Содержание к диссертации
Введение
1. Состояние вопроса. цель и задачи исследований 9
1.1. Анализ работ по моделированию динамики рабочих процессов ЗТМ 10
1.2. Анализ работ по управлению рабочими процессами ЗТМ 15
1.3. Обзор методов адаптивного и интеллектуального управления 21
1.4. Выводы по обзору. Цель и задачи исследований 27
2. Методика аналитико-имитационного моделирования рабочих процессов ЗТМ 30
2.1. Структура модели рабочих процессов ЗТМ 33
2.2. Модели формирования силы сопротивления
на рабочем органе ЗТМ 36
2.2.1. Конечно-элементная модель процесса резания грунта рабочим органом ЗТМ 36
2.2.2. Статистический подход к моделированию силы сопротивления на рабочем органе ЗТМ 49
2.3. Математическое моделирование возмущающих воздействий от случайного микропрофиля грунтовой поверхности 54
2.3.1. Дискретная передаточная функция формирующего фильтра 58
2.3.2. Непрерывная передаточная функция формирующего фильтра.. 62
2.3.3. Моделирование возмущений при переменной скорости ЗТМ... 62
2.4. Моделирование зависимостей между геометрическими параметрами ЗТМ, координатами рабочего органа и глубиной резания грунта 67
2.5. Динамическая модель формирования призмы волочения 77
2.6. Моделирование буксования ЗТМ 82
2.7. Моделирование силовой установки ЗТМ 86
2.8. Моделирование привода ЗТМ 95
2.8.1. Моделирование привода ЗТМ с механической трансмиссией... 95
2.8.2. Моделирование привода ЗТМ с гидромеханической трансмиссией 103
2.9. Выводы по главе 109
3. Результаты имитационного моделирования рабочих процессов ЗТМ 111
3.1. Моделирование процесса профилирования поверхности земляного полотна 114
3.2. Моделирование тяговых режимов автогрейдера 119
3.3. Выводы по главе 132
4. Экспериментальные исследования рабочих процессов ЗТМ 134
4.1. Методика автоматизированного сбора экспериментальных данных 134
4.1.1. Выбор аппаратных средств 135
4.1.2. Выбор программного обеспечения 142
4.1.3. Методика оцифровки экспериментальных данных 143
4.2. Результаты лабораторных исследований процесса резания грунта рабочим органом ЗТМ 146
4.3. Результаты экспериментальных исследований рабочего процесса бульдозера 160
4.3.1. Состав регистрирующего оборудования 161
4.3.2. Подготовка регистрирующей аппаратуры к работе 169
4.3.3. Результаты измерений 176
4.4. Результаты экспериментальных исследований рабочего процесса автогрейдера с модернизированным рабочим оборудованием 184
4.5. Результаты экспериментальных исследований рабочего процесса автогрейдера с отвалом переменной длины 190
4.6. Выводы по главе 198
5. Методика идентификации и моделирования рабочих процессов ЗТМ на основе неиросетевых технологий ... 200
5.1. Структуры нейросетевых моделей рабочих процессов ЗТМ 201
5.2. Алгоритм адаптивного обучения нейросетевой модели 209
5.2.1. Реализация рекуррентного метода наименьших квадратов 210
5.2.2. Вычисление градиента критерия обучения методом динамического обратного распространения ошибки 213
5.3. Результаты нейросетевого моделирования рабочих процессов ЗТМ 215
5.4. Выводы по главе 225
6. Методика разработки адаптивных систем управления рабочими процессами ЗТМ 226
6.1. Структура адаптивного управляющего устройства 227
6.2. Алгоритм функционирования адаптивного нейросетевого регулятора 230
6.3. Адаптивное нейросетевое управление тяговой мощностью 238
6.4. Оценка экономического эффекта 251
6.5. Выводы по главе 254
Основные результаты и выводы по работе 255
Литература
- Анализ работ по управлению рабочими процессами ЗТМ
- Дискретная передаточная функция формирующего фильтра
- Моделирование тяговых режимов автогрейдера
- Результаты лабораторных исследований процесса резания грунта рабочим органом ЗТМ
Введение к работе
Повышение качества, снижение сроков и себестоимости дорожного строительства неразрывно связаны с проблемами эффективного использования землеройно-транспортных машин (ЗТМ). Поскольку на земляные работы при строительстве дорог приходится более половины материальных затрат, к ЗТМ предъявляются все более высокие требования по производительности и точности выполняемых технологических операций. Превращение ЗТМ в эффективный, точный и удобный инструмент для операторов различной квалификации невозможно без автоматизации рабочих процессов.
