一种挖掘机的电控系统及正流量系统挖掘机的制作方法

本实用新型涉及挖掘机控制领域，具体涉及一种挖掘机的电控系统及正流量系统挖掘机。

背景技术：

随着挖掘机电控技术的发展，对挖掘机控制自动化水平提出了越来越高的要求。例如在挖掘机修边坡或地面整平时，需要仅控制一个手柄就实现铲斗轨迹的直线控制，这就要求斗杆和大臂能够自动实现位置的精确匹配控制。

目前针对铲斗自动轨迹控制的研究都是将规划的铲斗轨迹转化为各工作装置的目标角度序列，进而通过工作装置的角度跟踪控制实现铲斗轨迹的跟踪控制。

现有技术中，通过模糊控制动态调整控制参数实现作业轨迹的自动控制，或使用带有低通滤波器的滑膜算法实现了工作装置轨迹跟踪控制。中南大学基于拉格朗日和伯努利方程，建立了工作装置的动力学模型，在swe85挖掘机平台上分别使用pid控制、滑膜变结构控制和自适应控制技术实现了铲斗轨迹的跟踪控制。解放军理工大学基于笛卡尔空间建立了工装运动学模型，通过离线轨迹规划和在线轨迹跟踪设计了铲斗轨迹控制策略，并针对模型的非线性采用了分段pid补偿控制，基于实验室小型挖掘机平台完成了实验，精度达到了5cm。波兰华沙机械化建设与岩石开采研究所将小型挖掘机k-111改造成负载独立控制系统，实现了铲斗轨迹自动控制，但由于其没有实现位置闭环，铲斗运动速度只能达到2米每分钟，其误差范围在4％到15％。

以上现有技术均基于小型挖掘机平台，其液压系统均为具有出色可控性的负载独立控制系统，对大型正流量系统挖掘机并不适用。正流量系统中工作臂的速度不仅依赖阀口开度还取决于负载压力，复合动作时工作臂之间因为流量耦合存在着速度干扰，协调运动非常困难。

技术实现要素：

因此，为了克服上述现有技术的缺点，本实用新型提供一种挖掘机铲斗轨迹自动控制装置、方法和计算机可读存储介质。

为实现上述目的，本实用新型提供一种挖掘机的电控系统，包括控制器总成，倾角传感器装置，控制阀装置；

其中，所述控制器总成与所述倾角传感器装置连接，接收来自所述倾角传感器的信号；所述控制器总成与挖掘机手柄相连接，接收来自挖掘机手柄位移量信号，以确定挖掘机斗杆的控制阀阀芯的位移量，从而控制挖掘机斗杆移动；所述控制器总成与所述控制阀连接，用于向所述控制阀发送控制信号，以控制所述控制阀控制所述挖掘机的铲斗油缸、斗杆油缸和动臂油缸移动；还包括位移传感器，所述位移传感器与所述控制阀装置和所述控制器总成连接，所述位移传感器监控所述控制阀系统的主阀芯的位移，并将位移信号反馈给所述控制器总成；

所述控制器总成还包括铲斗轨迹自动控制装置，所述铲斗轨迹自动控制装置与所述挖掘机的动臂、斗杆和手柄连接，并根据所述手柄的位移量信号来对所述挖掘机铲斗轨迹的进行直线轨迹自动控制。

进一步地，所述铲斗轨迹自动控制装置包括：

定量关系确定单元，用于根据根据挖掘机铲斗位置和挖掘机铲斗轨迹来确定挖掘机的动臂和斗杆的姿态角速率之间的定量关系；

斗杆控制单元，根据挖掘机操纵手柄的位移量，确定所述斗杆的控制阀阀芯的位移量，控制所述斗杆移动；

动臂姿态角速率确定单元，用于确定所述斗杆的姿态角速率，根据定量关系确定单元中确定的定量关系，确定所述动臂的姿态角速率；

动臂前馈控制单元，根据动臂姿态角速率确定单元确定的所述动臂的姿态角速率，确定所述动臂的控制阀阀芯位移的前馈控制量；

动臂反馈控制单元，用于接收动臂姿态传感器反馈的动臂姿态角速率，根据动臂姿态角速率确定单元中确定的动臂姿态角速率和动臂姿态传感器反馈的动臂姿态角速率之间的差值，确定所述动臂的控制阀阀芯位移的反馈控制量；

