CN113059975A - 一种矿用自卸车半主动油气悬架系统及控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种矿用自卸车半主动油气悬架系统及控制方法，系统包括油气弹簧、设在油气弹簧上的加速度传感器、阻尼调节单元以及车身高度调节单元，本方法通过加速度传感器测量油气弹簧簧上质量的加速度，将测得的加速度与设定的期望值进行对比，通过ABC‑BP神经网络PID控制器计算，控制输出电压，改变阻尼调节单元内二位二通电磁比例阀的电流，进而控制其开度大小，从而实时调整阻尼力，使整车的平顺性得到提高，同时可以控制调节单元内二位三通电磁阀和二位二通电磁阀的启闭，调整车身高度、实现悬架刚性闭锁，提高车辆的通过性和装载安全性。

Description

一种矿用自卸车半主动油气悬架系统及控制方法
技术领域
本发明涉及矿用自卸车悬架系统领域，具体涉及一种矿用自卸车半主动油气悬架系统及控制方法。
背景技术
矿用自卸车是露天矿山为完成岩石土方剥离与矿石运输任务而使用的一种重型自卸车，工作特点为运程短、承载重，常用大型电铲或液压铲进行装载，往返于采掘点和卸矿点。由于矿区的行驶条件极其恶劣，通常是在泥路甚至是无路条件下行驶，路面的激励对车轮具有较强的冲击，从而对车辆行驶的平顺性及车辆悬架的安全性能都有较大的影响。油气悬架由于有良好的刚度和阻尼非线性特征，可以良好的匹配车辆的行驶工况，从而提高车辆的平顺性和驾驶人员的舒适性并且可以防止车辆悬架行程过大，提高使用寿命。再者，矿用自卸车为短轴距和质量特别大的车型，没有相应的空间来安装传统的钢板弹簧减振，较适宜安装使用油气悬架。
中国专利CN111559214A公开了一种带弹性件的油气悬架，在油气悬架活塞杆上增加弹性元件，提高油气悬架的平顺性与可靠性。这种悬架结构简单、方便维修，可以满足矿卡工作过程中的基本承载、减振功能。但由于矿区道路极其恶劣多变，被动油气悬架的阻尼、刚度变化范围有限，不能保证悬架阻尼实时处于最优的工作阻尼。中国专利CN106523574A公开了一种阻尼自适应油气悬架，利用多个活塞与气室在不引入额外控制力的情况下，实现油气悬架多级阻尼可调，但该结构较为复杂，可靠性不高。
发明内容
针对上述存在的技术不足，本发明的目的是提供一种矿用自卸车半主动油气悬架系统及控制方法，其能够实时调整阻尼力，使整车的平顺性得到提高，同时可以控制二位三通电磁阀和二位二通电磁阀的启闭，调整车身高度、实现悬架刚性闭锁，提高车辆的通过性和装载安全性。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
本发明提供一种矿用自卸车半主动油气悬架系统，包括油气弹簧、设在油气弹簧上的加速度传感器、阻尼调节单元以及车身高度调节单元；
所述油气弹簧包括设有上端盖和活塞的缸筒，所述活塞下端与杆筒上端固定，所述杆筒内腔设有浮动活塞，所述缸筒的下端固定有导向套，所述导向套嵌套在杆筒上，所述杆筒底部设有下端盖；所述上端盖上设有连通缸筒内腔的第一充气孔，所述缸筒上设有连通其内腔的第一通孔，所述杆筒下端设有连通其内腔的第二通孔，所述下端盖上开有第二充气孔，所述第二充气孔其中一端连通杆筒内腔并固定连接充气管，所述充气管与杆筒同轴线设置并且其上端穿过浮动活塞后与活塞中部固定；
所述阻尼调节单元包括二位二通电磁比例阀，所述二位二通电磁比例阀的A口通过管路依次连通第一防爆阀和第一通孔，所述二位二通电磁比例阀的P口通过管路连通二位三通电磁阀的A口，所述二位三通电磁阀的B口堵死并且其P口通过管路依次连通第二防爆阀和第二通孔；所述二位二通电磁比例阀的A口和P口两端还并联接入有第一卸荷阀和第二卸荷阀；
所述车身高度调节单元包括通过管路依次连接的油箱、过滤器、液压泵以及二位二通电磁阀；所述二位二通电磁阀的A口连接到二位三通电磁阀与第二防爆阀之间的管路上，P口分出两路分别连接液压泵出口和溢流阀，所述溢流阀与油箱连通，所述二位二通电磁阀、二位三通电磁阀、二位二通电磁比例阀以及加速度传感器分别与外部PID控制器电性连接。
优选地，所述上端盖与活塞组成的主气室、浮动活塞与活塞组成的反压气室中均充填有高压氮气，活塞和浮动活塞将高压氮气与液压油隔开。
