CN107882103A - 一种挖掘机三维姿态显示及远程自动控制*** - Google Patents
一种挖掘机三维姿态显示及远程自动控制*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种挖掘机三维姿态显示及远程自动控制***,通过拉线式位移传感器采集动臂液压缸、斗杆液压缸、铲斗液压缸的位移信号,由数据采集卡发送至计算机;通过电子罗盘采集车身回转角度信号,由RS232串口发送至计算机;计算机对数据进行存储和处理,实时显示挖掘机的三维动画仿真姿态;规划期望的铲斗末端的轨迹;根据工作装置实际的位移和车身回转信号,并经过运动学转换与期望的轨迹数据相比较,运行控制算法,矫正轨迹;采用CAN通讯方式,实现计算机和挖掘机专用DSP控制器数据的通讯;实时监测运行状态信息;实时显示X、Y、Z轴铲斗齿尖运行轨迹和铲斗齿尖的三维位移曲线;利用虚拟仪器的WEB服务实现远程自动控制。
Description
技术领域
本发明涉及一种挖掘机三维姿态显示及远程自动控制***。
背景技术
近几年挖掘机在抢险救灾以及灾后重建中都发挥了重要作用,这些工况下亟需开发出一种可以保证操作者安全和作业质量的***,一些三维可视化技术已经用在挖掘机上,但是这些软件通用性不强,开发难度大并且不能与测控***完美的配合,难以在工程上实现。显示出挖掘机的三维姿态和采用远程自动控制可以大幅度提高作业效率和作业质量,确保人员安全。同时,在挖掘机远程监控、控制算法研究、实验数据分析、工作轨迹优化、液压***设计等研究中也需要一个可以实时自动采集挖掘机运行状态信息和人机交互控制的可视化平台。
发明内容
本发明的目的就是提供一种挖掘机三维姿态显示及其远程自动控制***,通过该***能够实现实时显示挖掘机的三维动画仿真姿态,实时监测运行状态信息,准确并且稳定地控制挖掘机的动作,规划期望的铲斗末端的轨迹,实现挖掘机远程自动控制,提高作业效率和作业质量,确保人员安全。
为了解决上述技术问题,本发明公开了一种挖掘机三维姿态显示及其远程自动控制***,包括挖掘机操作模块、数据采集模块、实时轨迹计算模块、轨迹控制模块、运行信息监测模块、数据存储模块和三维可视化模块,
所述挖掘机操作模块包括操作手柄、计算机、DSP控制器、电液比例阀和多路阀组成的油液控制回路,先导泵、前泵和后泵组成的供油元件,动臂液压缸、斗杆液压缸、铲斗液压缸和回转马达组成的执行机构,以及动臂液压缸拉线式位移传感器、斗杆液压缸拉线式位移传感器、铲斗液压缸拉线式位移传感器、电子罗盘、数据采集卡和USB-CAN卡组成的数据采集机构;
先导泵依据操作手柄和计算机的控制信号来调节给电液比例阀的供油大小和方向,从而产生相应的阀芯开度和动作方向;多路阀接收来自电液比例阀的信号并产生相应的阀芯开度,从而控制前泵和后泵的流量变化,使动臂液压缸、斗杆液压缸、铲斗液压缸和回转马达产生相应的动作,上述信号采集及处理均在DSP控制器中完成,DSP控制器与计算机通过USB-CAN卡总线接口实时通讯;
在动臂液压缸上安装有动臂拉线式位移传感器,在斗杆液压缸上安装有斗杆拉线式位移传感器,在铲斗液压缸上安装有铲斗拉线式位移传感器,在驾驶室顶端上安装有电子罗盘;
所述数据采集模块采集动臂液压缸、斗杆液压缸和铲斗液压缸的位移和车身的回转角度信息,并将动臂液压缸拉线式位移传感器、斗杆液压缸拉线式位移传感器铲斗液压缸拉线式位移传感器和电子罗盘的信号输出至实时轨迹计算模块;
所述实时轨迹计算模块根据接收的信号,计算出铲斗齿尖运动轨迹和三维位移曲线并输出至三维可视化模块;
所述三维可视化模块根据接收的数据实时显示挖掘机的三维实时姿态;
所述轨迹控制模块用于进行轨迹控制,包括实时轨迹控制模块和轨迹规划模块;
所述实时轨迹控制模块直接调用USB-CAN卡中的通讯动态链接库文件实现动臂液压缸、斗杆液压缸、铲斗液压缸和回转马达位移数据的发送,通过控制器局域网络CAN(Controller Area Network,CAN)进行计算机与DSP控制器的数据交换,DSP控制器接收到这些数据后实现对动臂液压缸、斗杆液压缸、铲斗液压缸和回转马达运动的直接控制;
所述轨迹规划模块用于规划出期望的铲斗末端的轨迹数据;
所述运行信息监测模块用于实时显示挖掘机运行状态信息;
所述数据存储模块用于存储挖掘机运行状态信息和铲斗齿尖运动轨迹;
所述挖掘机运行状态信息包括:液压油温度,冷却水温度,机油压力,燃油油位,发动机转速,前泵主压力,后泵主压力,前泵比例阀电流,后泵比例阀电流,动臂手柄电压,斗杆手柄电压,铲斗手柄电压,回转手柄电压,左脚踏电压,右脚踏电压,动臂液压缸大腔压力,动臂液压缸小腔压力,斗杆液压缸大腔压力,斗杆液压缸小腔压力,铲斗液压缸大腔压力,铲斗液压缸小腔压力。
***执行如下步骤:
步骤1、建立挖掘机的三维可视化模型:在SolidWorks中建立挖掘机的三维实体模型,完成动臂液压缸、动臂、斗杆液压缸、斗杆、铲斗液压缸和铲斗之间位置关系和运动关系的建立;将回转角度和由动臂、斗杆和铲斗组成的工作装置上各液压缸的位移分别与对应模型坐标的旋转轴相连接,将动臂液压缸、斗杆液压缸和铲斗液压缸的位移信息转化为绕三维空间中各坐标轴的旋转量;
步骤2、数据采集模块采集动臂拉线式位移传感器,斗杆拉线式位移传感器和铲斗拉线式位移传感器的信号,并将采集到的电压信息转换成实际测量的位移值,通过电子罗盘测得回转角度,将位移值和回转角度发送至实时轨迹计算模块;
