KR20160133327A - Method of controlling wheel loader - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 휠 로더의 제어 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 휠 로더의 작업 상태를 판단하여 휠 로더를 자동으로 제어하기 위한 휠 로더의 제어 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE
휠 로더는 건설 현장에서, 흙, 모래 등을 굴삭하여 운반하고 덤프 트럭과 같은 화물 차량에 로딩하는 작업 등을 수행하는 데 널리 사용되고 있다.Wheel loaders are widely used in construction sites to load and unload cargoes such as dump trucks by digging and transporting soil, sand, and the like.
상기 휠 로더의 작업 상태에 따라 작업 부하가 변화하고 이러한 작업 부하를 감지하여 상기 휠 로더의 엔진 또는 트랜스미션 등을 자동으로 제어함으로써, 연비를 절감할 수 있고 작업 효율의 저하를 방지할 수 있다. 따라서, 현재의 작업 상태와 작업 부하 상태를 실시간으로 정확하게 검출하고 이에 근거하여 휠 로더를 자동으로 제어하기 위한 기술이 요구된다.The working load of the wheel loader is changed according to the working state of the wheel loader, and by sensing the working load, the engine or the transmission of the wheel loader is automatically controlled so that the fuel consumption can be reduced and the working efficiency can be prevented from lowering. Therefore, there is a need for a technique for automatically detecting the current work state and the work load state in real time and automatically controlling the wheel loader based on the detection.
본 발명의 일 과제는 휠 로더의 작업 수행 시에 연비를 절감하고 작업 효율을 향상시킬 수 있는 휠 로더의 제어 방법을 제공하는 데 있다.An object of the present invention is to provide a wheel loader control method capable of reducing fuel consumption and improving operation efficiency when a wheel loader is operated.
상술한 본 발명의 일 과제를 달성하기 위하여, 예시적인 실시예들에 따른 휠 로더의 제어 방법에 있어서, 휠 로더에 장착된 센서들로부터 작업 상태를 나타내는 신호들을 수신한다. 상기 수신된 신호들 중에서, 상기 휠 로더가 수행하는 일련의 작업들에서 소요되는 부하에 따라 구분된 복수 개의 개별 부하 상태들을 각각 판단하는 데 필요한 신호를 선택한다. 상기 선택된 신호들에 대하여 기 학습된 예측 알고리즘을 수행하여 상기 복수 개의 개별 부하 상태 여부들을 각각 나타내는 출력값들을 산출한다. 상기 산출된 출력값들을 분석하여 현재의 작업 상태가 굴삭 작업 및 경사지 주행 작업 중 어느 작업에 해당하는 지 여부를 판단한다. 상기 판단 결과에 따라 트랜스미션의 속도단을 1단으로 자동 킥다운하는 변속 시점을 제어한다.In order to accomplish one aspect of the present invention, there is provided a method of controlling a wheel loader according to exemplary embodiments, the method comprising receiving signals indicative of a work state from sensors mounted on a wheel loader. And selects a signal necessary for judging a plurality of individual load states classified according to a load required in a series of operations performed by the wheel loader among the received signals. And performs outputting of output values indicating whether the plurality of individual load conditions are present by performing a pre-learned prediction algorithm on the selected signals. And analyzes the calculated output values to determine whether the current work state corresponds to an excavation work or a slope traveling operation. And controls the shifting point of time to automatically kick down the speed stage of the transmission to the first stage in accordance with the determination result.
예시적인 실시예들에 있어서, 상기 자동 킥다운의 변속 시점을 제어하는 단계는, 굴삭 작업일 경우 작업 개시 시점으로부터 제1 변속 시점에서 자동 킥다운을 수행하고 경사지 주행 작업일 경우 작업 개시 시점으로부터 상기 제1 변속 시점보다 지연된 제2 변속 시점에서 자동 킥다운을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.In the exemplary embodiments, the step of controlling the shifting time of the automatic kick-down may include automatically kick down at the first shifting time from the starting point of the work for the excavating work, And performing an automatic kick-down at a second shift point of time delayed from the first shift point of time.
예시적인 실시예들에 있어서, 상기 복수 개의 개별 부하 상태 여부들을 각각 나타내는 출력값들을 산출하는 단계는, 저부하 상태 여부를 나타내는 출력값, 중부하 상태 여부를 나타내는 출력값, 고부하 상태 여부를 나타내는 출력값 및 가속/경사지 부하 상태 여부를 나타내는 출력값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.In the exemplary embodiments, the step of calculating the output values each indicating whether or not the plurality of individual load conditions includes an output value indicating whether the load is low, an output value indicating whether the load is heavy, an output value indicating whether the load is high, And calculating an output value indicative of whether or not the sloped ground load state is present.
예시적인 실시예들에 있어서, 토크 컨버터 속도비 신호, 가속 페달 위치 신호 및 차체 경사각 신호 중에서 적어도 하나는 상기 휠 로더의 가속/경사지 부하 상태 여부를 판단하는 데 사용될 수 있다.In the exemplary embodiments, at least one of the torque converter speed ratio signal, the accelerator pedal position signal, and the body tilt angle signal may be used to determine whether the wheel loader is in an accelerating / ramping load state.
예시적인 실시예들에 있어서, 붐 실린더 압력 신호, FNR 신호, 유압 펌프의 메인 압력 신호, 차속 신호, 붐 위치 신호 및 토크 컨버터 속도비 신호 중에서 적어도 하나는 상기 휠 로더의 저부하 상태 여부 및 고부하 상태 여부를 판단하는 데 사용되고, 상기 유압 펌프의 메인 압력 신호, 상기 차속 신호, 상기 붐 위치 신호, 상기 토크 컨버터 속도비 신호 및 상기 차체 경사각 신호 중에서 적어도 하나는 상기 휠 로더의 중부하 상태 여부를 판단하는 데 사용될 수 있다.In exemplary embodiments, at least one of the boom cylinder pressure signal, the FNR signal, the main pressure signal of the hydraulic pump, the vehicle speed signal, the boom position signal, and the torque converter speed ratio signal indicates whether the wheel loader is in a low- And at least one of the main pressure signal, the vehicle speed signal, the boom position signal, the torque converter speed ratio signal, and the vehicle body tilt angle signal of the hydraulic pump determines whether the wheel loader is in a heavy load state Can be used.
예시적인 실시예들에 있어서, 상기 기 학습된 예측 알고리즘을 수행하는 단계는 신경망 알고리즘을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.In exemplary embodiments, performing the pre-learned predictive algorithm may comprise performing a neural network algorithm.
예시적인 실시예들에 따르면, 신경망 알고리즘과 같은 기 학습된 예측 알고리즘을 사용하여 휠 로더의 작업 상태가 굴삭 작업 및 경사지 주행 작업 중 어느 작업인지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 트랜스미션의 변속 시점을 제어할 수 있다.According to exemplary embodiments, it is possible to determine whether a work state of the wheel loader is an excavation work or a slope traveling operation by using a pre-learned predictive algorithm such as a neural network algorithm, Can be controlled.
이에 따라, 휠 로더의 작업 상태를 판단하기 위한 계산에 소요되는 시간 및 부담을 감소시키고 판단의 정확도를 향상시킬 수 있다. 또한, 최종 판단된 작업 부하 상태에 따라 트랜스미션의 변속 시점을 효율적으로 제어함으로써, 작업 성능을 향상시키고 연비를 개선할 수 있다.Accordingly, it is possible to reduce the time and burden required for the calculation for determining the work state of the wheel loader, and improve the accuracy of the judgment. Further, by efficiently controlling the shifting point of the transmission according to the finally determined workload state, it is possible to improve work performance and improve fuel economy.
다만, 본 발명의 효과는 상기 언급한 효과에 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있을 것이다.However, the effects of the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and may be variously expanded without departing from the spirit and scope of the present invention.
도 1은 예시적인 실시예들에 따른 휠 로더를 나타내는 측면도이다.
도 2는 도 1의 휠 로더의 제어 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 3은 예시적인 실시예들에 따른 휠 로더의 제어 장치를 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 3의 제어 장치의 작업 부하 판단부를 나타내는 블록도이다.
도 5는 도 4의 개별 부하 판단부의 개별 신경망 회로를 나타내는 도면이다.
도 6은 도 5의 개별 신경망 회로의 각 층에서의 신호 전달 수식을 나타내는 도면이다.
도 7은 도 3의 제어 장치의 저장부에 저장된 자동 킥다운의 변속 시점을 나타내는 그래프이다.
도 8은 예시적인 실시예들에 따른 휠 로더의 제어 방법을 나타내는 순서도이다.
도 9는 예시적인 실시예들에 따른 휠 로더의 V-형 운전을 나타내는 도면이다.
도 10은 도 9의 V-형 운전의 각 작업에서의 개별 부하 상태들을 나타내는 출력값들을 도시한 그래프들이다.
도 11은 도 10의 출력값들을 분석하여 획득한 최종 작업 부하 상태를 나타내는 그래프이다.
도 12는 예시적인 실시예들에 따른 휠 로더의 트랜스미션 제어 방법을 나타내는 순서도이다.1 is a side view of a wheel loader in accordance with exemplary embodiments;
Fig. 2 is a block diagram showing the control system of the wheel loader of Fig. 1; Fig.
3 is a block diagram illustrating a control device of a wheel loader according to exemplary embodiments.
4 is a block diagram showing a workload determination unit of the control apparatus of FIG.
5 is a diagram showing an individual neural network circuit of the individual load judgment unit of FIG.
Fig. 6 is a diagram showing the signal transfer formula in each layer of the individual neural network circuit of Fig. 5; Fig.
