技术领域
[0001] 本发明属于复杂工程机械控制技术领域，涉及到液压挖掘机铲斗控制技术领域，并具体涉及到一种基于数据驱动的液压挖掘机铲斗轨迹控制方法。
相关背景技术
[0002] 挖掘机作为一种复杂的工程机械，被广泛运用于各种未知的和恶劣的施工环境中执行多种工作任务。液压挖掘机通常需要一名具有丰富现场工作经验的驾驶员手动操作操纵杆控制液压机械臂完成一系列指定动作，进而完成作业任务。然而，复杂作业环境下驾驶员的安全问题和长时间作业导致工作效率下降是亟待解决的重要问题。液压挖掘机自主化作业正是解决上述问题的核心。
[0003] 液压挖掘机自主化作业的重要的前提条件是具有较高的控制精度，这通常意味着液压挖掘机自主化作业需要一种可靠的控制方法。一方面，液压挖掘机作为一种复杂的工程机械，其内部液压系统的运作情况通常是不可知的，很难对其进行精确的系统建模。因此，现有的基于数学模型的控制方法是不适用的；另一方面，多数液压挖掘机自主化作业所使用的控制方法需要大量传感器测量数据支撑，计算成本大，实时性较差。因此，亟需提出新的易于实现、准确的在线控制方法，从而解决液压挖掘机自主化作业的高控制精度需求。
[0004] 针对液压系统的未知性和复杂性，基于数据驱动理论构建的控制器可以提供更优的控制效果。数据驱动理论的核心在于，能够在被控系统未知的情况下仅仅依赖实时测量的输入输出数据设计控制器，其控制器具有成本低、鲁棒性强的特点。PID控制方法是一种在实际中被广泛应用的成熟技术，PID控制器结构简单，易于设计，且控制效果优异。然而，面对未知的复杂系统，传统的PID控制方法往往无法展现出自身优势。无模型自适应控制是一种典型的数据驱动控制方法，基于紧格式、偏格式和全格式动态线性化的无模型自适应控制方法常见且易于实现，其控制律结构简单，但收敛速度较慢。此外，基于这几种动态线性化方法得到的自适应控制律缺乏物理意义，解释性较差。针对上述方法的优缺点，本发明设计了一种基于增量式三角动态线性化的数据驱动PID控制器。
具体实施方式
[0075] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。在以下说明中，省略了对公职结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
[0076] 首先参考图2可知，挖掘机机械臂液压系统主要由电控系统、柴油机、液压泵、分配阀以及动臂、斗杆、铲斗油缸构成。以液压挖掘机铲斗为例，参考信号(即给定电信号)由操纵杆提供。电控系统根据参考信号驱动电机，将电力分配到液压泵中。在柴油机提供动力的前提下，液压泵将机械能转化为液压能，分配阀将液压能分配给对应的铲斗液压缸，驱动铲斗液压缸将液压能转化为机械能，实现铲斗转动。
[0077] 如图2所示，本发明控制方法包括以下步骤：
[0078] S1、在无负载情况下测量铲斗系统的信息，将铲斗视为一个未知的二阶单输入单输出非线性离散时间系统：
[0079]
[0080] 其中，f表示与铲斗等价的未知的二阶单输入单输出非线性离散时间系统，y代表铲斗系统输出，即铲斗液压缸位移，nu代表系统输入阶数，u表示铲斗系统输入，即电信号。
[0081] S2、将S1中的铲斗系统的输入输出信息进行动态线性化处理；具体包括以下步骤，[0082] S2.1、引入增量式三角动态线性化模型中的扩展控制输入ωt
[0083]
[0084] 其中，参数m、N为两个大于零的正整数，令m≥2，N>m。
[0085] 具体的，增量式三角动态线性化模型是偏格式动态线性化模型在形式上的特例。增量式三角动态线性化模型可将系统(1)表示为：
[0086] Δyt+1＝htΔωt#(13)
[0087] 其中，ht为一有界时变参数，ωt为扩展控制输入。
[0088] S2.2、定义系统输入向量
[0089] Ut＝[yt,Δyt,ωt]T#(3)
[0090] 对公式(2)中的系统进行动态线性化处理，得到与未知系统(1)等效的虚拟数据模型
[0091]
[0092] 其中，ψt＝[ψ1t,ψ2tψ3t]T表示伪偏导数向量。
[0093] S3、根据铲斗系统输入的代价函数设计控制律，该代价函数用J(ut)表示，且步骤S3具体包括以下步骤：
[0094] S3.1、铲斗液压系统输入u的代价函数为
[0095]
[0096] 其中，r∈R为铲斗参考轨迹信号，令式(5)对ut的偏导数为零，得到自适应控制律；
[0097]
[0098] S3.2、将公式(6)中的冗余扩展控制输入定义为
