液压举升系统在工程中应用广泛,如液压挖掘机的机械臂驱动系统以及液压抽油机的抽油系统等。液压举升系统长期工作于周期性大负载工况,其消耗的能量占据了整机能耗的绝大部分。而传统液压举升系统能量回收效率较低,且负载波动剧烈,使得原动机工作点难以保持在高效区,导致工作过程中能量损耗较大,增加了运行成本。因此,采用高效能量回收系统回收液压举升系统制动动能和重力势能,开发液压举升系统能量管理策略以改善原动机工作点成为节能降耗的有效措施。现有液压举升系统大多已具备能量回收能力,起到了一定的节能降耗效果,但仍有改善的空间。本文以液压举升系统为研究对象,围绕系统的结构、特性及能量管理策略开展了研究工作。论文探讨了以复合缸作为执行器的液压举升系统原理,建立了液压举升系统的数学模型,分析了系统的动态特性及能量回收效率,并以此为依据提出了参数匹配方法。以液压挖掘机和液压抽油机为案例,分析了其液压举升系统负载特性,研究了原动机负载预测方法。在负载预测的基础上,分析了瞬时优化能量管理策略、动态规划能量管理策略以及基于遗传算法优化的模糊控制能量管理策略,通过调节原动机工作点提高液压举升系统效率。利用仿真分析和实验验证比较了能量管理策略的有效性,讨论了各能量管理策略的适用条件。本论文具体的研究内容如下:第1章概述了液压举升系统的组成及特点,阐述了应用于工程机械和石油机械的液压举升系统及其能量管理策略的研究进展,总结了液压举升系统结构和能量管理策略的发展方向,分析了本课题的研究背景及研究意义,介绍了本课题的主要研究内容。第2章探讨了一种基于复合缸的液压举升系统。该系统利用复合液压缸和蓄能器以压力能的形式回收执行器和负载势能,避免了能量转化过程的损失;采用闭式泵控系统以减少能量传递过程的损失;设计辅助驱动系统以调节原动机工作点,进而提高原动机效率。建立了液压举升系统各元件的数学模型,并据此得到仿真模型。第3章提出了一种基于系统动态特性和能量回收效率的参数匹配方法。利用仿真分析获得了不同复合液压缸直径和蓄能器容积下液压举升系统的动态特性和能量回收效率,即增大复合液压缸直径可改善系统动态响应,但影响了系统稳定性;增加蓄能器容积可增强系统稳定性,但系统动态响应变差。合理增加复合液压缸直径和蓄能器容积通常可在一定程度上减小原动机最大输出功率,并减小原动机的能量消耗。在参数匹配的基础上,以液压挖掘机和液压抽油机为案例,利用仿真分析获得了其在各自典型工况下液压举升系统的节能效果。由仿真结果可知,能量回收系统可显著降低液压举升系统最高工作压力、原动机最大输出功率和能量消耗。.第4章研究了一种基于神经网络算法的液压举升系统负载预测方法。针对液压举升系统的不确定性负载,选取泵进出口压力差和控制信号作为工作阶段的识别参数,利用神经网络算法获取液压举升系统作业过程中的动作,进而对工作阶段进行识别,并根据工作阶段识别结果对作业过程进行周期截断。利用三次样条插值函数得到前若干周期原动机转矩变化曲线,通过叠加得到了下一工作周期的预测负载。以液压挖掘机为案例,建立了液压挖掘机举升系统的AMESim仿真模型,通过仿真得到了工作过程中原动机转矩、功率和液压系统压力等参数,并预测了其负载。由互相关分析可知,预测负载与实际负载相关程度较高,预测较准确。最后,通过实验验证了负载预测的可行性。第5章分析了基于原动机工作点调节的能量管理策略,包括瞬时优化能量管理策略、动态规划能量管理策略以及基于遗传算法优化的模糊控制能量管理策略,提出了基于遗传算法优化的模糊控制能量管理策略具有更好的节能效果。继续以液压挖掘机和液压抽油机为案例,对上述三种能量管理策略进行仿真分析和实验验证。通过对比分析可知,三种能量管理策略均可以调节原动机工作点,使其更集中于高效区,进而提高液压举升系统的效率。瞬时优化能量管理策略对于原动机最大输出转矩的控制效果较好,但对于原动机平均效率和系统总体效率提升不大。该策略计算量最少,且不需要对负载进行预测,适用于液压举升系统实时控制;动态规划能量管理策略可以减少更多的原动机能源消耗,获得较高的系统效率,但计算量最多,且对于负载预测准确性的依赖最强,虽然具有较好的节能特性,但应用于实时控制上的限制较大;基于遗传算法优化的模糊控制能量管理策略系统效率介于上述二者之间,该策略利用预测的负载对模糊算法进行优化,对不同工况的适应性较强,同时对于负载预测结果准确性的要求也较低,且系统效率优于瞬时优化能量管理策略。基于遗传算法优化的模糊控制能量管理策略更适用于液压举升系统。第6章概述了本论文的研究工作,总结了本论文的主要研究内容及创新点,并展望了下一步的研究方向。