中小型大型挖掘机苏州园林挖掘机挖掘机

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生产厂家：1328oo61292 机械孙
中小型大型挖掘机苏州园林挖掘机挖掘机液压挖掘机振动掘削过程控制系统的所有功能均在系统软*件中进行开发，系统软*件
主要是指程序编辑与编译环境CodeWright、工具软*件CanTools以及手柄调节与校准工
具JoyCal Can Edition等。
①CodeWright。CodeWright是一个C语言编辑与编译环境，用户可以在该环境中应用C
语言开发自己的程序以实现所需要的功能。同时，该软*件还可以将编译好的用户程序通
过CAN卡下载到ECU中，从而实现应用程序所设计的功能。
(墓)CanTools。CanTools是液压挖掘机振动掘削过程控制系统的工具软*件。通过该软*件，
可以对阀芯的工作模式、先导阀片的更换等进行管理，可以对阀芯的流量配置参数、零
位指令时的阀芯位置、阀芯允许的更大流量、阀口的更大工作压力、阀口的溢流压力、
连接设备两腔的面积比、铲斗振动掘削的频率、振幅以及输入波形等参数进行设置，也
可以实现对系统调节阀片进行训练以生成前馈曲线等。此外，还可以在该软*件中开展阀
片和手柄的模拟工作，以对所编写的应用程序进行离线调试。
③JoyCal Can Edition。手柄的按钮开关、轴方向可以在该软*件中进行校准，手柄的瞬时
延迟与输出曲线也可以在该软*件中进行调节。
联系方式:
杨先生：

7．2液压挖掘机振动掘削过程智能非线性PI控制器设计
常规PID控制算法简单、实用，其比例、积分、微分三项具有明确的物理意义，是
一种应用得十分广泛而且比较成熟的控制方法。但其参数一经整定就固定了，很难适应
工业过程对象的复杂特性。因此，有不少人对PID控制算法加以改进，但对于惯性以及
纯滞后的过程对象，其控制效果仍不十分理想。本文从实用的角度出发，结合智能控制
思想，提出了一种控制、非线性PI控制器以及单神经元相结合的算法，并将非线
性PI控制器参数与系统的控制性能联系起来，采用自适应粒子群优化方法对其进行更
优整定。对一阶惯性加纯滞后的压力控制对象的仿真研究结果表明了本算法控制效果的
性。
7．2．1智能非线性n控制器
(1)传统PID控制器博士论文 第七章液压挖掘机振动掘削过程智能控制系统设计
传统PID控制器的控制M(f)输出取决于系统参考输入r(D和输出)，(f)的偏差P(力、偏
差积分[e(t)dr和偏差微分de(t)／dt，这三个基本要素是一线性组合，偏差信号的比例部
分实现基本反馈控制功能；偏差信号的积分部分消*除稳态误差；偏差信号的微分部分加
快动态响应：起镇定作用。存在问题为：①快速性和超调量之间的矛盾；②参考信号r(O
经常不可微，甚至不连续，输出y(O又经常被噪声污染，因而偏差e(1)按经典意义通常不
可微，其微分信号不能利用。
连续系统PID控制算式为：
∞)=Kp㈨e)+砉M出+L警】 (7_1)
式中，酶为比例增益系数；瓦为积分时间常数；Ta为微分时间常数。
Au(n)=Kp△e(，1)+Kie(n)+Kd[e(n)-2e(n-1)+e(n一2)】 (7—2)
U(n)=U(，l一1)+Au(咒) (7．3)
式中，△e∽=e伽)一e(n—1)；Ki=KpTo／Ti， ‰=岛r,,／ro，To为采样时间。
对于式(7—2)、式(7．3)，只要调整好比例、积分、微分系数，就可以进行简单有
效的控制。
(2)智能非线性PI控制器
智能非线性PI控制算法的基本思路是在PI算法的基础上增加非线性补偿项，形成
非线性PI控制器，然后将比例、积分以及补偿三项作为单神经元的输入量，同时采用
控制的思想，使神经元的比例系数随外界情况进行调整。
对于温度这样的大惯性和纯滞后对象，为了得到的控制，在传统PI控制器
的基础上加入了无记忆的补偿控制项。利用误差P(力构成的非线性函数，这种由误差P(力
构成的非线性函数可有多种选择，这里给出的非线性函数形式如下：
f[Ko,e(f)】-—exp—[K—oe—(t)]1+e_xp—[-一Koe(t)](7-4)
荆；㈨em缸枇sgn)[Ie<(t‰)],le(f)I>‰
(7-5)
上述双曲余弦函数的值域为【1，∞】。如果不对其进行任何限制，在误差变化较大的
区域，则可能出现非线性补偿引起系统的比例增益过大而使系统振荡的现象。为此，采
用式(7—5)所示函数对其进行限制。当双曲余弦函数的更大误差emax分别取5、7．5或
10，且‰--0．1，0．125，O．15，O．175时，非线性函数贝P)随误差e的变化曲线如图7—4中
(a)、(b)和(c)所示。
由图74可以得知，随着双曲余弦函数的更大误差emax由5变为7．5、10时，在【．enax，博士论文 第七苹液压挖掘机振动掘削过程智能控制系统设计
+P一]内非线性补偿引起系统的比例增益呈非线性递增的趋势；而当双曲余弦函数的指
数系数Ko由小到大取4个值o．1，O．125，O．15，0．175时，在卜emax，+‰】内非线性补偿
引起系统的比例增益呈非线性递增的趋势。为此，考虑到非线性补偿过程的稳定性，确
定非线性增益的参数为：emax---5，砀∈[o．125，o．15]。
非线性PI控制算式为：
“(f)=f[Ko,e(f)]+足P【P(f)+÷』e(t)dt] ¨．6)
』f
式中，硒为非线性增益系数；岛为比例增益系数；正为积分时间常数。
(b)口呻x=7．5博士论文 第七章液压挖掘机振动掘削过程智能控制系统设计
(c)‰=10
l-Ko：0．175：2-Ko=0．15：3-Ko=O．125：4-Ko=0．1
图7_4非线性函数Ae)随误差e的变化曲线
写成传递函数的形式为：
鬻=商屿蝎{
选取较小的采样周期乃，式(7．6)相应的增量形式为：
Au(n)=Koaf+K口Ae(n)+Ki．e(n)
”(n)=u(n—1)+Au(n)
式中，△户A e(n){exp[Koe(n)]·exp[-Koe(n)]}／2 A“刀)邓仰)一e(n一1)；Ki=KpTo／Ti。
(3)单神经元P1控制器
采用单神经元实现非线性PI控制的结构图如图7．5所示。
(7-7)
(7．8)
(7．9)

