外文翻译-用简单的仪器变量算法建立液压挖掘机模型.doc

1、附录A用简单的仪器变量算法建立液压挖掘机模型Jun GU1, James TAYLOR2, Derek SEWARD2(1. School of Mechanical & Electronic Engineering, Soochow University, Suzhou, Jiangsu 215021, China;2.Engineering Department, Lancaster University, Lancaster, LA1 4YR, UK)摘要：本文提出了一种高度非线性的新的液压挖掘机系统建模的方法，而不是建立在通常做的从存在的问题的复杂的数学物理定律中液压系统建模，通过大量

2、的不确定性导致低的可靠性和实用性。一种基于在挖掘机的收集的数据臂驱动实验，基于数据的挖掘机动态模型采用简化的精致的工具变量（SRIV）识别和估计算法建立了液压系统模型，所提出的基于数据模型的有效性，间接证明通过计算机模拟的性能和实际机床的运动控制的实验研究。关键词：液压挖掘机；非线性动力学；数据模型；简化的精致的工具变量算法1 引言民用和建筑行业目前部署了大量的手动控制设备，利用一系列的重型液压机械包括挖掘机，起重机，打桩机、平地机在施工过程中的完成各种各样的任务。上述研究领域的重要组成部分和控制系统的设计，越来越多采用半/全自动功能，作为提高效率、质量和安全的方法，控制系统的设计和动态模型作

3、为一个有效的工具。一般来说，系统建模是一个控制系统的发展的第一步。在连续时间域，大部分的上述工作对控制设计是一个问题，然而，随着计算机的发展，有越来越多的数字控制设计的趋势，近年来，已经有一些应用的数字控制文件（TDC）的设计理念，在离散的时间进行控制系统的设计，数字控制文件的方法是基于简化的精致的工具变量（SRIV）的识别和估计算法的数据建模13，它已成功地应用于一系列困难的应用46。本文考虑了SRIV算法应用到兰开斯特大学计算机智能挖掘机系统建模（露西），图1所示，它正在开发与执行常见任务的最终目的完全自主地开挖79, 以前的工作 7 为露西所需的斗一个缓慢的运动保持准确的控制,这可以部分

4、解释挖掘机用于控制器的动态模型并不是最合适和有效的, 相比之下，本研究利用SRIV算法构建了一个基于数据的动态模型的挖掘机，预计能够充分描述的挖掘机液压致动器和刚体系统的非线性动力学行为, 在这方面，利用SRIV的一个优点是，它在控制参数估计过程提供了一个精确的模型，可以改善关节的控制以保证顺畅，挖掘机的手臂更准确的运动。这个测试是在模拟和现场试验的。2 简体精致的工具变量（SRIV）算法简化的精致的工具变量（SRIV）算法来估计模型参数的控制。描述SRIV估计，最简单的传递函数（TF）模型可以以书面的形式在E（k）是一零的意思，序列不相关的随机变量序列的方差，这是介绍让任何不可测的随机输入，

5、干扰和测量噪声的影响，可以输入你的系统（K）和“噪音”输出y（k）测量。公式的TF模型（1）是线性的参数和多项式，可以通过将方程转化为离散时间条件和求解y（k）的形式，。估计噪声方差的 可以从一个基于平方值的一个适当的归一化递归递归方程得到的创新序列 1，10 ，在参数估计的标准误差可以从协方差矩阵的对角元素P计算（K） 11 ，因此，该算法提供SRIV与模型参数的不确定性的估计12。3 路茜和问题的定义露西的平台是基于商业手动液压jcb801小型履带式挖掘机，它 由电液伺服阀，相关的传感器和计算机控制系统组成，以便在新的智能控制系统的开发，所有的动作都是液压驱动的，四个电位器固定在测量角度的

6、接头（参阅编号标注在图1），机器人挖掘机的特定属性，决定它是一种直接驱动机械手液压执行器。液压驱动的机器人的行为是高度非线性的控制，轻阻尼动力学的液压作动器 13 和外部的不确定性，如土壤的相互作用过程中挖掘工具。对于这样一个系统，一个控制器的设计，受到液压致动器的行为限制。大多数的机器人控制的研究主要集中在非线性多变量动态的机械手 14 的刚体机构介绍，这是因为大多数机器人用于集中在制造业装备，通常被视为理想的线性电机转矩发生器。然而，这种类型的动力学是不具有高度非线性的可比性和液压致动器的复杂动力学。而作为一个纯粹的几何运动模型的基础上，动态模型捕捉的考虑，如力，加速度，惯性和摩擦，这些模

