液压挖掘机智能化控制系统

液压挖掘机智能化控制系统

余会挺,李丽

(煤炭科学研究总院上海分院,上海200030)

摘　要:　提出一种基于模糊算法和遗传算法相结合的自适应控制方法,对挖掘机的挖掘轨迹进行自动控制,取得了较好的应用效果。

关键词:　矿山;挖掘机;遗传算法;模糊控制

中图分类号:T D422.2+2 文献标识码:B 文章编号:1001-0874(2008)05-0031-04

I nte lli gent Contr o l System of Hydrauli c Excava t o r

YU Hui2ting,L I L i

(Shanghai B ranch of China Coal Research I nstitute,Shanghai200030,China)

Ab s trac t:　A fuzzy self2steering tracing contr ol syste m of hydraulic excavat or based on combinati on of fuzzy algorith m with genetic algorithm is p r oposed.The good efficiency of p resented method app lied t o s ome excavat ors has already been shown.

Keywo rd s:　m ine;excavat or;genetic algorith m;fuzzy contr ol

1　引言

随着科学技术的迅猛发展,智能化控制成为挖掘机技术发展的主要课题之一[1]。随着液压传动技术的发展及液压部件的质量提高、成本的降低,上世纪80年代,液压挖掘机替代了机械式挖掘机。液压挖掘机具有重量轻、体积小、结构紧凑、传动平稳、操纵简单、以及容易实现无级变速和自动控制等一系列优点。随着计算机技术、电子技术、传感器技术、机电一体化技术的发展,液压挖掘机正向着高效率、高可靠性、安全节能及自动化、智能化的方向发展[2]。

本文对液压挖掘机工作装置轨迹智能化控制进行研究。

2　挖掘机工作装置

(1)结构

液压挖掘机工作装置是由动臂、斗杆、铲斗和液压油缸等构成的连杆机构,通过电液控制系统控制液压油缸的伸缩实现运动控制[3]。挖掘机工作装置电液驱动控制系统的控制模型结构如图1所示,并在作业过程中采用通过电磁比例先导阀控制多路换向阀的方法

。

图1　

挖掘机电液驱动控制系统图

图2　挖掘轨迹控制图

(2)轨迹控制原理

挖掘机工作装置轨迹控制系统由电液伺服系统、控制器、压力传感器、角度传感器、操作手柄、人机交互模块(上位机)等组成。在液压油缸驱动下

控制动臂角θ

1

、斗杆角θ

2

、铲斗角θ

3

(图2),实现挖掘机工作装置轨迹控制。控制器预先设定工作装置的运行轨迹,通过编程将其离散化。在实时控制时,

采集角度传感器测得的转角θ

1

、θ

2

、θ

3

;将其与设定

值进行比较;按控制算法算出相应的控制量,使工作装置按预设轨迹动作,实现作业要求。

将挖掘机工作装置关节变量表示为时间函数,用以描述挖掘机工作装置的预期轨迹。通过逆运动学求出相应关节点的起始角和终止角,用平滑的插值函数表示运动轨迹,以保证各关节点位移跟踪期望的目标轨迹运动。3　控制器设计方案

液压挖掘机的作业过程是高阶次、非线性的过

程。经典的P I D 控制算法,由于控制参数不能在线调整,存在积分饱和现象,在启动或强动态调节时超调增大,稳态恢复时间长,难以适应挖掘机工作装置复杂的作业要求。模糊控制器对模型的依赖小、模仿人类思维逻辑的能力强、稳定性和鲁棒性较好,被广泛研究和应用。但模糊控制问题的目标函数通常很复杂,传统的参数优化方法常常无能为力。遗传算法是一种基于进化论思想模拟自然选择和进化过程的寻优算法,仅由适应度数值驱动而不需要被优化对象的局部信息,与模糊控制结合起来,适合于规划大范围、多参数、复杂和非线性的挖掘机作业过程。

挖掘机挖掘轨迹控制系统原理图如图3所示,主要由三部分组成:模糊控制器、系数调整模块和电磁比例阀。

模糊控制器采用离散论域的模糊控制,经过量化的输入量是有限的,可以针对输入情况的不同组合离线计算出相应的控制量,从而组成控制表。实际控制时可以直接查询控制表,在线运算量很少,容易满足实时运算要求。运用带修正因子的控制规则,当被控对象阶次较低时,对误差的加权应该大于对误差变化的加权;相反,当被控对象阶次较高时,对误差变化的加权要大于对误差的加权

。

图3　挖掘机挖掘轨迹控制原理图

传统的参数调整算子固定的自适应调整方法,适应性较差。P I D 算法与智能控制理论结合的模糊

自适应P I D 控制器,完全依靠模糊规则的描述来进行自适应调整,对人的经验依赖性过强,也难适应实际环境。因此系数调整模块采用自寻优能力极强的遗传算法,以改善控制器性能。4　模糊控制器模块设计

模糊控制器决定着整个系统的性能[4]

,模糊推理是最关键的部分,主要由专家的经验所产生的模糊规则语言生成。模糊控制器的设计步骤:

(1)确定误差和误差变化率

将工作装置轨迹控制系统中角度传感器测量的实际转角与系统设定的转角值进行比较,获得角度误差e 和误差变化率ec ,其变化范围定义为模糊集上的论域。模糊规则采用Ma mdani 规则,e 、ec 分为七档:分别表示为P B ,P M ,PS,Z O,NS,NM ,NB 。为了方便将它们分为11个等级。误差论域为{-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5}。 (2)模糊化

隶属度函数的选取原则:表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合;变量所取隶属度函数通常是对程和平衡的隶属度函数,要符合人们的语义顺序,避免不恰当的重叠,论域中的每个点应该至少属于一个隶属度函数的区域;同时它一般应该属于至多不超过两个隶属度函数的区域;对于同一输入,没有两个隶属度函数会同时有最大隶属度;对两个隶属度函数重叠时,重叠部分对于两个隶属度函数的最大隶属度不应该有交叉。

常用的隶属度函数有高斯函数、三角函数、钟形函数、S 形函数、Z 形函数等。隶属度函数形状越陡,分辨率越高,控制灵敏度也越高;相反,若隶属度函数变化缓慢,则控制特性较平缓,系统的稳定性较好。因此,在误差为零的附近区域,采用分辨率较高的隶属度函数,而在误差较大的区域,可采用分辨率较低的隶属度函数。本文选取三角形隶属度函数。

(3)模糊控制当偏差相差较大时,加大比例阀开度加快系统相应速度;当|e |和|ec |处于中等大小时,为使系统响应具有较少的超调,比例阀开度应适当取小;当|e |接近于设定值时,为使系统有良好的稳态性能,避免出现振荡,并考虑系统的抗干扰性能,比例阀开

度应取小

[5]

。模糊控制规则如表1所示,模糊推理