动臂控制单元，根据所述动臂的控制阀阀芯位移的前馈控制量和反馈控制量，确定所述动臂控制阀的阀芯位移控制量，控制所述动臂移动。

进一步地，所述倾角传感器装置进一步包括：

铲斗姿态传感器，用于检测以铲斗绕斗杆的轴中心为坐标原点的坐标系中的铲斗姿态；

斗杆姿态传感器，用于检测以斗杆绕动臂的转轴中心为坐标原点的坐标系中的斗杆姿态；

动臂姿态传感器，用于检测以动臂绕车体的转轴中心为坐标原点的坐标系中的动臂姿态；

所述铲斗姿态传感器、斗杆姿态传感器、动臂姿态传感器分别与所述铲斗轨迹自动控制装置连接，用于将各自检测的独立坐标信号反馈给所述铲斗轨迹自动控制装置。

进一步地，所述铲斗轨迹自动控制装置包括坐标转换单元，所述坐标转换单元将所述铲斗姿态传感器、斗杆姿态传感器、动臂姿态传感器各自的坐标系实时信号转换为以挖掘机车体回转中心为坐标原点的坐标系o0x0y0z0中的坐标信号。

进一步地，所述铲斗轨迹自动控制装置进一步包括姿态角速率换算单元，所述姿态角速率换算单元根据坐标转换单元转换的铲斗的齿间中心的初始位置和实时位置，来确定挖掘机的动臂和斗杆的姿态角速率之间的定量关系。

进一步地，通过使铲斗的齿间中心在o0x0y0z0坐标系中的实时位置的代价函数h(xp0,zp0)＝|zp0-tanμ·xp0+tanμ·ap0-cp0|＝0来确定挖掘机的动臂和斗杆的姿态角速率之间的定量关系，其中，μ为挖掘机铲斗的直线挖掘轨迹与o0x0y0z0中x0轴的夹角，所述x0轴与所述挖掘机的上车体的水平指向相同；(ap0,bp0,cp0)为铲斗齿间中心在所述o0x0y0z0坐标系中初始位置。

进一步地，所述控制阀装置包括1级ddv阀和2级多路主控阀。

进一步地，所述铲斗轨迹自动控制装置包括前馈控制单元，所述前馈控制单元与所述动臂的控制阀连接，利用神经网络算法对挖掘机动臂的控制阀阀芯位移进行前馈控制。

进一步地，所述铲斗轨迹自动控制装置包括反馈控制单元，所述反馈控制单元与所述动臂的控制阀连接，利用比例积分算法对挖掘机动臂的控制阀阀芯位移的进行反馈控制。

本实用新型还一种正流量系统挖掘机，其包括上述的电控系统。

与现有技术相比，本实用新型通过将手柄、倾角传感器的电信号通过can总线发送给控制器总成，控制器总成对这些信号进行综合，根据工作装置二自由度直线挖掘自动控制中动臂、斗杆的姿态角速率满足的定量关系，将直线挖掘铲斗轨迹控制转化为工作装置姿态角速率的匹配控制，将控制指令发送给ddv伺服阀，ddv控制主阀芯换向，向油缸输出压力油，同时检测主阀芯位移并反馈于控制器形成闭环控制，从而实现工作臂的不同动作。在省去轨迹规划和轨迹到姿态角度的逆运算等复杂计算的同时也提高了控制的频带和响应速度，且便于加工、成本低，有利于实现批量化生产。

附图说明

图1是根据本实用新型的一个实施例的挖掘机电控系统示意图。

图2是根据本实用新型的一个实施例的一种挖掘机铲斗轨迹自动控制装置的方框图。

图3是根据本实用新型的一个实施例的挖掘机根据d-h坐标系法的规则建立的4个坐标系的示意图。

图4是根据本实用新型的一个实施例的挖掘机电控系统中的铲斗自动直线挖掘的控制方法结构图。

图5是根据本实用新型的一个实施例的挖掘机斗杆阀芯位移随杆位移变化曲线图。

图6是根据本实用新型的一个实施例的利用神经网络算法确定所述动臂的控制阀阀芯位移的前馈控制量中，bp神经网络拓扑结构图。

图7示出了根据本实用新型的一个实施例的铲斗齿间中心的位置曲线图。

图8示出了根据本实用新型的一个实施例的铲斗齿间中心的位置误差。

图9示出了根据本实用新型的一个实施例的挖掘机进行100次挖掘试验，控制的最大单向误差示意图。

具体实施方式

为使本实用新型的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本实用新型进一步详细说明。

图1是根据本实用新型的一个实施例的挖掘机电控系统示意图，包括：

控制器总成，倾角传感器装置，控制阀装置；

其中，所述控制器总成与所述倾角传感器装置连接，接收来自所述倾角传感器的信号；所述控制器总成与挖掘机手柄相连接，接收来自挖掘机手柄位移量信号，以确定挖掘机斗杆的控制阀阀芯的位移量，从而控制挖掘机斗杆移动；所述控制器总成与所述控制阀连接，用于向所述控制阀发送控制信号，以控制所述控制阀控制所述挖掘机的铲斗油缸、斗杆油缸和动臂油缸移动；还包括位移传感器，所述位移传感器与所述控制阀装置和所述控制器总成连接，所述位移传感器监控所述控制阀系统的主阀芯的位移，并将位移信号反馈给所述控制器总成；