优选地，所述加速度传感器设置在上端盖上，其将测得油气弹簧的加速度与设定的期望值进行对比，通过PID控制器计算，通过控制输出电压，改变二位二通电磁比例阀的电流，进而控制其开度大小，调节悬架输出的阻尼力大小。
优选地，所述第一卸荷阀与第二卸荷阀分别在悬架的伸张行程和压缩行程中开启,第一卸荷阀的开阀压力大于第二卸荷阀的开阀压力。
优选地，所述活塞与杆筒螺栓固定连接；所述导向套与缸筒螺栓固定连接。
优选地，所述上端盖和下端盖上均设有吊耳衬套。
优选地，所述第一充气孔入口设有第一充气阀，所述第二充气孔入口设有第二充气阀。
优选地，所述第一通孔、第二通孔上均安装有用于连接管路的第一卡套式接头，所述第二充气孔通过第二卡套式接头连接充气管。
本发明还提供一种矿用自卸车半主动油气悬架系统的控制方法，具体包括以下步骤：
1)选用ABC-BP神经网络PID控制器，初始化ABC算法参数，蜂群数量NC＝100，引领蜂数量Ne＝50，跟随蜂数量Na＝50，最大失败次数limit＝100，最大循环次数MCN＝60，解的个数N＝100；解向量Xi(i＝1,2,3…,m)为BP网络初始连接权值和阈值的一组解，m＝[(i+j)×l+i+l]，初始解的值是[-1,1]上的随机数；
2)取适应度函数为Fit＝1/J，计算每个解的适应度值，当适应度值达到最大值时是最优解；其中目标函数
Figure BDA0003032933080000031
e(t)为加速度误差；
3)引领蜂根据当前的记忆按公式vij＝xij+rand(-1,1)·(xij-xlj)搜索新解，其中i＝(1,2,…,N)，j＝(1,2,…,d),i、j表示维数，引领蜂采用贪婪选择法，如果新解的适应度值比旧解的适应度值高，则记下并更新旧解，否则给旧解的更新失败次数加1；
4)利用公式
Figure BDA0003032933080000032
计算每个解的选择概率，跟随蜂根据这些选择概率在可行解范围内按公式vij＝xij+rand(-1,1)·(xij-xlj)搜索新解；其中Pi为每个解的选择概率，Fit(i)表示第i个解的适应度值，N表示解的个数；
5)当Xi的更新失败次数超过预先设定的limit值时，则说明陷入了局部最优解，优化不能继续进行，必须将该解舍弃，同时利用公式xi＝xmin+rand(-1,1)·(xmax-xmin)，产生新解将其替换，并将最优解保存，其中xmin为解向量最小值，xmax为解向量最大值；
6)如果迭代次数大于最大循环次数MCN，则训练结束，否则，返回至步骤4)；
7)将所得的最优解作为BP网络的初始连接权值和阈值；
8)BP神经网络结构为三层网络结构，并设输入层j＝4，隐含层i＝5，输出层l＝3，惯性系数a＝0.04，学习速率η＝0.2采样周期T＝0.001，BP网络的初始连接值与阈值由第7步得到，可用悬架的工作空间为[-0.12m,0.12m]；
9)通过采样得到rin(k)和yout(k)，计算时刻误差e(k)＝rin(k)-yout(k)；
10)计算BP网络各层神经元的输入、输出，输出层的三个输出量即为PID控制器的三个可调整参数Kp、Ki、Kd；
11)根据下公式计算PID控制器的输出u(k)：
Figure BDA0003032933080000033
12)BP网络通过学习、训练，在线调整网络权值和阈值，使PID控制器的三个参数自动跟踪误差进行调整，PID控制器调控控制电压的输出，控制二位二通电磁比例阀的电流，改变其开度，适时调节油气悬架阻尼实现与工况最佳匹配。
本发明的有益效果在于：
(1)通过控制二位二通电磁比例阀的电流，改变其开度大小，实时调节悬架输出的阻尼力，提高了自卸车在矿区恶劣路面行驶的平顺性；
(2)通过控制二位三通电磁阀的通断来实现悬架的刚性闭锁，可减小自卸车装载矿石时的冲击对车身姿态的影响；
(3)油气弹簧采用双气室，可增加悬架拉伸行程的刚度，使悬架刚度变化更平稳，同时采用油气分离防止高压氮气在液压油中溶解与析出造成悬架减震性能下降；
(4)采用外置阻尼阀，增大了散热面积，改善了悬架的散热条件；
(5)油气弹簧的第一卡套式接头连接防爆阀，防止管路破裂而导致车辆倾覆。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种矿用自卸车半主动油气悬架系统连接示意图；
