液压挖掘机作为一种典型的多功能工程机械,在工程建设领域发挥着不可替代的作用。液压挖掘机的自动化作业可显著提高工作效率和作业精度,具有非常重要的社会和经济价值。本论文以带有电控先导比例减压阀(EPPRV)和三位六通开中心比例换向阀的自动作业液压挖掘机为研究对象,在综合考虑其电液系统特点的前提下,利用非线性控制技术,并采用理论分析、仿真研究以及实际实验相结合的研究方法,对其电液系统的高精度控制方法进行研究,为实现液压挖掘机在各典型工况下的自动化作业打下实用、有价值的理论和实验基础,同时也为其他工程机械电液系统的控制提供方法借鉴。本论文对自动作业液压挖掘机的EPPRV非线性补偿、单执行器运动控制、铲斗轨迹控制以及回转力矩控制进行研究。首先,针对EPPRV因存在死区滞环非线性而导致其控制性能较差的问题,提出了基于降阶模型的自适应鲁棒控制(ARC)方法,可有效提高EPPRV的控制精度;其次,针对单执行器运动控制中所存在的大惯性、变负载以及不确定挖掘阻力等问题,提出了不依赖系统模型参数的自适应神经网络终端滑模控制(ANTC)方法,可保证控制误差在有限时间内收敛,从而有效提高系统的瞬态响应速度以及稳态控制精度;再次,针对铲斗轨迹控制中所存在的多执行器动力学耦合问题,基于单执行器运动控制方法设计了能保证各执行器的控制误差均能在有限时间内收敛的铲斗轨迹控制器,此外设计了铲斗轨迹协同控制器以提高各执行器之间的协同控制性能,从而进一步地提高铲斗轨迹控制精度;最后,针对回转力矩控制时存在的控制增益为零的问题,设计了液压泵压力补偿器保证系统始终可控,并提出了自适应神经网络控制器以提高力矩控制效果。本论文的具体研究内容如下文所述:第一章论述了自动作业液压挖掘机电液系统控制方法研究的重要意义;分析了自动作业液压挖掘机电液系统的特点,并指出影响控制器设计的主要因素;概述了电液系统执行器运动控制、液压挖掘机铲斗轨迹控制以及力/力矩控制的研究现状,并分析了其存在的不足;最后提出了本论文的研究内容。第二章首先对液压挖掘机自动作业系统进行设计,通过安装传感器、配置控制器并用EPPRV来代替传统手动控制的先导比例减压阀,使得液压挖掘机可被电信号控制,从而为各典型作业工况下的自动作业打下了硬件平台基础。接下来对EPPRV的非线性补偿方法进行研究,以抑制死区滞环非线性对其控制性能的影响。建立了EPPRV的数学模型并对死区滞环非线性进行了分析,为了便于控制器设计将原系统模型表示为由输入死区、滞环以及线性环节所组成的串级模型,并对该模型进行了离线参数辨识。为了处理模型中的参数不确定性以及不确定非线性,提出了基于降阶系统模型的ARC控制方法,该方法可在理论上保证控制误差有界且其有效性通过对比仿真和实验进行了验证。基于所述ARC控制方法提出了双闭环反馈控制策略,用于后续章节中的执行器运动控制及力矩控制。对比实验结果表明,采用该策略后系统的瞬态响应速度和稳态控制精度均得到了显著的提升。第三章在综合考虑自动作业液压挖掘机电液系统特点的前提下,对其单执行器的高精度运动控制方法进行研究,提出了不依赖系统模型参数的ANTC控制方法。首先经坐标变换将原状态反馈系统重新表示为积分链形式的输出反馈系统,这使得在控制器设计时不需要基于复杂的反步设计步骤;为了估计系统不可测的状态变量,引入了观测误差能在有限时间内收敛的高阶滑模观测器;基于神经网络的非线性拟合能力以及终端滑模控制理论,提出了ANTC控制方法。其中在控制器合成中,利用在线更新权重的回声状态神经网络来拟合系统的未知函数;此外,引入了鲁棒控制项来处理由观测器观测误差以及神经网络拟合误差所组成的未知集总非线性项,并设计参数自适应律来在线估计其上界以抑制其对系统性能的影响。所提方法能在理论上保证控制误差在有限时间内收敛,且通过大量对比仿真和实验验证了其有效性。第四章对自动作业液压挖掘机的铲斗轨迹控制方法进行研究。首先给出了液压挖掘机的运动学模型并进行了铲斗轨迹规划;在考虑系统动力学模型的基础上,将单执行器控制方法拓展到多输入多输出的情况,提出了能保证各执行器的控制误差均在有限时间收敛的铲斗轨迹控制器,并以“挖掘-180度回转-卸载”工况为例进行了对比实验以验证该方法的有效性。针对对精度要求较高且需要多个执行器协同动作的作业任务,设计了铲斗轨迹协同控制器,该控制方法除了能保证各执行器自身的控制性能,还能保证各执行器之间的协同误差在有限时间内收敛,从而进一步地提高铲斗轨迹控制精度,最后以空间直线追踪控制实验为例验证了该协同控制方法的有效性。第五章以侧壁挤压和侧壁切削工况为例,对自动作业液压挖掘机的回转力矩控制进行研究。首先对侧壁挤压和侧壁切削工况时液压挖掘机回转液压系统的特点进行分析,指出三位六通开中心比例换向阀的存在使得液压泵出口压力和流入执行器的流量耦合调节,这种耦合控制方式导致在侧壁挤压和侧壁切削工况时,会出现回转力矩控制增益恒为零的情况。为解决这一问题,设计了液压泵压力补偿器,使得回转马达的输出力矩始终可控。进一步地,为了提高力矩控制效果,提出了不依赖系统数学模型参数的自适应神经网络力矩控制方法。本章所提出的基于液压泵压力补偿的自适应神经网络力矩控制方法能在理论上保证力矩控制误差有界,最后以侧壁挤压工况为例,通过大量对比实验验证了所提方法的有效性。第六章总结了论文的主要研究工作和创新点,并对后续的相关研究工作和方向进行了展望和讨论。