补偿不包括之前的部件的支承力，例如支承力Fi，cyl，x和Fi，cyl，y不对所测量的Ji的扭矩产生作用。
在计算支承力时特殊的是联轴器，参见图5。以绿色标出气缸补偿所必须的支承力，在斗杆一侧的坐标系中给出。角度ξi是辅助角，其中i＝6,7,8,9,10，用于计算力的分布。这些角度以工作包1的定义为基础。省略了具有重力加速度的位置向量和质量重心。
气缸支承力的计算对应底侧和连杆侧的步骤33。在底侧的力直接作用在斗杆上，因此不再需要进一步的计算，转换成斗杆的坐标系就足够了。对于连杆侧，联轴器上的力必须分布到斗杆和铲斗上。最后，可以从力平衡中得到力Flink1，x、Flink1，y、Flink1，y、Flink2，x和Flink2，y，其中另外假设这些部件没有加速度。根据方程34计算辅助角。
Figure BDA0002250804840000191
最后可以通过方程35得到未知的支承力Flink1，x、Flink1，y、Flink2，x和Flink2，y。
Figure BDA0002250804840000192
变量gx和gy代表斗杆的坐标系中重力加速度的x-分量或y-分量，和是联轴器的质量，其中mlink1是气缸和斗杆之间的连接器的质量，mlink2是气缸和铲斗之间的连接器的质量。如果计算支承力，通过位置向量可以基于液压油缸的质量计算扭矩并校正所测量的扭矩。

Claims (16)

1.一种用于确定由机器的作业设备移动的有效载荷的质量的系统，所述系统包括：
提升部件，其能够沿着轨道移动并被配置成移动作业设备；
传感器系统，其被配置成提供指示机器状态的多个机器状态信号；
力传感系统，其被配置成提供提升力信号，所述提升力信号指示提升部件上的力；和
控制装置，其被配置成：
使用系统参数来确定载荷，所述系统参数来源于预配置的CAD数据和/或正在进行的系统参数的校准，所述预配置的CAD数据优选地为工作端的预配置CAD数据；
随后，当得到的结果不适用时，使用预配置的参数作为初始值来进行校准；
在未负载状态下校准，即，用空载的作业设备进行校准，其中随后自动使用预定义的机器的激发轨迹，或者向操作员发出指示以激发参数；
使用传感器记录系统状态，并对这些信息进行系统识别；并且
基于经识别和/或预配置的系统参数和系统状态来确定有效载荷的质量，优选地基于提升部件的位置、速度、加速度和/或提升部件上的力或扭矩来确定有效载荷的质量。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述控制装置进一步配置成：在所述作业设备在多维的轨道上移动期间，优选在三维的轨道上移动期间，接收作业设备的机器状态信号。
3.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中所述控制装置进一步配置成：采用基于CAD数据的预配置的系统参数，和/或进行系统识别过程，且至少部分地基于这些系统参数来确定有效载荷的质量。
4.根据权利要求3所述的系统，其中所述控制装置进一步配置成：
使用CAD数据初始化来重新校准系统参数，和/或
通过使用作业设备的预定义轨迹自动识别系统的参数，和/或
通过向操作员提供如何移动作业设备的指示来识别系统的参数，以激发待识别的参数。
5.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中所述系统还包括与提升部件可操作地连接的致动器，并且所述系统优选地设置有转动部件和包括提升部件的作业设备系统，所述作业设备系统包括动臂部件、斗杆部件和作业设备。
6.根据权利要求5所述的系统，其中所述机器状态信号包括转动部件、动臂部件、斗杆部件和/或作业设备的角位置、角速度和/或角加速度，其中所述机器状态信号优选地至少包括机器的偏转和滚动。
7.根据权利要求5或6中任一项所述的系统，其中所述机器系统的参数至少部分地基于动臂、斗杆和作业设备的惯量和/或质量。
8.根据权利要求5至7中任一项所述的系统，其中所述系统参数至少部分基于动臂部件、斗杆部件和作业设备的重心的位置，其中所述位置布置在坐标系中，所述坐标系的原点在各自所属的转动枢轴中，并且其中坐标系的x轴与当前部件和后续部件的转动枢轴对齐，坐标系的z轴与当前部件的转动枢轴的转动轴重合，并选择坐标系的y轴以产生直角坐标系，优选产生右手坐标系。