图2为本发明实施例提供的一种矿用自卸车半主动油气悬架系统的控制方法流程图。
附图标记说明：
1、吊耳衬套；2、上端盖；3、活塞；4、缸筒；5、浮动活塞；6、第一卡套式接头；7、充气管；8、杆筒；9、导向套；10、第一卡套式接头；11、第二充气阀；12、下端盖；13、溢流阀；14、油箱；15、过滤器；16、液压泵；17、二位二通电磁阀；18、二位三通电磁阀；19、第一卸荷阀；20、二位二通电磁比例阀；21、第二卸荷阀；22、PID控制器；23、防爆阀；24、第一充气阀；25、加速度传感器。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1至图2所示，一种矿用自卸车半主动油气悬架系统，包括油气弹簧、设在油气弹簧上的加速度传感器25、阻尼调节单元以及车身高度调节单元；
所述油气弹簧包括设有上端盖2和活塞3的缸筒4，所述活塞3下端与杆筒8上端固定，所述杆筒8内腔设有浮动活塞5，所述缸筒4的下端固定有导向套9，所述导向套9嵌套在杆筒8上，所述杆筒8底部设有下端盖12；所述上端盖2上设有连通缸筒4内腔的第一充气孔，所述缸筒4上设有连通其内腔的第一通孔，所述杆筒8下端设有连通其内腔的第二通孔，所述下端盖12上开有第二充气孔，所述第二充气孔其中一端连通杆筒8内腔并固定连接充气管7，所述充气管7与杆筒8同轴线设置并且其上端穿过浮动活塞5后与活塞3中部固定；
所述阻尼调节单元包括二位二通电磁比例阀20，所述二位二通电磁比例阀20的A口通过管路依次连通第一防爆阀23和第一通孔，所述二位二通电磁比例阀20的P口通过管路连通二位三通电磁阀18的A口，所述二位三通电磁阀18的B口堵死并且其P口通过管路依次连通第二防爆阀和第二通孔；所述二位二通电磁比例阀20的A口和P口两端还并联接入有第一卸荷阀19和第二卸荷阀21；
所述车身高度调节单元包括通过管路依次连接的油箱14、过滤器15、液压泵16以及二位二通电磁阀17；所述二位二通电磁阀17的A口连接到二位三通电磁阀18与第二防爆阀之间的管路上，P口分出两路分别连接液压泵16出口和溢流阀13，所述溢流阀13与油箱14连通，所述二位二通电磁阀17、二位三通电磁阀18、二位二通电磁比例阀20以及加速度传感器25分别与外部PID控制器电性连接。
所述上端盖2与活塞3组成的主气室、浮动活塞5与活塞3组成的反压气室中均充填有高压氮气，活塞3和浮动活塞5将高压氮气与液压油隔开。
所述加速度传感器25设置在上端盖2上，其将测得油气弹簧的加速度与设定的期望值进行对比，通过PID控制器计算，通过控制输出电压，改变二位二通电磁比例阀20的电流，进而控制其开度大小，调节悬架输出的阻尼力大小。
所述第一卸荷阀19与第二卸荷阀21分别在悬架的伸张行程和压缩行程中开启,第一卸荷阀19的开阀压力大于第二卸荷阀21的开阀压力。
所述活塞3与杆筒8螺栓固定连接；所述导向套9与缸筒4螺栓固定连接。
所述上端盖2和下端盖12上均设有吊耳衬套1。
所述第一充气孔入口设有第一充气阀24，所述第二充气孔入口设有第二充气阀11。
所述第一通孔、第二通孔上均安装有用于连接管路的第一卡套式接头6，所述第二充气孔通过第二卡套式接头10连接充气管7。
本发明实施例还提供一种矿用自卸车半主动油气悬架系统的控制方法，具体包括以下步骤：
1)选用ABC-BP神经网络PID控制器，采用人工蜂群算法，初始化ABC算法参数，蜂群数量NC＝100，引领蜂数量Ne＝50，跟随蜂数量Na＝50，最大失败次数limit＝100，最大循环次数MCN＝60，解的个数N＝100；解向量Xi(i＝1,2,3…,m)为BP网络初始连接权值和阈值的一组解，m＝[(i+j)×l+i+l]，初始解的值是[-1,1]上的随机数；
2)取适应度函数为Fit＝1/J，计算每个解的适应度值，当适应度值达到最大值时是最优解；其中目标函数
Figure BDA0003032933080000061
e(t)为加速度误差；