所述控制器总成还包括铲斗轨迹自动控制装置，铲斗轨迹自动控制装置与所述挖掘机手柄连接，所述铲斗轨迹自动控制装置能够根据挖掘机的动臂和斗杆的姿态角速率的定量关系，以及所述挖掘机手柄的位移量信号来实现挖掘机铲斗轨迹的直线轨迹自动控制。

目前针对铲斗自动轨迹控制的的现有技术中，都是将规划的铲斗轨迹转化为各工作装置的目标角度序列，进而通过工作装置的角度跟踪控制实现铲斗轨迹的跟踪控制。而本实用新型首次提出了根据工作装置二自由度直线挖掘自动控制中动臂、斗杆的姿态角速率满足的匹配关系，将直线挖掘铲斗轨迹控制转化为工作装置姿态角速率的匹配控制，通过将手柄、倾角传感器的电信号通过can总线发送给控制器总成，控制器总成对这些信号进行综合，根据工作装置二自由度直线挖掘自动控制中动臂、斗杆的姿态角速率满足的定量关系，将直线挖掘铲斗轨迹控制转化为工作装置姿态角速率的匹配控制，将控制指令发送给ddv伺服阀，ddv控制主阀芯换向，向油缸输出压力油，同时检测主阀芯位移并反馈于控制器形成闭环控制，从而实现工作臂的不同动作，在省去轨迹规划和轨迹到姿态角度的逆运算等复杂计算的同时也提高了控制的频带和响应速度。

在本实用新型的一个实施例中，如图1所示，倾角传感器装置进一步包括：

铲斗姿态传感器，用于检测以铲斗绕斗杆的轴中心为坐标原点的坐标系中的铲斗姿态；

斗杆姿态传感器，用于检测以斗杆绕动臂的转轴中心为坐标原点的坐标系中的斗杆姿态；

动臂姿态传感器，用于检测以动臂绕车体的转轴中心为坐标原点的坐标系中的动臂姿态；

所述铲斗姿态传感器、斗杆姿态传感器、动臂姿态传感器分别与所述铲斗轨迹自动控制装置连接，用于将各自监测的独立坐标信号反馈给所述铲斗轨迹自动控制装置。

在本实用新型的一个实施例中，如图1所示，控制阀装置包括1级ddv阀和2级多路主控阀，手柄、多功能仪表和倾角传感器的电信号通过can总线发送给控制器总成，控制器总成对这些信号进行综合处理后，将控制指令发送给ddv伺服阀，ddv控制主阀芯换向，向油缸输出压力油，同时检测主阀芯位移并反馈于控制器形成闭环控制，从而实现工作臂的不同动作。

下面，结合图2示出了根据本公开的实施例的一种挖掘机铲斗轨迹自动控制装置的方框图。如图2所示，装置包括定量关系确定单元，用于根据根据挖掘机铲斗位置和挖掘机铲斗轨迹来确定挖掘机的动臂和斗杆的姿态角速率之间的定量关系；斗杆控制单元，根据挖掘机操纵手柄的位移量，确定所述斗杆的控制阀阀芯的位移量，控制所述斗杆移动；动臂姿态角速率确定单元，用于确定所述斗杆的姿态角速率，根据定量关系确定单元中确定的所述的定量关系，确定所述动臂的姿态角速率；动臂前馈控制单元，根据动臂姿态角速率确定单元确定的所述动臂的姿态角速率，确定所述动臂的控制阀阀芯位移的前馈控制量；动臂反馈控制单元，用于接收动臂姿态传感器反馈的动臂姿态角速率，根据动臂姿态角速率确定单元中确定的动臂姿态角速率和动臂姿态传感器反馈的动臂姿态角速率之间的差值，确定所述动臂的控制阀阀芯位移的反馈控制量；动臂控制单元，根据所述动臂的控制阀阀芯位移的前馈控制量和反馈控制量，确定所述动臂控制阀的阀芯位移控制量，控制所述动臂移动。