联系方式:
杨先生：

图7．5中神经元有3个输入量Xi(t)(i=l，2，3)，转换器的输入反映被控制过程及控
108博士论文 第七章液压挖掘机振动掘削过程智能控制系统设计
制给定的偏差状态。若设给定为r(n)，输出为)，(n)，偏差为e(n)，经转换器后转换成为
神经元学习控制所需要的状态Xl∽)、x2(n)、x3(n)，在这里Xl仍)=Af,耽(n)=A e(n)，
x3(n)fe(n)，wi为对应xi(n)的加权系数，胍；Ko，耽=耳，鹏=甄，K孟和q分别为神经
元更大输出增益和调节系数。显然，通过选择合适的神经元权值系数彤(i=l，2，3)
和调节系数Q，可实现对系统输人信号的无偏跟踪和对外部干扰的有效抑制。可以看出，
卸，X2，物分别代表了非线性补偿、误差、误差积分3个量。此时，系统的动态性能只
依赖于其误差信号，不受或少受对象模型参数的影响。则单神经元PI控制算式为： M1(n)=aK一[W,Af+W2AP(n)+％口(n)】／扣—丽 (7—10)
“(n)=H眦(1一e—lIl‘七))／(1+P—llI(七’) (7．11)
式中，H和lImax分别为系统的控制量输入和控制量输入限幅。
比较式(7．8)和式(7．10)，可以看出两种形式完全相同，所不同的只是式(7．8)
中的系数岛、墨、砀整定好之后就不变了，而式(7—10)中的系数％、％、鹏可以通
过神经元的自学习能力来进行自调整。因此，可以认为单神经元PI控制器相当于一种
在线自整定的PI控制器。
(4)调节比例增益系数
在【-emax，+已mx】内系统的比例增益Q岛懈起着十分重要的作用，它的取值与系统动
态响应和稳定性有密切的关系。Q K呶值取得较大时，系统动态过程上升快，但超调量
大，调节时间长；Q凰嗽值取得较小时，系统响应变慢，超调量减小，但如果Q蜀呲值
取得过小，响应就跟踪不上给定信号。
因此，为了提高响应速度，从Q如x值的选取入手，利用知识将响应分成若干
段，在每段中采用不同的Q厩螈值。具体采用哪个Ⅱ墨嗽值需要利用对象响应信*息的误
差进行推理决策。响应初期(即偏差值较大时)应增加控制，提高响应速度，取较大的Q
岛瞰值；接近稳态时(即偏差较小时)，Ⅱ岛懈值应逐渐减小至稳态值，以保*正响应不
出现大的超调。故采用基于规则的产生式表示法，利用“If-Then"这种结构的控制规则
来进行描述：
If 0．7≤kO)I≤1．0 Then 0．9≤Q≤1．2
Ⅱ0．3≤k0)I≤0．7 Then 0．4≤a≤O．8
If 0≤k(n)I≤O．3 Then O≤Q≤0．4
其中z伽)=【“n)-y(n)】／r(n)为标准化偏差量。
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