大型电动轮自卸车的控制系统设计与研究

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时间:2019-02-06

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1、硕十学位论文摘要大型电动轮自卸车以其效率高、运量大、经济性好而成为年开采量千万吨级以上露天矿山、大型水利建设工程的理想运输工具。尽管我国已经能生产大型电动轮自卸车,但其控制系统基本上依靠国外公司提供。鉴于此,本课题针对进口电动轮自卸车控制系统的缺点,利用高性能DSP对控制系统进行重新设计,提高了控制系统的性能并具有自主知识产权。本文首先介绍了电动轮自卸车的发展现状和电动轮自卸车的电气传动系统,然后对电动轮自卸车的励磁控制系统的控制策略和硬件设计进行了阐述。本课题研究的产品运行的实际环境比较恶劣,所以在电路印制板的设计方面,充分考虑了这些特点

2、。在开关量的输入输出通道,都用光电隔离开关进行了隔离;在开关量的输出通道,还加大输出功率以提高驱动能力。通过DSP芯片的强大的数字信号处理功能对大量的模拟量以及开关量进行实时的处理。大型电动轮自卸车的励磁控制系统是电气控制部分的核一t3,本文介绍了现有的励磁控制算法:PID调节、线性最优控制算法LOEC和用PSO算法对PID控制器进行优化的模糊自适应PID算法。在讨论了PSO算法优化步骤后,用该算法对励磁系统模型和二阶延迟对象进行仿真;结果表明,该算法比普通的模糊PID算法在该对象的控制性能上有所提高。最后在合作厂家提供的电动轮自卸车电气控

3、制系统模型上进行了整车调试。以一台同步发电机作为模拟的电源,两台直流电动机作为电动车的后轮驱动电机。测试结果表明本课题设计的硬件系统完全能满足电动轮自卸车的控制要求。关键词:电动轮自卸车;励磁控制;微粒群优化算法;数字信号处理器nI叁型塞垫丝雪塑三墼丝型至丝丝丝量堑蜜AbstractHeavy—dutyElectricaIWheelsAutonomoasDumpTruckiSthedealconveyancetoolintheminemountainoftenmilliontonperyearandtheconstructengineeri

4、ngoflargewaterwiththehighefficiency,thegreatcarryingcapacityandthegoodeconomy.ButthecontrolsystemofHeavy—dutyElectricalWheelsAutonomousDumpTruckalmostdependsontheforeigncompaniesthoughourcountryhasalreadycanproducetheHeavy—dutyElectricalWheelsAutonomousDumpTruck.Owingtothi

5、s,thecontrolsystem0fHeavy-dutyElectricalWheelsAutonomousDumpTruckhasbeendesignedagainwhichmakesUSeofthehighperformanceDSP,modifiestheshortcomingofimportones,raisesthefunctionofthecontrolsystemandhastheindependentintelligentproperty.Onthispaper,thedevelopment,theelectrictra

6、nsmissionsystem,hardwaredesignofexcitationcontrolsystemandthecontrolstrategyofHeavy-dutyElectricalWheelsAutonomousDumpTruckareintroducedinfirstly.Becausetheusingenvironmentofproductisverypoor,theinputandoutputportsofthedigitaldataisinsulatedbyphotoelectricswitch.Theoutputp

7、ortsofdigitaldataincreasesoutputpowerforenhancingdrivingcapability.Thereal—timeprocessofdigitalandanalogdatadependsonthestronglyproceSScapabilityofDSP.ExcitationcontrolisthecoreofelectriccontrolsysteminHeavy-dutyElectricalWheelSAutonomousDumpTruck,thiSpaperdiSCUSSexcitatio

8、ncontrolAlgorithmatpresent:ThePIDregulator,ThelinearityoptimizationcontrolAlgorithm(LOEC)

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