CN117724412A - 一种挖掘机的控制方法、系统、存储介质及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种挖掘机的控制方法、系统、存储介质及设备，本发明可根据当前待挖掘的土质数据、机手选择的挖掘机工作模式以及挖掘机工作模式下的期望值，采用优化模型获取优选的挖掘机作业参数，可更好的匹配挖掘机和当前工况，实现无档智能化挖掘机控制。
Description
技术领域
本发明涉及一种挖掘机的控制方法、系统、存储介质及设备，属于挖掘机控制领域。
背景技术
挖掘机档位通过机手自行选择，通常有7-10个档位，挖掘机挖掘作业中，对于发动机、主泵功率通过档位对应的程序控制，即不同的档位对应不同的功率，挖掘动作中工作装置的姿态通过机手自行操控。因此，目前的挖掘机缺少智能化控制。
发明内容
本发明提供了一种挖掘机的控制方法、系统、存储介质及设备，解决了背景技术中披露的问题。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种挖掘机的控制方法，包括：
获取当前工况数据和挖掘机作业参数初始值；其中，工况数据包括待挖掘的土质数据、选择的挖掘机工作模式以及挖掘机工作模式下的期望值；
若预先构建的数据库中没有与当前工况数据一致的数据，根据土质数据和挖掘机作业参数初始值，以期望值作为优化目标，采用与挖掘机工作模式适配的优化模型，获得优选的挖掘机作业参数；其中，数据库中关联存储有历史工况数据以及与历史工况数据对应的优选挖掘机作业参数；
采用优选的挖掘机作业参数，控制挖掘机。
土质数据包括湿度、容重和组成成分；挖掘机工作模式包括省油模式、高效模式和高寿命模式；其中，省油模式下，挖掘机工作油耗小于油耗阈值，省油模式下的期望值为小于油耗阈值的油耗期望值；高效模式下，挖掘机工作功率大于功率阈值，高效模式下的期望值为大于功率阈值的功率期望值；高寿命模式下，挖掘机工作装置的应力小于应力阈值，高寿命模式下的期望值为小于应力阈值的应力期望值。
当预选的挖掘机工作模式为1个工作模式时，优化模型为单目标优化模型；当预选的挖掘机工作模式为多个工作模式时，优化模型为多目标优化模型。
在获得优选的挖掘机作业参数后，将优选的挖掘机作业参数、对应的当前工况数据关联存储至数据库。
若预先构建的数据库中存在与当前工况数据一致的数据A，直接采用数据A对应的优选挖掘机作业参数控制挖掘机。
一种挖掘机的控制系统，包括：
获取模块，获取当前工况数据和挖掘机作业参数初始值；其中，工况数据包括待挖掘的土质数据、选择的挖掘机工作模式以及挖掘机工作模式下的期望值；
优化模块，若预先构建的数据库中没有与当前工况数据一致的数据，根据土质数据和挖掘机作业参数初始值，以期望值作为优化目标，采用与挖掘机工作模式适配的优化模型，获得优选的挖掘机作业参数；其中，数据库中关联存储有历史工况数据以及与历史工况数据对应的优选挖掘机作业参数；
土质数据包括湿度、容重和组成成分；挖掘机工作模式包括省油模式、高效模式和高寿命模式；其中，省油模式下，挖掘机工作油耗小于油耗阈值，省油模式下的期望值为小于油耗阈值的油耗期望值；高效模式下，挖掘机工作功率大于功率阈值，高效模式下的期望值为大于功率阈值的功率期望值；高寿命模式下，挖掘机工作装置的应力小于应力阈值，高寿命模式下的期望值为小于应力阈值的应力期望值。
控制模块，采用优选的挖掘机作业参数，控制挖掘机。
还包括直接控制模块，直接控制模块被配置为，若预先构建的数据库中存在与当前工况数据一致的数据A，直接采用数据A对应的优选挖掘机作业参数控制挖掘机。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行挖掘机的控制方法。