В настоящее время системы автоматического управления (САУ) ЗТМ еще не получили повсеместного распространения. Сложная автоматика не всегда способна заменить человека. Это обусловлено рядом причин. Одна из них - это различия в методах управления машиной, используемых человеком-оператором и автоматическими регуляторами. Традиционные подходы к автоматическому управлению предусматривают предварительную настройку параметров регулятора и алгоритма управления, которые не изменяются в течение рабочих проходов. Человек-оператор, даже не имея численных данных о показателях рабочего процесса, подстраивает алгоритм ручного управления ЗТМ под изменяющиеся условия, обучаясь методом проб и ошибок. В настоящей работе выдвинута гипотеза, согласно которой эффективность автоматического управления рабочими процессами можно повысить за счет создания адаптивных систем управления, параметры которых подстраиваются под изменяющиеся условия рабочих процессов.
Разработка систем автоматического управления должна быть основана на информации о динамике рабочих процессов ЗТМ. Исследование динамики рабочих процессов является сложной задачей. Параметры рабочих процессов связаны нелинейными зависимостями, и, кроме того, не все параметры машины и среды можно измерить, учесть и точно предсказать. В настоящей работе предложены два подхода к моделированию рабочих процессов ЗТМ. Первый направлен на разработку аналитических моделей элементов рабочих процессов и их объединение в общую имитационную модель. Этот подход основан на априорной информации о конструкции ЗТМ. Аналитические модели представляют собой дифференциальные, алгебраические уравнения и передаточные функции, описывающие элементы рабочего процесса. Второй подход к моделированию рабочих процессов основан на применении математического аппарата искусственных нейронных сетей. Разработанная методика идентификации рабочих процессов позволяет создавать адаптивные динамические модели на основе измеренных параметров рабочего процесса ЗТМ. Такой подход дает возможность находить и моделировать скрытые зависимости между параметрами рабочих процессов, не имея полной информации об устройстве ЗТМ и характеристиках среды.
Исследованы два подхода к автоматическому управлению рабочими процессами. На имитационных моделях тяговых режимов автогрейдера и процессов профилирования земляного полотна исследованы рабочие процессы ЗТМ с традиционными (неадаптивными) системами управления. Согласно второму подходу, создана методика разработки адаптивных систем управления с нейросетевыми регуляторами. Выполнена сравнительная оценка адаптивных и традиционных систем управления рабочими процессами ЗТМ.
Представленные методики и положения диссертации составляют теоретическую базу исследования динамики рабочих процессов ЗТМ и разработки адаптивных систем управления рабочими процессами ЗТМ.
На защиту выносятся:
методика аналитико-имитационного моделирования рабочих процессов ЗТМ;
результаты вычислительных экспериментов, полученные с помощью имитационных моделей тяговых режимов и процесса профилирования земляного полотна автоматизированным автогрейдером;
методика автоматизированного сбора и цифровой обработки экспериментальных данных о параметрах рабочего процесса ЗТМ;
результаты экспериментальных исследований рабочих процессов тензометрической тележки, автогрейдера и бульдозера;
методика идентификации и моделирования рабочих процессов ЗТМ на основе математического аппарата искусственных нейронных сетей;
методика разработки адаптивных систем автоматического управления.
