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挖掘机
数字
伺服
控制
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挖掘机的数字伺服控制,挖掘机,数字,伺服,控制,节制
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挖掘机的数字伺服控制 顾军和 要 ：为挖掘机设计实现的电动液压控制系统被称为 挖掘机被开发出来是为了在没有人类的干预下自发的挖掘战壕。 由于挖掘机 机械 臂的行为是由液压执行机构的非线性动力学和大和不可预测的外部扰动时挖掘 ,很难提供足够的准确、快速、平稳运动传统的控制方法 ,如。 比平均人类操作员 。 基于数据的动态模型是开发利用简化精炼工具变量 (别算法来精确描述电动液压驱动系统的非线性动力学行为。根据基于数据 模型和 高阶比例积分(法 ,这是一个 非极小的 状态空间方法基于真实的数字控制的控制系统设计(统设计理念 ,介绍了一种新型控制系统驱动挖掘机 机械 臂准确 、 快速、平稳地沿着期望的 途径 。性能模拟和现场测试驱动 铲斗 沿直线都证明该控制方案的可行性和有效性 。 关键词 ：挖掘机，非线性动力学，数据模型，真正的数字控制，高阶比例积分 1 介绍 在民用和建筑行业 ,广泛的手动控制装置适用于各种各样的任务 ,如 土壤 清除、采矿和一般的土方工程 ,其中包括一系列的机器操作员 的 重复操作。流程的自动化可能提供 一些好处 ,如降低 对 操作员技能 的 依赖和较低的工作负荷 ,这两种可能会导致更多的一致性和质量 的改进 。然而 ,仍然有一些真正的智能建筑机器人 被用于商业。 系统开发人员的一个持久的绊脚石是实现足够的准确、快速和自动控制 下的 平滑运动。通常采用液压驱动机械 臂 等重型施工机械。液压驱动机械 臂 的行为由高度非线性 ,轻阻尼动态液压 装置 和外部不确定 因素 如 挖掘过程中土壤和工具的相互作用 。 大多数机器人控制 的 研究是集中在 由操作者的刚体机制引入的非线性多变量动力学。 这种关注是因为大多数机器人利用制造业配有电机 ,通常可以被视为理想的线性转矩发电机。这种 类型的动力不是同类的高度非线性和复杂的动力学液压 装置。 因此 ,许多文献报道在最近的机器人控制方法不能直接应用于液压驱动机械 臂 。 近年来有很多的论文 涉及 真正的数字控制 (设计理念。 别和评估算法 为 基于数据的建模 ,以及随后的设计 高阶比例积分 (制算法 。 见参考文献。 本文专注于 为 被称为兰开斯特大学计算机智能挖掘机 的 重型液压驱动机器人挖掘机高性能 机械臂 控制器的设计和实现的电能供应 ( 工作已经演示了开发机的可行性 ,将指定的维度挖好一个 沟。 然而 ,控制 最初是基于无处不在的 调优在线 ,而特设的方式。结果关节必须保存在一个相对低速为了避免不可接受的振荡 ,这是由非线性动力学联合造成的。相比之下 ,本研究利用基于模型的脉冲设计改进的联合控制 ,提供流畅 ,更准确的挖掘机 机械 臂的运动。 而且， 注意力将被限制在长冲程线性由电动液压 伺服阀操作的 液压装置 。 应该注意 ,因为 控制系统需要一个高水平的控制器 ,负责规划活动 ,以 伴随 适当的各关节低水平的控制 ,这是本文的重点。 2 件和系统架构 件 在过去的十年里 , 工程部结合三个学科的民事 ,机械和电气工程为一个 “ 机械电子 ” 项目 能挖掘机 (基于商业手动液压挖掘机 01, 控制液压。它正在开发的最终目的 是 研发一种机器 ,能够挖掘自动满足 某 些规格而无需人工干预 的地形 。 并且可以描述如下 (参考编标注在图 1)。 图 1 掘机 (1) 机械 臂的运动 在 (x,y)垂直面 ,使用两个液压缸分别控制 动臂 和 斗杆 。 (2) 斗杆末端铲斗的旋转在同一垂直面使用另一液压缸。 (3) 驾驶室的旋转在它与底盘的连接有效的提供同一平面的运动， 有效地提供运动的机械 臂在一个水平面 （回转）。 (4) 推土铲的上下运动的前起落架。 (5)两条平行的履带 的 独立运动 为 整个平台 提供滑动转向运动。 行 系统 由 液压 站 ,一组电液比例控制伺服阀和双 作用活塞组成 。选择伺服阀 而不选 比例控制阀 ,因为他们可以很容易地适应不同的控制机制 ,因此适合各种控制技术。这里选择 的 是丹佛斯阀门 2 独立负载 比例阀。这 七种 的阀门安装 在分别 控制 动臂 ,斗杆 ,铲斗 ,驾驶室的旋转 ,左履带 ,右履带， 推土机 的运动 。这种伺服阀的主要优点是 ,油流个体功能是独立于这个 功能 的负载压力 ,油流到一个特定的 功能 是独立于其他功能的负 载 。这些特性消除不同关节的交叉耦合的机器操作 ,简化了控制系统的设计。 问题是在低活性下多余能量的消散通过 更换现有的固定位移与单个变量位移甩板液压齿轮泵 解决。 在挖掘机 机械 臂各关节加上 回转 和 履带 跟踪配备简单的电位计传感器 ,界面上 的一个模拟 接口插件 ,提供闭环反馈控制 (图 1)。 11。 特林布尔微分卫星全球定位系统 (天线 增加 在 了 车顶 上。这可以提供 x - 5毫米的更新率 5程数据 (Z)不准确 度 在大约 50毫米。 一个标准磁罗经是用来给定位数据。这些数据可以从 当 车辆移动时但不是当车辆打开节点时的 更昂贵的替代方法是采用两个车载 。 统架构 如图 2 所示 ,挖掘机的 “ 大脑 ” 依赖于 三个嵌入 式 04 计算机 ,每台计算机 负责一个单独的任务。 （ 1） 高水平的控制器 (代了人类操作员。它涉及行为的控制方案 ,是基于典型的任务到任务的元素。自动挖掘程序已经开发出来 ,模仿操纵杆命令。这是传递到低液位控制器 (械 臂位置和现状的反馈信息。