混合动力挖掘机回转制动控制及仿真试验研究

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　　摘  要： 针对混合动力技术的挖掘机回转控制系统制动超调等问题，建立挖掘机回转装置模型，采用模糊PID控制算法，通过Matlab/AMESim联合仿真软件平台进行验证，并基于矿用混合动力挖掘机进行实测。结果表明，所采用的控制策略能够满足其回转制动的性能要求，并具有良好的节能效果，分析结果为促进混动挖掘机回转作业系统的设计与评价提供了一定的借鉴意义。
　　关键词： 回转制动; 仿真试验; 混合动力挖掘机; PID参数调整; 模糊控制; 节能
　　中图分类号： TN876?34; TH137                    文献标识码： A                    文章编号： 1004?373X（2020）07?0111?03
　　Research on slewing braking control and simulation test of hybrid power excavator
　　LI Yuankai， ZHANG Wu， GUO Wei， ZHANG Yapu， JIA Gaoxiang
　　（College of Mechanical Engineering， Xi’an University of Science and Technology， Xi’an 710054， China）
　　Abstract： For the braking overshoot of excavator slewing control system based on hybrid power technology， a model of excavator slewing device is created. The fuzzy PID control algorithm is adopted， and MATLAB/AMESim co?simulation software platform is employed to verify the model. In addition， actual test is carried out on the basis of hybrid power excavator for mine. The results show that the adopted control system can meet the performance requirements of slewing brake and have a good energy?saving effect. The analysis results provide some reference for improving the design and the evaluation of slewing operation system for hybrid excavator.
　　Keywords： slewing braking; simulation test; hybrid power excavator; PID parameter adjustment; fuzzy control; energy saving
　　0  引  言
　　混合動力挖掘机作为工程机械领域的节能型产品，在工程建设中扮演着极其重要的角色，矿业生产、货物的吊装与搬运、土方材料的挖掘等都依赖于工业挖掘机。混合动力技术的应用丰富了车辆和工程机械等的动力来源，进一步提高了节油性，为环境保护作出了贡献[1]。普通液压挖掘机向混合动力挖掘机的过渡，使得挖掘机作业控制方式发生改变，传统的回转控制系统马达由于回转电机的替代出现制动超调及制动后的自锁问题[2?3]，这使得回转控制系统无法实现液压挖掘机同等的控制效果。
　　因此，本文以混合动力挖掘机回转控制系统模型为实例，基于回转控制制动需求，建立含回转电机、发动机、超级电容、电机充电以及变量泵等的挖掘机回转控制模型，采用带有修正规则的模糊PID控制算法，基于Matlab/AMESim联合仿真平台分析停车自锁效果，根据分析结果验证所设计控制策略的可行性。
　　1  混合动力挖掘机回转系统
　　混合动力挖掘机的回转系统稳定运行是确保挖掘机整机正常运行的基础，可控的回转力矩和稳定的回转制动控制是挖掘机回转系统的重要评估指标[4]，混合动力挖掘机回转系统的基本组成如图1所示。回转电机主要为永磁同步电机，机械制动单元安装在高速轴上，回转电机的输出轴与减速器的高速轴相连[5?6]，驾驶员通过操纵先导手柄控制电机的启制动与运转速度，并由转速传感器检测其实际转速。
　　1） 回转电机的转矩数学模型
　　[Mm=MnuE2]  （1）
　　式中：[Mm]是控制器所需的电机输出扭矩;[Mn]是对应转速下的最大输出扭矩;[u]是超级电容电压;[E]是最大电压。
　　2） 发动机模型
　　[MDc=Mcη] （2）
　　式中：[MDc]是飞轮输出转矩;[Mc]是发动机转矩;[η]是有用力矩效率。
　　3） 超级电容模型
　　[U=Ee-tRC] （3）