FIG. 7 is a graph showing a shift point of the automatic kick-down stored in the storage unit of the control apparatus of FIG. 3;
8 is a flowchart showing a method of controlling the wheel loader according to the exemplary embodiments.
9 is a diagram illustrating V-type operation of a wheel loader in accordance with exemplary embodiments.
FIG. 10 is a graph showing output values representing individual load states in each operation of the V-shaped operation of FIG.
11 is a graph showing the final workload state obtained by analyzing the output values of FIG.
12 is a flowchart showing a method of controlling a transmission of a wheel loader according to exemplary embodiments.
본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. For the embodiments of the invention disclosed herein, specific structural and functional descriptions are set forth for the purpose of describing an embodiment of the invention only, and it is to be understood that the embodiments of the invention may be practiced in various forms, The present invention should not be construed as limited to the embodiments described in Figs.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. The present invention is capable of various modifications and various forms, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the text. It is to be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular forms disclosed, but on the contrary, is intended to cover all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.
제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms may be used for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다. It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between. Other expressions that describe the relationship between components, such as "between" and "between" or "neighboring to" and "directly adjacent to" should be interpreted as well.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprise", "having", and the like are intended to specify the presence of stated features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof, , Steps, operations, components, parts, or combinations thereof, as a matter of principle.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미이다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be construed as meaning consistent with meaning in the context of the relevant art and are not to be construed as ideal or overly formal in meaning unless expressly defined in the present application .
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The same reference numerals are used for the same constituent elements in the drawings and redundant explanations for the same constituent elements are omitted.
도 1은 예시적인 실시예들에 따른 휠 로더를 나타내는 측면도이다. 도 2는 도 1의 휠 로더의 제어 시스템을 나타내는 블록도이다.1 is a side view of a wheel loader in accordance with exemplary embodiments; Fig. 2 is a block diagram showing the control system of the wheel loader of Fig. 1; Fig.
도 1 및 도 2를 참조하면, 휠 로더(10)는 서로 회전 가능하게 연결된전방 차체(12) 및 후방 차체(14)를 포함할 수 있다. 전방 차체(12)는 작업 장치 및 전방 휠(160)을 포함할 수 있다. 후방 차체(14)는 운전실(40), 엔진룸(50) 및 후방 휠(162)를 포함할 수 있다.1 and 2, the
상기 작업 장치는 붐(20) 및 버켓(30)을 포함할 수 있다. 붐(20)은 전방 차체(12)에 자유롭게 회전 가능하도록 부착되고 버켓(30)은 붐(20)의 일단부에 자유롭게 회전 가능하도록 부착될 수 있다. 붐(20)은 전방 차체(12)에 한 쌍의 붐 실린더들(22)에 의해 연결되고, 붐(20)은 붐 실린더(22)의 구동에 의해 상하 방향으로 회전할 수 있다. 틸트 암(34)은 암(20)의 거의 중심부 상에서 자유롭게 회전 가능하도록 부착되고, 틸트 암(34)의 일단부와 전방 차체(12)는 한 쌍의 버켓 실린더들(32)에 의해 연결되고, 틸트 암(34)의 타단부에 틸트 로드에 의해 연결된 버켓(30)은 버켓 실린더(32)의 구동에 의해 상하 방향으로 회전(덤프 또는 크라우드)할 수 있다.The working device may include a boom (20) and a bucket (30). The
또한, 전방 차체(12)와 후방 차체(14)는 센터 핀(16)에 의해 서로 회전 가능하게 연결되고, 스티어링 실린더(도시되지 않음)에 신축에 의해 전방 차체(12)가 후방 차체(14)에 대하여 좌우로 굴절될 수 있다.The
후방 차체(14)에는 휠 로더(10)를 주행시키기 위한 주행 장치가 탑재될 수 있다. 엔진(100)은 엔진룸(50) 내에 배치되고 상기 주행 장치에 파워 출력을 공급할 수 있다. 상기 주행 장치는 토크 컨버터(120), 트랜스미션(130), 프로펠러 샤프트(150), 액슬(152, 154) 등을 포함할 수 있다. 엔진(100)의 파워 출력은 토크 컨버터(120), 트랜스미션(130), 프로펠러 샤프트(150) 및 액슬(152, 154)을 통해 전방 휠(160) 및 후방 휠(162)로 전달되어 휠 로더(10)가 주행하게 된다.A traveling device for traveling the
구체적으로, 엔진(100)의 파워 출력은 토크 컨버터(120)를 통해 트랜스미션(130)에 전달될 수 있다. 토크 컨버터(120)의 입력축은 엔진(100)의 출력축에 연결되고, 토크 컨버터(120)의 출력축은 트랜스미션(130)에 연결될 수 있다. 토크 컨버터(120)는 임펠러, 터빈 및 스테이터를 갖는 유체 클러치 장치일 수 있다. 트랜스미션(130)은 제1 속 내지 제4 속 사이에서 속도단들을 변속시키는 유압 클러치들을 포함할 수 있고, 토크 컨버터(120)의 상기 출력축의 회전은 트랜스미션(130)에 의해 변속될 수 있다. 변속된 회전은 프로펠러 샤프트(150) 및 액슬(152, 154)을 통해 전방 휠(160) 및 후방 휠(162)로 전달되어 상기 휠 로더가 주행할 수 있다.Specifically, the power output of the
토크 컨버터(120)는 입력 토크에 대한 출력 토크를 증가시키는 기능, 즉, 토크비를 1 이상으로 만들 수 있는 기능을 가질 수 있다. 토크비는 토크 컨버터(120)의 상기 입력축의 회전수(Ni)와 상기 출력축의 회전수(Nt)의 비인 토크 컨버터 속도비(e)(=Nt/Ni)가 증가에 수반하여 감소한다. 예를 들면, 엔진 회전수가 일정한 상태에서 주행 중에 주행 부하가 커지면, 토크 컨버터(120)의 상기 출력축의 회전수, 즉, 차속이 감소하고 토크 컨버터 속도비는 작아진다. 이 때, 토크비는 증가하므로, 보다 큰 주행 구동력으로 주행할 수 있다.The
트랜스미션(130)은 전진용 유압 클러치, 후진용 유압 클러치 및 제1 속 내지 제4 속용 유압 클러치들을 포함할 수 있다. 상기 유압 클러치들 각각은 트랜스미션 제어장치(TCU)(140)를 통해 공급되는 압유(클러치압)에 의해 결합 또는 해방될 수 있다. 즉, 상기 유압 클러치에 공급되는 클러치압이 증가하면 상기 유압 클러치는 결합되고 상기 클러치압이 감소하면 해방될 수 있다.The
주행 부하가 낮아지고 토크 컨버터 속도비(e)가 증가하여 기 설정값(eu) 이상이 되면 속도단은 1단 시프트 업된다. 반대로 주행 부하가 높아지고 토크 컨버터 속도비(e)가 기 설정값(ed) 이하가 되면 속도단은 1단 시프트 다운된다.When the running load is lowered and the torque converter speed ratio (e) increases and becomes equal to or higher than the predetermined value (eu), the speed stage is shifted up by one stage. Conversely, when the running load increases and the torque converter speed ratio e becomes less than the preset value ed, the speed stage is downshifted by one stage.
