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时间:2019-03-16
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1、学校代号10530学号201230071582分类号TH132密级硕士学位论文基于模糊RBF神经网络的液压挖掘机节能控制技术研究学位申请人鲁宜国指导教师刘金刚副教授学院名称机械工程学院学科专业机械工程研究方向数字化设计与制造二零一五年六月Studyontheenergy-savingcontroltechnologyofhydraulicexcavatorbasedonfuzzyRBFneuralnetworksCandidateLuYiguoSupervisorProf.LiuJingangCollegeSchoolofMechanic
2、alEngineeringProgramMechanicEngineeringSpecializationDigitalDesignandManufacturingDegreeMasterofEngineeringUniversityXiangtanUniversityDateJune,2015湘潭大学学位论文原削性芦明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加■标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作晶。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体
3、,均己在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:曰期:如矣年^月8曰学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湘潭大学可将本学位论文的全部或部分内容编入有关、数据库进行检索,可臥采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名:曰期:年《月^曰4复廟'i导师签名;如則曰期:>j:年6月^曰^湘潭
4、大学硕士学位论文摘要液压挖掘机工作时负载变化频繁,导致发动机转速频繁大幅度波动,燃油消耗急剧增加,严重影响挖掘机的整机效率,随着机电液一体化技术的快速发展,新的控制理论和技术的应用,液压挖掘机整体控制逐步走向智能化道路,提高了其节能性和工作效率。本论文利用现有的液压挖掘机试验样机,在分析发动机与变量泵功率匹配原理和工作特点的基础上,提出了基于FCM模型的模糊RBF神经网络控制算法;基于实验与理论分析相结合的方法,建立了发动机与变量泵功动力学仿真模型,结合所提出的控制算法理论模型,验证了节能控制算法的有效性;最后,完成相关的实车实验,结果表
5、明,采用该控制算法,在负载变化的情况下,发动机转速能够稳定在目标转速附近,在提高工作平稳性同时,可有效降低燃油消耗。本论文主要完成以下工作:(1)分析总结了液压挖掘机目前节能技术现状及其发展趋势,以节能降耗为目标,在分析发动机与液压系统功率匹配原理和工作特点的基础上,提出了模糊神经网络控制技术。(2)对液压挖掘机能量损失及发动机转速波动对油耗的影响进行了分析,提出了基于功率匹配的节能控制方案,并对发动机的转速控制以及变量泵恒功率控制策略进行了分析。(3)基于实验及理论分析,建立了发动机与变量泵相关部件的数学模型,设置模型的主要参数进行动力
6、学仿真,通过对阶跃信号响应曲线及根轨迹图的分析,提出对系统的联合控制进行一定的校正。(4)分析经典的模糊逻辑和神经网络控制,提出了基于FCM模型的模糊RBF神经网络算法,对模糊RBF神经网络控制器进行了具体设计。(5)运用SIMULINK构建了发动机的仿真模型,通过对仿真结果与实验结果的分析比较,验证了发动机仿真模型的准确性,通过构建的发动机及变量泵仿真模型,建立了整机的节能控制仿真模型,通过该模型验证了模糊RBF网络节能控制算法的有效性,最后利用试验样机进行了实验。关键词:液压挖掘机;功率匹配;FCM模型;模糊RBF神经网络;节能控制I
7、湘潭大学硕士学位论文AbstractHydraulicexcavatorworkloadchangesfrequently,leadingtofrequentfluctuationsofenginespeed,fuelconsumptionincreaseddramatically,seriouslyaffectingthemachineefficiencyofexcavators.Withtherapiddevelopmentofmechanical-electrical-hydraulicintegrationtechnology,t
8、heapplicationofnewcontroltheoriesandtechniques,overallcontrolofhydraulicexcavatorandgraduallybec
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