基于模糊神经网络液压挖掘机节能控制器探究

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1、基于模糊神经网络液压挖掘机节能控制器探究　　摘要：针对国内液压挖掘机电子节能控制系统水平相对落后的现状，提出了一种模糊神经网络的液压挖掘机节能控制系统，采用基于标准模型的模糊神经网络作为控制器，应用多层前馈网络的反向传播算法（BP算法）作为学习算法。仿真结果表明：该控制系统具有较好的快速性和稳定性，使变量泵的扭矩始终追踪发动机的扭矩，稳定发动机的转速，从而达到节能的目的。关键词：液压挖掘机功率匹配模糊神经网络BP算法中图分类号：TU621文献标识码：A文章编号：1007-9416（2013）03-0038-031引言8模糊控制是一种不依赖于被控对象数学模型

2、的仿人思维的控制技术，它利用领域专家的先验知识进行近似推理，而神经网络对环境的变化具有很强的学习能力。将二者有机结合起来，取长补短，就形成了既具有模糊推理能力，又具有很强学习能力的模糊神经网络（FNN）。模糊神经网络融合了模糊逻辑和神经网络的优点，既能表示定性知识，又具有自学习和处理定量数据的能力，具有逻辑性和透明性强的特点，从而提高了整个系统的学习能力和表达能力，并且可以很容易的利用先前已知的专家知识来确定网络的初始参量，所以模糊神经网络已经广泛地应用在系统控制领域中[1]。本文将模糊神经网络引入到液压挖掘机节能控制系统。根据发动机—变量泵功率匹配原理，

3、研究了FNN控制器通过对变量泵的流量调节从而使发动机和变量泵的功率匹配，达到节能的目的。2液压挖掘机节能控制系统2.1发动机—变量泵功率匹配原理节能型液压挖掘机多采用分工况控制[5]。工作时，在发动机设定工况下，通过调节变量泵的排量，使发动机输出功率与变量泵吸收功率达到最佳匹配，从而稳定发动机转速、减少燃油消耗，达到节能的目的。发动机—变量泵的匹配关系如下：发动机的输出功率为：（1）泵的吸收功率为：（2）：发动机输出功率（KW）；：发动机转矩（N·m）；：发动机转速（r/min）；：泵的吸收功率（KW）；：泵出口压力（bar）；：泵出口流量（L/min）；

4、：泵的排量（mL/r）；：泵的转速（r/min）；：泵的吸收扭矩。8发动机和泵是直接相联的，所以。在不考虑机械传动效率时，若，则发动机的输出功率与泵的吸收功率相等，系统无功率损失（即功率最佳匹配）。挖掘机工作时负载变化比较大，又取决于负载，因此，如果不及时对泵的排量进行控制，就会使发动机的转速下降，或者会出现泵不能完全吸收发动机的输出功率，造成功率损失。由式（2）可见，当负载变化即发生变化时，实时调整泵的排量，使泵的吸收扭矩与发动机的输出扭矩相一致，维持发动机运行平稳，从而实现发动机与泵的功率匹配[5]。2.2节能控制系统结构节能控制系统主要解决挖掘机发动

5、机和变量泵的功率匹配问题[3]，其控制思想是：挖掘机采用分工况控制。设定工作工况，在作业过程中，负载的变化引起发动机转速的改变，根据转速的变化和变化率，了解挖掘机在作业过程中阻力的变化情况，通过模糊神经网络节能控制器的控制算法，实现对泵的流量的在线调整，从而稳定发动机的转速，使发动机始终工作在设定的最佳工作点，以达到较低的油耗和较高的工作效率，同时也降低了液压系统的压力和流量损失[4]。控制系统的结构框图如（图1）所示。节能控制系统采用闭环控制，设定给定值转速，由转速传感器测得发动机实际转速，形成偏差，通过设计好的模糊神经网络控制器输出电压信号控制控制液压

6、泵排量的比例阀，改变液压泵的排量，使变量泵吸收扭矩始终追踪发动机输出扭矩，稳定发动机的转速，从而达到节能的目的。83模糊神经网络节能控制器的设计3.1确定模糊神经网络节能控制器的输入和输出模糊神经网络节能控制器选用发动机的转速误差和误差的变化率作为输入语言变量，其中的基本模糊集取8个变量{NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB}，量化后的论域取{-6，-5，-4，-3，-2，-1，-0，+0，1，2，3，4，5，6}，量化因子。的基本模糊集取7个变量{NB，NM，NS，0，PS，PM，PB}，量化后的论域取{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，

7、1，2，3，4，5，6}，量化因子。得到56条模糊规则；把控制变量泵斜盘倾角的电控量的变化量作为输出语言变量，也将其模糊化为7个语言变量等级，等级划分同，并且。3.2控制器结构设计本模糊神经网络节能控制器采用基于标准模型的结构[2]，如（图2）所示，分别是输入层，模糊化层，规则层，规范化处理和输出层，确定模糊神经网络控制器各层如（图2）3.2.1输入层以发动机的转速误差和误差变化率作为输入，节点数为2。有输入输出（3）3.2.2模糊化层8第二层为模糊化层。该层的每个节点代表一个语言变量值，如NB、NS等，作用是计算各输入分量属于各语言变量值模糊集合的隶属度

8、函数，由上所述可知，输入量被分为8个语言变量，被分为7个语言变量，