一种计算机设备，包括一个或多个处理器、以及一个或多个存储器，一个或多个程序存储在所述一个或多个存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行挖掘机的控制方法的指令。
本发明所达到的有益效果：1、本发明可根据当前待挖掘的土质数据、机手选择的挖掘机工作模式以及挖掘机工作模式下的期望值，采用优化模型获取优选的挖掘机作业参数，可更好的匹配挖掘机和当前工况，实现无档智能化挖掘机控制；2、本发明可根据工况选择挖掘机工作模式，实现多目标优化和单目标优化，可实现单个或多个工作模式下的无档智能化挖掘机控制；3、本发明对历史控制数据进行存储，方便在相同工况下直接使用，提升了控制效率。
附图说明
图1为挖掘机的控制方法的流程图。
实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，一种挖掘机的控制方法，包括以下步骤：
步骤1，获取当前工况数据和挖掘机作业参数初始值；其中，工况数据包括待挖掘的土质数据、选择的挖掘机工作模式以及挖掘机工作模式下的期望值。
步骤2，若预先构建的数据库中没有与当前工况数据一致的数据，根据土质数据和挖掘机作业参数初始值，以期望值作为优化目标，采用与挖掘机工作模式适配的优化模型，获得优选的挖掘机作业参数；其中，数据库中关联存储有历史工况数据以及与历史工况数据对应的优选挖掘机作业参数。
步骤3，采用优选的挖掘机作业参数，控制挖掘机。
上述方法实施在挖掘机控制器内，可根据当前待挖掘的土质数据、机手选择的挖掘机工作模式以及挖掘机工作模式下的期望值，采用优化模型获取优选的挖掘机作业参数，可更好的匹配挖掘机和当前工况，实现无档智能化挖掘机控制（即无需通过档位即实现挖掘机控制）。
在一些实施例中，步骤1中的挖掘机作业参数初始值可以根据挖掘机性能测评的结果进行设置，在测评时，给定多组起始参数，根据起始参数进行预挖掘，或者挖机自动挖掘，将挖掘试验数据处理分析，完成挖掘机的性能测评，通过性能测评可以确定挖掘机是否正常，同时可以根据性能测评结果，设置挖掘机作业参数初始值，挖掘机作业参数可以包括发动机信息（转速n、负载率、扭矩M等）、主泵信息（主泵压力P、主泵流量Q、主泵电流I、先导压力、减压阀电流等）、工作装置信息（油缸压力和位移、回转马达角速度等）、结构件应变信息。
目前挖掘机所挖掘的常规土质包括松散泥沙、硬土、湿土、细石土、铁矿石、高原冻土等，每种土质对挖掘机负载能耗都有影响，因此在一些实施例中，步骤1中包括湿度、容重和组成成分等。
在一些实施例中，步骤1中挖掘机工作模式具体可以包括省油模式、高效模式和高寿命模式；省油模式下挖掘机工作油耗小于油耗阈值（如可以为5L/h，可根据实际情况设定），省油模式下的期望值为小于油耗阈值的油耗期望值（如可以为4L/h），高效模式下挖掘机工作功率大于功率阈值（可根据实际情况设定），高效模式下的期望值为大于功率阈值的功率期望值（可根据实际情况设定），高寿命模式下挖掘机工作装置的应力（即在工作轨迹下的受力）小于应力阈值，高寿命模式下的期望值为小于应力阈值的应力期望值；其中，挖掘油耗基于发动机功率计算获得，发动机功率根据发动机的转速和扭矩计算获得；挖掘机工作功率主要包括工作装置输出功率和主泵输出功率，工作装置输出功率可根据油缸位移和压力计算获得，主泵输出功率可根据主泵压力、流量和电流计算获得；挖掘速度根据工作轨迹获得，工作轨迹根据油缸位移获得。
