CN102041824B - 一种挖掘机工作装置的自动控制系统及控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种挖掘机工作装置的自动控制系统及控制方法，系统包括：动臂、斗杆、铲斗角度传感器，动臂油缸、斗杆油缸、铲斗油缸压力传感器，转速传感器、动臂油缸、斗杆油缸、铲斗油缸电液比例阀，其特征在于：(1)设有激光定位仪，用于检测挖掘机工作装置与挖掘对象的相对位置；(2)可编程控制器接收各传感器的信号，控制各电液比例阀；(3)采用BP神经网络模块进行控制。本发明能准确控制铲斗的位置和姿态，实现液压挖掘机工作装置的自动操纵。

Description

一种挖掘机工作装置的自动控制系统及控制方法

技术领域

本发明涉及一种挖掘机的控制方法和装置，尤其涉及一种对挖掘机的工作装置进行自动控制的方法和装置。

背景技术

液压挖掘机是一种广泛应用的工程机械，其工作环境恶劣，且由于操纵动作单一，长时间作业极易导致驾驶员疲劳。应用微机控制液压挖掘机，必然能减轻驾驶员的劳动强度，提高劳动效率，节省能源，提高安全性。

由于挖掘机的作业对象和环境变化大，挖掘作业要适应各种工况、土质环境，且在施工中每一具体操作的内容和要求都不同，很难形成规律，这要求在控制方式的选择上应具有智能化的特点，自动控制系统应具有自我适应作业对象和环境变化的能力。

现有技术中，在采用微机控制实现工作装置轨迹控制的研究中，大都采用建立工作装置的位姿数学模型，依据给定的斗齿目标轨迹，经过计算，转换为工作装置的相对转角序列，由微机控制电液伺服系统，使三个杆件各自跟踪其目标转角，实现轨迹控制。对于挖掘机这类工程机械，这种控制方式比较复杂，难以适应各种复杂作业环境的要求，使用上存在一定的局限性。

发明内容

本发明目的是提供一种用于液压挖掘机工作装置的自动控制方法以及采用该控制方法的控制系统，通过该控制系统能够实现液压挖掘机工作装置在设定工况下的自动操纵，准确而稳定地控制工作装置的位置和姿态，使工作装置按照预期的轨迹运动，完成作业任务。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种挖掘机工作装置的自动控制系统，包括：动臂角度传感器、斗杆角度传感器、铲斗角度传感器、动臂油缸压力传感器、斗杆油缸压力传感器、铲斗油缸压力传感器、转速传感器、动臂油缸电液比例阀、斗杆油缸电液比例阀、铲斗油缸电液比例阀， 

(1)设有激光定位仪，用于检测挖掘机工作装置与挖掘对象的相对位置；

(2)带有软件程序的可编程控制器，各个传感器的信号输出端与所述可编程控制器连接，所述可编程控制器的输出端分别与动臂油缸电液比例阀、斗杆油缸电液比例阀、铲斗油缸电液比例阀的控制端连接；

(3)所述可编程控制器中的软件程序包括控制动臂的BP神经网络模块、控制斗杆的BP神经网络模块、控制铲斗的BP神经网络模块，以及分别控制各电液比例阀的电液控制模块。

上述技术方案中，各BP神经网络模块的输出分别连接对应的电液比例阀的电液控制模块。

一种挖掘机工作装置的自动控制方法，采用上述自动控制系统实现，包括下列步骤：

(1)训练样本的获取：由驾驶员先在设定工况下进行多次重复挖掘动作，按预先设定的时间间隔采样：激光定位仪记录预定挖掘对象和工作装置的相对位置e，各角度传感器分别采集记录动臂、斗杆和铲斗的相对转角样本信息θ，各压力传感器分别采集记录动臂油缸、斗杆油缸和铲斗油缸的压力样本信息p，转速传感器采集发动机转速样本信息n，并采样动臂、斗杆、铲斗油缸电液比例阀控制信号u；

(2)训练BP神经网络模块：

将步骤(1)采集的样本数据分别作为控制动臂、斗杆、铲斗的BP神经网络模块的训练样本，经过控制器内编好的BP神经网络控制程序，通过其自适应的学习功能进行训练，得到满足精度的神经网络权值和阈值，从而获得训练好的BP神经网络；

(3)用激光定位仪测定当前挖掘对象和动臂、斗杆、铲斗的相对位置数据e(t)，各角度传感器分别采集当前动臂、斗杆和铲斗的相对转角θ(t)，各压力传感器分别测量动臂油缸、斗杆油缸和铲斗油缸的压力样本信息p(t)，转速传感器采集发动机转速样本信息n(t)；

