用简单的仪器变量算法建立液压挖掘机模型外文文献翻译、中英文翻译

3.0 设计吧 2023-02-13 65 4 394.32KB 21 页 10光币

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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[1~3]，它已成功地应用于一

系列困难的应用[4~6]。

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[7~9], 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，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[ 13 ]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1:1￡107 Pa 和采样时间

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

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附录A用简单的仪器变量算法建立液压挖掘机模型JunGU1,JamesTAYLOR2,DerekSEWARD2(1.SchoolofMechanical&ElectronicEngineering,SoochowUniversity,Suzhou,Jiangsu215021,China;2.EngineeringDepartment,LancasterUniversity,Lancaster,LA14YR,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，通过大量的不确定性导致低的可靠性和实用性。一种基于在挖掘...

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