基于工况识别和马尔可夫链的混合动力地下铲运机功率预测

混合动力地下铲运机具有工作环境恶劣、运行工况特殊、动力系统复杂且需求功率变化幅度大的特点,控制策略难以实现功率的最优分配,因此需要对混合动力地下铲运机需求功率进行有效预测,而传统单一预测模型难以准确地预测其需求功率。针对上述问题,提出了一种基于工况识别和马尔可夫链的混合动力地下铲运机需求功率预测方法。首先,介绍了混合动力地下铲运机动力系统结构及整体参数,依据混合动力地下铲运机工作特点,将循环工况分为5种典型工况,并在此基础上依据混合动力地下铲运机现场运行采集到的实际工况数据,通过主成分分析对特征参数进行降维,提取出6种特种参数,利用可能性C均值聚类算法对混合动力地下铲运机的5种典型运行工况进行识别;然后,利用马尔可夫链原理,以混合动力地下铲运机输出功率为状态,根据功率变化范围确定状态空间;最后,根据已识别出工况的运行输出功率数据建立状态转移概率矩阵,对混合动力地下铲运机未来时刻需求功率进行预测。结果表明:相比于不区分工况的预测模型,基于工况识别的马尔可夫链模型可显著提高混合动力地下铲运机功率预测的准确性,同时在面对输出功率急剧变化的工况时也能保持较好的稳定性,验证了该模型具有较好的预测精度和鲁棒性。

基于最小二乘支持向量机的混合动力地下铲运机电机输出转矩预测

针对电机转矩传感器体积较大,在当前的大部分工程机械和汽车中无法安装,造成无法直接实时采集电机的输出转矩的问题。在分析电气系统组成的基础上,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法的电机输出转矩预测模型。模型以混合动力地下铲运机分别在地下试验巷道和眼前山地下矿山巷道工作时采集的载荷谱作为训练和测试样本,以混合动力地下铲运机电机的实际转速、电机直流端电流、电机直流端电压、电机控制器温度和电机绕组温度作为训练模型的输入,以电机的输出转矩作为输出,从而使基于最小二乘支持向量机的模型能够更加全面的体现影响电机输出转矩的影响因素。研究结果表明该模型具有良好的预测精度和适用能力。

混合动力地下铲运机驱动系统控制分析

传统铲运机的发动机选型必须满足联合铲装工况的峰值功率需求,而发动机长时间低负荷工作导致铲运机较差的燃油经济性和排放性能,因此将混合动力技术应用到铲运机上具有重要意义。针对电动轮驱动地下铲运机"L"型循环工况特点,增加超级电容器作为储能单元,与柴油发电机组进行串联布置,设计混合动力铲运机驱动系统结构,制定驱动系统控制策略;动态协调控制是控制策略的重要组成部分,对各部件进行动态调节,使系统在动态中达到平衡,工作在选择的驱动系统工作模式下。搭建混合动力驱动系统试验台,对控制系统试验与调试。试验内容包括各动力子系统试验、混合动力系统工作模式调试、系统联合调试,验证系统的有效性和合理性。结果可知控制系统可以满足整车需要,响应速度和限功率控制及其他保护报警功能达到设计要求,为同类设计提供参考。

混合动力地下铲运机的环保技术与发展

矿业是社会发展和国民经济建设的基础产业。在矿业经济发展的同时,我们也清楚的看到,发动机排出的废气含有多种有害成分会影响井下工人的健康,节能环保已成为社会发展的趋势。目前,国内外各大工程机械企业都在研发新的节能和环保技术,以期提高其产品在市场上的竞争力和影响力。在这种大趋势下,因蓄电池技术发展尚不能满足地下铲运机的尖峰作业特点,混合动力技术在工程机械上的技术应用恰好弥补了空缺,成为地下铲运机节能环保技术的发展方向。加强对混合动力技术的推广和应用成为现阶段研发人员思索的问题。

混合动力地下铲运机驱动系统控制设计

针对新型混合动力式地下铲运机,以工况分析结果为基础,对系统构成与设计进行深入分析,并对驱动系统的重点部分,提出两种不同的工作模式,从而实现确保驱动系统可靠运行的目标,为混合动力式地下铲运机大范围推广应用奠定坚实基础。

基于DDPG算法的混动铲运机能量管理策略研究

目前混合动力铲运机能量管理策略通常为基于规则的策略,为了进一步优化铲运机的燃油经济性与系统能量稳定性,首次将深度确定性策略梯度(DDPG)算法应用于混合动力铲运机的能量管理策略,针对铲运机高频率循环、短时大功率输出的特点,协调控制系统能量流动,满足整车功率需求的同时,对发动机的工作区域进行“削峰填谷”,在减少油耗的同时保持超级电容SOC的控制目标下,设计奖励函数。利用基于DDPG算法的能量管理策略在铲运机不同循环工况下进行了仿真实验。结果表明,相比于传统的基于规则的能量管理策略,利用基于DDPG算法的能量管理策略,在两种工况下节油效果分别达到了8.36%与8.41%,同时更充分地利用到了超级电容的能量缓冲作用。