步骤3、实时轨迹计算模块计算出X、Y、Z轴铲斗齿尖运动轨迹和三维位移曲线;
步骤4、运行信息监测模块通过USB-CAN卡与DSP控制器的CAN口相连接,并将从DSP控制器接收到的挖掘机运行信息报文ID字符串和设定的发送至CAN上的地址进行匹配,从而解析出对应的挖掘机运行状态信息并进行显示;
步骤5、数据存储模块实时存储挖掘机运行状态信息和X、Y、Z轴铲斗齿尖运动轨迹。
步骤3包括:
步骤3-1,建立D-H坐标系下挖掘机的结构简图,在回转中心O点建立回转坐标系,θ1为回转角度;动臂和底座的铰接点C建立动臂坐标系,θ2为动臂关节角;斗杆与动臂铰接点F建立斗杆坐标系,θ3为斗杆(104)关节角(即关节转角);斗杆与铲斗铰接点Q建立铲斗坐标系,θ4为铲斗关节角;铲斗斗齿尖点V建立齿尖坐标系;A点为动臂液压缸与车身基座铰接点;B点为动臂液压缸与动臂铰接点;D点为斗杆液压缸与动臂铰接点;E点为斗杆液压缸与斗杆铰接点;F点为斗杆与动臂铰接点;Q点为斗杆与铲斗铰接点;N点为摇臂与斗杆铰接点;S点为铲斗液压缸与摇臂铰接点;K点为连杆与铲斗铰接点;
步骤3-2,根据以下公式计算出关节转角:
将步骤2数据采集模块动臂拉线式位移传感器、斗杆拉线式位移传感器和铲斗拉线式位移传感器测量到的动臂液压缸、斗杆液压缸、铲斗液压缸的位移和电子罗盘测得回转角度转换成关节角θ2、θ3、θ4和θ1,利用如下公式,根据关节角θ2、θ3、θ4和θ1计算出铲斗末端的坐标V(x,y,z)和铲斗姿态角ζ:
其中,a1为铰接点C与回转中心O点在水平方向上的长度;d1为铰接点C与回转中心O点在竖直方向上的长度;a2为CF的长度;a3为FQ的长度;a4为QV的长度。
所述轨迹控制模块进行轨迹控制的过程包括:
步骤101,实时轨迹控制模块直接控制动臂液压缸、斗杆液压缸、铲斗液压缸和回转马达的动作,实时轨迹控制模块调用USB-CAN卡的通讯动态链接库文件实现数据的发送,通过控制器局域网络(Controller Area Network,CAN)进行数据交换,设置好要发送的数据及发送数据的报文ID号后通过Transmit动态链接库文件直接发送至CAN总线,DSP控制器接收到CAN总线上的数据后经过DSP控制器内部程序的运算最终实现挖掘机运动的控制;
步骤102,轨迹规划模块规划得到期望的铲斗齿尖运动轨迹;
步骤103,通过期望的铲斗齿尖运动轨迹,得到铲斗末端的坐标V(x,y,z)、铲斗姿态角ζ、Q点坐标(xq,yq,zq)和CF、CQ、CV分别与水平面的夹角α、β和γ,根据下面的公式计算出各关节的转角:
其中,CQ和Q点坐标(xq,yq,zq)计算公式如下:
步骤104,通过各关节的转角控制工作装置沿着期望的铲斗末端轨迹运动,将关节转角转换成对应的液压缸长度;
步骤105,采集实际动臂液压缸拉线式位移传感器,斗杆液压缸拉线式位移传感器,铲斗液压缸拉线式位移传感器和电子罗盘的信号与期望的轨迹数据相比较,通过比例积分微分PID(Proportional Integral Derivative,PID)控制算法形成闭环反馈控制,判断误差,产生控制量u(t);
步骤106,DSP控制器通过CAN总线通讯方式接收控制量u(t)和对应的控制电压信号,将控制电压信号转换成电流信号,然后输入到电液比例阀,多路阀接收来自电液比例阀的信号产生相应的阀芯开度,从而控制前泵,后泵的流量变化,使动臂液压缸,斗杆液压缸,铲斗液压缸和回转马达产生相应的动作。
步骤102包括:
通过如下的五次多项式对运动轨迹进行插值:
s(t)=b0+b1t+...+bn-2tn-2+bn-1tn-1(n=6)
其中,s(t)为期望的运动轨迹,b0~bn-1为系数,t为运动时间,设轨迹从起点s0(x0,y0,z0)到终点s1(x1,y1,z1)的总时间为tb,约束条件为:
最终规划得到期望的铲斗齿尖运动轨迹为:
步骤105包括:
步骤105-1,控制量u(t)计算公式如下:
其中,t为时间,e(t)为输入r(t)与输出y(t)的偏差,e(t)=y(t)-r(t),KP为比例增益,KI为积分增益,KD为微分增益;
步骤105-2,采用经典的Ziegler-Nichols(ZN)法来初步确定控制参数KP、KI和KD的范围(闫秀英,任庆昌,孟庆龙.一种自校正PID控制器设计与仿真研究[J].***仿真学报,2006,(S2):753-756.);
步骤105-3,计算粒子适应度,每个粒子代表一组KP、KI和KD参数,使用适应度来评价粒子所获最优位置的好坏,并作为后续粒子速度和位置更新的依据,采用误差绝对值时间积分ITAE性能指标做为参数整定的目标函数,利用下面的定义的目标函数公式计算各粒子的适应度JITAE:
其中,Ti为积分时间,e(t)为输入与输出的偏差,输入r(t)为期望的动臂液压缸,斗杆液压缸,铲斗液压缸和回转马达的轨迹数据,输出y(t)为实际动臂液压缸拉线式位移传感器、斗杆液压缸拉线式位移传感器、铲斗液压缸拉线式位移传感器和电子罗盘的信号;
步骤105-4,更新粒子最优解和整个粒子群最优解,针对每个粒子,如果当前位置的适应度好于该粒子粒子目前所找到的最优解,则更新粒子的个体最优解,如果当前位置的适应度好于整个粒子群目前所找到的最优解,则更新整个粒子群目前所找到的最优解,否则保持不变;
步骤105-5,执行遗传操作:根据计算所得每个粒子的适应度,对粒子群执行选择和交叉操作;