[0099]
[0100] 同时定义参数可调的冗余扩展控制输入
[0101]
[0102] 其中， 为自定义权重参数，δt为大于0的自由参数；
[0103] 定义学习率
[0104]
[0105] S4、通过PID控制器控制铲斗液压缸位移。具体包括以下步骤：
[0106] S4.1、将公式(8)和(9)代入公式(6)中，自适应控制律可转换为PID形式；
[0107]
[0108] 上式为理想的自适应PID控制器表达式，其中， 为ψt的预测值，Lt＝diag(lPt,2 T
lDt,lIt)，θt＝[ Δyt,Δ yt,et‑Δ ω 't] ；
定义PID增益；
[0109] K(t)＝[KP(t),KD(t),KI(t)]T#(11)
[0110] 此时，公式(10)可等价写为以下形式
[0111] Δut＝K(r)Ωθt#(12)
[0112] 其中，Ω＝diag(‑1,‑1,1)；
[0113] S4.2、针对PID形式的自适应控制律(10)中的未知参数，计算自适应更新律ΘA。
[0114] 上述步骤S4.2具体为：
[0115] 定义自适应更新律
[0116]
[0117] 给出针对 的代价函数
[0118]
[0119] 与公式(5)类似，令式(14)对 的偏导数为零，自适应更新律具体为[0120]
[0121] 其中，λ>0为权重参数，ηt‑1∈(0,1.5]为自定义参数。
[0122] S4.3、计算PID参数自适应的控制律。
[0123] 上述S4.3具体为：
[0124] 将ΘA(Lt‑1,θt‑1)代入自适应控制律(10)中，得到
[0125]
[0126] 即
[0127]
[0128] 其中， 进一步地，定义和 作为时不变参数，则
[0129]
[0130] 由此，得到了PID参数自适应的控制律，即
[0131]
[0132] S4.4、PID控制器根据S4.3中的控制律控制铲斗液压缸位移。
[0133] 仿真验证：
[0134] 将铲斗视为如下非线性时不变系统：
[0135]
[0136] 其中，y代表系统输出，即铲斗液压缸位移，u表示系统输入，即电信号，ξt是均值为2
0、方差为0.1 的高斯白噪声，即在未知作业环境中的扰动。控制挖掘机铲斗液压缸追踪参考信号 初始化系统参数：
[0137] y(0)＝0,u(0)＝0。
[0138] 引入增量式三角动态线性化模型中的扩展控制输入
[0139]
[0140] 以及参数可调的冗余扩展控制输入
[0141]
[0142] 其中，φt为自定义权重参数，δt为大于0的自由参数。φt可通过参数时不变化转化为一大于0的定值 在本例中选择 N＝4,m＝2。
[0143] 为了保证液压挖掘机铲斗液压缸跟踪参考信号的精度与稳定性，建立PID参数自适应的控制器：
[0144]
[0145] 其中，K(t)＝[KP(t),KD(t),KI(t)]T为自适应更新的PID增益，为自定义时不变参数， 为相应PID增益的学习率，λ为大于0的权重参
2
数，同时 θt＝[Δyt,Δ yt,et‑Δ
T
ω't]以及Ω＝diag(‑1,‑1,1)。初始化PID控制器参数：
T
[0146] K(0)＝[0,0,0] , λ＝1，
[0147] PID控制器设计完毕。通过MATLAB编写液压挖掘机铲斗液压缸控制程序，仿真结果及分析如下：
[0148] 如图3所示，PID增益K随着参考信号的变化自适应更新，保证了控制的快速性、准确性和稳定性；算法控制效果如图4所示，在考虑到高斯白噪声的情况下，本发明所提出的控制方法依旧能够保持良好的跟踪精度。
[0149] 在上述实施例中，本发明提供了一种基于数据驱动的液压挖掘机铲斗轨迹控制方法，通过引入数据驱动理论，使得本发明控制方法摆脱了受控系统的模型信息约束，仅依赖被控对象的输入/输出测量数据设计控制器；同时本发明通过PID控制器控制铲斗液压缸位移，由于具有PID形式的控制器易于设计，因此具有较强的物理意义；同时计算量较小，能够实现在线控制且鲁棒性较强；同时本发明三角动态线性化方法为液压挖掘机自主化作业提供了良好的快速性以及稳定性。
[0150] 上面所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的构思和范围进行限定。在不脱离本发明设计构思的前提下，本领域普通人员对本发明的技术方案做出的各种变型和改进，均应落入到本发明的保护范围，本发明请求保护的技术内容，已经全部记载在权利要求书中。