(4)将步骤(3)得到的数据作为训练好的各BP神经网络模块的输入，输出即为动臂、斗杆和铲斗油缸的电液控制模块的控制输入量u(t)，经过各电液控制模块，分别控制动臂、斗杆、铲斗油缸的行程，得到下一时刻动臂、斗杆和铲斗的位置e(t+1)、相对转动角度θ(t+1)、油缸压力p(t+1)、发动机转速n(t+1)； 

(5)将步骤(3)和步骤(4)获得的数据相比较，计算位置差值Δe(t+1)，并与步骤(4)的其他数据共同构成下一时刻的系统输入量；

(6)重复步骤(3)至(5)，通过整个控制系统的循环迭代，最终实现对工作装置在整个挖掘过程中的轨迹控制。

由于上述技术方案运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：

1．本发明采用了BP神经网络控制技术，通过采样真实驾驶员操作时的各传感器参数对BP神经网络进行训练，更大程度地模拟了真实驾驶员的操纵策略，实现对不同工况下挖掘机工作的适应性，控制器根据及压力、发动机转速信息，经过数据处理部分计算后，发出控制量，分别驱动动臂液压缸、斗杆液压缸和铲斗液压缸动作，从而准确地控制铲斗的位置和姿态，实现液压挖掘机工作装置的自动操纵。

2．本发明通过对工作装置运动轨迹的自动控制，实现在设定工况下挖掘机的自动作业，减轻驾驶员的工作强度、提高工作效率和安全性、节约能源；由于应用了BP神经网络技术，避免了采用传统PID控制方法复杂、精度低、稳定性差等缺点，将工作装置的控制策略模糊化、智能化，并具有自适应、学习功能，可以根据熟练驾驶员的作业示范，当场学习训练，获得成熟的控制策略，从而实现在不同工况下的工作装置挖掘轨迹自动控制。

附图说明

图1是本发明实施例中控制系统的控制结构示意图。

图2是实施例中电流控制模块的结构示意图。

图3是控制系统在挖掘机上的安装和作用关系示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：

实施例一：一种挖掘机工作装置的自动控制系统，包括：动臂角度传感器、斗杆角度传感器、铲斗角度传感器、动臂油缸压力传感器、斗杆油缸压力传感器、铲斗油缸压力传感器、转速传感器、动臂油缸电液比例阀、斗杆油缸电液比例阀、铲斗油缸电液比例阀，其中，带有软件程序的可编程控制器包括模拟驾驶员控制动臂、斗杆、铲斗的BP神经网络模块c1、c2、c3及电液控制模块c4、c5、c6。动臂、斗杆、铲斗控制系统类似，系统结构示意图如图1所示，电液控制模块结构示意图如图2所示。

参见图3，本发明的装置包括，动臂1、斗杆2、铲斗3、动臂油缸a1、斗杆油缸a2、铲斗油缸a3、动臂角度传感器s1、斗杆角度传感器s2、铲斗角度传感器s3、动臂油缸压力传感器s4、斗杆油缸压力传感器s5、铲斗油缸压力传感器s6、发动机转速传感器s7、激光定位仪4、控制器5，其中：

1) 动臂角度传感器s1安装在动臂1和平台铰接处，斗杆角度传感器s2安装在动臂1和斗杆2铰接处，铲斗角度传感器s3安装在斗杆2和铲斗3铰接处；

2) 动臂油缸压力传感器s4安装在动臂油缸a1液压回路中，斗杆油缸压力传感器s4安装在斗杆油缸a1液压回路中，铲斗油缸压力传感器s4安装在铲斗油缸a1液压回路中；

3) 发动机转速传感器s7安装在发动机内部；

4) 激光定位仪4安装在驾驶室前端；

5) 控制器5与挖掘机ECU集成。

本实施例的控制方法如下：

1) 将系统设定为手动驾驶模式，驾驶员根据工况在稳定状态下进行重复挖掘作业，各传感器采样记录下动臂、斗杆、铲斗的转角、压力信号、挖掘对象相对位置信号、发动机转速信号和各工作油缸电液控制比例阀控制信号；

2) 将步骤1采集样本储存至控制器5，作为其中BP网络控制模块c1、c2、c3的训练样本，经过程序运行，得到满足要求的BP神经网络，将其作为工作装置运动的系统控制策略；

