基于粒子群算法的挖掘机PD控制器设计.pdf
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1、:./.基于粒子群算法的挖掘机 控制器设计周有明刘凯磊强红宾康绍鹏(.江苏理工学院 机械工程学院江苏 常州 .国机重工集团常林有限公司江苏 常州.江苏大学 流体机械工程技术研究中心江苏 镇江)摘 要:针对挖掘机精确轨迹控制问题构建了挖掘机动力学模型搭建了 仿真环境下挖掘机动力学模块、控制系统模块和可自动调用的 参数输入模块通过 最优搜寻得到 权重参数然后在 程序中定义挖掘机动力学模型最后在动态控制下进行一个闭环快速自适应整定联合仿真 仿真结果表明采用基于粒子群算法的挖掘机 控制器与传统的试凑法都能达到期望的轨迹控制且都能较好地贴近理论值但基于粒子群算法的挖掘机 控制器能够快速自适应整定 在挖掘
2、轨迹起始过程中相较于试凑法中 和 组合为 粒子群算法的 控制器要收敛近 降低了系统的稳态误差大大提高了液压挖掘机的稳定性和精确性关键词:挖掘机动力学 控制器粒子群算法中图分类号:.文献标识码:文章编号:()(.):.:引 言挖掘机在工业与民用建筑、交通运输、水力工程等领域都有广泛的应用 然而随着人类社会建设的进步工业自动化程度随之提高传统控制算法已很难满足挖掘机的控制精度要求 因此挖掘机的精确轨迹控制问题成为现阶段工程机械控制领域的一个研究热点实现挖掘机精确轨迹控制的核心关键是设计一个控制性能优异的控制器通过输入目标信息驱使液压缸输出相对精确的控制力矩从而驱动挖掘机各关节的运动以达到所期望的位
3、置与位姿 目前国内外众多的科研人员对此有了一定的研究 等通过对雅克比矩阵进行自适应整定后估测未知运动学参数 并采用了 层神经网络对动力学和未建模项动态进行补偿 胡海兵等针对外部扰动以及内部不确定性(建模误差、耦合影响等)对挖掘机器人机械研究与应用 年第 期(第 卷总第 期)设计与开发收稿日期:基金项目:国家自然科学基金资助项目:基于机液压差补偿的负载口独立控制系统主被动柔顺控制(编号:)江苏省高等学校自然科学基金项目:液压并联车载主动减振平台复合柔顺控制策略研究(编号:)常州市科技支撑计划项目:基于机电液耦合系统的大型高速运载装备行驶非线性动力学行为研究及应用(社会发展)(编号:)常州市领军型
4、创新人才引进培育项目资助:复杂工况下多轴线运载装备智能连杆转向系统研究及应用(编号:)江苏省研究生科研与实践创新计划项目:液压挖掘机自动挖掘轨迹规划与多执行器协同运动控制(编号:)作者简介:周有明()男江西上饶人硕士研究生研究方向:机械与液压系统设计通信作者:刘凯磊()男甘肃嘉峪关人副教授博士研究方向:电液控制技术轨迹运行精度影响的问题引入鲁棒项抑制关节神经控制器并使用滤错训练算法估算神经网络未知权重系数利用 函数证明稳定性且获得良好的成效 然而这些算法需要大量的样本数据进行网络的训练实现过程较为复杂控制精确度会出现稍许的滞后现象 粒子群算法是模拟鸟类觅食的一种算法每只鸟都可看作一个粒子鸟群在
5、寻找食物的过程中需不断地改变自己的速度和位置直到找到食物 该算法具有结构简单、容易实现且算法的收敛速度快、精确度高的特点因此笔者引入粒子群算法通过构建挖掘机动力学模型搭建 仿真环境下挖掘机动力学模块、控制系统模块和 参数输入模块通过 程序最优搜寻得到 权重参数并在 程序中定义挖掘机动力学模型利用 自身快速自适应整定参数优选及其收敛速度优势达到缩减周期实现高精度控制的目的 挖掘机动力学模型液压挖掘机动力学模型应用拉格朗日法求解获得基于关节空间的动力学数学方程针对液压挖掘机的非线性系统忽略关节摩擦和末端负载整理成如下的动力学模型:()()()()式中:、分别为关节角度、角速度、角加速度矢量()为对
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