9.一种用于确定由机器的作业设备移动的有效载荷的质量的方法，所述方法特别地在控制装置中实施，所述方法包括：
使用预定义的系统参数来确定基于CAD数据的载荷，和/或用于预先确定在作业设备未负载的工作周期内重复进行系统参数识别的重复次数；
在作业设备移动时，确定提升部件上的扭矩和作业设备状态用于识别未负载的机器的系统参数；
递归地或者利用未负载的机器的识别方法来进行系统识别；
作业设备在负载状态下移动时，接收第二组的负载的机器状态信号；
基于第二组的负载的机器状态信号来确定具有负载的作业设备的机器状态；
使用提升部件上的力来确定作业设备的扭矩；
基于未负载情况下的系统参数来计算作业设备上的理论扭矩；以及
至少部分地基于所述系统参数、具有负载的作业设备的机器状态和负载的作业设备的提升力来确定有效载荷的质量。
10.根据权利要求9所述的方法，其中在接收第一组的未负载的机器状态信号时，所述作业设备沿着多维的轨道移动，优选地沿着三维的轨道移动。
11.根据权利要求9或10所述的方法，其中利用用于系统识别的CAD数据来进行系统参数的可能初始化，和/或使用来自CAD数据的预配置参数用于系统参数。
12.根据前述权利要求9至11中任一项所述的方法，其中，
至少部分地基于提升力来确定提升部件的转动枢轴上的扭矩，并且至少部分地基于所得到的扭矩来确定机器系统参数，在所述方法中优选地，
至少部分地基于负载的提升部件的提升力来确定提升部件的转动枢轴上负载的作业设备的扭矩，并且至少部分地基于负载的作业设备的扭矩来确定有效载荷的质量；和/或
至少部分地基于系统参数来确定有效载荷的质量。
13.根据前述权利要求9至12中任一项所述的方法，其中评估所述作业设备当前的移动并且仅在适当的条件下显示对载荷质量的估算。
14.根据权利要求9至12中任一项所述的方法，其中还设置有转动部件和作业设备系统，所述作业设备系统具有动臂部件、斗杆部件和作业设备，所述作业设备系统在未负载状态下沿着三维轨道移动的同时以不同的方式定位，其中优选地，所述作业设备在未负载状态以预先确定的频率重复移动，和/或所述作业设备的移动是自动进行的或者向操作员展示如何移动作业设备。
15.一种机器，其包括：
作业设备；
提升部件，其能够可沿着轨道移动并被配置成移动作业设备；
传感器系统，其被配置成提供指示机器状态的多个机器状态信号；
力传感系统，其被配置成提供指示提升部件上的力的提升力信号；和
控制装置，其被配置成：
在未负载的作业设备的工作周期内，使用基于CAD数据的预定义的系统参数确定载荷，和/或进行系统参数的递归识别；
在作业设备移动时，确定提升部件上的扭矩和作业设备状态用于识别未负载的机器的系统参数；
递归地或者利用未负载的机器的识别方法来进行系统识别；
作业设备在负载状态下移动时，接收第二组的负载的机器状态信号；
基于第二组的负载的机器状态信号来确定负载的作业设备的机器状态；
使用提升部件上的力来确定作业设备的扭矩；
基于未负载情况下的系统参数来计算作业设备上的理论扭矩；以及
至少部分地基于所述系统参数、具有负载的作业设备的机器状态和负载的作业设备的提升力来确定有效载荷的质量。
16.一种用于确定机器的机器系统参数方法，所述方法特别地在控制装置中实施，，其中所述机器包括转动部件和作业设备系统，所述作业设备系统具有动臂部件、斗杆部件和作业设备，其中所述方法包括以下步骤：
在动臂部件、斗杆部件和作业设备都在未负载状态下根据预定义的轨迹移动时，相对于框架部件转动所述转动部件；
在所述转动部件转动且所述动臂部件、斗杆部件和作业设备在未负载状态下移动时，接收一组未负载的机器状态信号；
基于所述未负载的机器状态信号确定系统-机器状态；
基于所述作业设备在未负载状态下移动时产生的提升力信号，确定提升部件的提升力；以及
基于机器状态和提升力确定机器系统参数，其中在所述方法中优选地，
进行静态系统识别，其中所述动臂部件、斗杆部件和作业设备停留在多个不同的位置，和/或
在转动部件转动且动臂部件相对于动臂部件移动时，所述斗杆部件移动。
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