基于模糊神经网络的液压挖掘机节能控制器研究

　　1 引言

　　模糊控制是一种不依赖于被控对象数学模型的仿人思维的控制技术，它利用领域专家的先验知识进行近似推理，而神经网络对环境的变化具有很强的学习能力。将二者有机结合起来，取长补短，就形成了既具有模糊推理能力，又具有很强学习能力的模糊神经网络（FNN）。模糊神经网络融合了模糊逻辑和神经网络的优点，既能表示定性知识，又具有自学习和处理定量数据的能力，具有逻辑性和透明性强的特点，从而提高了整个系统的学习能力和表达能力，并且可以很容易的利用先前已知的专家知识来确定网络的初始参量，所以模糊神经网络已经广泛地应用在系统控制领域中[1]。本文将模糊神经网络引入到液压挖掘机节能控制系统。根据发动机—变量泵功率匹配原理，研究了FNN控制器通过对变量泵的流量调节从而使发动机和变量泵的功率匹配，达到节能的目的。

　　2 液压挖掘机节能控制系统

　　2.1 发动机—变量泵功率匹配原理

　　节能型液压挖掘机多采用分工况控制[5]。工作时，在发动机设定工况下，通过调节变量泵的排量，使发动机输出功率与变量泵吸收功率达到最佳匹配，从而稳定发动机转速、减少燃油消耗，达到节能的目的。发动机—变量泵的匹配关系如下：

　　发动机的输出功率为： （1）

　　泵的吸收功率为：

（2）

　　Ne：发动机输出功率（KW）；Me：发动机转矩（N·m）；ne：发动机转速（r/min）；Np：泵的吸收功率（KW）；Pp：泵出口压力（bar）；Qp：泵出口流量（L/min）；qp：泵的排量（mL/r）；np：泵的转速（r/min）；Mp：泵的吸收扭矩。

　　发动机和泵是直接相联的，所以ne=np。在不考虑机械传动效率时，若Mp=Me，则发动机的输出功率与泵的吸收功率Np相等，系统无功率损失（即功率最佳匹配）。挖掘机工作时负载变化比较大，Pp又取决于负载，因此，如果不及时对泵的排量进行控制，就会使发动机的转速下降，或者会出现泵不能完全吸收发动机的输出功率，造成功率损失。由式（2）可见，当负载变化即Pp发生变化时，实时调整泵的排量qp，使泵的吸收扭矩MP与发动机的输出扭矩Mp相一致，维持发动机运行平稳，从而实现发动机与泵的功率匹配[5]。

　　2.2 节能控制系统结构

　　节能控制系统主要解决挖掘机发动机和变量泵的功率匹配问题[3]，其控制思想是：挖掘机采用分工况控制。设定工作工况，在作业过程中，负载的变化引起发动机转速的改变，根据转速的变化和变化率，了解挖掘机在作业过程中阻力的变化情况，通过模糊神经网络节能控制器的控制算法，实现对泵的流量的在线调整，从而稳定发动机的转速，使发动机始终工作在设定的最佳工作点，以达到较低的油耗和较高的工作效率，同时也降低了液压系统的压力和流量损失[4]。控制系统的结构框图如（图1）所示。