Научная новизна работы заключается:
в модели формирования случайных возмущений, действующих на ЗТМ, позволяющей учесть переменную скорость машины;
в модели зависимостей между геометрическими параметрами автогрейдера, высотными координатами микропрофиля необработанной поверхности грунта, пространственными координатами отвала, глубиной резания грунта и переменной скоростью машины;
в динамической модели формирования призмы волочения поворотного отвала ЗТМ;
в динамических моделях привода ЗТМ с механической и гидромеханической трансмиссиями;
в методике нейросетевой идентификации и моделирования рабочих процессов ЗТМ, в адаптивных нейросетевых моделях процесса резания грунта, рабочего процесса бульдозера, тягового режима авто грейдера;
в методике разработки адаптивных нейросетевых систем автоматического управления рабочими процессами ЗТМ, структуре и алгоритмах функционирования систем управления.
Практическая ценность диссертационной работы состоит:
в программной реализации имитационных моделей рабочих процессов ЗТМ, которая позволяет проводить вычислительные эксперименты для оценки динамических характеристик ЗТМ, а также использовать имитационные модели в качестве объекта управления на первых этапах проектирования систем автоматического управления рабочими процессами и сократить затраты на проведение дорогостоящих натурных экспериментов; разработанный программный комплекс SimEarthmover передан для использования в СКБ ОАО «Промтрактор» (г. Чебоксары);
в разработке измерительного комплекса, включающим комплект датчиков и регистрирующую аппаратуру на основе крейтовой системы и ЭВМ, предназначенного для автоматизированного сбора экспериментальных данных о рабочих процессах ЗТМ;
в оснащении бульдозера на базе трактора Т-130М бортовым измерительным комплексом, что создает базу для экспериментальных исследований рабочего процесса бульдозера;
в программной реализации алгоритмов функционирования адаптивных нейросетевых регуляторов, которая рекомендуется к использованию при разработке систем управления рабочими процессами ЗТМ.
Диссертация выполнена на кафедре «Дорожные машины» СибАДИ.
1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА. ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЙ
Развитие теории управления рабочими процессами ЗТМ должно быть основано на знании динамических свойств машин, а также статистических характеристик случайных возмущений, действующих на ЗТМ. Наиболее полное представление о характеристиках ЗТМ как объекта управления дает исследование адекватных математических моделей, полученных путем обобщения экспериментальной информации о показателях рабочих процессов и априорных знаний об устройстве и параметрах ЗТМ. Для выявления основных факторов, влияющих на ход рабочих процессов, определения структуры моделей и математического описания элементов рабочих процессов ЗТМ выполнен анализ работ по моделированию динамики рабочих процессов.
При совершенствовании систем автоматического управления рабочими процессами необходимо учитывать полувековой опыт автоматизации ЗТМ. В диссертации выполнен анализ работ по управлению рабочими процессами ЗТМ и обзор тенденций развития систем автоматического управления тяговыми режимами ЗТМ и профилировочными работами.
Появление нового направления автоматизации сложных динамических объектов - интеллектуального управления - расширяет теоретическую базу проектирования систем управления рабочими процессами. В работе выполнен обзор методов адаптивного и интеллектуального управления для обоснования нового подхода к созданию адаптивных систем автоматического управления рабочими процессами ЗТМ.
Анализ работ по управлению рабочими процессами ЗТМ
В развитии средств автоматизации рабочих процессов ЗТМ можно выделить два основных направления. Первое имеет целью повышение точности управления рабочими органами автогрейдеров, бульдозеров, скреперов при профилировании поверхности земляного полотна и малом объеме перемещаемого грунта. Второе направление - это наиболее полное использование тяговых возможностей машин при перемещении больших объемов грунта [3, 145].