通过监测 机械 臂的速度相对于给定的命令 ,或者太软 ,并相应地改变削减的深度。这个特性使得挖掘过程更有效率 ,使成功的清除障碍物。 图 2 统架构 (2) 它收集信息从不同的电位计测量臂关节角度和从这些计算当前 铲斗 位置。 有反馈的 机械 臂位置允许 安全经理 来使铲斗运动 。 (3) 安全管理 员 (为挖掘机的良心 ， 保证机器 处在 在一个安全稳定 的条件 。侦测障碍物 ,线 并且为 身提供指令。如果检测到不安全的状态 ,安全管理 员对最佳行动方案 作出决定。这种情况可能出现 在当 突然停止 非常 危险的 时间 。挖掘机可能收回 机械 臂在停止之前 ,让它在一个更稳定的状态。 上面 的计算机之间的通信提供了一个控制器区域网络 )应该注意 ,以便 果 前只 有 行 器 移到总线上。 控制器可以用作 进给 集群节点的传感器和 执行 器 ,每个处理器直接访问信息 ,而不是需要依赖传播由另一个处理器。 3 控制方法 解释的合理延伸传统的 设计是基于非最小状态空间的定义 (式的状 态变量通常是过去和现在的样本值系统的输入和输出信号。 型 ,通过简化精炼工具变量 (别和估计算法和向后转移条款 1 中定义的向后转移z1运营商。 法 在 最简单的传递函数 (型可以 写作 : u(k)和 y(k)是设备的输入、输出向量； A 是设备 状态转移矩阵吗 ,备 输入矩阵 ；A（ B（ 是适当的在向后移位操作符定义 的 多项式 )()(1 ； e（ k） 是 一个零均值连续吗不相关的随机变量的方差 ；介绍了允许任何测量随机输入 ,测量噪声干扰或可能影响系统之间的输入 u(k)和输出y(k)测量 “ 噪音 ” 。 方程为离散时间条款和 y(k)的解决向量形式 : 估计参数的人工智能的问题 ai(i = 1,2,n) 和 bj(j = 1,2,m) 特征构成的传递函数可以用简单的线性最小二乘 (计的条件。 噪声方差 2 的估 值 2 可以从递归方程获得基于适当的平方值归一化递归创新序列 3,13。 可以计算参数估 值 的标准 误差协方差矩阵的对角元素 P*(k)。因此 , 的不确定性模型参数 14。 很容易证明 式 (1)可以表示为 F， G， D， 5， 7， 15定义。 （ n+m）维的非极小的状态向量 含了 现在和过去的输入和输出的采样值变量 ,例如： F 22, 2, 2009 190 at of a * 15021, 4, 2008; , 2009; 8, 2009; 0, 2009 An is a as is to of is by of by it is to is of an to of on is a of on a is to of of 1 n a of is a of as in a of of is to as on a of be to to in is of is in of is by of as is by K o. 08 of a a is by of on is on by of a . by be as of is of a in be to In a of of DC 4, of 7. a of 89. on of a a is as F 191of a a of 0. on ID a ad As a to be in a to is by By IP to so of be to by It be is to a is to of is of 2 of on a 01, an to It is of a be to a of of be as to 1). 1. 1) of in a (x, y) (2) of at of in (3) of at to in a (4) up of a at of (5) of of of a a of be to to a of 2 of of of to an is of of to a is of on of of in of of by a in to an to 1). A to of 1. A an on of -Y to an of 5 mm at an Z) is at 0 A to be PS is is a is to PS or s 2, of on C 104 a (1) It on of to on By of to LC et of a 192 or of of 2. 2) is by by or It of LC to in a LC (3) 12as s in a To M is to a M of is of LC to LC If an is on of A a is it in a is by a It be AN is so M If LC to to a M to is AN it is to be as to of to to on by 3 s as a of I ID IP is on of a of of in of a is in of zbe in 11()() () (k),()=+) )A is B is ()zA ()zB in z; () ( ) e(k) is a of , is to or )y(k) F be by y(k) in T() () ()kk k=+ (2) T() ( 1), , ( ),(), ,( ),kk zy (3) , , ),a (4) 1() ( )() (5) of (i = 1, 2, , n) j = 1, 2, , m) be in An of be a on of a ,13. on be of ) an of 4. IP It is to q. 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