步骤1中选择的挖掘机工作模式可以是1个也可以是多个，这需要根据具体的工况选择，例如单独选择省油模式或高效模式，同时选择省油模式和高寿命模式。在选择1个工作模式时，优化模型为单目标优化模型，当选择多个工作模式时，优化模型为多目标优化模型，即可本发明实现单个或多个工作模式下的无档智能化挖掘机控制。
现有成熟的优化模型有很多，这里不详细描述了，模块可以是：发动机功率*总效率=主泵功率；其中，主泵功率考虑液压系统压损和泄露后为工作装置的功率，工作装置功率可反映挖掘效率，发动机功率可反映油耗情况；主泵功率为压力和流量的乘积，发动机功率为Mn/9549，主泵的功率和流量曲线可通过台架实验试验获得，发动机外特性曲线可通过台架实验试验获得，发动机油耗模型读取ECU中的瞬时油耗，油缸做功为abs（p大腔- p小腔）*油缸面积，p大腔和 p小腔分别为油缸大腔压力和小腔压力，abs为计算绝对值。
优化过程是一个迭代过程，如挖掘效率没有达到预期，则调整转速电流等进行重新匹配，以增大或减小发动机输出功率和主泵吸收功率；如油耗没有达到预期目标，则可以调整发动机功率以减少油耗等；如铲斗斗杆挖掘中遇到较大负载，则重新调整工作装置轨迹以同时满足效率和油耗的多目标，计算得到第一次优化的轨迹参数，同时考虑工作装置应变影响，轨迹应保证工作装置寿命最长，如果负载过大导致发动机掉速较大，则可减少斗杆挖掘角度或提高动臂减少挖掘深度；如果工作装置收到冲击较大，则可以减少手柄角度变化速度等等。
步骤2中，数据库预先构建，数据库中关联存储有历史工况数据以及与历史工况数据对应的优选挖掘机作业参数，在当前优化完成后，需要将将优选的挖掘机作业参数、对应的当前工况数据关联存储至数据库；由于数据库对历史数据的存储，如果数据库中存在与当前工况数据一致的数据A，那么就可直接采用数据A对应的优选挖掘机作业参数控制挖掘机，从而无需进行目标优化，从而大大提高了控制效率。
在基于本发明进行挖掘机控制的过程中，如果需要调整目标，即新的期望值，那么可再次进行参数优化，当然也可手动控制，具体是较小的调整，可直接手动控制，如果调整较大，那么还需要进行重新参数优化。
基于相同的技术方案，本发明还公开了上述方法的软件系统，一种挖掘机的控制系统，包括：
获取模块，获取当前工况数据和挖掘机作业参数初始值；其中，工况数据包括待挖掘的土质数据、选择的挖掘机工作模式以及挖掘机工作模式下的期望值；其中，土质数据包括湿度、容重和组成成分等；挖掘机工作模式包括省油模式、高效模式和高寿命模式；其中，省油模式下，挖掘机工作油耗小于油耗阈值，省油模式下的期望值为小于油耗阈值的油耗期望值；高效模式下，挖掘机工作功率大于功率阈值，高效模式下的期望值为大于功率阈值的功率期望值；高寿命模式下，挖掘机工作装置的应力小于应力阈值，高寿命模式下的期望值为小于应力阈值的应力期望值。
优化模块，若预先构建的数据库中没有与当前工况数据一致的数据，根据土质数据和挖掘机作业参数初始值，以期望值作为优化目标，采用与挖掘机工作模式适配的优化模型，获得优选的挖掘机作业参数；其中，数据库中关联存储有历史工况数据以及与历史工况数据对应的优选挖掘机作业参数。
控制模块，采用优选的挖掘机作业参数，控制挖掘机。
直接控制模块，若预先构建的数据库中存在与当前工况数据一致的数据A，直接采用数据A对应的优选挖掘机作业参数控制挖掘机。
基于相同的技术方案，本发明还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行挖掘机的控制方法。
基于相同的技术方案，本发明还公开了一种计算机设备，包括一个或多个处理器、以及一个或多个存储器，一个或多个程序存储在所述一个或多个存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行挖掘机的控制方法的指令。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种挖掘机的控制方法，其特征在于，包括：