　　式中：[U]是充电终止电压;[t]是放电时间;[R]是电容电阻;[C]是电容。
　　4） ISG电机充电模型
　　[12CU2-12CU20=2π60Mgndt] （4）
　　式中：[U0]是初始电压;[Mg]是电机发电力矩;[n]是电机转速。 　　5） 变量泵模型
　　[MP=MDcη0] （5）
　　式中：[MP]是液压泵所需力矩;[η0]是液压泵的利用效率。
　　则可得整机约束模型为：
　　[MDc-MP-Mg+ME≥Mm] （6）
　　[ME=d12CU22-12CU21dtω] （7）
　　式中：[ME]是回转电机的输出转矩;[U1]是初始电压;[U2]是末端电压;[ω]是电机的回转速度。
　　根据以上数学模型可知，混合动力挖掘机回转整机模型是基于回转电机、发动机、超级电容器、电机充电和变量泵等的综合型集成模型。混合动力挖掘机回转机械硬件组成如图2所示，其中，电机转速、操作手柄位移以及发动机转速等一系列信号经控制器计算处理后驱动回转电机运转[7]，发动机并适时地驱动发电机向超级电容器充电。
　　2  模糊PID回转控制策略
　　2.1  模糊PID控制逻辑
　　挖掘机回转系统模糊PID控制逻辑主要由常规PID控制和模糊在线自适应调整等两部分组成。如图3所示，其中，被控对象即为挖掘机电驱回转系统的回转电机电动系统，模糊控制器部分是整个控制逻辑的重点。模糊控制器通过采集回转系统电机转速、手柄位移和发动机转速等信号并经实际运行经验获得比例、积分、微分等三个特征参数[kp]，[ki]，[kd]进行优化修整[8?9]，使得挖掘机回转系统能够根据实际作业需求自适应式运转，达到合理的控制效果。
　　2.2  控制规则
　　根据三个参数[kp]，[ki]，[kd]与[e]，[ec]的模糊关系，模糊自整定PID在运行中持续检测[e]，[ec]，并适时智能地在线修改，以满足挖掘机回转运行的稳定性、超调量和动、静态的不同控制精度需求[10]。这里主要是由转速变化量[e（t）]、转速偏差变化率[dedt]、电机转速及发动机转速等触发控制规则来进行PID参数调整，以挖掘机斜坡回转作业为例的部分回转电机参数模糊控制规则与修正如表1，表2所示。
　　3  回转制动控制仿真试验
　　由于Matlab与AMESim平台数据可以交换，并且两者都具有较强的处理和分析性能，因此，采用联合仿真方式对矿用混合动力挖掘机回转控制系统模型进行分析。如图4所示，在Matlab中构建模糊控制器，并将AMESim中的[S]函数导入该控制模型。其中，Revise Fuzzy Logic为模糊修正器，模糊控制器操作运算并输出相应的[kp]，[ki]，[kd]特征参数，经Revise Fuzzy Logic触发输出修正参数去影响[kp]，[ki]，[kd]三个特征值进行力矩计算，[S]函数根据计算后的力矩处理将得出的转速反馈到模糊控制器中。
　　电机输入初始速度为1 500 r/min，目标转速为零，对常规PID算法与模糊PID控制模型分别进行分析，结果如图5所示。回转制动后施加扰动力矩的自锁效果如图6所示。
　　针对矿用混合动力挖掘机实际回转运行环境，将仿真结果进行整理得到如表3所示的控制参数。从结果可以看出，模糊PID回转控制的主要参数均比传统的PID控制效果具有更好的优越性，鲁棒性较好，制动时间上减少了0.7 s，超调量为20 r/min且远小于常规PID的300 r/min，自锁制动时间也缩减了0.7 s左右，二者的油耗表现也是模糊PID控制占优。为了验证所设计的挖掘机回转控制策略的可行性，以23 t混合动力挖掘机分别采用轻载、中载和满载等三种荷载进行回转制动试验，三种情况的回转制动参数如表4所示。
　　根据表4中的回转制动结果可以看出，模糊PID控制策略对于挖掘机的回转制动优于常规的PID控制效果，制动时间比传统时间减少了约0.5 s。总体来看，试验结果验证了模型仿真的分析规律，模糊PID回转控制相对常规控制的挖掘机具有更好的节油效果。
　　4  结  语
　　本文针对混合动力挖掘机回转控制系统的制动问题，建立了挖掘机回转控制系统的模型，采用模糊PID回转控制策略，基于Matlab/AMESim联合仿真平台对矿用挖掘机回转制动控制进行实测分析。与常规的PID控制算法相比，模糊PID回转控制策略在制动时间、制动超调以及节油性等方面均表现出更好的效果，进一步验证了模糊回转控制方案的有效性，分析结果能够在某种程度上促进挖掘机关键技术的提升。
　　参考文献
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　　[9] 赵航.基于模糊PID控制的通风风量调节系统研究[J].现代电子技术，2016，39（16）：125?127.
　　[10] SAVRAN AYDOGAN. A multivariable predictive fuzzy PID control system [J]. Applied soft computing， 2013， 13（5）： 2658?2667.
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