智能控制技术在工程机械上的应用

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1、智能控制技术在工程机械上的应用一、智能控制技术概述   控制技术是在上世纪20年代建立了以频域法为主的经典控制理论后发展起来的,控制技术首先在工业生产中得到了广泛的应用。在空间技术发展的推动下,50年代又出现了以状态空间法为主的现代控制理论,使控制技术得到了广泛的发展,产生了更多的应用领域。60年代以来,随着计算机技术的发展,许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段,显著加快了工业技术更新的步伐,这对自动控制技术提出了新的挑战,也为其发展提供了条件,促进了智能理论在控制技术中的应用,形成了智能控制技术。   智能控制技术主要用来解决那些用传统

2、的方法难以解决的复杂系统的控制问题,如智能机器人系统、计算机集成制造系统(CIMS)、复杂的工业过程控制系统、航天航空控制系统、社会经济管理系统、交通运输系统、通信网络系统、环保与能源系统等。这些复杂系统具有以下特点:①控制对象存在严重的不确定性,控制模型未知或模型的结构和参数在很大的范围内变化;②控制对象具有高度的非线性特征;③控制任务要求复杂。例如,在智能机器人系统中,要求系统对一个复杂的任务具有自行规划和决策的能力,有自动躲避障碍达到目的地的能力。   智能控制技术通常通过智能控制系统发挥作用。简单地说,智能控制系统是指具备一个智能行

3、为的系统,它利用人工智能的方法能够解决难以用数学的方法精确描述的复杂的、随机的、模糊的、柔性的控制问题,具有自学习、自适应、自组织的能力。它的主要目标是探索更加接近人类大脑处理事物的“思维”模式,也是研究一种数理逻辑,能使机器像人一样,根据少量模糊信息,依据一定的推理准则进行“思维”,就可以得出相当准确的或足够近似的结论和控制策略。   把智能控制技术应用在工程机械产品上,解决了传统控制方法无法很好的适应多变复杂对象的难题。智能控制技术可以改变控制策略去适应对象的复杂性和不确定性。它不是仅依靠数学模型,而且根据知识和经验进行在线推理,确定并

4、优选最佳的控制策略,针对某种不确定性使系统保持预定的品质和期望的目标。   智能控制技术在工程机械产品上的应用非常广泛,本文仅对履带式液压挖掘机和双钢轮振动压路机两种不同作业特点的典型产品为例进行论述。   二、智能控制技术在典型产品上的应用   工程机械按作业目的的要求分为两类:一类为无作业质量要求的机械,其特点是作业介质具有不均匀性和不规范性,作业载荷变化大,这类机械性能指标要求为动力性(功率充分发挥),经济性(燃油消耗),作业生产率;另一类为有作业质量要求的机械,其特点为作业介质是均匀一致的、规范的,而且工作装置与介质相互作用过程产生

5、的负荷基本为稳定值,这类机械以作业质量要求为优先指标,其次为动力性、经济性和作业生产率。挖掘机属于前一类机械,而压路机属于后一类机械。  1、控制目标和策略  由于机器的作业类别不同,不同类别机器的控制目标和控制策略也不相同。挖掘机的智能控制目标为“节能环保、提高作业生产率”;而压路机的目标为“提高路面压实质量和压实效率”。当前挖掘机主要有两种控制策略,一是“负载适应控制”,另一种是“动力适应控制”。  负载适应控制:发动机的输出功率一定的情况下,液压系统(负载)通过自身调节以适应(充分吸收和利用)发动机的动力输出,体现了“按劳分配”原则。

6、  动力适应控制:发动机根据实际作业工况的需要提供动力输出,体现了“按需分配”原则。  采用“负载适应控制”技术的挖掘机,一般设有几种动力选择模式,如最大功率模式、标准功率模式和经济功率模式,每种模式下的发动机输出功率基本恒定,同时液压泵也设有几条恒功率曲线与之匹配。由于系统中采用了发动机速度传感控制技术(ESS控制技术),在匹配时将每种功率模式下的泵的吸收功率设定为大于或等于该模式下的发动机输出功率,这样可以使液压系统充分吸收利用发动机的功率,减少能量损失。还可以通过对泵的吸收功率的调节,协调负载与发动机的动力输出,避免发动机熄火。  实

7、际作业时由操作手根据作业工况选择发动机的功率模式,这种控制方法还需要人工干预,一旦功率模式选择不当,还会造成动力的浪费。  采用“动力适应控制”技术的挖掘机,采用自动控制模式,发动机根据作业要求和负载大小提供相应的动力输出。也就是动力系统能够自动适应工作系统的需要输出动力以满足作业要求,无须人工干预,没有动力输出的浪费,动力性和经济性最佳。其设计思路是让机器自动识别出不同的作业工况,然后做出最有利于施工的解决方案。发动机与液压系统始终处于不间断的自身调节状态,以便使作业效率与燃油消耗取得最佳平衡。     挖掘机智能控制技术还包括一些进一步

8、节能和简化操作、便于维修和保养的措施,如自动怠速、自动加速、自学习、故障诊断和远程控制等。     智能压路机的控制策略为:根据设定的质量目标,通过对铺层压实效果的检测和自适应控

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