【摘要】：為了使混凝土泵車(chē)工作裝置實(shí)現(xiàn)良好的控制精度和操作平穩(wěn)性,通過(guò)全姿態(tài)全工況下工作裝置的變形分析,得出臂架和車(chē)身變形補(bǔ)償模型,建立了變形補(bǔ)償后的泵車(chē)工作裝置運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,并運(yùn)用小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CMAC)+PID的控制方法解析動(dòng)作控制量,很好地解決了臂架位姿動(dòng)態(tài)檢測(cè)和軌跡控制的問(wèn)題.試驗(yàn)結(jié)果表明,該控制算法能滿足軌跡控制的要求,使臂架末端位置動(dòng)態(tài)檢測(cè)誤差控制在±8cm之內(nèi);借助變形補(bǔ)償和臂架軌跡控制技術(shù),臂架末端的運(yùn)動(dòng)軌跡誤差可控制在±15cm之內(nèi).
[Abstract]:In order to make the working device of concrete pump car achieve good control precision and smooth operation, the deformation compensation model of arm frame and body is obtained by analyzing the deformation of the working device under all attitude and all working conditions. The kinematics model of pump vehicle working device after deformation compensation is established, and the control method of cerebellar model neural network (CMAC) PID is used to analyze the motion control quantity, which solves the problems of dynamic detection and trajectory control of arm position and pose. The experimental results show that the control algorithm can meet the requirements of trajectory control and control the error of dynamic detection of the end position of boom within 鹵8cm, with the help of deformation compensation and boom trajectory control technology. The trajectory error at the end of the boom can be controlled within 鹵15cm.
【作者單位】： 湖南中聯(lián)重科智能技術(shù)有限公司;國(guó)家混凝土機(jī)械工程技術(shù)研究中心;
【基金】：湖南省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)科技攻關(guān)項(xiàng)目資助(2013GK4050)
【分類號(hào)】：TU646;TP273

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本文編號(hào)：2184218