В первом случае критерием качества строительных работ являются соответствие полученного профиля проектным отметкам, и площадь земляного полотна, обработанная за единицу времени. Во втором случае - объем перемещенного грунта в единицу времени и, в меньшей степени, ровность обработанной поверхности [199].
Большинство работ по автоматизации рабочих процессов ЗТМ направлено на развитие систем управления рабочим органом, двигателем и трансмиссией с целью повышения производительности, качества выполняемых работ и снижения нагрузки на человека-оператора. В СибАДИ задачам совершенствования гидропривода рабочих органов ЗТМ и автоматизации рабочих процессов были посвящены работы [5, 6] проф. Т. В. Алексеевой.
Необходимо отметить фундаментальные работы проф. В. Ф. Амельченко [7-9], которые кроме большой теоретической части содержат обширное экспериментальное подтверждение содержащихся в них выводов. Результаты исследований показали, что достигнутая интенсивность работы землеройной техники требует такого уровня квалификации операторов, которому не соответствует значительное их число. Человек в процессе копания грунта выполняет следующие функции: командного блока, формирующего задающее воздействие; регулятора; чувствительного элемента, измерителя рассогласования; исполнительного механизма в управлении. Оптимальное управление предполагает либо полное исключение человека из контура управления, либо выполнение части его функций в этом контуре. Для исследования динамических характеристик систем управления применены частотные методы. В работе [9] за критерий оптимального управления тяговым режимом ЗТМ принята тяговая мощность.
Обоснование критерия оптимального управления тяговым режимом ЗТМ непрерывного действия приведено в работе Н. А. Ульянова [182]. Доказано, что теоретическая производительность самоходных колесных ЗТМ с механической трансмиссией пропорциональна тяговой мощности. Предложена структура устройства автоматического управления рабочим органом ЗТМ для поиска и поддержания максимального значения тяговой мощности.
Вопросы автоматизации процесса копания грунта ЗТМ исследованы в работах проф. П. И. Никулина [28, 140-142]. В работе [142] приведены результаты экспериментальных исследований автогрейдера при ручном и автоматическом управлении отвалом. Критериями качества работ являются производительность ЗТМ и удельный расход топлива. В [140] получен вывод, согласно которому максимизация тяговой мощности ЗТМ соответствует максимальной технической производительности в том частном случае, если для преодоления сопротивлений обеспечивается реализация необходимой силы тяги. Отмечено, что из-за различных условий формирования призмы волочения не всегда максимум тяговой мощности соответствует максимуму производительности. В [28] обоснована необходимость поиска и поддержания экстремального значения критерия, учитывающего техническую производительность машины и расход топлива в единицу времени. Предложена общая структура экстремальной системы управления и алгоритм ее функционирования.
Динамика систем управления рабочими процессами ЗТМ исследована в работе проф. В. Н. Тарасова [173], рассмотрены вопросы поведения человека-оператора, включенного в контур управления.
Проблеме повышения точности управления рабочим органом ЗТМ посвящены работы проф. А. М. Васьковского [30], В. С. Дегтярева [52], Э. Н. Кузина [100]. Вопросы эксплуатации и ремонта средств автоматизации рассмотрены в работе В. А. Воробьева [33]. В работах проф. Б. Д. Кононыхина [91-93] описан метод структурного объединения типовых агрегатных подсистем при создании динамических моделей рабочих процессов ЗТМ и синтезе систем управления. Проблемы учета нелинейностей в структуре динамических моделей рабочих процессов рассмотрены в работе Л. Я. Цикермана [3].
В работах проф. В. С. Щербакова [200] сформулированы теоретические основы повышения точности работ, выполняемых ЗТМ, развиты методы формирования структурных схем динамических моделей рабочих процессов, собран статистический материал о характеристиках случайных возмущений, действующих на ЗТМ.
В работе В. П. Денисова [56] исследованы проблемы оптимального управления тяговым режимом ЗТМ с целью поддержания нагрузочного режима, оптимального по статистическим критериям оценки тяговой мощности.