3)引领蜂根据当前的记忆按公式vij＝xij+rand(-1,1)·(xij-xlj)搜索新解，其中i＝(1,2,…,N)，j＝(1,2,…,d),i、j表示维数，引领蜂采用贪婪选择法，如果新解的适应度值比旧解的适应度值高，则记下并更新旧解，否则给旧解的更新失败次数加1；
4)利用公式
Figure BDA0003032933080000062
计算每个解的选择概率，跟随蜂根据这些选择概率在可行解范围内按公式vij＝xij+rand(-1,1)·(xij-xlj)搜索新解；其中Pi为每个解的选择概率，Fit(i)表示第i个解的适应度值，N表示解的个数；
5)当Xi的更新失败次数超过预先设定的limit值时，则说明陷入了局部最优解，优化不能继续进行，必须将该解舍弃，同时利用公式xi＝xmin+rand(-1,1)·(xmax-xmin)，产生新解将其替换，并将最优解保存，其中xmin为解向量最小值，xmax为解向量最大值；
6)如果迭代次数大于最大循环次数MCN，则训练结束，否则，返回至步骤4)；
7)将所得的最优解作为BP网络的初始连接权值和阈值；
8)BP神经网络结构为三层网络结构，并设输入层j＝4，隐含层i＝5，输出层l＝3，惯性系数a＝0.04，学习速率η＝0.2采样周期T＝0.001，BP网络的初始连接值与阈值由第7步得到，可用悬架的工作空间为[-0.12m,0.12m]；
9)通过采样得到rin(k)和yout(k)，计算时刻误差e(k)＝rin(k)-yout(k)；
10)计算BP网络各层神经元的输入、输出，输出层的三个输出量即为PID控制器的三个可调整参数Kp、Ki、Kd；
11)根据下公式计算PID控制器的输出u(k)：
Figure BDA0003032933080000063
12)BP网络通过学习、训练，在线调整网络权值和阈值，使PID控制器的三个参数自动跟踪误差进行调整，PID控制器调控控制电压的输出，控制二位二通电磁比例阀20的电流，改变其开度，适时调节油气悬架阻尼实现与工况最佳匹配。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种矿用自卸车半主动油气悬架系统，其特征在于，包括油气弹簧、设在油气弹簧上的加速度传感器(25)、阻尼调节单元以及车身高度调节单元；
所述油气弹簧包括设有上端盖(2)和活塞(3)的缸筒(4)，所述活塞(3)下端与杆筒(8)上端固定，所述杆筒(8)内腔设有浮动活塞(5)，所述缸筒(4)的下端固定有导向套(9)，所述导向套(9)嵌套在杆筒(8)上，所述杆筒(8)底部设有下端盖(12)；所述上端盖(2)上设有连通缸筒(4)内腔的第一充气孔，所述缸筒(4)上设有连通其内腔的第一通孔，所述杆筒(8)下端设有连通其内腔的第二通孔，所述下端盖(12)上开有第二充气孔，所述第二充气孔其中一端连通杆筒(8)内腔并固定连接充气管(7)，所述充气管(7)与杆筒(8)同轴线设置并且其上端穿过浮动活塞(5)后与活塞(3)中部固定；
所述阻尼调节单元包括二位二通电磁比例阀(20)，所述二位二通电磁比例阀(20)的A口通过管路依次连通第一防爆阀(23)和第一通孔，所述二位二通电磁比例阀(20)的P口通过管路连通二位三通电磁阀(18)的A口，所述二位三通电磁阀(18)的B口堵死并且其P口通过管路依次连通第二防爆阀和第二通孔；所述二位二通电磁比例阀(20)的A口和P口两端还并联接入有第一卸荷阀(19)和第二卸荷阀(21)；
所述车身高度调节单元包括通过管路依次连接的油箱(14)、过滤器(15)、液压泵(16)以及二位二通电磁阀(17)；所述二位二通电磁阀(17)的A口连接到二位三通电磁阀(18)与第二防爆阀之间的管路上，P口分出两路分别连接液压泵(16)出口和溢流阀(13)，所述溢流阀(13)与油箱(14)连通，所述二位二通电磁阀(17)、二位三通电磁阀(18)、二位二通电磁比例阀(20)以及加速度传感器(25)分别与外部PID控制器电性连接。
2.如权利要求1所述的一种矿用自卸车半主动油气悬架系统，其特征在于，所述上端盖(2)与活塞(3)组成的主气室、浮动活塞(5)与活塞(3)组成的反压气室中均充填有高压氮气，活塞(3)和浮动活塞(5)将高压氮气与液压油隔开。
