【摘要】：本課題是在實現(xiàn)裝載機(jī)自動化、智能化的大趨勢背景下進(jìn)行的。本文對裝載機(jī)工作裝置動力學(xué)進(jìn)行深入分析,總結(jié)推導(dǎo)出其完整的動力學(xué)模型,并提出了動力學(xué)模型中關(guān)鍵參數(shù)的辨識算法,可以實現(xiàn)機(jī)構(gòu)尺寸參數(shù)的實時校正。這為裝載機(jī)動態(tài)稱重、裝載機(jī)鏟斗平動舉升與鏟掘軌跡規(guī)劃等裝載機(jī)自動化、智能化應(yīng)用實現(xiàn)提供了模型支持和算法基礎(chǔ)。裝載機(jī)裝載物料稱重,是本文的核心部分,本文提出的稱重方案可以免去將裝載機(jī)駛離現(xiàn)場到裝有地磅的地點進(jìn)行裝載物料的離線測量,可以在動臂舉升貨物時動態(tài)地計算出物料質(zhì)量,這大大提高了裝載機(jī)裝載物料的速度。本文主要內(nèi)容概況如下:本文第一章介紹了本課題研究背景和國內(nèi)外裝載機(jī)稱重技術(shù)與機(jī)構(gòu)尺寸辨識技術(shù)的研究現(xiàn)狀,說明了本課題研究的創(chuàng)新性與實際意義。本文第二章對裝載機(jī)執(zhí)行機(jī)構(gòu)系統(tǒng)建立了數(shù)學(xué)模型和仿真模型,然后提出了動力學(xué)模型中關(guān)鍵參數(shù)的辨識算法。然后基于仿真模型對模型參數(shù)辨識算法進(jìn)行了仿真驗證。本章建立的該數(shù)學(xué)模型和仿真模型為裝載機(jī)自動化、智能化更進(jìn)一步的研究提供了模型支持。本文第三章,首先提出了工程中較容易實現(xiàn)的質(zhì)量標(biāo)定稱重算法。然后將參數(shù)辨識理論應(yīng)用于裝載機(jī)負(fù)載質(zhì)量稱重�；诘诙陆⒌姆抡婺Ｐ蛯λ惴ㄟM(jìn)行了仿真。通過仿真對比研究和深入分析最終提出了基于質(zhì)量標(biāo)定與參數(shù)辨識相結(jié)合的動態(tài)稱重算法,并通過仿真證明了該算法有效性。本文第四章對本文的核心算法—基于模型的裝載機(jī)動態(tài)稱重算法進(jìn)行了實驗研究。首先,介紹了實驗平臺的搭建與裝載機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)采集后的處理。然后,利用實驗數(shù)據(jù)對裝載工作裝置關(guān)鍵參數(shù)的辨識算法、質(zhì)量標(biāo)定稱重算法和質(zhì)量標(biāo)定與參數(shù)辨識相結(jié)合的稱重算法進(jìn)行了實驗研究。最后,針對實驗結(jié)果對本文研究的算法做進(jìn)一步的分析與探究,并提出了不足之處和改進(jìn)方案。本文第五章對論文進(jìn)行了總結(jié),提出了不足之處與改進(jìn)的方法,對進(jìn)一步可研究的內(nèi)容進(jìn)行了展望和思考。
[Abstract]:This subject is carried out under the background of realizing the automatization and intelligence of loader. In this paper, the dynamics of the loader's working device is deeply analyzed, its complete dynamic model is deduced, and the identification algorithm of the key parameters in the dynamic model is put forward, which can realize the real-time calibration of the mechanism's dimension parameters. This provides the model support and algorithm foundation for the automatic and intelligent application of loaders, such as dynamic weighing of loaders, vertical lift of hopper and trajectory planning of shovel, etc. The loading material weighing of loader is the core part of this paper. The weighing scheme proposed in this paper can eliminate the need for off-line measurement of loading material from the site where the loader is loaded. The material quality can be calculated dynamically when the moving arm lifts the cargo, which greatly improves the loading speed of the loader. The main contents of this paper are as follows: in the first chapter, the research background of this subject and the research status of loaders weighing technology and mechanism dimension identification technology at home and abroad are introduced, and the innovation and practical significance of this research are explained. In the second chapter, the mathematical model and simulation model of the loader actuator system are established, and then the identification algorithm of the key parameters in the dynamic model is proposed. Then the model parameter identification algorithm is simulated based on the simulation model. The mathematical model and simulation model established in this chapter provide model support for further research on automation and intelligence of loader. In the third chapter, a mass calibration weighing algorithm which is easy to realize in engineering is proposed. Then the parameter identification theory is applied to load mass weighing of loader. The algorithm is simulated based on the simulation model established in the second chapter. A dynamic weighing algorithm based on the combination of quality calibration and parameter identification is proposed through the comparative study and in-depth analysis of simulation. The simulation results show that the algorithm is effective. In the fourth chapter, the dynamic weighing algorithm of loaders based on model is studied experimentally. Firstly, the construction of the experimental platform and the processing of the loader running data acquisition are introduced. Then, the key parameters identification algorithm, mass calibration weighing algorithm and weighing algorithm combined with mass calibration and parameter identification are studied experimentally using experimental data. Finally, based on the experimental results, this paper makes further analysis and exploration of the algorithm studied in this paper, and puts forward some shortcomings and improvement schemes. In the fifth chapter, the author summarizes the thesis, puts forward the deficiency and improvement methods, and looks forward to the contents that can be further studied.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TH243

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本文編號：2166958