트랜스미션(130)은 매뉴얼 모드 또는 복수 개의 오토 변속 모드들을 구비할 수 있다. 상기 변속 모드들은 모드 변환 스위치(도시되지 않음)의 조작에 의해 변환될 수 있다. 예를 들면, 트랜스미션(130)은 매뉴얼 모드, 1-4 오토 모드 및 1-3 오토 모드를 포함할 수 있다. 매뉴얼 모드로 설정된 경우, 변속 선택 레버에 의해 선택된 속도단이 적용될 수 있다. 1-4 오토 모드 또는 1-3 오토 모드로 설정된 경우, 상기 변속 선택 레버에 의해 선택된 속도단 이하의 속도단들 사이에서 자동으로 변속될 수 있다.The
후방 차체(14)에는 상기 작업 장치의 붐 실린더(22) 및 버켓 실린더(32)에 압유를 공급하기 위한 가변 용량형 유압 펌프(200)가 탑재될 수 있다. 가변 용량형 유압 펌프(200)는 엔진(100)으로부터의 파워 출력의 일부를 사용하여 구동될 수 있다. 예를 들면, 엔진(100)의 출력은, 엔진(100)과 토크 컨버터(120) 사이에 설치되어 있는 기어 트레인(110)과 같은 동력전달장치(PTO)를 통해서 작업 장치용 유압 펌프(200)와 스티어링용의 유압 펌프(도시되지 않음)를 구동시킬 수 있다.The
가변 용량형 유압 펌프(200)에는 펌프 제어장치가 연결되고, 상기 펌프 제어장치에 의해 가변 용량형 유압 펌프(200)의 토출 유량이 제어될 수 있다. 유압 펌프(200)의 유압 회로 상에는 붐 제어 밸브(210)와 버켓 제어 밸브(212)와 같은 메인 제어 밸브(MCV)가 설치될 수 있다. 유압 펌프(200)의 토출유는 메인 제어 밸브의 전단의 유압라인(202)에 설치된 붐 제어 밸브(210) 및 버켓 제어 밸브(212)를 통해 붐 실린더(22) 및 버켓 실린더(32)에 공급될 수 있다. 메인 제어 밸브(MCV)는 조작 레버로부터 입력되는 파일럿 압력에 따라 유압 펌프(200)로부터 토출된 작동유를 붐 실린더(22) 및 버켓 실린더(32)로 공급할 수 있다. 이에 따라, 붐(20)과 버켓(30)은 유압 펌프(200)로부터 토출된 작동유의 유압에 의해 구동될 수 있다.A pump control device is connected to the variable displacement
운전실(40) 내에는 운전 조작 장치가 구비될 수 있다. 상기 운전 조작 장치는 주행 페달(142), 브레이크 페달(144), 및 FNR 주행 레버와 붐 실린더(22)와 버켓 실린더(32)와 같은 실린더들을 작동시키기 위한 조작 레버들을 포함할 수 있다.A driving operation device may be provided in the
상술한 바와 같이, 휠 로더(10)는 엔진(100)의 출력을 동력전달장치(PTO)를 통해 상기 주행 장치를 구동시키기 위한 주행 시스템과 붐(20)과 버켓(30)과 같은 작업 장치를 구동시키기 위한 유압 장치계를 포함할 수 있다.As described above, the
또한, 후방 차체(14)에는 차량 제어장치(VCU)의 일부 또는 별도의 컨트롤러로서 휠 로더(10)의 제어 장치(300)가 탑재될 수 있다. 제어 장치(300)는 프로그램을 실행하는 CPU, 메모리와 같은 저장 장치, 그 밖의 주변 회로 등을 갖는 연산 처리 장치를 포함할 수 있다.The
제어 장치(300)는 휠 로더(10)에 장착된 다양한 센서들로부터 신호들을 수신할 수 있다. 예를 들면, 제어 장치(300)는 엔진 회전수를 검출하는 엔진 회전수 센서(102), 주행 페달(142)의 조작량을 검출하는 주행 페달 검출 센서(143), 브레이크 페달(144)의 조작량을 검출하는 브레이크 페달 검출 센서(145), 트랜스미션(130)의 속도단, 전진(F), 중립(N) 및 후진(R)을 선택하는 변속 레버의 조작 위치를 검출하는 FNR 레버 위치 검출 센서(146), 파킹 스위치(parking switch)의 접속 여부를 검출하는 파킹 검출 센서 등에 연결될 수 있다.The
또한, 제어 장치(300)는 토크 컨버터(120)의 상기 입력축의 회전수(Ni)를 검출하는 회전수 검출 센서(122a), 토크 컨버터(120)의 상기 출력축의 회전수(Nt)를 검출하는 회전수 검출 센서(122b), 및 트랜스미션(130)의 출력축의 회전 속도, 즉 차속(v)을 검출하는 차속 검출 센서(132)에 연결될 수 있다.The
또한, 제어 장치(300)는 메인 제어 밸브(MCV) 전단의 유압 라인(202)에 설치되어 유압 펌프(200)의 토출 압력을 검출하는 압력 센서(204), 및 붐 실린더(22)의 헤드측 압력을 검출하는 붐 실린더 압력 센서(222)에 연결될 수 있다. 또한, 제어 장치(300)는 붐(20)의 회전 각도를 검출하는 붐 각도 센서(224), 버켓(30)의 회전 각도를 검출하는 버켓 각도 센서(234)에 연결될 수 있다.The
또한, 제어 장치(300)는 지면에 대한 차체의 기울기를 검출하는 자이로 센서(240)에 연결될 수 있다.Further, the
휠 로더(10)에 장착된 센서들에 의해 검출된 신호들은 도 2의 점선 화살표에 나타낸 바와 같이 제어 장치(300)에 입력될 수 있다. 후술하는 바와 같이, 제어 장치(300)는 휠 로더(10)에 장착된 센서들로부터 수신된 신호들 중에서 특정 신호들을 선택하고 신경망 알고리즘과 같은 기 학습된 예측 알고리즘을 수행하여 각각의 개별 부하 상태 여부를 나타내는 출력값들을 산출하고 이를 분석하여 휠 로더(10)의 현재의 작업 부하 상태 또는 현재의 작업 상태를 결정할 수 있다. 나아가, 제어 장치(300)는 엔진 제어장치(ECU), 트랜스미션 제어장치(TCU)(140), 상기 펌프 제어장치 등에 연결되어 제어 신호를 출력할 수 있고, 최종 부하 상태 또는 작업 상태를 고려하여 휠 로더(10)의 엔진(100), 트랜스미션(130), 유압 펌프(200) 등을 선택적으로 제어할 수 있다.Signals detected by the sensors mounted on the
이하에서는, 상기 휠 로더의 제어 장치에 대하여 설명하기로 한다.Hereinafter, the wheel loader control device will be described.
도 3은 예시적인 실시예들에 따른 휠 로더의 제어 장치를 나타내는 블록도이다. 도 4는 도 3의 제어 장치의 작업 부하 판단부를 나타내는 블록도이다. 도 5는 도 4의 개별 부하 판단부의 개별 신경망 회로를 나타내는 도면이다. 도 6은 도 5의 개별 신경망 회로의 각 층에서의 신호 전달 수식을 나타내는 도면이다. 도 7은 도 3의 제어 장치의 저장부에 저장된 자동 킥다운의 변속 시점을 나타내는 그래프이다.3 is a block diagram illustrating a control device of a wheel loader according to exemplary embodiments. 4 is a block diagram showing a workload determination unit of the control apparatus of FIG. 5 is a diagram showing an individual neural network circuit of the individual load judgment unit of FIG. Fig. 6 is a diagram showing the signal transfer formula in each layer of the individual neural network circuit of Fig. 5; Fig. FIG. 7 is a graph showing a shift point of the automatic kick-down stored in the storage unit of the control apparatus of FIG. 3;
도 3 내지 도 7을 참조하면, 휠 로더의 제어 장치(300)는 작업 부하 판단부(310), 제어 신호 출력부(320) 및 저장부(330)를 포함할 수 있다.3 to 7, the wheel
작업 부하 판단부(310)는 휠 로더(10)에 장착된 센서들로부터 휠 로더(10)가 수행하는 현재 작업의 부하 상태 또는 현재의 작업 상태를 결정할 수 있다. 제어 신호 출력부(320)는 상기 결정된 현재 작업의 부하 상태 또는 작업 상태에 따라, 예를 들면, 엔진의 출력 토크 제어, 엔진의 rpm 제어, 트랜스미션의 변속 제어 등과 같은 수행될 제어 종류를 선택하고 제어 신호를 출력할 수 있다. 저장부(330)는 작업 부하 판단부(310)에서 수행되는 예측 모델을 위한 학습, 신경망 알고리즘 수행 등과 같은 연산을 위해 필요한 데이터, 제어 신호 출력부(320)에서 제어 신호를 결정하는 데 필요한 제어 맵 등을 저장할 수 있다.The work
예시적인 실시예들에 있어서, 작업 부하 판단부(310)는 신호 수신부(312), 신호 선택부(314), 개별 부하 판단부(316) 및 부하 상태 판단부(318)를 포함할 수 있다.In the exemplary embodiments, the
신호 수신부(312)는 휠 로더(10)에 장착된 센서들로부터 작업 상태를 나타내는 신호들을 수신할 수 있다. 예를 들면, 신호 수신부(312)는 붐 실린더(22)의 헤드측에 설치된 압력 센서(222)로부터 붐 실린더 압력 신호, FNR 레버 위치 검출 센서(146)로부터 FNR 신호, 유압 펌프(200)의 토출 압력 센서(204)로부터 유압 펌프의 메인 압력 신호, 차속 검출 센서(132)로부터 차속 신호, 붐 각도 센서(224)로부터 붐 위치 신호, 토크 컨버터(120)의 회전수 검출 센서들(122a, 122b)로부터 획득한 입력축의 회전수(Ni) 및 출력축의 회전수(Nt)의 비, 즉, 토크 컨버터 속도비 신호, 주행 페달 검출 센서(145)로부터 주행 페달 위치 신호, 자이로 센서(240)로부터 차체 경사각 신호 등을 수신할 수 있다. 신호 수신부(312)에 의해 수신된 신호들은 이에 제한되지 않으며, 상기 휠 로드의 작업 부하 상태 또는 작업 상태를 판단하기 위해 사용될 수 있는 다양한 신호들을 수신할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.The
신호 수신부(312)는 데이터 전처리부를 포함할 수 있다. 상기 데이터 전처리부는 입력된 센서 신호들을 필터링하여 노이즈를 제거하고 정규화(normalize)할 수 있다.The
신호 선택부(314)는 상기 수신된 신호들 중에서 복수 개의 개별 부하 상태들, 예를 들면, 적어도 4개로 구분된 부하 상태들을 각각 판단할 수 있는 신호를 선택하고 상기 선택된 신호를 이에 대응하는 개별 부하 판단부(316)의 각각의 개별 판단 회로부들(NN_1, NN_2, NN_3, NN_4)로 출력할 수 있다. 신호 선택부(314)는 상기 휠 로더가 수행하는 일련의 작업들에서 소요되는 부하에 따라 구분된 적어도 제1 내지 제4 개별 부하 상태들을 각각 판단하는 데 필요한 신호를 선택할 수 있다. 예를 들면, 상기 개별 부하 상태들은 상기 휠 로더가 수행하는 일련의 작업들에서 소요되는 부하에 따라 저부하 상태, 중부하 상태, 고부하 상태 및 가속/경사지 상태로 구분될 수 있다.The
상기 수신된 신호들 중에서 선택된 신호는 휠 로더(10)가 수행하는 특정 작업에서 소요되는 특정의 부하 상태, 즉, 저부하 상태, 중부하 상태, 고부하 상태 및 가속/경사지 부하 상태들 중에서 적어도 어느 하나의 부하 상태를 효과적으로 나타낼 수 있는 지표가 될 수 있다.The signal selected from the received signals is transmitted to the
상기 붐 실린더 압력 신호는 버켓(30)에 적재된 적재물의 무게, 붐(20)의 높이 등에 따라 현재 휠 로더의 작업 부하 상태를 직접적으로 나타낼 수 있는 지표가 될 수 있다. 상기 붐 실린더 압력 신호는 휠 로더의 주행 작업 상태 및 복합 작업(주행붐업) 상태를 판단하는 데 사용될 수 있다.The boom cylinder pressure signal can be an indicator that can directly indicate the workload state of the current wheel loader depending on the weight of the load placed on the
상기 FNR 신호는 굴삭 작업 종료 후 후진 작업 시작이나 주행 작업 중 전진 또는 후진의 전환과 같은 작업간의 전환을 구분하는 지표가 될 수 있다. 상기 FNR 신호는 휠 로더의 주행 작업 상태 및 복합 작업(주행붐업) 상태를 판단하는 데 사용될 수 있다.The FNR signal may be an indicator for distinguishing the switching between operations such as the start of the backward operation after the completion of the excavation work or the switching of the forward or backward operation during the traveling operation. The FNR signal can be used to determine the traveling operation state of the wheel loader and the combined operation (traveling boomup) state.
