冷铣刨机功率自适应控制系统研究

冷铣刨机功率自适应控制系统研究

论文摘要

本文结合陕西省自然科学基金资助项目“连续行走作业机械功率自适应控制系统模型研究”(2007E221),针对目前一些冷铣刨机行走作业功率控制主要凭司机经验人工控制造成了铣刨机的发动机功率利用率低、生产率不高及能耗比较大的使用情况,提出了“冷铣刨机功率自适应控制系统研究”的课题。本文所研究的功率自适应控制系统主要由三个子系统组成,一是最大功率或者最大生产率自适应控制子系统,该功能主要满足发动机油门固定在最大位置,当外负荷的干扰超过控制器的设定值时对机器的作业速度进行控制,从而使发动机转速平稳并保持额定功率输出或者使机器能在最大生产率下工作;二是行走机构滑转功率自适应控制系统,当机器在大负荷的工况下作业时其行走机构的阻力非常大,此时一味的追求高生产率可能会使机器的滑转率迅速增加,虽然此时能够使发动机在额定工况下工作,但是这时机器的轮胎磨损严重,滑转功率损失增加,并且其作业速度并没有明显的增加,在此种工况下通过滑转功率自适应控制系统将铣刨机行走机构的滑转率控制在最佳滑转率上,以提高机器的生产率,降低机器的功率损失;三是发动机变功率自适应控制子系统,当冷铣刨机在小负荷下工作时,面临着即使把行走变量泵的排量加到最大,其发动机的功率仍然得不到充分利用的工况。此时还把发动机油门固定在最大位置势必会增加燃油的消耗,此种工况下由发动机变功率控制子系统完成发动机的油门开度控制,使发动机输出功率与机器实际消耗的功率相匹配,以减小油耗。由上述内容可以看出,“冷铣刨机功率自适应控制系统研究”课题旨在采用自适应控制的理论、方法和技术对铣刨机消耗的功率进行自动控制,充分发挥机器的装机功率,提高功率利用率,降低功率消耗和功率损失,充分发挥机器能力和提高生产率以及作业效率,提高机器的可靠性和寿命,降低机器的燃油消耗。本文以冷铣刨机功率自适应控制系统为研究对象,对系统进行了数学建模、硬件设计、软件设计、系统仿真和样机试验等研究工作,主要研究工作如下:1.通过查阅大量的国内外文献,总结了冷铣刨机的技术发展和机电一体化过程,分析了机器功率自适应的发展历程,介绍了目前国内外冷铣刨机的控制方式和相关产品,分析了国产小型冷铣刨机的功率控制技术研究与应用现状。进而提出了在冷铣刨机功率自适应控制的过程中,不仅要考虑发动机输出功率的控制,同时也要考虑机器作业过程中行走机构滑转率和发动机油门开度控制的研究方案。2.对冷铣刨机功率自适应控制理论及原理进行了系统地分析。详细阐述了本文所研究功率自适应的控制原理及理论依据,分析了冷铣刨机发动机、作业装置及行走机构所消耗功率的影响因素,提出了以铣刨机作业速度作为主控参数的结论;并分析了功率自适应控制对已有冷铣刨机功率使用的影响。在回顾传统性能参数匹配的基础上,对功率自适应控制系统对冷铣刨机传统性能参数匹配的影响进行阐述和理论证明。3.冷铣刨机功率自适应控制系统的设计和系统实时运行必须以一定的系统模型为基础,论文利用理论分析和参考相关试验数据相结合的方法,推导、建立了冷铣刨机整机系统的数学模型,主要包括发动机的模型、行走机构的模型、作业装置的模型、油门执行器模型等。根据对模型的仿真表明该模型有着良好的动静态性能,能够对铣刨机的作业过程进行相关仿真研究。4.系统研究了冷铣刨机功率自适应控制系统的各个功能模块,文中根据铣刨机的作业特性,分别阐述了各个功能模块的工作原理,重点阐述了功率控制、油门开度控制及行走机构滑转率控制的电路工作原理。并对相应功能模块的控制电路进行了设计,对各电路中的电器元件选择进行了介绍。室内调试的结果表明该设计能够满足功率自适应的功能要求。5.结合所建立的冷铣刨机整机数学模型,对传统的PID控制及其控制效果进行简单介绍,并对近年来流行的几种人工智能控制算法进行了比较,重点对模型参考模糊自适应控制与单神经元自适应控制进行了研究,并给出了这几种控制算法应用于本系统的仿真结果。根据对各种控制算法优缺点的比较及冷铣刨机控制的需要,选择了模型参考单神经元自适应控制算法。在研究控制算法的基础上,对冷铣刨机功率自适应控制主要模块的控制策略进行了研究,并给出了软件设计的流程图,提出了冷铣刨机作业过程中发动机油门开度、滑转率及功率自适应三者的联合控制策略。6.基于冷铣刨机的系统结构及参数配置,利用本文研究的控制策略及控制算法,设计开发了具有实际应用价值的功率自适应控制系统。7.对功率自适应控制系统进行了现场试验,试验结果表明:全功率自适应控制系统能够满足作业的需要,并对机器的生产率产生显著影响,试验结果与铣刨机功率自适应控制的原理相吻合。使用功率自适应控制前发动机要么出现轻载要么会出现过载的情况,这使发动机的功率很难充分发挥;使用功率自适应控制系统后,铣刨机完成起步后发动机大部分时间能够工作在额定工况附近;使用功率自适应控制系统后,铣刨机的作业速度亦即生产率得到提升。在铣深4cm时提升了4.1%,在铣深为8cm时提升13.3%,而在铣刨深度为12cm时提升了43.9%之多。这说明所研究的功率自适应控制系统能够用于提升机器的作业效率,与仿真中的负荷越大生产率提升越显著的结论一致。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 本课题研究背景