步骤105-6,更新粒子状态,通过如下的公式来更新第i个粒子在第t+1次迭代时自己的速度和位置
其中,为第i个粒子在第t次迭代时自己的速度,为第i个粒子在第t次迭代时自己的位置,为个体历史最佳位置,为全局粒子群最佳位置,w为惯性权重,c1,c2为学习因子,均分布在范围[0,4]内;r1,r2为分布在[0,1]内的随机数;
在第t次迭代时,惯性权重wt的调整方式由下式表示:
其中,wmax与wmin分别为惯性权重上限值和下限值,tmax为最大迭代次数,k为非线性控制因子;
步骤105-7,检验迭代是否结束:如果当前迭代次数达到了预先设定最大迭代次数,则停止迭代,优化结束,否则,转到步骤105-3。
***还包括远程网络模块,远程网络模块创建一个网页地址并嵌入计算机中,在互联网内的任意一台计算机上通过WEB网页实时监控程序的运行情况,实现对挖掘机的远程操控。
实时轨迹计算模块中通过控制器局域网络CAN总线进行数据交换;
有益效果:通过该***能够实现实时显示挖掘机的三维动画仿真姿态,实时监测运行状态信息,准确并且稳定地控制挖掘机的动作,规划期望的铲斗末端的轨迹,实现挖掘机远程自动控制,提高作业效率和作业质量的同时保证操作人员的安全。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明,本发明的上述或其他方面的优点将会变得更加清楚。
图1是传感器安装在挖掘机上的示意图。
图2是挖掘机三维姿态显示及其远程自动控制***的原理图。
图3是本发明实时显示挖掘机的三维动画仿真姿态一例的图。
图4是本发明实时显示X、Y、Z轴铲斗齿尖运行轨迹一例的图。
图5是D-H坐标系下挖掘机的结构简图。
图6是本发明实时监测挖掘机运行状态信息一例的图。
图7是本发明实时控制挖掘机动作的界面。
图8是远程控制WEB结构图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
如图1和图2所示,本发明的三维姿态显示及其远程自动控制***包括挖掘机操作模块、数据采集模块、计算机202(计算机包括实时轨迹计算模块)、轨迹控制模块、运行信息监测模块、数据存储模块和三维可视化模块,
所述挖掘机操作模块包括操作手柄201、计算机202、DSP控制器203电液比例阀208和多路阀209组成的油液控制回路;先导泵207、前泵205和后泵206组成的供油元件;动臂液压缸210、斗杆液压缸211、铲斗液压缸212和回转马达213组成的执行机构;动臂液压缸拉线式位移传感器101、斗杆液压缸拉线式位移传感器103、铲斗液压缸拉线式位移传感器105、电子罗盘215、数据采集卡216和USB-CAN卡217组成的数据采集机构;
先导泵207依据操作手柄201和计算机202的控制信号来调节给电液比例阀208的供油大小和方向产生相应的阀芯开度和动作方向,多路阀209接收来自电液比例阀208的信号产生相应的阀芯开度,从而控制前泵205,后泵206的流量变化,使动臂液压缸210,斗杆液压缸211,铲斗液压缸212和回转马达213产生相应的动作,上述信号采集及处理均在DSP控制器203中完成,DSP控制器203与通过计算机202通过USB-CAN卡217总线接口实时通讯;
如图1所示,在动臂液压缸210上安装有动臂拉线式位移传感器101,在斗杆液压缸211上安装有斗杆拉线式位移传感器103,在铲斗液压缸212上安装有铲斗拉线式位移传感器105,在驾驶室顶端上安装有电子罗盘215;
挖掘机三维姿态显示及其远程自动控制***的原理图如图2所示,包含了由电气手柄201,电液比例阀208驱动的多路阀209组成的油液控制回路;先导定量泵207,前泵205和后泵206组成的供油元件;以及执行机构动臂液压缸210,斗杆液压缸211,铲斗液压缸212和回转马达213。先导定量泵207用于向***提供先导油液驱动多路阀209内的阀芯动作,而电液比例阀208依据电气手柄201的控制信号来调节先导压力油的大小和动作方向。当电气手柄201处于中位时,控制信号为零,先导油液的压力也为零,多路阀209阀芯在两侧控制腔内回中弹簧的作用下也处于中位。当电气手柄201动作产生控制信号时,根据信号的大小和方向,先导压力油会通向多路阀209的控制腔,驱动多路阀209阀芯跟随控制信号移动。阀芯向左或向右移动,致使前泵205和后泵206通往执行机构液压缸无杆腔或有杆腔的回路接通,在压力油液的作用下,液压缸伸出或回缩。执行机构的伸缩是受电气手柄201的摆动方向决定的,而其移动速度大致与控制信号的大小呈正比例关系。
计算机202接收动臂液压缸拉线式位移传感器101,斗杆液压缸拉线式位移传感器103,铲斗液压缸拉线式位移传感器105和电子罗盘215的信号,进行数据处理、显示和存储,实时显示挖掘机的三维动画仿真姿态,X、Y、Z轴铲斗齿尖运行轨迹和铲斗齿尖的三维位移曲线;轨迹控制模块包括实时轨迹控制和轨迹规划两部分,根据工作装置实际的位移和车身回转信号,经数模转换后反馈至控制器203,并经过运动学分析转换与规划的铲斗末端的轨迹相比较,形成闭环反馈控制。
上述挖掘机三维姿态、铲斗齿尖运行轨迹、三维位移曲线和运行状态信息的显示和存储包括以下步骤:
1、采用LabVIEW和SolidWorks两个软件联合建立挖掘机的三维可视化模型,首先在SolidWorks中建立挖掘机的三维实体模型,再结合虚拟现实建模语言(Virtual RealityModeling Language,VRML)将各个运动部件转换成VRML文件,最后利用三维图片控件中的相关函数完成各部件位置关系和运动关系的建立。为控制挖掘机三维模型运动,将回转角度和工作装置上各液压缸的位移分别与对应模型坐标的旋转轴相连接,将这些信息转化为绕三维空间中各坐标轴的旋转量,从而可以模拟挖掘机的实时姿态,建立起挖掘机的可视化模型,最终效果如图3所示;
2、数据采集模块开始工作,工作装置上的拉线式位移传感器信号通过美国国家仪器公司的数据采集卡USB-6215输入到计算机202,采集卡将采集到的电压信息转换成实际测量的位移值。回转角度由测量方位角的高精度二维电子罗盘215测得,通过串口发送至计算机202;
3、实时轨迹计算模块开始工作,通过运动学正逆解将动臂液压缸210,斗杆液压缸211,铲斗液压缸212的位移转换成各关节转角,采用虚拟仪器与Matlab的联合编程,先在虚拟仪器中创建Matlab Script,然后在MATLAB Script中编写挖掘机运动学计算的公式,MATLAB Script框图上加所需的参数,求出X、Y、Z轴铲斗齿尖运动轨迹和三维位移曲线,曲线如图4所示;
其中,在步骤3中将工作装置各液压缸位移信号转换成各关节转角,挖掘机运动学正解方法如下:
建立如图5所示的D-H坐标系下挖掘机的结构简图,在回转中心O点建立回转坐标系,θ1为回转角度;动臂和底座的铰接点C建立动臂坐标系,θ2为动臂关节角;斗杆与动臂铰接点F建立斗杆坐标系,θ3为斗杆关节角;斗杆与铲斗铰接点Q建立铲斗坐标系,θ4为铲斗关节角;铲斗斗齿尖点V建立齿尖坐标系;A点为动臂液压缸与车身基座铰接点;B点为动臂液压缸与动臂铰接点;D点为斗杆液压缸与动臂铰接点;E点为斗杆液压缸与斗杆铰接点;F点为斗杆与动臂铰接点;Q点为斗杆与铲斗铰接点;N点为摇臂与斗杆铰接点;S点为铲斗液压缸与摇臂铰接点;K点为连杆与铲斗铰接点。
由于液压缸和工作装置之间连接相对简单,可以通过几何法对工作装置各液压缸位移和各关节转角的关系直接进行求解,根据以下公式可以计算出关节转角:
通过D-H坐标下的一系列矩阵坐标变换,同时将测量到的液压缸位移转换成关节角,利用下面的公式计算出铲斗末端的坐标V(x,y,z)和铲斗姿态角ζ:
其中,a1为铰接点C与回转中心O点在x0方向上的长度;d1为铰接点C与回转中心O点在z0方向上的长度;a2为CF的长度;a3为FQ的长度;a4为QV的长度;
4、运行信息监测模块和数据采集模块同时工作,实时监测挖掘机运行状态信息如图6所示,通过USB-CAN模块与控制器203的CAN口相连接,USB-CAN模块包含了可以直接调用的CAN通讯动态链接库文件(Dynamic Link Library,DLL),将接收到的报文ID字符串和对应通讯表中的地址进行匹配,从而解析出对应的数据并且进行显示。其实时显示挖掘机运行状态信息有:液压油温度,冷却水温度,机油压力,燃油油位,发动机转速,前泵主压力,后泵主压力,前泵比例阀电流,后泵比例阀电流,动臂手柄电压,斗杆手柄电压,铲斗手柄电压,回转手柄电压,左脚踏电压,右脚踏电压,动臂液压缸大腔压力,动臂液压缸小腔压力,斗杆液压缸大腔压力,斗杆液压缸小腔压力,铲斗液压缸大腔压力,铲斗液压缸小腔压力;
5、数据存储模块实时存储挖掘机运行状态信息和X、Y、Z轴铲斗齿尖运动轨迹。
上述轨迹控制模块根据工作装置实际的位移和车身回转信号,经数模转换后反馈至控制器203,并经过运动学分析转换与规划的铲斗末端的轨迹相比较,运行控制算法,形成闭环反馈控制,其包括实时轨迹控制和轨迹规划两部分,完整的轨迹控制方法如下:
1、在挖掘机三维姿态、铲斗齿尖运行轨迹、三维位移曲线和运行状态信息的显示和存储的基础上运行轨迹控制模块;
2、实时轨迹控制模块直接控制动臂液压缸210,斗杆液压缸211,铲斗液压缸212和回转马达213的动作,实时控制挖掘机动作的界面如图7所示。在实际挖掘机轨迹控制过程中,直接控制对象为各液压缸位移,所以需要通过相关计算将关节转角转换成对应的液压缸长度,最后将这些数据传输到下位机中,实现对期望轨迹的控制。直接调用USB-CAN模块的通讯动态链接库文件实现数据的发送,设置好要发送的数据及发送数据的报文ID号后通过Transmit动态链接库文件直接发送至CAN总线,控制器接收到CAN总线上的数据后经过控制器203内部程序的运算最终实现挖掘机运动的控制;
3、轨迹规划模块规划出期望的铲斗末端的轨迹,控制器203根据工作装置实际的位移和车身回转信号,并经过运动学转换与期望的轨迹数据相比较,运行控制算法,形成闭环反馈控制;
在步骤3中为保证运动路径的速度及加速度的稳定性,减小启动和结束时的***不稳定性,利用高阶多项式的1阶、2阶导数平滑连续的特性,采用五次多项式对运动轨迹进行插值;
设五次多项式通式为:
s(t)=b0+b1t+...+bn-2tn-2+bn-1tn-1(n=6)
其中,s(t)为期望的运动轨迹,b0~bn-1为系数,t为运动时间,对五次多项式通式求一阶和二阶导数可得到路径的速度和加速度公式,设轨迹从起点s0(x0,y0,z0)到终点s1(x1,y1,z1)的总时间为tb,约束条件为
最终规划得到铲斗齿尖运动轨迹为:
4、得到铲斗齿尖运动轨迹后,需要将规划的铲斗末端的坐标V(x,y,z)和铲斗姿态角ζ转换为各关节的转角,这一过程通过运动学逆解来实现,运动学逆解计算过程如下:
通过规划期望的铲斗齿尖运动轨迹,可以得到铲斗末端的坐标V(x,y,z)、铲斗姿态角ζ、Q点坐标(xq,yq,zq)和CF、CQ、CV与水平面的夹角α、β和γ,根据下面的公式可以计算出各关节的转角:
其中,CQ和Q点坐标(xq,yq,zq)计算公式如下:
5、通过各关节的转角控制工作装置沿着期望的铲斗末端轨迹运动,将关节转角转换成对应的液压缸长度;
6、采集实际动臂液压缸拉线式位移传感器101,斗杆液压缸拉线式位移传感器103,铲斗液压缸拉线式位移传感器105和电子罗盘215的信号与上述步骤期望的轨迹数据相比较,通过比例积分微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制算法形成闭环反馈控制,判断误差,产生控制量u(t);
控制算法是根据输入r(t)与输出y(t)的偏差e(t)=y(t)-r(t)进行控制,将偏差的比例P、积分I和微分D通过线性组合构成控制量u(t),其参数整定后基本保持不变,控制规律为:
其中,t为时间,KP为比例增益主要调节***的精度,KI为积分增益主要消除***的稳态误差,KD为微分增益主要改善***的动态特性。控制算法中输入r(t)为期望的动臂液压缸210,斗杆液压缸211,铲斗液压缸212和回转马达213的轨迹数据。输出y(t)为实际动臂液压缸拉线式位移传感器101,斗杆液压缸拉线式位移传感器103,铲斗液压缸拉线式位移传感器105和电子罗盘215的信号。
KP、KI和KD三个参数对挖掘机的运动精度控制有着极其重要的影响,经典PID控制器难以获得最优的三个控制参数,并且在挖掘机工作工况变化较大时,***的总体控制精度会变差,传统PID参数的调试耗时耗力。在步骤6中的本***的PID控制算法整定KP、KI和KD三个参数是将遗传算法中的选择、杂交算子与粒子群优化算法相结合,并引入到PID控制中,来实现对运动轨迹的精确控制。
每个粒子代表一组KP、KI和KD参数,其中选择机制用来获取较好的粒子,可以更有效地获得寻求最优解。交叉机制则通过在算法中添加一个交叉算子,通过对指定数目的粒子进行两两杂交,产生相同数量的新粒子,保持粒子群的多样性,从而尽可能的搜索遍整个解空间,减少陷入局部最优的可能性,KP、KI和KD三个参数整定步骤如下:
①初始化,采用经典的Ziegler-Nichols(ZN)法来初步确定控制参数KP、KI和KD的范围,以减少初始优化算法寻优的盲目性;
②计算粒子适应度,粒子群优化算法在整个优化过程中,使用适应度来评价粒子所获最优位置的好坏,并作为后续粒子速度和位置更新的依据。因此,为了使控制***获得满意的过渡阶段动态特性和最小的动臂液压缸210,斗杆液压缸211和铲斗液压缸212的位置静态误差,采用误差绝对值时间积分ITAE(integral of time multiplied by theabsolute value of error)性能指标做为参数整定的目标函数,利用下面的定义的目标函数公式计算各粒子的适应度:
其中,Ti为积分时间,e(t)为输入与输出的偏差,输入r(t)为期望的动臂液压缸210,斗杆液压缸211,铲斗液压缸212和回转马达213的轨迹数据。输出y(t)为实际动臂液压缸拉线式位移传感器101,斗杆液压缸拉线式位移传感器103,铲斗液压缸拉线式位移传感器105和电子罗盘215的信号。
③更新粒子最优解和整个粒子群最优解,针对每个粒子,如果当前位置的适应度好于该粒子粒子目前所找到的最优解,则更新粒子的个体最优解,同样地,如果当前位置的适应度好于整个粒子群目前所找到的最优解,则更新整个粒子群目前所找到的最优解,否则保持不变;
④执行遗传操作,根据计算所得每个粒子的适应度,对粒子群执行选择和交叉操作。其中,通过选择操作,粒子群将集中搜索较优的空间,但依然受到个体自身最优位置的影响。
交叉操作使得后代粒子可以继承父代粒子的基因,并使得陷入局部最优区域的父代粒子能够逃离局部极值,产生更优的粒子;
⑤更新粒子状态,通过如下的公式来更新第i个粒子在第t+1次迭代时自己的速度和位置
其中,为第i个粒子在第t次迭代时自己的速度,为第i个粒子在第t次迭代时自己的位置,为个体历史最佳位置,为全局粒子群最佳位置,w为惯性权重,c1,c2为学习因子,均分布在范围[0,4]内;r1,r2为分布在[0,1]内的随机数。
进行参数整定过程中,总是期望优化算法的粒子在前期能够历遍整个解空间,而在后期可以在最优区域内精确地搜索。根据这种搜索特点,需要设置惯性权重拥有较大的初始值,并在迭代初期能够缓慢减小,而在接近结束时能迅速减小,使用非线性递减惯性权重策略更新惯性权重系数,在第t次迭代时,惯性权重wt的调整方式由下式表示:
其中,wmax与wmin分别为惯性权重上限值和下限值,tmax为最大迭代次数,k为非线性控制因子。
⑥检验迭代是否结束,如果当前迭代次数达到了预先设定最大迭代次数,则停止迭代,优化结束,否则,转到PID控制参数整定第二步。
7、控制器203通过CAN总线接收来自上述步骤6中产生的控制量u(t)并且对应的控制电压信号经放大器转换成电流信号,然后输入到电液比例阀208,多路阀209接收来自电液比例阀208的信号产生相应的阀芯开度,从而控制前泵205,后泵206的流量变化,使动臂液压缸210,斗杆液压缸211,铲斗液压缸212和回转马达213产生相应的动作;
8、上述步骤中使用CAN总线网络将输入至控制器203的挖掘机运行状态信息与计算机202通过进行数据交换。