상기 유압 펌프의 메인 압력 신호, 즉, MCV 입력단 압력은 상기 붐 실린더 압력과는 달리 운전자의 붐/버켓 조작이 없으면 기본 압력 상태 유지하므로, 굴삭 작업 상태 또는 붐(20)과 버켓(30) 중 적어도 어느 하나의 동작을 나타내는 지표가 될 수 있다. 상기 유압 펌프의 메인 압력 신호는 휠 로더의 주행 작업 상태, 복합 작업(주행붐업) 상태 및 굴삭 작업 상태를 판단하는 데 사용될 수 있다.Unlike the boom cylinder pressure, the main pressure signal of the hydraulic pump, that is, the MCV input pressure, maintains the basic pressure state without operation of the boom / bucket by the driver. Therefore, It can be an index indicating any one of the operations. The main pressure signal of the hydraulic pump can be used to determine the running state of the wheel loader, the combined operation (traveling boom up) state, and the excavating operation state.
상기 차속 신호는 휠 로더의 주행 속도를 나타내는 지표가 될 수 있다. 상기 차속 신호는 휠 로더의 주행 작업 상태, 복합 작업(주행붐업) 상태 및 굴삭 작업 상태를 판단하는 데 사용될 수 있다.The vehicle speed signal may be indicative of the running speed of the wheel loader. The vehicle speed signal can be used to determine the traveling operation state of the wheel loader, the combined operation (traveling boom up) state, and the excavation operation state.
상기 붐 위치 신호는 휠 로더의 주행 작업과 굴삭 작업 시의 붐 위치와 차량 덤프 작업 시의 붐 위치가 서로 상이하여 이들의 동작들을 구분하여 주는 지표가 될 수 있다. 상기 붐 위치 신호는 휠 로더의 주행 작업 상태, 복합 작업(주행붐업) 상태 및 굴삭 작업 상태를 판단하는 데 사용될 수 있다.The boom position signal may be an index for distinguishing the operation of the wheel loader from the boom position during excavation work and the boom position during the vehicle dump operation. The boom position signal can be used to determine the traveling operation state of the wheel loader, the combined operation (traveling boomup) state, and the excavation operation state.
상기 토크 컨버터 속도비 신호는 차량의 주행 부하를 나타내는 지표로서 굴삭 작업 상태 및 경사지 주행 작업 상태를 나타낼 수 있다. 상기 토크 컨버터 속도비 신호는 휠 로더의 주행 작업 상태, 복합 작업(주행붐업) 상태, 굴삭 작업 상태 및 가속 작업 상태를 판단하는 데 사용될 수 있다.The torque converter speed ratio signal may indicate an excavation operation state and a slope running state as an index indicating a running load of the vehicle. The torque converter speed ratio signal can be used to determine the traveling operation state of the wheel loader, the combined operation (traveling boom up) state, the excavation operation state, and the acceleration operation state.
상기 주행 페달 위치 신호는 운전자의 가속 의도를 나타내는 지표가 될 수 있다. 상기 주행 페달 위치 신호는 가속 작업 상태를 판단하는 데 사용될 수 있다.The traveling pedal position signal may be an index indicating an acceleration intention of the driver. The traveling pedal position signal can be used to determine an accelerating operation state.
상기 차체 경사각 신호는 지면에 대한 차체의 기울기를 나타내는 지표로서 경사지 주행 작업 상태를 나타낼 수 있다. 상기 차체 경사각 신호는 휠 로더의 주행 작업 상태, 굴삭 작업 상태 및 경사지 작업 상태를 판단하는 데 사용될 수 있다.The vehicle body tilt angle signal may indicate an inclined running state as an index indicating the inclination of the vehicle body with respect to the ground. The vehicle body tilt angle signal can be used to determine the traveling operation state of the wheel loader, the excavation operation state, and the slope work state.
개별 부하 판단부(316)는 복수 개의 개별 판단 회로부들을 포함할 수있다. 구체적으로, 개별 부하 판단부(316)는 제1 내지 제4 개별 판단 회로부들을 포함할 수 있다. 상기 제1 내지 제4 개별 판단 회로부들은 상기 선택된 신호들에 대하여 기 학습된 예측 알고리즘을 수행하여 상기 제1 내지 제4 개별 부하 상태들을 각각 나타내는 출력값들을 산출할 수 있다.The individual
예시적인 실시예들에 있어서, 상기 제1 개별 판단 회로부는 입력된 신호들에 대하여 신경망(Neural Network) 알고리즘을 수행하여 저부하 상태임을 나타내는 출력값을 산출하는 저부하 신경망 판단부(NN_1)를 포함할 수 있다. 저부하 신경망 판단부(NN_1)는 신호 선택부(314)로부터 상기 붐 실린더 압력 신호, 상기 FNR 신호, 상기 유압 펌프의 메인 압력 신호, 상기 차속 신호, 상기 붐 위치 신호 및 상기 토크 컨버터 속도비 신호를 수신할 수 있다. 저부하 신경망 판단부(NN_1)는 상기 수신된 신호들에 대하여 신경망 알고리즘을 수행하여 현재 휠 로더의 작업이 저부하 상태인지 여부를 나타내는 출력값을 산출할 수 있다.In the exemplary embodiments, the first individual decision circuit includes a low load neural network determiner NN_1 for calculating an output value indicating a low load state by performing a neural network algorithm on the input signals . The low load neural network determination unit NN_1 receives the boom cylinder pressure signal, the FNR signal, the main pressure signal of the hydraulic pump, the vehicle speed signal, the boom position signal, and the torque converter speed ratio signal from the
상기 제2 개별 판단 회로부는 입력된 신호들에 대하여 신경망 알고리즘을 수행하여 중부하 상태임을 나타내는 출력값을 산출하는 중부하 신경망 판단부(NN_2)를 포함할 수 있다. 중부하 신경망 판단부(NN_2)는 신호 선택부(314)로부터 상기 유압 펌프의 메인 압력 신호, 상기 차속 신호, 상기 붐 위치 신호, 상기 토크 컨버터 속도비 신호 및 상기 차체 경사각 신호를 수신할 수 있다. 중부하 신경망 판단부(NN_2)는 상기 수신된 신호들에 대하여 신경망 알고리즘을 수행하여 현재 휠 로더의 작업이 중부하 상태인지 여부를 나타내는 출력값을 산출할 수 있다. The second individual decision circuit part may include a heavy-load neural network determiner (NN_2) for performing a neural network algorithm on the input signals and calculating an output value indicating a heavy load state. The heavy load network determination unit NN_2 may receive the main pressure signal, the vehicle speed signal, the boom position signal, the torque converter speed ratio signal, and the body tilt angle signal of the hydraulic pump from the
상기 제3 개별 판단 회로부는 입력된 신호들에 대하여 신경망 알고리즘을 수행하여 고부하 상태임을 나타내는 출력값을 산출하는 고부하 신경망 판단부(NN_3)를 포함할 수 있다. 고부하 신경망 판단부(NN_3)는 신호 선택부(314)로부터 상기 붐 실린더 압력 신호, 상기 FNR 신호, 상기 유압 펌프의 메인 압력 신호, 상기 차속 신호, 상기 붐 위치 신호 및 상기 토크 컨버터 속도비 신호를 수신할 수 있다. 고부하 신경망 판단부(NN_3)는 상기 수신된 신호들에 대하여 신경망 알고리즘을 수행하여 현재 휠 로더의 작업이 고부하 상태인지 여부를 나타내는 출력값을 산출할 수 있다.The third individual decision circuit may include a high load neural network determiner (NN_3) for performing a neural network algorithm on the input signals to calculate an output value indicating a high load state. The high load neural network determination unit NN_3 receives the boom cylinder pressure signal, the FNR signal, the main pressure signal of the hydraulic pump, the vehicle speed signal, the boom position signal, and the torque converter speed ratio signal from the
상기 제4 개별 판단 회로부는 입력된 신호들에 대하여 신경망 알고리즘을 수행하여 가속/경사지 부하 상태임을 나타내는 출력값을 산출하는 가속/경사지 부하 신경망 판단부(NN_4)를 포함할 수 있다. 가속/경사지 부하 신경망 판단부(NN_4)는 신호 선택부(314)로부터 상기 토크 컨버터 속도비 신호, 상기 주행 페달 위치 신호 및 상기 차체 경사각 신호를 수신할 수 있다. 가속/경사지 부하 신경망 판단부(NN_4)는 상기 수신된 신호들에 대하여 신경망 알고리즘을 수행하여 현재 휠 로더의 작업이 가속/경사지 부하 상태인지 여부를 나타내는 출력값을 산출할 수 있다.The fourth individual decision circuit may include an acceleration / deceleration load neural network determiner (NN_4) for calculating an output value indicating an acceleration / declination load state by performing a neural network algorithm on the input signals. The acceleration / slope load neural network determiner NN_4 may receive the torque converter speed ratio signal, the traveling pedal position signal, and the body tilt angle signal from the
예시적인 실시예들에 있어서, 저부하 신경망 판단부(NN_1), 중부하 신경망 판단부(NN_2), 고부하 신경망 판단부(NN_3) 및 가속/경사지 부하 신경망 판단부(NN_4)는 기 학습된 신경망 알고리즘을 수행하여 개별 부하 상태를 나타내는 출력값을 산출하는 신경망 회로를 각각 포함할 수 있다.In the exemplary embodiments, the low load neural network determiner NN_1, the heavy load neural network determiner NN_2, the high load neural network determiner NN_3, and the accelerator / ramp load neural network determiner NN_4, And a neural network circuit for calculating an output value indicating the individual load state.