  • 1.1.1 冷铣刨机的国内外研究现状
  • 1.1.2 冷铣刨机功率控制系统的研究
  • 1.2 课题的提出
  • 1.3 研究目的及意义
  • 1.4 机器自适应控制的发展及现状
  • 1.5 自适应控制系统的功能及结构
  • 1.5.1 模型参考模糊自适应控制系统
  • 1.5.2 自校正控制系统
  • 1.6 本文主要研究内容及思路
  • 1.6.1 研究内容
  • 1.6.2 研究方法
  • 1.7 本章小结
  • 第二章 冷铣刨机功率自适应控制系统分析
  • 2.1 冷铣刨机功率自适应控制系统原理
  • 2.2 控制对象分析
  • 2.2.1 发动机性能的影响因素及其功率控制原理
  • 2.2.2 发动机功率控制的原理
  • 2.2.3 行走机构所消耗功率的影响因素分析
  • 2.2.4 工作装置系统所消耗功率的影响因素
  • 2.2.5 功率自适应控制对冷铣刨机生产率的影响
  • 2.3 功率自适应控制对冷铣刨机设计过程中性能参数匹配的影响
  • 2.3.1 传统参数匹配的指导原则
  • 2.3.2 功率自适应对冷铣刨机性能参数匹配的影响
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 冷铣刨机系统动力学模型
  • 3.1 发动机转速与输出转矩关系数学模型
  • 3.2 发动机油门控制模块的数学模型
  • 3.2.1 冷铣刨机油门控制特点
  • 3.2.2 油门执行器模型
  • 3.3 行驶传动系统建模
  • 3.3.1 变量泵系统模型
  • 3.3.2 定量马达
  • 3.3.3 行走机构
  • 3.4 工作装置的数学模型
  • 3.5 系统的数学模型
  • 3.6 模型中的参数的取值
  • 3.7 冷铣刨机系统数学模型仿真
  • 3.8 本章小结
  • 第四章 冷铣刨机功率自适应控制系统设计
  • 4.1 功率自适应控制系统需求分析
  • 4.2 功率自适应控制系统功能
  • 4.2.1 数字调速及功率自适应调整调节
  • 4.2.2 滑转率控制
  • 4.2.3 油门控制单元
  • 4.3 基于系统需求的功率自适应控系统电控元件选择及驱动电路
  • 4.3.1 微控制器的选择
  • 4.3.2 S3C44B0X嵌入式微处理器功能简介
  • 4.3.3 S3C44B0X 微处理器PWM 波的生成原理
  • 4.3.4 PWM 信号输出功放电路
  • 4.3.5 控制芯片模拟量输入接口电路设计
  • 4.3.6 控制芯片开关量输入模块设计
  • 4.3.7 转速信号测量与处理
  • 4.3.8 油门控制系统电子元件的选择
  • 4.3.9 行走速度调速手柄电路设计
  • 4.3.10 滑转率控制信号采集电路
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 功率自适应控制方案选择及控制算法研究
  • 5.1 PID 控制算法
  • 5.2 模糊自适应控制
  • 5.2.1 模糊控制技术简介
  • 5.2.2 模型参考模糊自适应控制
  • 5.2.3 冷铣刨机模型参考模糊自适应PID控制器设计
  • 5.2.4 冷铣刨机模糊自适应控制的原理与参数自整定规则
  • 5.3 模型参考单神经元自适应控制系统
  • 5.3.1 神经元模型
  • 5.3.2 冷铣刨机模型参考神经元自适应控制
  • 5.3.3 单神经元自适应控制器的学习算法
  • 5.4 模型参考模糊自适应及单神经元自适应控制算法比较
  • 5.5 主要功能模块的算法及驱动程序流程
  • 5.5.1 脉冲计数功能
  • 5.5.2 机器作业速度、行走机构滑转率与发动机油门联合控制策略
  • 5.6 本章小结
  • 第六章 试验结果分析
  • 6.1 仿真试验分析
  • 6.1.1 功率自适应控制仿真
  • 6.1.2 滑转率控制仿真
  • 6.1.3 油门开度控制仿真
  • 6.2 样机现场试验
  • 6.2.1 试验目的
  • 6.2.2 样机基本参数
  • 6.2.3 试验工况及试验方法
  • 6.2.4 试验程序
  • 6.2.5 试验记录数据
  • 6.2.6 试验结果分析
  • 6.2.7 现场试验结论
  • 6.3 仿真结果与试验结果对比
  • 6.4 本章小结
  • 第七章 结论、创新点及进一步研究设想
  • 7.1 研究结论
  • 7.2 本文的创新点
  • 7.3 进一步研究设想
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间的研究成果
  • 致谢
  • 相关论文文献

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