Дискретная передаточная функция формирующего фильтра
Определим передаточную функцию формирующего фильтра УУфф(р), соответствующего выражению спектральной плотности (2.49) для непрерывной модели рабочего процесса ЗТМ. Представим сигнал fit) как результат прохождения непрерывного белого шума Q{t) через формирующий фильтр. В связи с тем, что спектральная плотность формируемого фильтром сигнала f{t) Sf (р) = W (+ рУГфф (- р) SQ(р), (2.67) а спектральная характеристика входного белого шума Sg(p)-1 [25, 101], получаем Sf{p)=W {+Pyfr {-p) . (2.68) Получим передаточную функцию формирующего фильтра Жфф (р), исходя из этого условия, путем факторизации Sf (р). Представим формулу для 5у (р) в виде произведения изображений Sf(p)=Sf(+p)Sf(-p). (2.69) Тогда передаточная функция формирующего фильтра возмущений от грунтовых условий W„(p) = Sf(+p) = P + JlS?. (2.70) (р + а) + р
Моделирование возмущений при переменной скорости ЗТМ Приведенные выше выражения спектральных плотностей возмущений и передаточных функций формирующего фильтра получены при допущении, что скорость ЗТМ v = const. На практике рабочая скорость машины может существенно изменяться, особенно это относится к ЗТМ с гидромеханическими трансмиссиями. Изменение скорости v сказывается на спектре возмущающих воздействий, что необходимо учитывать при моделировании рабочих процессов ЗТМ. В настоящей работе предложена модель возмущающих воздействий от грунтовых условий, учитывающая переменную скорость ЗТМ.
В случае дискретной модели рабочего процесса ЗТМ моделирование случайного возмущающего воздействия f(n, v) выполняется на основе рекуррентной зависимости (2.66), в которой коэффициенты формирующего фильтра я0, ах, Ъх и Ь2 зависят от значения скорости v. Поскольку коэффициенты нормированной автокорреляционной функции (2.53) можно выразить функциями скорости ЗТМ,
Эти выражения используются при получении коэффициентов (2.59 2.65) y(v), A0(v), 4(v), (v), B2(v), 1 2(v), c(v), и затем - рекуррентной зависимости (2.66).
В случае непрерывной модели рабочего процесса необходимо получить выражение передаточной функции формирующего фильтра УУфф{р) в зависимости от скорости ЗТМ. В выражении (2.70) заменим оператор Лапласа P = j = j-f-. (2.72) Выражения спектральных плотностей (2.49) и передаточной функции (2.70) получены из допущения постоянной скорости ЗТМ v = l м/с и p = j( = j . Поэтому в общем случае вместо частоты со в выражение 2%1 спектральной плотности (2.49) подставляем —. С увеличением v скорости v график растягивается по оси со (рис. 2.9). Поскольку дисперсия случайного процесса должна при этом остаться постоянной, амплитуда спектральной плотности SJ-(CD) пропорционально снижается, и выражение Дсо) нужно разделить на v:
Выражение передаточной функции формирующего фильтра получено с помощью факторизации (2.73) аналогично (2.70): Кфф(р) = Qip) а, v Vl -р + а + Р: (2.74) ір + Л/а2+32 2а v 1 р2+— Р + (а2+32) 2а v" v Коэффициенты передаточной функции (2.74) зависят от скорости ЗТМ. Для удобства реализации формирующего фильтра в MATLAB запишем на основе (2.74) дифференциальное уравнение второго порядка, связывающее белый шум Q{t) на входе формирующего фильтра с возмущением /(/) на выходе: Для имитационного моделирования возмущающих воздействий, вызванных грунтовыми условиями, дифференциальное уравнение формирующего фильтра с коэффициентами, зависящими от скорости v, (2.76) реализовано в виде подсистемы MATLAB/Simulink (рис. 2.11). Эта подсистема применима как для непрерывных моделей рабочих процессов ЗТМ, когда численное интегрирование уравнения (2.76) выполняется с переменным шагом по времени, так и для дискретных моделей, когда шаг по времени является постоянным. Моделирование возмущений от неоднородности грунта, т.е. флюктуации силы сопротивления на рабочем органе Рф, выполняется аналогично схеме на рис. 2.11 [128, 130].