도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 신경망 회로는 다층 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer) 및 출력층(output layer)을 갖는 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 구조를 가질 수 있다. 뉴런들이 각 층들에 배열되고, 각 층의 뉴런들은 연결 가중치에 의해 연결될 수 있다. 즉, 입력 데이터가 상기 입력층의 뉴런들에 입력되고, 상기 은닉층을 통해 상기 출력층으로 전달될 수 있다.As shown in FIGS. 5 and 6, the neural network circuit may have a multi-layer perceptron structure having a multi-layer input layer, a hidden layer, and an output layer. Neurons are arranged in each layer, and neurons in each layer can be connected by connection weights. That is, input data may be input to the neurons of the input layer and transmitted to the output layer through the hidden layer.
상기 신경망 알고리즘에서의 학습은 특정 입력(실제 측정 데이터)에 따른 신경망 알고리즘에 의해 도출되는 출력값과 기대값의 오차가 최소화되도록 각 노드 간 가중치를 조정하는 과정일 수 있다. 예를 들면, 상기 신경망 회로의 신경망 알고리즘은 역전파(back propagation) 학습방법에 의해 학습될 수 있다. 따라서, 개별 신경망 판단부들(NN_1, NN_2, NN_3, NN_4)의 상기 신경망 회로들은 각각의 개별 신경망 판단부별로 사전 수집된 데이터를 이용하여 입력층, 은닉층, 출력층을 연결하고 있는 가중치를 조절하여 예측 모델로서 신경망 알고리즘을 수립할 수 있다.Learning in the neural network algorithm may be a process of adjusting a weight between nodes so that an error between an output value and an expected value derived by a neural network algorithm according to a specific input (actual measurement data) is minimized. For example, the neural network algorithm of the neural network circuit can be learned by a back propagation learning method. Therefore, the neural network circuits of the individual neural network determinators NN_1, NN_2, NN_3, and NN_4 adjust the weights connecting the input layer, the hidden layer, and the output layer using the data pre-collected for each individual neural network decision unit, The neural network algorithm can be established.
따라서, 상기 신경망 회로는 기 학습된 신경망 알고리즘을 가지며, 입력된 신호들에 대하여 이러한 신경망 알고리즘을 수행하여 개별 부하 상태 여부를 나타내는 출력값을 산출할 수 있다.Therefore, the neural network circuit has a learned neural network algorithm, and can perform an output neural network algorithm on input signals to calculate an output value indicating whether or not the neural network circuit is in an individual load state.
부하 상태 판단부(318)는 상기 제1 내지 제4 개별 판단 회로부들에서 산출된 출력값을 분석하여 휠 로더(10)의 현재의 작업 부하 상태 또는 작업 상태를 판단할 수 있다. 부하 상태 판단부(318)는 개별 신경망 판단부들(NN_1, NN_2, NN_3, NN_4)로부터 입력된 출력값들에 대해 가중치 적용과 같은 후처리를 수행한 후에 최종 결과를 산출할 수 있다.The load
예를 들면, 부하 상태 판단부(318)는 상기 출력값들을 분석하여 휠 로더(10)의 현재의 작업 부하 상태를 판단할 수 있다. 따라서, 부하 상태 판단부(318)는 휠 로더(10)의 현재의 작업 부하 상태가 저부하 상태, 중부하 상태, 고부하 상태 및 가속/경사지 부하 상태들 중에서 어느 하나의 상태임을 판단할 수 있다.For example, the
또한, 부하 상태 판단부(318)는 휠 로더(10)에 장착된 센서들로부터 수신한 다른 신호들을 추가적으로 고려하여 휠 로더(10)의 현재의 작업 상태를 판단할 수 있다. 예를 들면, 부하 상태 판단부(318)는 휠 로더(10)의 현재의 작업 부하 상태 및 현재의 작업 상태를 판단할 수 있다.The
제어 신호 출력부(320)는 작업 부하 판단부(310)에 의해 판단된 휠 로더의 현재 또는 과거의 작업 부하 상태 또는 작업 상태를 고려하여 휠 로더(10)의 엔진(100), 트랜스미션(130), 유압 펌프(200) 등을 선택적으로 제어하기 위한 제어 신호를 출력할 수 있다. 예를 들면, 제어 신호 출력부(320)는 엔진 출력 토크, 엔진 rpm, 변속 단수, 변속 시점 등을 제어하기 제어 신호를 출력할 수 있다.The control
저장부(330)는 작업 부하 판단부(310)와 연결되며 작업 부하 판단을 위한 데이터를 저장하는 제1 저장부(332) 및 제어 신호 출력부(320)와 연결되며 제어 신호를 위한 데이터를 저장하는 제2 저장부(334)를 포함할 수 있다. 제1 저장부(332)는 예측 모델을 위한 학습, 신경망 알고리즘 수행 등과 같은 연산을 위해 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 제2 저장부(334)는 제어 신호를 결정하는 데 필요한 엔진 토크 맵, 엔진 rpm 맵, 트랜스미션 변속 제어 맵 등을 저장할 수 있다. 도 7에 도시된 바와 같이, 제2 저장부(334)에는 자동 킥다운 제어에서의 변속 시점들을 나타내는 변속 제어 맵이 저장될 수 있다.The
예시적인 실시예들에 있어서, 제어 신호 출력부(320)는 판단된 작업 상태가 굴삭 작업 및 경사지 주행 작업 중 어느 작업에 해당하는 지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 트랜스미션의 변속 시점을 제어할 수 있는 변속 제어 신호를 출력할 수 있다.In the exemplary embodiments, the control
제어 신호 출력부(320)는 휠 로더의 현재 작업 상태가 굴삭 작업 상태라고 판정된 경우 트랜스미션(130)의 속도단을 1단으로 쉬프트 다운하기 위한 제1 킥다운 제어 신호를 트랜스미션 제어장치(TCU)(140)에 출력할 수 있다. 트랜스미션 제어장치(140)는 상기 제1 킥다운 제어 신호를 수신하고 유압 클러치들에 공급되는 클러치압을 제어하여 트랜스미션(130)의 속도단을 2단에서 1단으로 쉬프트 다운할 수 있다. 상기 제1 킥다운 제어 신호에 의해, 트랜스미션(130)의 속도단은 굴삭 작업의 작업 개시 시점으로부터 제1 변속 시점에서 2단에서 1단으로 자동 킥다운이 수행될 수 있다.The control
제어 신호 출력부(320)는 휠 로더의 현재 작업 상태가 경사지 주행 작업 상태라고 판정된 경우 트랜스미션(130)의 속도단을 1단으로 쉬프트 다운하기 위한 제2 킥다운 제어 신호를 트랜스미션 제어장치(TCU)(140)에 출력할 수 있다. 트랜스미션 제어장치(140)는 상기 제2 킥다운 제어 신호를 수신하고 유압 클러치들에 공급되는 클러치압을 제어하여 트랜스미션(130)의 속도단을 2단에서 1단으로 쉬프트 다운할 수 있다. 상기 제2 킥다운 제어 신호에 의해, 트랜스미션(130)의 속도단은 경사지 주행 작업의 작업 개시 시점으로부터 제2 변속 시점에서 2단에서 1단으로 자동 킥다운이 수행될 수 있다.The control
도 7에 도시된 바와 같이, 굴삭 작업(A)에서는 작업 개시 시점으로부터 제1 변속 시점(t1)에서 자동 킥다운이 수행되고, 경사지 주행 작업(B)에서는 작업 개시 시점으로부터 제1 변속 시점(t1)보다 지연된 제2 변속 시점(t2)에서 자동 킥다운이 수행될 수 있다. 예를 들면, 굴삭 작업(A)에서는 변속을 위한 부하 판단 조건(설정값(eu))을 상대적으로 엄격히 설정하고 경사지 주행 작업(B)에서는 변속을 위한 부하 판단 조건(설정값(eu))을 상대적으로 완화함으로써, 굴삭 작업(A)과 경사지 주행 작업(B)에서의 변속 시점을 서로 다르게 설정할 수 있다.7, in the excavating operation (A), the automatic kick-down is performed at the first shift time t1 from the start of the operation, while the slope traveling operation (B) The automatic kick down can be performed at the second shift point of time t2. For example, in the excavation operation (A), the load determination condition (set value (eu)) for shifting is relatively strictly set and the inclination running operation (B) The shifting points in the excavation work A and the slope running job B can be set differently from each other.