在本实用新型的一个实施例中，所述铲斗轨迹自动控制装置包括坐标转换单元，所述坐标转换单元将所述铲斗姿态传感器、斗杆姿态传感器、动臂姿态传感器各自的坐标系实时信号转换为以挖掘机车体回转中心为坐标原点的坐标系o0x0y0z0中的坐标信号。具体如下：

首先进行坐标系的转换，将挖掘机铲斗的齿间中心坐标转换为挖掘机车体回转中心的坐标，转换过程如下：

如图3所示，根据d-h坐标系法的规则建立4个坐标系，其中o0x0y0z0的原点o0位于挖掘机车体回转中心，x0与上车体的水平指向相同，z0沿车体回转轴，逆时针为正，o1x1y1z1的原点o1位于动臂绕车体的转轴中心，x1由动臂转轴指向斗杆绕动臂的转轴，z1沿动臂绕车体的转轴，o2x2y2z2的原点o2位于斗杆绕动臂的转轴中心，x2由斗杆转轴指向铲斗绕斗杆的转轴，z2沿斗杆绕动臂的转轴，o3x3y3z3的原点o3位于铲斗绕斗杆的轴中心，x3由原点指向铲斗的齿间中心，z3沿铲斗绕斗杆的转轴。各坐标系的变换可以用齐次变换矩阵来表示，

o0x0y0z0到o1x1y1z1的齐次变换矩阵可以表示为

其中，(a0,b0,c0)为o1在o0x0y0z0的位置矢量，

同理o1x1y1z1到o2x2y2z2的齐次变换矩阵可以表示为

o2x2y2z2到o3x3y3z3的齐次变换矩阵可以表示为

o0x0y0z0到o3x3y3z3的齐次变换矩阵可以表示为

铲斗齿间中心在o3x3y3z3中的位置坐标为(xp3,yp3,zp3)，在o0x0y0z0中的位置坐标(xp0,yp0,zp0)可表示为：

在本实用新型的一个实施例中，所述铲斗轨迹自动控制装置进一步包括姿态角速率换算单元，所述态角速率换算单元根据坐标转换单元转换的铲斗的齿间中心的初始位置和实时位置，来确定挖掘机的动臂和斗杆的姿态角速率之间的定量关系。姿态角速率换算单元根据铲斗直线挖掘运动分析，获得动臂和斗杆的姿态角速率之间的定量关系：

o0x0y0z0坐标系中，铲斗初始位置为(ap0,bp0,cp0)，二自由度直线挖掘时xp3、yp3、zp3、θ3为定值，根据式可知铲斗齿间yp0坐标保持不变，xp0和zp0坐标满足直线方程，定义一代价函数h(xp0,zp0)，

h(xp0,zp0)＝|zp0-tanμ·xp0+tanμ·ap0-cp0|(7)

其中μ为直线挖掘轨迹与x0轴的夹角。易知，铲斗初始位置的代价函数h(ap0,cp0)等于0。为了使铲斗稳定地沿着预期的直线轨迹挖掘，铲斗实时位置的代价函数应恒等于0，于是有

把式(6)和式(7)代入式(8)展开可得

由上就是铲斗直线挖掘中动臂、斗杆的姿态角速率满足的定量关系。

下面，结合图4，对本实用新型一个实施例中铲斗自动直线挖掘的控制方法结构图进行说明。如图4所示，手柄位移信号da通过挖掘速率指令环节得到不同挖掘速率对应的斗杆阀芯位移目标信号xvc，驱动斗杆运动。斗杆姿态信号θ2、姿态角速率信号挖掘角度信号μ以及动臂姿态信号θ1经动臂姿态角速率指令生成器的综合计算得到与斗杆姿态角速率匹配的动臂姿态角速率指令信号在神经网络前馈控制器和pi控制器的共同作用下得到动臂阀芯位移目标信号yvc，驱动动臂的运动。至此，实现了铲斗二自由度可变速率直线挖掘的自动控制。

下面结合图5对本实用新型的一个实施例中挖掘机挖掘速率指令进行说明：

二自由度直线挖掘时挖掘速率取决于斗杆运动速率。

斗杆油缸活塞伸出即阀芯位移xv＞0时，阀芯进油口和出油口的流量方程分别为：

式中，ps为系统压力，p1为无杆腔压力，p2为有杆腔压力，p0为系统回油压力。当系统负载一定时，psp1p2p0的稳态值变化不大，根据式可知，阀芯位移越大，斗杆挖掘越快。因此挖掘速率指令设计可以转化为斗杆阀芯位移对手柄位移的梯度设计。按照小杆位移低灵敏度和大杆位移高灵敏度的要求，斗杆阀芯位移指令与杆位移成分段比例的变化关系，如图5所示。