本***还包括远程网络模块,远程网络模块实现了挖掘机的远程互联网操控,创建一个网页地址并嵌入程序中,在互联网内的任何一台计算机上通WEB网页实时监控程序的运行情况,可以完全控制程序的运行。
所述的挖掘机远程互联网操控可以由以下方式实现:
远程控制全球广域网(World Wide Web,WEB)结构图如图8所示,计算机202中的虚拟仪器软件具有远程网络模块,其实现了挖掘机的远程互联网操控,创建一个网页地址并嵌入程序中,就可以在互联网内的任何一台客户端计算机上通过WEB网页实时监测查看起重机的运行情况,可以完全控制挖掘机三维姿态显示及其远程自动控制***程序的运行。可以发布多个不同的网页,同一个网页可以被不同的监测端分别浏览,但程序只能被一个客户端控制,如果有其他控制端正在控制程序,这个控制请求就需要等待。控制请求取得后就与在自己的电脑上监测挖掘机一样,不同的是程序仍然运行在服务器上,网页中也看不到程序后面板。
本发明提供了一种挖掘机三维姿态显示及远程自动控制***,具体实现该技术方案的方法和途径很多,以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。
Claims (8)
1.一种挖掘机三维姿态显示及远程自动控制***,其特征在于,包括挖掘机操作模块、数据采集模块、实时轨迹计算模块、轨迹控制模块、运行信息监测模块、数据存储模块和三维可视化模块;
所述挖掘机操作模块包括操作手柄(201)、计算机(202)、DSP控制器(203)、电液比例阀(208)和多路阀(209)组成的油液控制回路,先导泵(207)、前泵(205)和后泵(206)组成的供油元件,动臂液压缸(210)、斗杆液压缸(211)、铲斗液压缸(212)和回转马达(213)组成的执行机构,以及动臂液压缸拉线式位移传感器(101)、斗杆液压缸拉线式位移传感器(103)、铲斗液压缸拉线式位移传感器(105)、电子罗盘(215)、数据采集卡(216)和USB-CAN卡(217)组成的数据采集机构;
先导泵(207)依据操作手柄(201)和计算机(202)的控制信号来调节给电液比例阀(208)的供油大小和方向,从而产生相应的阀芯开度和动作方向;多路阀(209)接收来自电液比例阀(208)的信号并产生相应的阀芯开度,从而控制前泵(205)和后泵(206)的流量变化,使动臂液压缸(210)、斗杆液压缸(211)、铲斗液压缸(212)和回转马达(213)产生相应的动作,DSP控制器(203)与计算机(202)通过USB-CAN卡(217)总线接口实时通讯;
在动臂液压缸(210)上安装有动臂拉线式位移传感器(101),在斗杆液压缸(211)上安装有斗杆拉线式位移传感器(103),在铲斗液压缸(212)上安装有铲斗拉线式位移传感器(105),在驾驶室顶端上安装有电子罗盘(215);
所述数据采集模块采集动臂液压缸(210)、斗杆液压缸(211)和铲斗液压缸(212)的位移和车身的回转角度信息,并将动臂液压缸拉线式位移传感器(101)、斗杆液压缸拉线式位移传感器(103)铲斗液压缸拉线式位移传感器(105)和电子罗盘(215)的信号输出至实时轨迹计算模块;
所述实时轨迹计算模块根据接收的信号,计算出铲斗齿尖运动轨迹和三维位移曲线并输出至三维可视化模块;
所述三维可视化模块根据接收的数据实时显示挖掘机的三维实时姿态;
所述轨迹控制模块用于进行轨迹控制,包括实时轨迹控制模块和轨迹规划模块;
所述实时轨迹控制模块直接调用USB-CAN卡(217)中的通讯动态链接库文件实现动臂液压缸(210)、斗杆液压缸(211)、铲斗液压缸(212)和回转马达(213)位移数据的发送,通过控制器局域网络CAN进行计算机(202)与DSP控制器(203)的数据交换,DSP控制器(203)接收到数据后实现对动臂液压缸(210)、斗杆液压缸(211)、铲斗液压缸(212)和回转马达(213)运动的直接控制;
所述轨迹规划模块用于规划出期望的铲斗末端的轨迹数据;
所述运行信息监测模块用于实时显示挖掘机运行状态信息;
所述数据存储模块用于存储挖掘机运行状态信息和铲斗齿尖运动轨迹。
2.根据权利要求1所述的***,其特征在于,所述挖掘机运行状态信息包括:液压油温度,冷却水温度,机油压力,燃油油位,发动机转速,前泵主压力,后泵主压力,前泵比例阀电流,后泵比例阀电流,动臂手柄电压,斗杆手柄电压,铲斗手柄电压,回转手柄电压,左脚踏电压,右脚踏电压,动臂液压缸大腔压力,动臂液压缸小腔压力,斗杆液压缸大腔压力,斗杆液压缸小腔压力,铲斗液压缸大腔压力,铲斗液压缸小腔压力。
3.根据权利要求2所述的***,其特征在于,***执行如下步骤:
步骤1、建立挖掘机的三维可视化模型:在SolidWorks中建立挖掘机的三维实体模型,完成动臂液压缸(210)、动臂(102)、斗杆液压缸(211)、斗杆(104)、铲斗液压缸(212)和铲斗(106)之间位置关系和运动关系的建立;将回转角度和由动臂(102)、斗杆(104)和铲斗(106)组成的工作装置上各液压缸的位移分别与对应模型坐标的旋转轴相连接,将动臂液压缸(210)、斗杆液压缸(211)和铲斗液压缸(212)的位移信息和车身回转角度转化为绕三维空间中各坐标轴的旋转量;
步骤2、数据采集模块采集动臂拉线式位移传感器(101),斗杆拉线式位移传感器(103)和铲斗拉线式位移传感器(105)的信号,并将采集到的电压信息转换成实际测量的位移值,通过电子罗盘(215)测得回转角度,将位移值和回转角度发送至实时轨迹计算模块;