예시적인 실시예들에 있어서, 평지 조건(경사각 ㅁ5% 이내), 붐 위치 조건(최저 위치로부터 10% 이내)이 만족될 때 현재의 작업 상태가 굴삭 작업(A) 상태로 구분될 수 있다. 경사지 조건(경사각 ㅁ15% 이상), 엔진 부하율 조건(부하율 60% 이상), 주행 페달 조건(전체의 80% 이상) 등이 만족될 때 현재의 작업 상태가 경사지 주행 작업(B) 상태로 구분될 수 있다.In the exemplary embodiments, the current work state can be divided into the excavation operation (A) state when the flat condition (inclination angle within 5%) and the boom position condition (within 10% from the lowest position) are satisfied. When the condition of the slope (inclination 15% or more), the condition of the engine load ratio (
트랜스미션의 오토 변속 모드가 1-4 오토 모드로 설정된 경우, 굴삭 작업(A)에서 버켓(30)이 적재물에 접촉하면 주행 부하가 증가되면 종래의 변속 시점보다 더 빠른 변속 시점(t1)(예를 들면, 종래의 변속 시점의 50% 단축)에서 자동으로 2단에서 1단으로 시프트 다운될 수 있고, 경사지 주행 작업(B)에서 지면 경사각에 의해 주행 부하가 증가되면 종래의 변속 시점보다 더 느린 변속 시점(t2)(예를 들면, 종래의 변속 시점보다 60% 지연)에서 자동으로 2단에서 1단으로 시프트 다운될 수 있다.When the automatic transmission mode of the transmission is set to the 1-4 auto mode, if the running load is increased when the
휠 로더의 작업 특성을 고려할 때, 굴삭 작업에서의 자동 킥다운 변속 시점이 빠를수록 차량 성능 및 연비 효율이 향상되고 경사지 주행 작업에서의 자동 킥다운 변속 시점이 지연될수록 차량 성능 및 연비 효율이 향상될 수 있다. 따라서, 이러한 휠 로더의 작업 상태에 따라 트랜스미션의 자동 킥다운 변속 시점을 제어함으로써, 차량 성능 및 연비 성능을 향상시킬 수 있다.Considering the work characteristics of the wheel loader, the faster the automatic kick-down shift time in the excavation work, the better the vehicle performance and fuel efficiency, and the more delayed the automatic kick-down shift time in the slope running operation, the better the vehicle performance and fuel efficiency . Therefore, by controlling the automatic kick-down shift timing of the transmission in accordance with the working state of the wheel loader, the vehicle performance and the fuel consumption performance can be improved.
상술한 바와 같이, 휠 로더의 제어 장치(300)는 휠 로더(10)에 장착된 센서들로부터 수신된 신호들 중에서 특정 신호들 중에서 개별 부하 상태(저부하, 중부하, 고부하, 가속/경사지 부하)를 가장 잘 나타낼 수 있는 신호를 선별적으로 선택하고 신경망 알고리즘과 같은 기 학습된 예측 알고리즘을 사용하여 휠 로더(10)의 현재의 작업 부하 상태 또는 현재의 작업 상태를 결정할 수 있다. 또한, 휠 로더의 제어 장치(300)는 구분된 작업 상태가 굴삭 작업 및 경사지 주행 작업 중 어느 작업인지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 트랜스미션의 자동 킥다운 변속 시점을 제어할 수 있는 변속 제어 신호를 출력할 수 있다.As described above, the wheel
이에 따라, 휠 로더의 작업 상태를 판단하기 위한 계산에 소요되는 시간 및 부담을 감소시키고 판단의 정확도를 향상시킬 수 있다. 또한, 최종 판단된 작업 상태에 따라 변속 시점을 효율적으로 제어함으로써, 작업 성능을 향상시키고 연비를 개선할 수 있다.Accordingly, it is possible to reduce the time and burden required for the calculation for determining the work state of the wheel loader, and improve the accuracy of the judgment. Further, by efficiently controlling the shifting point of time according to the finally determined working state, it is possible to improve work performance and improve fuel economy.
이하에서는, 도 3의 휠 로더의 제어 장치를 이용하여 휠 로더를 제어하는 방법에 대하여 설명하기로 한다.Hereinafter, a method of controlling the wheel loader using the wheel loader control apparatus of FIG. 3 will be described.
도 8은 예시적인 실시예들에 따른 휠 로더의 제어 방법을 나타내는 순서도이다.8 is a flowchart showing a method of controlling the wheel loader according to the exemplary embodiments.
도 3, 도 4 및 도 8을 참조하면, 먼저, 휠 로더의 작업 상태를 나타내는 신호들을 수신할 수 있다(S100).Referring to FIGS. 3, 4, and 8, first, signals indicating a work state of the wheel loader may be received (S100).
휠 로더의 제어 장치(300)는 휠 로더에 장착된 센서들로부터 작업 상태를 나타내는 신호들을 수신할 수 있다. 예를 들면, 작업 부하 판단부(310)의 신호 수신부(312)는 붐 실린더 압력 신호, FNR 신호, 유압 펌프의 메인 압력 신호, 차속 신호, 붐 위치 신호, 토크 컨버터 속도비 신호, 주행 페달 위치 신호, 차체 경사각 신호 등을 수신할 수 있다. 상기 입력된 센서 신호들은 전처리 작업을 통해 필터링된 후 정규화될 수 있다.The
이어서, 상기 수신된 신호들 중에서, 복수 개의 개별 부하 상태들을 각각 판단하는 데 필요한 신호를 선택할 수 있다(S110).Then, from among the received signals, a signal necessary for judging a plurality of individual load conditions can be selected (S110).
작업 부하 판단부(310)의 신호 선택부(314)는 상기 수신된 신호들 중에서 적어도 4개로 구분된 작업 부하 상태들(제1 내지 제4 개별 부하 상태들)을 각각 판단할 수 있는 신호를 선택하고 상기 선택된 신호를 이에 대응하는 개별 부하 판단부(316)의 각각의 개별 판단 회로부들(NN_1, NN_2, NN_3, NN_4)로 출력할 수 있다.The
상기 제1 내지 제4 개별 부하 상태들은 상기 휠 로더가 수행하는 일련의 작업들에서 소요되는 부하에 따라 저부하 상태, 중부하 상태, 고부하 상태 및 가속/경사지 부하 상태에 각각 대응될 수 있다. 상기 수신된 신호들은 상기 휠 로더가 수행하는 특정 작업에서 소요되는 특정의 부하 상태, 즉, 저부하 상태, 중부하 상태, 고부하 상태 및 가속/경사지 부하 상태들 중에서 적어도 어느 하나의 부하 상태를 효과적으로 나타낼 수 있는 지 여부에 따라 분류될 수 있다.The first to fourth individual load states may correspond to a low load state, a heavy load state, a high load state, and an acceleration / slope load state, respectively, according to a load required in a series of operations performed by the wheel loader. The received signals effectively indicate at least one of the load conditions required for a specific operation performed by the wheel loader, that is, at least one of a low load state, a heavy load state, a high load state, and an acceleration / Whether or not it is possible.
예를 들면, 상기 수신된 신호들 중에서 상기 붐 실린더 압력 신호, 상기 FNR 신호, 상기 유압 펌프의 메인 압력 신호, 상기 차속 신호, 상기 붐 위치 신호 및 상기 토크 컨버터 속도비 신호는 상기 휠 로더의 저부하 상태 여부 및 고부하 상태 여부를 판단하는 데 필요한 신호들일 수 있고, 개별 부하 판단부(316)의 저부하 신경망 판단부(NN_1) 및 고부하 신경망 판단부(NN_3)로 입력될 수 있다.For example, among the received signals, the boom cylinder pressure signal, the FNR signal, the main pressure signal of the hydraulic pump, the vehicle speed signal, the boom position signal, and the torque converter speed ratio signal are transmitted to the wheel loader And may be input to the low load neural network determiner NN_1 and the high load neural network determiner NN_3 of the
상기 수신된 신호들 중에서 상기 유압 펌프의 메인 압력 신호, 상기 차속 신호, 상기 붐 위치 신호, 상기 토크 컨버터 속도비 신호 및 상기 차체 경사각 신호는 상기 휠 로더의 중부하 상태 여부를 판단하는 데 필요한 신호들일 수 있고, 개별 부하 판단부(316)의 중부하 신경망 판단부(NN_2)로 입력될 수 있다.Among the received signals, the main pressure signal, the vehicle speed signal, the boom position signal, the torque converter speed ratio signal, and the vehicle body tilt angle signal of the hydraulic pump are signals necessary for determining whether the wheel loader is in a heavy load state And may be input to the heavy load network determination unit NN_2 of the individual
상기 수신된 신호들 중에서 상기 토크 컨버터 속도비 신호, 상기 주행 페달 위치 신호 및 상기 차체 경사각 신호는 가속/경사지 부하 상태 여부를 판단하는 데 필요한 신호들일 수 있고, 개별 부하 판단부(316)의 가속/경사지 부하 신경망 판단부(NN_4)로 입력될 수 있다.Among the received signals, the torque converter speed ratio signal, the traveling pedal position signal, and the vehicle body tilt angle signal may be signals for determining whether the vehicle is in an acceleration / inclined load state, and the acceleration / The slope load neural network determination unit NN_4.
이후, 상기 선택된 신호들에 대하여 기 학습된 예측 알고리즘을 수행하여 복수 개의 개별 부하 상태 여부들을 각각 판단할 수 있다(S120).Thereafter, the prediction algorithms learned for the selected signals may be performed to determine a plurality of individual load states (S120).
개별 부하 판단부(316)의 저부하 신경망 판단부(NN_1), 중부하 신경망 판단부(NN_2), 고부하 신경망 판단부(NN_3) 및 가속/경사지 부하 신경망 판단부(NN_4)는 상기 선택된 신호들에 대하여 기 학습된 신경망 알고리즘을 수행하여 저부하 상태, 중부하 상태, 고부하 상태 및 가속/경사지 부하 상태를 각각 나타내는 출력값들을 산출할 수 있다.The low load neural network determiner NN_1, the heavy load neural network determiner NN_2, the high load neural network determiner NN_3 and the acceleration / ramp load neural network determiner NN_4 of the
이어서, 상기 출력값들을 종합 분석하여 휠 로더의 현재의 작업 상태를 판단할 수 있다(S130).Next, the output values may be analyzed to determine the current operation state of the wheel loader (S130).