7、型的目的是与关节力矩和外部势力对挖掘机关节的运动相关，提出的动态模型，用于模拟。给出了关节力矩和外部的力和力矩，使整机的运动可以预测。Vaha和Skibiniewski 15 提出了一个基于机器人的动力学建模的牛顿欧拉方法模型，劳伦斯 16 已用一种类似的配方模型的反铲挖掘机，已被修改为林业中的应用，萨拉塔 17 提出了轮式装载机的动力学的拉格朗日制定和机器视为一三连杆机械手，该模型捕获的二阶效应的向心力和科里奥利由于联动的质量和末端执行器的负载力，这些相关模型控制当斗正在通过自由空间相对于接触地面的主要轨迹，控制的液压致动器的设计通常的方法往往会导致液压运动控制系统不匹配，一个标准的方法 1

8、3 是基于一个模型，线性化的液压执行器的动态的工作点,这种方法经常给一个满意的结果。然而，挖掘机需要在设计过程中整个范围内操作的工作行为（即液压缸的整个长度）和它的性能可能会严重退化的不适当的线性化控制，更重要的是，在的情况下，液压致动器的非线性特性不能被忽略，非线性控制的方法可能更合适，然而，考虑到液压作动系统的要求，本文提出的基于数据的模型使用SRIV算法的控制器的设计方法，数据为基础的模型是预期的充分描述不遗漏任何因素可能影响运动的挖掘机液压致动器和刚体系统的非线性动力学行为，此外，它应尽可能地简单，设计复杂度降低而准确地描述系统的行为。4 挖掘机关节动力学模型4.1 数据采集实验 在这

9、一部分中，作者设计了一个实验，得到用于获得用于下一段的挖掘机关节动力学模型的数据。因为本实验的目的是为了获得足够的正确的数据以确保获得的数据模型能够描述关节动力学尽可能真实，某些规则必须遵守，以保证实验的效度，如：实验应该激发所有的系统模式，可以激发模型时，在运动的全方位，对露西的关节臂，驱动的需求是从最小到最大和武器的举动在其整个运动范围，从完全打开完全关闭。除了上述规则，还应指出的是，本机的不同节点的交叉耦合，消除与丹麦丹佛斯的 PVG 32负载无关的比例阀控制的运动，运动斗，斗，驾驶室旋转，左行走，右行走， 推土，此外，在整个实验过程中，驱动露西液压压力保持恒定，约1:1107 Pa和采

10、样时间为0.1秒，这是在网上的计算机的能力，在实践中很好的工作，在实验中，斗从全关位置完全与驱动要求最大负电压的最大正压，打开位置，在安全范围内。4.2 数据模型 从以上描述的实验获得的数据后，关节的动力学离散模型使用SRIV算法的实验数据估计。例如，图2显示了斗的响应，从最初的几乎完全关闭的位置，一系列的输入电压范围从100到1000（负电压缩放范围从0到到1000使手臂打开，而高达1000的正电压方向相反。输入绝对值大，意味着更快的运动。）。在每一种情况下，斗正比于输入电压的速度，直到它达到其最大伸出位置。数据叠表达清晰的痕迹，与较高的占较大的输入电压试验的斜率。图3显示斗关闭情况下的反应

11、。类似的实验进行了动臂和斗。在共同与其他液压系统 18 ，它是明确的，斗的角度表现为一个积分，对于一个给定的输入信号的变化几乎是恒定的速率（见图2），这是一个模式识别运动使用R2和年轻的识别判据确定（YIC） 2 （R2T和评价指标主要有两个统计措施，为控制系统的设计。选择最合适的模型结构提供了一个指南），在每一种情况下，TF模型被发现是一阶形式如下：在这里，Y（k）代表the单斗挖泥机角度，U（k）和B是每一次实验输入电压和动作的参数估计，这是强调线性模型的重要（3）是基于一个时不变参数B和，因此，只适用于指定的输入电压。例如，在斗开的情况下，当u（k）=i200，然后SRIV算法确定B =

