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题名基于自适应模型预测的挖掘机轨迹跟踪控制方法
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作者
周恭喜
李仕江
侯亮
卜祥建
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机构
厦门大学萨本栋微米纳米科学技术研究院
制造业可持续发展战略与技术福建省高校重点实验室
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出处
《机电工程》
北大核心
2025年第10期1851-1863,共13页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51975495)
福建省自然科学基金计划面上项目(2022J01060)。
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文摘
在挖掘机作业过程中,由于复杂的工作环境、液压系统强非线性的特性以及外部负载的波动,会导致挖掘机轨迹跟踪精度变差且系统变得不稳定。针对这些问题,提出了一种基于递推最小二乘法(RLS)的自适应模型预测轨迹跟踪控制方法(RLS-MPC)。首先,建立了挖掘机的运动学模型和液压系统数学模型;然后,将构建的系统数学模型转化为状态空间方程的形式,设计了模型预测控制器(MPC)和RLS自适应模块,使用RLS在线估计了系统参数,实时更新了MPC预测模型;最后,采用MATLAB/Simulink构建了系统仿真模型,在有、无干扰工况下进行了仿真分析;并搭建了实车实验平台,开展了场地试验,测试了空载实验和挖掘实验下的挖掘机轨迹跟踪性能。研究结果表明:RLS-MPC实验收敛速度比PID和MPC提高了6.5%与5.6%;实验稳态误差达到了0.0001 m;在面对负载突变时,整个作业过程的误差都维持在厘米级,且遭受冲击后恢复时间最短。这充分证明了RLS-MPC能够显著提升其响应速度、轨迹跟踪精度以及抗干扰能力,在面对外部干扰和系统不确定性时具有更强的鲁棒性。
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关键词
工程机械
自适应控制
液压系统数学模型
递推最小二乘法
模型预测控制
轨迹跟踪
鲁棒性
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Keywords
construction machinery
adaptive control
mathematical model of hydraulic system
recursive least squares(RLS)
model predictive control(MPC)
trajectory tracking
robustness
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分类号
TH24
[机械工程—机械制造及自动化]
TH137
[机械工程—机械制造及自动化]
TU621
[建筑科学—建筑技术科学]
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