Моделирование тяговых режимов автогрейдера
Выполнены исследования тяговых режимов автогрейдера, оснащенного САУ рабочим органом. Целью автоматического управления является поддержание заданного нагрузочного режима. Исследован рабочий процесс автогрейдера с релейным регулятором САУ, управляющим трехпозиционным гидрораспределителем гидроцилиндров подъема-заглубления рабочего органа. Также исследован рабочий процесс автогрейдера с пропорциональным регулятором САУ
Исследован процесс поперечного перемещения грунта отвалом автогрейдера, работающего в режиме поперечного перемещения грунта на второй передаче механической трансмиссии. При выборе заданного нагрузочного режима установлено, что при математическом ожидании силы сопротивления на рабочем органе М{р}= 55 кН двигатель работает в основном на регуляторной ветви характеристики с кратковременными переходами на корректорную ветвь, а техническая производительность максимальна, что соответствует рекомендуемому режиму эксплуатации машины. На рис. 3.5-3.13 показаны результаты моделирования тягового режима автогрейдера с механической трансмиссией.
Исследован также тяговый режим автоматизированного автогрейдера с гидромеханической трансмиссией, заданное значение силы сопротивления на рабочем органе М{р} = 55 кН, работа на первой передаче трансмиссии. Результаты моделирования представлены на рис. 3.14-3.19. Применение гидромеханической трансмиссии по сравнению с механической позволяет снизить среднеквадратическое отклонение тяговой мощности a{iV}. Снижается математическое ожидание скорости машины a{v}, среднеквадратическое отклонение глубины резания грунта j{h] и силы сопротивления о{Р). Однако из-за более высокого КПД механической трансмиссии математическое ожидание тяговой мощности у автогрейдера с механической трансмиссией составляет M{N}- 77,39 кВт, что на 20,1% больше, чем у авто грейдера с гидромеханической трансмиссией.
На рис. 3.16 видно, что у автогрейдера с гидромеханической трансмиссией угловая скорость вала двигателя изменяется незначительно, двигатель загружен не полностью и работает только на регуляторной ветви характеристики. Для исследования рабочего процесса при перегрузке привода также выполнено моделирование тягового режима при повышении заданного значения сопротивления до М{Р} = 62 КН. Оценка выходных показателей свидетельствует о значительном снижении скорости и тяговой мощности, но не за счет перехода рабочей точки регуляторной характеристики двигателя на корректорную ветвь, а из-за изменения передаточного отношения и снижения КПД гидротрансформатора. На рис. 3.20 показана часть имитационной модели рабочего процесса автогрейдера с гидромеханической трансмиссией и регулятором пропорционального типа. Сравнительные статистические характеристики параметров рабочих процессов приведены в табл. 3.1.
В работе П. И. Никулина и Ю. М. Бузина [141] приведены результаты экспериментальных исследований автогрейдера ДЗ-122А-2, по характеристикам близкого к моделируемой ЗТМ. Оптимальные значения силы тяги, рекомендуемые в [141], ниже полученных по модели, поскольку экспериментальные значения коэффициента буксования 8 выше принятых в модели, и 8 = 1 при Р = 62 кН. Однако экспериментальная зависимость теоретической скорости ЗТМ vm от сопротивления Р близка к результатам имитационного моделирования.
