挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)具有強(qiáng)烈的非線性,現(xiàn)有挖掘機(jī)控制普遍采用基于模型的控制方法,需要建立精確的挖掘機(jī)模型,成本過高且控制效果差。因此,提出了一種基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的液壓挖掘機(jī)位置在線學(xué)習(xí)控制方法,建立了在線學(xué)習(xí)基本模型,該模型包含2個回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)、1個學(xué)習(xí)目標(biāo)的逆和1個基于學(xué)習(xí)目標(biāo)逆生成的控制輸入,在對其進(jìn)一步優(yōu)化后,提出了在線學(xué)習(xí)優(yōu)化模型。以正弦信號為參考軌跡,對基礎(chǔ)模型和優(yōu)化模型進(jìn)行了仿真研究,搭建了挖掘機(jī)控制試驗裝置,分別開展了單關(guān)節(jié)運動、多關(guān)節(jié)運動和實際挖掘運動實驗,結(jié)果表明:采用在線學(xué)習(xí)控制方法后,挖掘機(jī)位置控制精度明顯提高,其均方根誤差降低占比超過50%,證明了所提出控制方法的性能和可行性。 

【文章來源】：機(jī)床與液壓. 2020,48(21)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

在線學(xué)習(xí)基本模型如圖2所示。該模型由2個ESN組成:1個學(xué)習(xí)目標(biāo)的逆(稱為學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)A),另1個ESN基于學(xué)習(xí)的逆模型生成控制輸入(稱為控制器網(wǎng)絡(luò)B)。在學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)A中,輸入信號uLk由目標(biāo)的當(dāng)前輸出yk和一個δ階躍延遲輸出信號yk-δ組成

針對上述問題,本文作者對在線學(xué)習(xí)基本模型進(jìn)行了優(yōu)化,引入了滾動時域的概念,并以參考模型作為跟蹤,優(yōu)化后的在線學(xué)習(xí)模型如圖3所示。通過滾動時域方法,消除了尋找δ最優(yōu)值的繁瑣工作,在滾動時域方法中,引入?yún)⒖紴V波器,通過改變?yōu)V波器參數(shù),可以調(diào)整閉環(huán)響應(yīng)。對學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)A和控制網(wǎng)絡(luò)B輸入修改為

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]液壓挖掘機(jī)電液比例位置控制系統(tǒng)仿真研究[J]. 朱平平,鄒樹梁,謝宇鵬.  機(jī)械工程與自動化. 2019(05)
[2]液壓挖掘機(jī)作業(yè)循環(huán)狀態(tài)智能識別方法[J]. 黃杰,王東,王新晴,殷勤,邵發(fā)明.  浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2019(09)
[3]采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的液壓挖掘機(jī)運動誤差研究[J]. 崔慧娟.  微型電腦應(yīng)用. 2019(08)
[4]一種礦用液壓挖掘機(jī)鏟斗開閉液壓控制系統(tǒng)設(shè)計[J]. 呂曉林.  液壓氣動與密封. 2019(08)
[5]通過不變矩和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行挖掘機(jī)鏟斗位置識別[J]. 宮樂,殷晨波,周俊靜.  機(jī)械設(shè)計與研究. 2017(01)
[6]大型礦用液壓挖掘機(jī)動臂升降控制方案研究[J]. 王永進(jìn),權(quán)龍,李愛峰,呂曉林.  機(jī)械工程學(xué)報. 2013(12)
[7]液壓變壓器控制挖掘機(jī)動臂油缸動態(tài)分析[J]. 沈偉,姜繼海,王克龍.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報. 2013(04)
[8]新型智能挖掘機(jī)自動軌跡控制研究[J]. 賀繼林,趙鑫,張大慶,宋軍.  廣西大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2012(02)
[9]基于遺傳算法的挖掘機(jī)工作裝置鉸點位置優(yōu)化[J]. 蔣炎坤,劉剛強(qiáng),李宗,張宏.  華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2011(03)



本文編號：3290213