3) 将系统设定为自动驾驶模式，传感器测定当前动臂、斗杆、铲斗的转角、压力信号、挖掘对象相对位置信号、发动机转速信号和油缸电液控制比例阀控制输入信号；

4) 将步骤3)测定信号作为控制器5输入量，经过BP神经网络控制模块c1、c2、c3，得到下一瞬时各工作油缸电液控制比例阀控制信号；

5) 将步骤4)得到的控制信号作为电液控制系统模块c4、c5、c6的系统输入量，经过功率放大器和电液比例阀，将电信号转化为压力信号，控制各工作油缸压力和的供油量，从而控制各工作油缸的行程，获得下一瞬时动臂、斗杆、铲斗的相对位置，经过程序换算，输出为下一瞬时挖掘对象和动臂、斗杆、铲斗的相对位置；

6) 将步骤3)和步骤5)得到的数据相比较，得到相邻时刻动臂、斗杆和铲斗与挖掘对象的相对位置差值，并反馈至系统输入端；

7) 重复步骤3-6，直至工作装置完成预期挖掘动作。

由此，本实施例实现了挖掘机工作装置的自动控制。

Claims (3)

1. 一种挖掘机工作装置的自动控制系统，包括：动臂角度传感器、斗杆角度传感器、铲斗角度传感器、动臂油缸压力传感器、斗杆油缸压力传感器、铲斗油缸压力传感器、转速传感器、动臂油缸电液比例阀、斗杆油缸电液比例阀、铲斗油缸电液比例阀，其特征在于：

(1)设有激光定位仪，用于检测挖掘机工作装置与挖掘对象的相对位置；

(2)带有软件程序的可编程控制器，各个传感器的信号输出端与所述可编程控制器连接，所述可编程控制器的输出端分别与动臂油缸电液比例阀、斗杆油缸电液比例阀、铲斗油缸电液比例阀的控制端连接；

(3)所述可编程控制器中的软件程序包括控制动臂的BP神经网络模块、控制斗杆的BP神经网络模块、控制铲斗的BP神经网络模块，以及分别控制各电液比例阀的电液控制模块。

2. 根据权利要求1所述的挖掘机工作装置的自动控制系统，其特征在于：各BP神经网络模块的输出分别连接对应的电液比例阀的电液控制模块。

3. 一种挖掘机工作装置的自动控制方法，采用权利要求1所述自动控制系统实现，其特征在于，包括下列步骤：

(1)训练样本的获取：由驾驶员先在设定工况下进行多次重复挖掘动作，按预先设定的时间间隔采样：激光定位仪记录预定挖掘对象和工作装置的相对位置e，各角度传感器分别采集记录动臂、斗杆和铲斗的相对转角样本信息θ，各压力传感器分别采集记录动臂油缸、斗杆油缸和铲斗油缸的压力样本信息p，转速传感器采集发动机转速样本信息n，并采样动臂、斗杆、铲斗油缸电液比例阀控制信号u；

(2)训练BP神经网络模块：

将步骤(1)采集的样本数据分别作为控制动臂、斗杆、铲斗的BP神经网络模块的训练样本，经过控制器内编好的BP神经网络控制程序，通过其自适应的学习功能进行训练，得到满足精度的神经网络权值和阈值，从而获得训练好的BP神经网络模块；

(3)用激光定位仪测定当前挖掘对象和动臂、斗杆、铲斗的相对位置数据e(t)，各角度传感器分别采集当前动臂、斗杆和铲斗的相对转角θ(t)，各压力传感器分别测量动臂油缸、斗杆油缸和铲斗油缸的压力样本信息p(t)，转速传感器采集发动机转速样本信息n(t)；

(4)将步骤(3)得到的数据作为训练好的各BP神经网络模块的输入，输出即为动臂、斗杆和铲斗油缸的电液控制模块的控制输入量u(t)，经过各电液控制模块，分别控制动臂、斗杆、铲斗油缸的行程，得到下一时刻动臂、斗杆和铲斗的位置e(t+1)、相对转动角度θ(t+1)、油缸压力p(t+1)、发动机转速n(t+1)； 

(5)将步骤(3)和步骤(4)获得的数据相比较，计算位置差值Δe(t+1)，并与相对转动角度θ(t+1)、油缸压力p(t+1)、发动机转速n(t+1)共同构成下一时刻的系统输入量；

(6)重复步骤(3)至(5)，通过整个控制系统的循环迭代，最终实现对工作装置在整个挖掘过程中的轨迹控制。

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