1. Разработаны имитационные модели рабочих процессов автоматизированного автогрейдера, предназначенные для исследования как процесса профилирования поверхности земляного полотна, так тяговых режимов автогрейдера с механической и гидромеханической трансмиссиями. Имитационные модели рабочих процессов ЗТМ имеют практическую ценность, поскольку при исследовании рабочих процессов позволяют проводить вычислительные эксперименты, заменяя дорогостоящие натурные образцы виртуальными прототипами машин. На основе предложенных имитационных моделей рабочих процессов ЗТМ создан программный комплекс SimEarthmover, основанный на моделировании в среде MATLAB/Simulink.
2. На основе результатов вычислительных экспериментов выбраны рекомендуемые нагрузочные режимы, которые необходимо поддерживать с помощью САУ. Определено математическое ожидание силы сопротивления на рабочем органе, при котором техническая производительность максимальна, а математическое ожидание тяговой мощности близко к максимальному. Этот нагрузочный режим должен поддерживаться системой автоматического управления рабочим органом.
3. Выполнено сравнение тяговых режимов автогрейдеров с механической и гидромеханической трансмиссиями по критерию тяговой мощности. Получены статистические характеристики параметров рабочих процессов ЗТМ, позволяющие сравнить качество автоматического управления рабочим органом ЗТМ для различных типов регуляторов.
4. Исследованы рабочие процессы автогрейдера, оснащенного САУ с регуляторами релейного и пропорционального типа. Сложность имитационной модели затрудняет подбор параметров регуляторов. Для решения этой проблемы следует разработать методику проектирования самонастраивающихся регуляторов САУ. Полученные имитационные модели рабочих процессов ЗТМ целесообразно использовать при синтезе новых систем управления.
5. Исследование рабочих процессов ЗТМ с помощью имитационных моделей дает наглядное представление о зависимостях между параметрами процессов. Однако эти параметры варьируются в широких пределах, что вызывает неадекватность имитационных моделей реальным процессам или снижает точность моделей. Необходимо разработать методику создания адаптивных математических моделей рабочих процессов ЗТМ, основанную на обработке экспериментальных данных.
Результаты лабораторных исследований процесса резания грунта рабочим органом ЗТМ
В ЗАО «Управление механизации строительных работ - 5» (УМСР-5), г. Омск, в 2006 г. проведены производственные испытания неповоротного бульдозера на базе трактора Т-130М, оснащенного модернизированным и серийным рабочим оборудованием. Модернизация заключается в установке упругих элементов между отвалом и толкающими брусьями для снижения амплитуды колебаний случайных нагрузок, действующих на базовый трактор [39, 42, 43]. Одной из целей экспериментальных исследований было сравнение показателей рабочего процесса бульдозера, оснащенного модернизированным и серийным рабочим оборудованием. В настоящей работе главной целью эксперимента является сбор данных, необходимых для нейросетевой идентификации рабочего процесса бульдозера, подтверждения его математических моделей, определения зависимостей между параметрами рабочего процесса и разработки рекомендаций по управлению рабочим процессом бульдозера (см. Приложение 7).
Решены следующие задачи экспериментальных исследований: - разработка схемы автоматизированного сбора экспериментальных данных; - изготовление датчиков; - оснащение бульдозера модифицированным рабочим оборудованием и установка бортового измерительного комплекса; -измерение параметров рабочего процесса бульдозера с модернизированным и серийным рабочим оборудованием; - подготовка измеренных сигналов для идентификации рабочего процесса бульдозера и верификации моделей.
В настоящей работе использованы данные о следующих измеренных параметрах рабочего процесса: - усилия на правом Рп и левом Рл толкающих брусьях (горизонтальные составляющие силы сопротивления копанию грунта); - теоретическую vm и действительную v скорости машины, на основе которых определяется коэффициент буксования 5; - длину / гидроцилиндра подъема-заглубления отвала, характеризующую положение отвала относительно базовой машины. Согласно методике п. 4.1.1. выбран следующий состав регистрирующего оборудования.
