【摘 要】
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挖掘机作业工况复杂,环境差、冲击大,挖掘机瞬态及稳态全过程的功率匹配优化难以达到最佳效果,严重制约了节能效果的进一步提升。本文围绕液压挖掘机节能降耗问题,在高效、准确、节能等多重约束条件下,制定了挖掘机动力源和动力驱动元件的协同控制策略,研究了基于数据挖掘的工作阶段主动感知技术,构建了基于机器学习算法的工动态感知模型;研究了基于动力性与节能性等协同控制优化算法,优化设定了挖掘机发动机的工作点;基于
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“工程机械节能匹配优化整定与控制策略研究”（NO.2020YFB1709903）；
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挖掘机作业工况复杂,环境差、冲击大,挖掘机瞬态及稳态全过程的功率匹配优化难以达到最佳效果,严重制约了节能效果的进一步提升。本文围绕液压挖掘机节能降耗问题,在高效、准确、节能等多重约束条件下,制定了挖掘机动力源和动力驱动元件的协同控制策略,研究了基于数据挖掘的工作阶段主动感知技术,构建了基于机器学习算法的工动态感知模型;研究了基于动力性与节能性等协同控制优化算法,优化设定了挖掘机发动机的工作点;基于功率节能匹配优化的动态分析方法,设计了控制参数整定算法仿真模型,实现了挖掘机节能运行控制。研究结果对挖掘机节能降耗以及能耗分析优化控制云平台应用一定的借鉴。本文主要研究工作如下:（1）通过挖掘机动力系统的功率匹配分析,提出了分阶段功率流匹配优化策略,同时分析了电喷发动机的工作原理和特性,并基于发动机台架试验数据建立了能耗数值模型。通过对挖掘机液压泵结构进行分析,建立了液压泵排量调节传递函数和液压泵效率模型。（2）研究了基于数据挖掘的工作阶段主动感知技术。为解决现有识别方法的缺陷,结合功率和主泵出口压力信号,分别基于长短期记忆神经网络（Long short-term memory,LSTM）和反向传播神经网络（Backpropagation neural network,BPNN）,构建了基于数据挖掘的挖掘机工作阶段动态识别模型。结果表明,较仅采用主泵压力的识别方法,本文提出的功率和主泵压力结合的模型识别准确率提高了4.66%。LSTM神经网络相较于BPNN效果更优,识别率达97.33%,0.5s的滑动时间窗宽度下的识别率更高。（3）通过对挖掘机扭矩和流量损失分析,研究了发动机动力性与经济性综合评价方法、流量损失优化模型,构建了基于动力性与节能性多目标协同控制优化算法,实现了对挖掘机不同阶段下的工作点优化设定,发动机的动力性和节能性得到有效利用。（4）基于功率节能匹配优化的动态分析方法,设计了控制参数自整定模糊PID控制器,并进行发动机转速稳定控制和功率匹配优化仿真。结果表明,在负载突变时,相较于PID控制,模糊PID对转速稳定控制效果更优异;同时,挖掘机在负载剧烈变化时,能有效快速的实现挖掘机工作点稳定在经济油耗区域,同时流量损失减小4.22%,流量变化波动明显减小,挖掘机的油耗量减少6.52%,实现了挖掘机发动机-液压泵的动力系统功率匹配。
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