获取当前工况数据和挖掘机作业参数初始值；其中，工况数据包括待挖掘的土质数据、选择的挖掘机工作模式以及挖掘机工作模式下的期望值；
若预先构建的数据库中没有与当前工况数据一致的数据，根据土质数据和挖掘机作业参数初始值，以期望值作为优化目标，采用与挖掘机工作模式适配的优化模型，获得优选的挖掘机作业参数；其中，数据库中关联存储有历史工况数据以及与历史工况数据对应的优选挖掘机作业参数；
采用优选的挖掘机作业参数，控制挖掘机。
2.根据权利要求1所述的挖掘机的控制方法，其特征在于，土质数据包括湿度、容重和组成成分；
挖掘机工作模式包括省油模式、高效模式和高寿命模式；其中，省油模式下，挖掘机工作油耗小于油耗阈值，省油模式下的期望值为小于油耗阈值的油耗期望值；高效模式下，挖掘机工作功率大于功率阈值，高效模式下的期望值为大于功率阈值的功率期望值；高寿命模式下，挖掘机工作装置的应力小于应力阈值，高寿命模式下的期望值为小于应力阈值的应力期望值。
3.根据权利要求1所述的挖掘机的控制方法，其特征在于，当预选的挖掘机工作模式为1个工作模式时，优化模型为单目标优化模型；当预选的挖掘机工作模式为多个工作模式时，优化模型为多目标优化模型。
4.根据权利要求1所述的挖掘机的控制方法，其特征在于，在获得优选的挖掘机作业参数后，将优选的挖掘机作业参数、对应的当前工况数据关联存储至数据库。
5.根据权利要求1所述的挖掘机的控制方法，其特征在于，若预先构建的数据库中存在与当前工况数据一致的数据A，直接采用数据A对应的优选挖掘机作业参数控制挖掘机。
6.一种挖掘机的控制系统，其特征在于，包括：
获取模块，获取当前工况数据和挖掘机作业参数初始值；其中，工况数据包括待挖掘的土质数据、选择的挖掘机工作模式以及挖掘机工作模式下的期望值；
优化模块，若预先构建的数据库中没有与当前工况数据一致的数据，根据土质数据和挖掘机作业参数初始值，以期望值作为优化目标，采用与挖掘机工作模式适配的优化模型，获得优选的挖掘机作业参数；其中，数据库中关联存储有历史工况数据以及与历史工况数据对应的优选挖掘机作业参数；
控制模块，采用优选的挖掘机作业参数，控制挖掘机。
7.根据权利要求6所述的挖掘机的控制系统，其特征在于，土质数据包括湿度、容重和组成成分；
挖掘机工作模式包括省油模式、高效模式和高寿命模式；其中，省油模式下，挖掘机工作油耗小于油耗阈值，省油模式下的期望值为小于油耗阈值的油耗期望值；高效模式下，挖掘机工作功率大于功率阈值，高效模式下的期望值为大于功率阈值的功率期望值；高寿命模式下，挖掘机工作装置的应力小于应力阈值，高寿命模式下的期望值为小于应力阈值的应力期望值。
8.根据权利要求6所述的挖掘机的控制方法，其特征在于，还包括直接控制模块，直接控制模块被配置为，若预先构建的数据库中存在与当前工况数据一致的数据A，直接采用数据A对应的优选挖掘机作业参数控制挖掘机。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行权利要求1~5所述的任一方法。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器、以及一个或多个存储器，一个或多个程序存储在所述一个或多个存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行权利要求1~5所述的任一方法的指令。
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