3.如权利要求1所述的一种矿用自卸车半主动油气悬架系统，其特征在于，所述加速度传感器(25)设置在上端盖(2)上，其将测得油气弹簧的加速度与设定的期望值进行对比，通过PID控制器计算，通过控制输出电压，改变二位二通电磁比例阀(20)的电流，进而控制其开度大小，调节悬架输出的阻尼力大小。
4.如权利要求1所述的一种矿用自卸车半主动油气悬架系统，其特征在于，所述第一卸荷阀(19)与第二卸荷阀(21)分别在悬架的伸张行程和压缩行程中开启,第一卸荷阀(19)的开阀压力大于第二卸荷阀(21)的开阀压力。
5.如权利要求1所述的一种矿用自卸车半主动油气悬架系统，其特征在于，所述活塞(3)与杆筒(8)螺栓固定连接；所述导向套(9)与缸筒(4)螺栓固定连接。
6.如权利要求1所述的一种矿用自卸车半主动油气悬架系统，其特征在于，所述上端盖(2)和下端盖(12)上均设有吊耳衬套(1)。
7.如权利要求1所述的一种矿用自卸车半主动油气悬架系统，其特征在于，所述第一充气孔入口设有第一充气阀(24)，所述第二充气孔入口设有第二充气阀(11)。
8.如权利要求1所述的一种矿用自卸车半主动油气悬架系统，其特征在于，所述第一通孔、第二通孔上均安装有用于连接管路的第一卡套式接头(6)，所述第二充气孔通过第二卡套式接头(10)连接充气管(7)。
9.一种矿用自卸车半主动油气悬架系统的控制方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
1)选用ABC-BP神经网络PID控制器，初始化ABC算法参数，蜂群数量NC＝100，引领蜂数量Ne＝50，跟随蜂数量Na＝50，最大失败次数limit＝100，最大循环次数MCN＝60，解的个数N＝100；解向量Xi(i＝1,2,3…,m)为BP网络初始连接权值和阈值的一组解，m＝[(i+j)×l+i+l]，初始解的值是[-1,1]上的随机数；
2)取适应度函数为Fit＝1/J，计算每个解的适应度值，当适应度值达到最大值时是最优解；其中目标函数
Figure FDA0003032933070000021
e(t)为加速度误差；
3)引领蜂根据当前的记忆按公式vij＝xij+rand(-1,1)·(xij-xlj)搜索新解，其中i＝(1,2,…,N)，j＝(1,2,…,d),i、j表示维数，引领蜂采用贪婪选择法，如果新解的适应度值比旧解的适应度值高，则记下并更新旧解，否则给旧解的更新失败次数加1；
4)利用公式
Figure FDA0003032933070000022
计算每个解的选择概率，跟随蜂根据这些选择概率在可行解范围内按公式vij＝xij+rand(-1,1)·(xij-xlj)搜索新解；其中Pi为每个解的选择概率，Fit(i)表示第i个解的适应度值，N表示解的个数；
5)当Xi的更新失败次数超过预先设定的limit值时，则说明陷入了局部最优解，优化不能继续进行，必须将该解舍弃，同时利用公式xi＝xmin+rand(-1,1)·(xmax-xmin)，产生新解将其替换，并将最优解保存，其中xmin为解向量最小值，xmax为解向量最大值；
6)如果迭代次数大于最大循环次数MCN，则训练结束，否则，返回至步骤4)；
7)将所得的最优解作为BP网络的初始连接权值和阈值；
8)BP神经网络结构为三层网络结构，并设输入层j＝4，隐含层i＝5，输出层l＝3，惯性系数a＝0.04，学习速率η＝0.2采样周期T＝0.001，BP网络的初始连接值与阈值由第7步得到，可用悬架的工作空间为[-0.12m,0.12m]；
9)通过采样得到rin(k)和yout(k)，计算时刻误差e(k)＝rin(k)-yout(k)；
10)计算BP网络各层神经元的输入、输出，输出层的三个输出量即为PID控制器的三个可调整参数Kp、Ki、Kd；
11)根据下公式计算PID控制器的输出u(k)：
Figure FDA0003032933070000031
12)BP网络通过学习、训练，在线调整网络权值和阈值，使PID控制器的三个参数自动跟踪误差进行调整，PID控制器调控控制电压的输出，控制二位二通电磁比例阀(20)的电流，改变其开度，适时调节油气悬架阻尼实现与工况最佳匹配。
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