动臂姿态是决定整个直线挖掘过程的关键，下面介绍一下动臂姿态角速率指令生成过程。

根据公式(9)，与斗杆姿态角速率匹配的动臂姿态角速率指令可以表示为：

其中n(θ1,θ2)为

d(θ1,θ2)为

(xp3cos(θ1+θ2+θ3)-yp3sin(θ1+θ2+θ3)+l1cosθ1+l2cos(θ1+θ2))+tanμ(xp3sin(θ1+θ2+θ3)+yp3cos(θ1+θ2+θ3)+l2sin(θ1+θ2)+l1sinθ1)

在本实用新型的一个实施例中，为了得到动臂阀芯位移，采用神经网络前馈控制，根据动臂期望姿态角速率来求解动臂阀芯位移指令。正流量系统中，动臂阀芯流量同动臂阀芯位移是一个非线性关系，动臂和斗杆复合运动时彼此存在着速度干扰。因此，动臂姿态角速率同动臂阀芯位移是一个复杂非线性关系。由于bp神经网络可以逼近任意l2范数上的非线性函数，因此采用神经网络对动臂姿态角速率和动臂阀芯位移之间的非线性关系进行泛化。

在本实用新型的一个实施例中，如图6所示，采用三层bp神经网络系统，输入层由动臂姿态角速率小臂阀芯位移xv，泵压ps，小臂姿态θ2，动臂姿态θ1等5个节点组成，隐含层由5个节点，输出层1个节点，输出为动臂阀芯位移yv。隐含层和输出层的激活函数f均为非对称s型函数。

通过复合操纵小臂和动臂，记录挖掘机稳态运动的数据，建立离线训练样本库。神经网络学习算法的步骤如下：

1)设置初始权值系数¹w(0)和²w(0)；

2)根据训练样本库的输入输出对，计算网络的输出；

3)计算网络的目标函数；

4)判断学习是否结束；

5)根据梯度下降法对权值¹w和²w进行调整。

对以上过程进行反复迭代，直到目标函数小于设定值，训练结束。将最终的¹w和²w作为神经网络前馈控制器的权值参数。

由于神经网络前馈控制存在误差，为了获得更精确的结果，根据本实用新型的一个实施例，采用pi控制器来补偿因扰动和未建模动态引起的神经网络前馈控制的误差，计算公式为

kp为比例控制增益，取1～15，ki为积分控制增益，取0.05～0.15。

挖掘实验

将设计的控制方法通过车载控制器进行实施，在图1所示的电控系统中进行铲斗直线挖掘自动控制试验，其中姿态传感器的角度测量精度为0.1度，频率为200hz，姿态角速率通过姿态角滤波得到。控制器中控制律的计算周期为50ms，将挖掘机操纵到初始状态，通过斗杆按钮锁定初始位置，通过仪表设置挖掘角度，然后仅通过操纵斗杆手柄即可实现自动挖掘，操纵位移越大，挖掘速率越快。将控制器采集的姿态传感器数据代入公式(6)即可得到铲斗齿间中心的位置曲线如图7所示，位置误差见图8。

为了评价控制效果的一致性，在同一种工况下反复进行100次挖掘试验，控制的最大单向误差如图9所示，统计数据显示，自动挖掘的铲斗齿间位置最大误差4.99cm，最小误差3.51cm，平均误差4.03cm，标准差0.05cm。控制效果一致性很好，具有较强的工程实用性。

综上，本实用新型以挖掘机工作装置二自由度直线挖掘为例，基于代价函数最小理论获得铲斗直线挖掘自动控制中动臂、斗杆的姿态角速率满足的定量关系，从而将铲斗轨迹跟踪控制转化为工作装置姿态角速率的实时匹配控制，这样就无需进行轨迹规划和轨迹到姿态角度的逆运算等复杂计算，同时具有更高的控制频带和响应速度，会对误差进行更快的纠正，有利于提高控制精度。此外，针对正流量系统中阀芯流量同阀芯位移的非线性关系，应用bp神经网络对动臂姿态角速率和动臂阀芯位移之间的非线性关系进行泛化，实现了动臂的前馈控制。

试验结果表明，铲斗直线挖掘的控制精度可以达到5cm内，反复试验结果一致性好，具有较强的工程实用性。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式，凡在本实用新型的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本实用新型的保护范围之内。以上所述仅是本实用新型的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本实用新型技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本实用新型的保护范围。