步骤3、实时轨迹计算模块计算出X、Y、Z轴铲斗齿尖运动轨迹和三维位移曲线;
步骤4、运行信息监测模块通过USB-CAN卡(217)与DSP控制器(203)的CAN口相连接,并将从DSP控制器(203)接收到的挖掘机运行信息报文ID字符串和设定的发送至CAN上的地址进行匹配,从而解析出对应的挖掘机运行状态信息并进行显示;
步骤5、数据存储模块实时存储挖掘机运行状态信息和X、Y、Z轴铲斗齿尖运动轨迹。
4.根据权利要求3所述的***,其特征在于,步骤3包括:
步骤3-1,建立D-H坐标系下挖掘机的结构简图,在回转中心O点建立回转坐标系,θ1为回转角度;动臂(102)和底座的铰接点C建立动臂坐标系,θ2为动臂(102)关节角;斗杆(104)与动臂(102)铰接点F建立斗杆坐标系,θ3为斗杆(104)关节角;斗杆(104)与铲斗(106)铰接点Q建立铲斗坐标系,θ4为铲斗关节角;铲斗斗齿尖点V建立齿尖坐标系;A点为动臂液压缸与车身基座铰接点;B点为动臂液压缸与动臂铰接点;D点为斗杆液压缸与动臂铰接点;E点为斗杆液压缸与斗杆铰接点;F点为斗杆与动臂铰接点;Q点为斗杆与铲斗铰接点;N点为摇臂与斗杆铰接点;S点为铲斗液压缸与摇臂铰接点;K点为连杆与铲斗铰接点;
步骤3-2,根据以下公式计算出关节转角:
将步骤2数据采集模块动臂拉线式位移传感器(101)、斗杆拉线式位移传感器(103)和铲斗拉线式位移传感器测量到的动臂液压缸(210)、斗杆液压缸(211)、铲斗液压缸(212)的位移和电子罗盘(215)测得回转角度转换成关节角θ2、θ3、θ4和θ1,利用如下公式,根据关节角θ2、θ3、θ4和θ1计算出铲斗末端的坐标V(x,y,z)和铲斗姿态角ζ:
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其中,a1为铰接点C与回转中心O点水平方向上的长度;d1为铰接点C与回转中心O点在竖直方向上的长度;a2为CF的长度;a3为FQ的长度;a4为QV的长度。
5.根据权利要求4所述的***,其特征在于,所述轨迹控制模块进行轨迹控制的过程包括:
步骤101,实时轨迹控制模块直接控制动臂液压缸(210)、斗杆液压缸(211)、铲斗液压缸(212)和回转马达(213)的动作,实时轨迹控制模块调用USB-CAN卡的通讯动态链接库文件实现数据的发送,通过控制器局域网络CAN进行数据交换,设置好要发送的数据及发送数据的报文ID号后通过Transmit动态链接库文件直接发送至CAN总线,DSP控制器(203)接收到CAN总线上的数据后经过DSP控制器(203)内部程序的运算最终实现挖掘机运动的控制;
步骤102,轨迹规划模块规划得到期望的铲斗齿尖运动轨迹;
步骤103,通过期望的铲斗齿尖运动轨迹,得到铲斗末端的坐标V(x,y,z)、铲斗姿态角ζ、Q点坐标(xq,yq,zq)和CF、CQ、CV分别与水平面的夹角α、β和γ,根据下面的公式计算出各关节的转角:
其中,CQ和Q点坐标(xq,yq,zq)计算公式如下:
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<mrow>
<mo>(</mo>
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<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
步骤104,通过各关节的转角控制工作装置沿着期望的铲斗末端轨迹运动,将关节转角转换成对应的液压缸长度;
步骤105,采集实际动臂液压缸拉线式位移传感器(101),斗杆液压缸拉线式位移传感器(103),铲斗液压缸拉线式位移传感器(105)和电子罗盘(215)的信号与期望的轨迹数据相比较,通过比例积分微分PID控制算法形成闭环反馈控制,判断误差,产生控制量u(t);
步骤106,DSP控制器(203)通过CAN总线通讯方式接收控制量u(t)和对应的控制电压信号,将控制电压信号转换成电流信号,然后输入到电液比例阀(208),多路阀(209)接收来自电液比例阀(208)的信号产生相应的阀芯开度,从而控制前泵(205),后泵(206)的流量变化,使动臂液压缸(210),斗杆液压缸(211),铲斗液压缸(212)和回转马达(213)产生相应的动作。
6.根据权利要求5所述的***,其特征在于,步骤102包括:
通过如下的五次多项式对运动轨迹进行插值:
s(t)=b0+b1t+...+bn-2tn-2+bn-1tn-1(n=6)
其中,s(t)为期望的运动轨迹,b0~bn-1为系数,t为运动时间,设轨迹从起点s0(x0,y0,z0)到终点s1(x1,y1,z1)的总时间为tb,约束条件为:
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
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<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>0</mn>
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</mfenced>
最终规划得到期望的铲斗齿尖运动轨迹为:
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<mn>5</mn>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
<msup>
<mi>t</mi>
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</msup>
<mo>.</mo>
</mrow>
7.根据权利要求6所述的***,其特征在于,步骤105包括:
步骤105-1,控制量u(t)计算公式如下:
<mrow>
<mi>u</mi>
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<mo>(</mo>
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<mo>)</mo>
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<mo>=</mo>
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<mrow>
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</mrow>
</mfrac>
</mrow>
其中,t为时间,e(t)为输入r(t)与输出y(t)的偏差,e(t)=y(t)-r(t),KP为比例增益,KI为积分增益,KD为微分增益;
步骤105-2,采用经典的Ziegler-Nichols(ZN)法来初步确定控制参数KP、KI和KD的范围;
步骤105-3,计算粒子适应度,每个粒子代表一组KP、KI和KD参数,使用适应度来评价粒子所获最优位置的好坏,并作为后续粒子速度和位置更新的依据,利用下面的定义的目标函数公式计算各粒子的适应度JITAE:
<mrow>
<msub>
<mi>J</mi>
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<mi>t</mi>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中,Ti为积分时间,e(t)为输入与输出的偏差,输入r(t)为期望的动臂液压缸(210),斗杆液压缸(211),铲斗液压缸(212)和回转马达(213)的轨迹数据,输出y(t)为实际动臂液压缸拉线式位移传感器(101)、斗杆液压缸拉线式位移传感器(103)、铲斗液压缸拉线式位移传感器(105)和电子罗盘(215)的信号;
步骤105-4,更新粒子最优解和整个粒子群最优解,针对每个粒子,如果当前位置的适应度好于该粒子粒子目前所找到的最优解,则更新粒子的个体最优解,如果当前位置的适应度好于整个粒子群目前所找到的最优解,则更新整个粒子群目前所找到的最优解,否则保持不变;
步骤105-5,执行遗传操作:根据计算所得每个粒子的适应度,对粒子群执行选择和交叉操作;
步骤105-6,更新粒子状态,通过如下的公式来更新第i个粒子在第t+1次迭代时自己的速度和位置
<mrow>
<msubsup>
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<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msubsup>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中,为第i个粒子在第t次迭代时自己的速度,为第i个粒子在第t次迭代时自己的位置,为个体历史最佳位置,为全局粒子群最佳位置,w为惯性权重,c1,c2为学习因子,均分布在范围[0,4]内;r1,r2为分布在[0,1]内的随机数;
第t次迭代时的惯性权重wt的调整方式由下式表示:
<mrow>
<msup>
<mi>w</mi>
<mi>t</mi>
</msup>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>w</mi>
<mrow>
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<msup>
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<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>k</mi>
</msup>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中,wmax与wmin分别为惯性权重上限值和下限值,tmax为最大迭代次数,k为非线性控制因子;
步骤105-7,检验迭代是否结束:如果当前迭代次数达到了预先设定最大迭代次数,则停止迭代,优化结束,否则,转到步骤105-3。
8.根据权利要求7所述的***,其特征在于,还包括远程网络模块,远程网络模块创建一个网页地址并嵌入计算机(202)中,在互联网内的任意一台计算机上通过WEB网页实时监控程序的运行情况,实现对挖掘机的远程操控。
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