12、i0:0073和R2T = 0:9978，即在数据的简单变异的99%（3）。事实上，如图4，模型的响应（固体径迹）密切相匹配的数据（点）的实验.此外，绘制B对输入电压的值，在图5，揭示了一个非线性关系是直截了当地表示一个非参数模型，第七阶多项式拟合MATLABC和显示在图5坚实的痕迹。它表明，B值之间的关系，对斗开口的情况下输入驱动要求。同样的，一个第六阶多项式拟合和显示在图固体径迹表明斗关的情况下，B值之间的关系，对输入驱动命令。因此，结合图5、6和等效多项式的斗的开启和关闭的实验，与TF模型（3），可以确定铲斗运动和任何指定的输入电压之间的动态关系，此外，类似的TF模型可以得到了动臂和铲斗

13、开合试验，用统一的纯时间延迟的所有情况，在这种方式中，采用一个非线性的仿真模型开发露西。5 模拟和现场试验评价在测试中，一个数字比例积分（PIP） 9，12 控制系统开发，与上述数据模型使用SRIV它的参数估计算法，仿真是在MATLAB / simulinkc进行，露西现场实验，由于在挖掘过程中铲斗位置是根据由8建立关节的运动学关系和斗的角度决定，该斗的位置控制的关键取决于运动和斗角控制。测试在连续动作的控制器，并检查路径跟踪控制器的响应，路径跟踪实验，带动铲斗沿斜直线移动，保持桶沿规定的轨迹移动，曲线命令输入用于同时臂和铲斗控制，如图所示，有实际的角度和预期的角度之间的时间延迟，和实际位置曲

14、线几乎重合的位置曲线的计算机模拟，这表明了系统的有效性的动态模型，用于对控制器的控制参数的获得。然而，很显然有振动时的动作跟踪期望角度的图7（a）显示。从研究发现，应该指出的是，大惯性负载因质量重，这将导致振动。通常，振动出现在以下情况：1） 繁荣改变其运动方向（例如从开启到关闭）；2） 从固定的任何运动；3） 任何大的变化的需求的驱动，即使它们是在同一方向；另一个因素，可以部分地解释了位置误差是延迟的反应从液压系统，液压系统的响应时间滞后的实时性要求。虽然拖延的现象已在模型建立阶段已经考虑到，并不是所有的时间去真正的系统的一个精确匹配，对挖掘机，大部分的反应不同的传动要求一次性延迟挖掘机的T

15、F模型描述，并被显示在图7（b）顺利准确的跟踪性能，然而，对于运动更复杂。一些驱动需求的反应并不是一次性的延迟，并在输入命令的情况下改变运动方向，响应比一次性建议慢。为简单起见，统一时间延迟积分是的TF模型假设。这是不一定的在某些情况下臂控制的最合适的模型结构，在这方面，作者正在考虑，长时间延迟模型。6 结论 在电液伺服系统的非线性，深深的影响了系统的稳定性和控制性能，本文的贡献是数据模型，用来描述挖掘机臂的非线性动力学理论的发展，这些模型是基于实验获得的数据，和SRIV算法来估计模型参数的控制如果有足够的数据，非线性等非线性压力/流量的收益，在流体的体积变化，在液压致动器，等摩擦，可以在模型

16、考中虑用这种方法。这些动态的TF模型已被广泛应用于实验，仿真和实验结果对挖掘机进行确认所提出的动态模型的有效性和所采用的技术，与传统的基于物理规律，如油体积的质量平衡方程的方法相比，运动部件的运动方程，通过小的限制湍流流动方程等等。在这里本文提供的提出一个快速和可靠的方式，不仅有利于液压挖掘机，而且任何其他高度非线性的动态系统，将提供机会，提高行业的机器利用率和吞吐量。参考文献1 P. C. Young. Recursive Estimation and Time Series Analysis (Communication and Control Engineering Series)M. Berlin: Springer-Verlag, 1984.2 P. C. Y