부하 상태 판단부(318)는 상기 출력값들을 분석하여 휠 로더의 현재의 작업 부하 상태가 저부하 상태, 중부하 상태, 고부하 상태 및 가속/경사지 부하 상태들 중에서 어느 하나의 상태임을 판단할 수 있다.The
또한, 부하 상태 판단부(318)는 휠 로더에 장착된 센서들로부터 수신한 다른 신호들을 추가적으로 고려하여 휠 로더의 현재의 작업 부하 상태뿐만 아니라 현재의 작업 상태도 판단할 수 있다.In addition, the
이어서, 상기 판단된 휠 로더의 현재 작업 상태가 굴삭 작업 및 경사지 주행 작업 중 어느 작업에 해당하는 지 여부에 따라 상기 휠 로더의 변속 시점을 제어할 수 있다(S140). 예시적인 실시예들에 따른 상기 휠 로더의 변속 시점 제어 방법은 도 12를 참조하여 후술하기로 한다.Subsequently, the shift point of the wheel loader can be controlled according to whether the current operation state of the wheel loader is an excavation operation or an inclined road running operation (S140). The method of controlling the shift speed of the wheel loader according to the exemplary embodiments will be described later with reference to FIG.
이하에서는, 도 8의 휠 로더의 제어 방법을 이용하여 휠 로더의 V-형 운전의 작업 부하 상태를 판단하는 방법에 대하여 설명하기로 한다.Hereinafter, a method for determining the workload state of the V-type operation of the wheel loader using the wheel loader control method of Fig. 8 will be described.
도 9는 예시적인 실시예들에 따른 휠 로더의 V-형 운전을 나타내는 도면이다. 도 10은 도 9의 V-형 운전의 각 작업에서의 개별 부하 상태들을 나타내는 출력값들을 도시한 그래프들이다. 도 11은 도 10의 출력값들을 분석하여 획득한 최종 작업 부하 상태를 나타내는 그래프이다. 도 10 및 도 11은 참조를 위하여 상기 V-형 운전에서 시간에 따른 붐 실린더 압력값을 나타내는 그래프를 함께 나타낸다. 9 is a diagram illustrating V-type operation of a wheel loader in accordance with exemplary embodiments. FIG. 10 is a graph showing output values representing individual load states in each operation of the V-shaped operation of FIG. 11 is a graph showing the final workload state obtained by analyzing the output values of FIG. 10 and 11 together show a graph showing the boom cylinder pressure value with time in the V-type operation for reference.
도 9 내지 도 11을 참조하면, 휠 로더(10)는 토사(S)와 같은 적재물을 굴삭하고 덤프 트럭(T)에 로딩하는 V-형 운전을 수행할 수 있다. 상기 V-형 운전을 위해, 휠 로더(10)는 전진 주행 작업(a), 굴삭 작업(b), 후진 주행 작업(c), 전진 주행붐업 작업(d), 덤프 작업(e) 및 후진 주행붐다운 작업(f)을 순차적으로 수행할 수 있다.9 to 11, the
도 10에 도시된 바와 같이, 상기 V-형 운전의 각 작업에 대응하는 개별 부하 상태 여부들을 각각 판단할 수 있다. 저부하 신경망 판단부(NN_1)는 일련의 작업들(a~f)에 대하여 저부하 상태 여부를 나타내는 출력값을 산출할 수 있다. 중부하 신경망 판단부(NN_2)는 일련의 작업들(a~f)에 대하여 중부하 상태 여부를 나타내는 출력값을 산출할 수 있다. 고부하 신경망 판단부(NN_3)는 일련의 작업들(a~f)에 대하여 고부하 상태 여부를 나타내는 출력값을 산출할 수 있다. 가속/경사지 부하 신경망 판단부(NN_4)는 일련의 작업들(a~f)에 대하여 가속/경사지 부하 상태 여부를 나타내는 출력값을 산출할 수 있다.As shown in FIG. 10, it is possible to determine whether or not the respective load states corresponding to the respective operations of the V-type operation are respectively determined. The low load neural network determiner NN_1 can calculate an output value indicating whether or not the load is low for a series of jobs a to f. The heavy neutral network determination unit NN_2 may calculate an output value indicating whether the heavy load state is present or not for a series of jobs a to f. The high load neural network determination unit NN_3 can calculate an output value indicating whether or not the workload a to f is in a high load state. The acceleration / deceleration load neural network determiner NN_4 can calculate an output value indicating whether the acceleration / declination load state is present or not for a series of jobs (a to f).
도 11에 도시된 바와 같이, 산출된 출력값들을 종합 분석하여 현재의 작업 부하 상태를 판단할 수 있다. 부하 상태 판단부(318)는 일련의 작업들(a~f) 각각의 작업 부하 상태가 저부하 상태, 중부하 상태, 고부하 상태 및 가속/경사지 부하 상태들 중에서 어느 하나의 상태임을 판단할 수 있다.As shown in FIG. 11, the current workload state can be determined by comprehensive analysis of the calculated output values. The load
상기 휠 로더의 V-형 운전에 있어서, 전진 주행 작업(a), 후진 주행 작업(c), 덤프 작업(e) 및 후진 주행 붐다운 작업(f)은 저부하 상태로 판단되고, 굴삭 작업(b)은 중부하 상태로 판단되고, 전진 주행붐업 작업(d)은 고부하 상태로 판단될 수 있다. 또한, 상기 휠 로더가 수행하는 작업들 중에서, 경사지 주행 작업 및 차량 가속 작업은 중부하 상태와 고부하 상태 사이에서 정의된 가속/경사지 부하 상태로 판단될 수 있다.The forward traveling operation (a), the backward traveling operation (c), the dump operation (e) and the backward traveling boom down operation (f) are judged to be in a low load state in the V-type operation of the wheel loader, b is judged to be in the heavy load state, and the forward travel boomup operation (d) can be judged to be in the high load state. Also, among the operations performed by the wheel loader, the slope traveling operation and the vehicle acceleration operation can be determined as an acceleration / slope load state defined between the heavy load state and the heavy load state.
상술한 실시예들은 휠 로더의 V-형 운전에 대하여 적용한 경우를 설명하였지만, 이에 한정되는 것은 아니고, 예를 들면, 로드 & 캐리(Load & Carry) 운전, I-크로스(I-cross) 운전 등에도 적용될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.However, the present invention is not limited to the V-type operation of the wheel loader. For example, the load-and-carry operation, the I-cross operation, It will be understood that the invention may be practiced.
도 12는 예시적인 실시예들에 따른 휠 로더의 트랜스미션 제어 방법을 나타내는 순서도이다.12 is a flowchart showing a method of controlling a transmission of a wheel loader according to exemplary embodiments.
도 3, 도 4, 도 7 및 도 12를 참조하면, 먼저, 휠 로더의 현재의 작업 상태가 굴삭 작업 및 경사지 주행 작업 중 어느 작업에 해당하는 지 여부를 판단할 수 있다(S141, S143).Referring to FIGS. 3, 4, 7, and 12, it can be determined whether the current work state of the wheel loader corresponds to the excavation work or the slope traveling operation (S141, S143).
예시적인 실시예들에 있어서, 휠 로더가 수행하는 작업들은 신경망 알고리즘과 같은 기 학습된 예측 알고리즘을 사용하여 구분될 수 있다. 작업 부하 판단부(310)에 의해 휠 로더에 장착된 센서들로부터 상기 휠 로더가 수행하는 작업 상태를 실시간으로 구분될 수 있다. 저부하 신경망 판단부(NN_1), 중부하 신경망 판단부(NN_2), 고부하 신경망 판단부(NN_3) 및 가속/경사지 부하 신경망 판단부(NN_4)로부터 산출된 출력값들을 분석하여 현재의 작업 상태가 굴삭 작업인지 여부를 판단할 수 있다.In the exemplary embodiments, the tasks performed by the wheel loader can be distinguished using pre-learned prediction algorithms such as neural network algorithms. The
이어서, 상기 휠 로더가 수행하는 작업 상태가 굴삭 작업이라고 판정된 경우, 제1 변속 시점에서 자동 킥다운 제어를 수행할 수 있다(S142).Then, if it is determined that the work state performed by the wheel loader is an excavating operation, automatic kick down control may be performed at the first shift point (S142).
제어 신호 출력부(320)는 휠 로더의 현재 작업 상태가 굴삭 작업 상태라고 판정된 경우 트랜스미션(130)의 속도단을 1단으로 쉬프트 다운하기 위한 제1 킥다운 제어 신호를 트랜스미션 제어장치(TCU)(140)에 출력할 수 있다. 트랜스미션 제어장치(140)는 상기 제1 킥다운 제어 신호를 수신하고 유압 클러치들에 공급되는 클러치압을 제어하여 트랜스미션(130)의 속도단을 2단에서 1단으로 쉬프트 다운할 수 있다. 상기 제1 킥다운 제어 신호에 의해, 트랜스미션(130)의 속도단은 굴삭 작업의 작업 개시 시점으로부터 상기 제1 변속 시점에서 2단에서 1단으로 자동 킥다운이 수행될 수 있다.The control
이어서, 상기 휠 로더가 수행하는 작업 상태가 경사지 주행 작업이라고 판정된 경우, 제2 변속 시점에서 자동 킥다운 제어를 수행할 수 있다 (S144).Next, if it is determined that the work state performed by the wheel loader is a sloped road running work, automatic kick down control may be performed at the second shift point (S144).