1. Бортовой измерительный комплекс (БИК) с модульной системой измерения на базе крейт-контроллера и персонального компьютера (изготовитель ФГУП «Научно-исследовательский тракторный институт НАТИ»), включающий следующие компоненты: 1.1. Персональный компьютер-ноутбук Rover Book Navigator В510 Pentium4M-2.2 GHz 512MB RAM с программным обеспечением БИК (рис. 4.15). 1.2. КрейтЬ-CARD (рис. 4.16): - шасси LTC-26; - контроллер LC-014 (ЕРР); - блоки питания LTC-PW (220 В), OP-PW (12 В); - модуль АЦП LC-111DP (универсальный до ± 10В по 16/32 каналам); - модуль АЦП LC-451 (8-канальный частотомер до ±5 В).
2. Коробка коммутационная (рис. 4.17) с двумя клеммными колодками DB-37F (разводка сигнальных кабелей и питания на датчики и модули АЦП). 80 кН каждый, предварительно испытаны и тарированы (градуированы) с помощью гидравлического пресса (рис. 4.19). При этом выполнена настройка усилителя сигнала тензодатчиков, предназначенного для сопряжения четырех тензодатчиков с многоканальным АЦП. Усилитель обеспечивает питание полумостовой измерительной схемы тензодатчиков опорным напряжением +5 В и усиление выходного сигнала тензодатчиков с максимальным коэффициентом усиления не менее 5000. Питание усилителя осуществляется переменным напряжением 220 В с частотой 50 Гц. Усилитель состоит из четырех одинаковых каналов, каждый из которых построен по дифференциальной схеме на трех операционных усилителях. На один вход дифференциального усилителя подается сигнал с тензодатчика, представляющего собой делитель опорного напряжения на четырех тензорезисторах (рис. 4.20). На другой вход дифференциального усилителя подается сигнал с внутреннего делителя опорного напряжения на двух резисторах сопротивлением по 1 кОм. С помощью двух многооборотных подстроечных резисторов осуществляется регулировка коэффициента усиления и установка нуля в каждом канале.
На передней панели усилителя расположены (рис. 4.18): - тумблер включения питания; -светодиодные индикаторы напряжений +15 В и -15 В внутреннего источника питания устройства; - стрелочный индикатор выходного уровня, предназначенный для контроля работоспособности устройства и грубой настройки коэффициента усиления и установки нуля; - галетный переключатель на четыре положения, предназначенный для подключения одного из выходных каналов к контрольному индикатору; - группа из четырех отверстий с подстроечными резисторами для регулировки коэффициента усиления по каждому каналу; - группа из четырех отверстий с подстроечными резисторами для установки нуля в каждом канале.
На задней панели усилителя расположены: - четыре разъема, к которым подключаются тензодатчики; - разъем для подключения АЦП; - разъем сетевого питания 220 В 50 Гц.
Тензодатчики, подключенные ко 2-му и 3-му каналам усилителя, поочередно были нагружены до 5 тонн, и на усилителе отрегулирован коэффициент усиления этих каналов. Затем каждый датчик был ступенчато нагружен на прессе от 0 до 5 т с интервалом 0,5 т. Выходное напряжение каналов усилителя U, соответствующее приложенной нагрузке Рп и Рл на правом и левом датчиках усилий, зарегистрировано с помощью БИК. В результате обработки измеренных зависимостей между U и Рп (или Рл) методом наименьших квадратов в MATLAB получены линейные аппроксимирующие зависимости Рп(и) и Рд(и), необходимые для пересчета электрического напряжения в усилия сжатия (рис. 4.28).
Для измерения длины гидроцилиндра и деформаций упругих элементов использованы потенциометрические датчики линейных перемещений Megatron RC35-750S (рис. 4.29). Измеряемая длина перемещений - от 0 до 750 мм с точностью 0,01 мм. Во время эксперимента использован источник опорного напряжения Uоп =9 В, на выходе каждого датчика измерено напряжение Uebix =0...Uon, зависящее от перемещения штока датчика относительно корпуса.