제어 신호 출력부(320)는 휠 로더의 현재 작업 상태가 경사지 주행 작업 상태라고 판정된 경우 트랜스미션(130)의 속도단을 1단으로 쉬프트 다운하기 위한 제2 킥다운 제어 신호를 트랜스미션 제어장치(TCU)(140)에 출력할 수 있다. 트랜스미션 제어장치(140)는 상기 제2 킥다운 제어 신호를 수신하고 유압 클러치들에 공급되는 클러치압을 제어하여 트랜스미션(130)의 속도단을 2단에서 1단으로 쉬프트 다운할 수 있다. 상기 제2 킥다운 제어 신호에 의해, 트랜스미션(130)의 속도단은 경사지 주행 작업의 작업 개시 시점으로부터 상기 제2 변속 시점에서 2단에서 1단으로 자동 킥다운이 수행될 수 있다.The control
도 7에 도시된 바와 같이, 굴삭 작업(A)에서는 작업 개시 시점으로부터 제1 변속 시점(t1)에서 자동 킥다운이 수행되고, 경사지 주행 작업(B)에서는 작업 개시 시점으로부터 제1 변속 시점(t1)보다 지연된 제2 변속 시점(t2)에서 자동 킥다운이 수행될 수 있다. 예를 들면, 굴삭 작업(A)에서는 변속을 위한 부하 판단 조건(설정값(eu))을 상대적으로 엄격히 설정하고 경사지 주행 작업(B)에서는 변속을 위한 부하 판단 조건(설정값(eu))을 상대적으로 완화함으로써, 굴삭 작업(A)과 경사지 주행 작업(B)에서의 변속 시점을 서로 다르게 설정할 수 있다.7, in the excavating operation (A), the automatic kick-down is performed at the first shift time t1 from the start of the operation, while the slope traveling operation (B) The automatic kick down can be performed at the second shift point of time t2. For example, in the excavation operation (A), the load determination condition (set value (eu)) for shifting is relatively strictly set and the inclination running operation (B) The shifting points in the excavation work A and the slope running job B can be set differently from each other.
예시적인 실시예들에 있어서, 평지 조건(경사각 ㅁ5% 이내), 붐 위치 조건(최저 위치로부터 10% 이내)이 만족될 때 현재의 작업 상태가 굴삭 작업(A) 상태로 구분될 수 있다. 경사지 조건(경사각 ㅁ15% 이상), 엔진 부하율 조건(부하율 60% 이상), 주행 페달 조건(전체의 80% 이상) 등이 만족될 때 현재의 작업 상태가 경사지 주행 작업(B) 상태로 구분될 수 있다.In the exemplary embodiments, the current work state can be divided into the excavation operation (A) state when the flat condition (inclination angle within 5%) and the boom position condition (within 10% from the lowest position) are satisfied. When the condition of the slope (inclination 15% or more), the condition of the engine load ratio (
트랜스미션의 오토 변속 모드가 1-4 오토 모드로 설정된 경우, 굴삭 작업(A)에서 버켓(30)이 적재물에 접촉하면 주행 부하가 증가되면 종래의 변속 시점보다 더 빠른 변속 시점(t1)(예를 들면, 종래의 변속 시점의 50% 단축)에서 자동으로 2단에서 1단으로 시프트 다운될 수 있고, 경사지 주행 작업(B)에서 지면 경사각에 의해 주행 부하가 증가되면 종래의 변속 시점보다 더 느린 변속 시점(t2)(예를 들면, 종래의 변속 시점보다 60% 지연)에서 자동으로 2단에서 1단으로 시프트 다운될 수 있다.When the automatic transmission mode of the transmission is set to the 1-4 auto mode, if the running load is increased when the
상술한 바와 같이, 신경망 알고리즘과 같은 기 학습된 예측 알고리즘을 사용하여 휠 로더의 작업 상태가 작업 상태 및 부하 상태를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 트랜스미션의 변속 시점을 자동으로 제어할 수 있다.As described above, the working state of the wheel loader can be determined based on a pre-learned prediction algorithm such as a neural network algorithm, and the shift state of the transmission can be automatically controlled according to the determination result.
이에 따라, 휠 로더의 작업 상태를 판단하기 위한 계산에 소요되는 시간 및 부담을 감소시키고 판단의 정확도를 향상시킬 수 있다. 또한, 최종 판단된 작업 상태에 따라 트랜스미션을 효율적으로 제어함으로써, 작업 성능을 향상시키고 연비를 개선할 수 있다.Accordingly, it is possible to reduce the time and burden required for the calculation for determining the work state of the wheel loader, and improve the accuracy of the judgment. Further, by efficiently controlling the transmission in accordance with the finally determined work state, work performance can be improved and fuel consumption can be improved.
이상에서는 본 발명의 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the invention as defined in the following claims. It can be understood that it is possible.
10: 휠 로더
12: 전방 차체
14: 후방 차체
20: 붐
22: 붐 실린더
30: 버켓
32: 버켓 실린더
34: 틸트 암
40: 운전실
50: 엔진룸
100: 엔진
102: 엔진 회전수 센서
110: 기어 트레인
120: 토크 컨버터
122a, 122b: 회전수 검출 센서
130: 트랜스미션
132: 차속 검출 센서
140: 트랜스미션 제어장치
142: 주행 페달
143: 주행 페달 검출 센서
144: 브레이크 페달
145: 브레이크 페달 검출 센서
146: FNR 레버 위치 검출 센서
150: 프로펠러 샤프트
152, 154: 액슬
160: 전방 휠
162: 후방 휠
200: 유압 펌프
202: 유압 라인
204: 압력 센서
210: 붐 제어 밸브
212: 버켓 제어 밸브
222: 붐 실린더 압력 센서
224: 붐 각도 센서
234: 버켓 각도 센서
240: 자이로 센서
300: 제어 장치
310: 작업 부하 판단부
312: 신호 수신부
314: 신호 선택부
316: 개별 부하 판단부
318: 부하 상태 판단부
320: 제어 신호 출력부
330: 저장부
332: 제1 저장부
334: 제2 저장부10: Wheel loader 12: Front bodywork
14: rear body 20: boom
22: boom cylinder 30: bucket
32: bucket cylinder 34: tilt arm
40: cab 50: engine room
100: engine 102: engine speed sensor
110: Gear train 120: Torque converter
122a, 122b: rotation speed detecting sensor 130: transmission
132: vehicle speed detecting sensor 140: transmission control device
142: Travel pedal 143: Travel pedal detection sensor
144: Brake pedal 145: Brake pedal detection sensor
146: FNR lever position detection sensor 150: Propeller shaft
152, 154: axle 160: front wheel
162: rear wheel 200: hydraulic pump
202: Hydraulic line 204: Pressure sensor
210: Boom control valve 212: Bucket control valve
222: Boom cylinder pressure sensor 224: Boom angle sensor
234: Bucket angle sensor 240: Gyro sensor
300: control device 310: work load judgment unit
312: Signal receiving section 314: Signal selecting section
316: Individual load determination unit 318: Load state determination unit
320: control signal output unit 330:
332: First storage unit 334: Second storage unit
Claims (6)
상기 수신된 신호들 중에서, 상기 휠 로더가 수행하는 일련의 작업들에서 소요되는 부하에 따라 구분된 복수 개의 개별 부하 상태들을 각각 판단하는 데 필요한 신호를 선택하는 단계;
상기 선택된 신호들에 대하여 기 학습된 예측 알고리즘을 수행하여 상기 복수 개의 개별 부하 상태 여부들을 각각 나타내는 출력값들을 산출하는 단계;
상기 산출된 출력값들을 분석하여 현재의 작업 상태가 굴삭 작업 및 경사지 주행 작업 중 어느 작업에 해당하는 지 여부를 판단하는 단계; 및
상기 판단 결과에 따라 트랜스미션의 속도단을 1단으로 자동 킥다운하는 변속 시점을 제어하는 단계를 포함하는 휠 로더의 제어 방법.Receiving signals indicative of a work state from sensors mounted on the wheel loader;
Selecting signals among the received signals necessary to determine a plurality of individual load states classified according to a load required in a series of operations performed by the wheel loader;
Calculating output values each representing whether the plurality of individual load conditions are performed by performing a pre-learned prediction algorithm on the selected signals;
Analyzing the calculated output values and determining whether a current work state corresponds to an excavation work or a slope traveling operation; And
And controlling the shifting point of time to automatically kick down the speed stage of the transmission to the first stage in accordance with the determination result.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020150066284A KR20160133327A (en) | 2015-05-12 | 2015-05-12 | Method of controlling wheel loader |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020150066284A KR20160133327A (en) | 2015-05-12 | 2015-05-12 | Method of controlling wheel loader |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20160133327A true KR20160133327A (en) | 2016-11-22 |
Family
ID=57540207
Family Applications (1)
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Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20160133327A (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200103268A (en) * | 2019-02-25 | 2020-09-02 | 두산인프라코어 주식회사 | Automatic transmission method and apparatus for a construction machine |
| WO2021096262A1 (en) * | 2019-11-14 | 2021-05-20 | 두산인프라코어 주식회사 | Construction machinery provided with automatic transmission device and transmission control method |
-
2015
- 2015-05-12 KR KR1020150066284A patent/KR20160133327A/en not_active Application Discontinuation
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| WO2021096262A1 (en) * | 2019-11-14 | 2021-05-20 | 두산인프라코어 주식회사 | Construction machinery provided with automatic transmission device and transmission control method |
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