一种挖掘机用功率匹配辅助优化方法技术

本发明专利技术公开了一种挖掘机用功率匹配辅助优化方法，包括：获取样本数据，其中样本数据包括：瞬时油耗、发动机扭矩、主泵压力、当前主泵电流输出值；将所述样本数据进行数据离散化处理；将离散化的数据按照不同主泵压力对应的发动机扭矩和瞬时油耗组成两组矩阵数据；将两组矩阵数据输入预先构建的矩阵融合分析模型，得到代表发动机扭矩和瞬时油耗两组典型变量值；将代表发动机扭矩的典型变量值，与预先设置的阈值进行比较，得到典型变量的惩罚系数；将所述惩罚系数与当前主泵电流输出值相乘，得到优化后的主泵电流输出值，本发明专利技术通过采集挖掘机实际工作过程中重要数据进行数据融合分析，达到适应作业要求并均衡效率和油耗的目的。到适应作业要求并均衡效率和油耗的目的。到适应作业要求并均衡效率和油耗的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种挖掘机用功率匹配辅助优化方法


[0001]本专利技术涉及一种挖掘机用功率匹配辅助优化方法，属于功率匹配辅助优化


技术介绍

[0002]挖掘机的工作装置由液压驱动，而给液压系统提供动能的是发动机。为了能够让发动机提供最大功率又尽可能使燃油消耗量低，就需要动力系统和液压系统充分配合，实现液压系统效率高、动力系统油耗低的目的。当前，据可查的参考文献可知，功率匹配策略包括但不局限于有以下几种：1、以转速传感控制方式实现发动机
‑
泵的功率匹配，由主控制器调节多路阀阀口开度，实现了负载
‑
泵的功率匹配；2、基于电比例控制变量泵跟随发动机转速偏差变化的吸收功率的匹配控制原理，使变量泵随发动机功率变化进行功率匹配的动态调节；3、从泵
‑
负载、发动机
‑
液压泵两方面进行匹配，一方面通过对发动机油门的控制，改变发动机扭矩，进而控制发动机的输出功率；另一方面从负载出发，使发动机的输出转速和扭矩适应负载的需求。但在挖掘机的实际应用和工作中，往往会设定固定的档位转速和液压功率上限，功率调整过程中目标转速恒定不变，功率调整依赖负载变化，功率落点在以转速为横坐标，扭矩为纵坐标的一条直线上。这类功率匹配的控制方式对油耗的降低作用并不明显，而且油耗高低和工况、环境以及操作手操作习惯有直接关系。这就导致在原本油耗就不理想的情况下，由于影响因素的介入可能使油耗进一步增加。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种挖掘机用功率匹配辅助优化方法，通过采集挖掘机实际工作过程中重要数据进行数据融合分析，达到适应作业要求并均衡效率和油耗的目的。
[0004]为达到上述目的，本专利技术是采用下述技术方案实现的：
[0005]第一方面，本专利技术提供了一种挖掘机用功率匹配辅助优化方法，包括：
[0006]获取样本数据，其中样本数据包括：瞬时油耗、发动机扭矩、主泵压力、当前主泵电流输出值；
[0007]将所述样本数据进行数据离散化处理；
[0008]将离散化的数据按照不同主泵压力对应的发动机扭矩和瞬时油耗组成两组矩阵数据；
[0009]将两组矩阵数据输入预先构建的矩阵融合分析模型，得到代表发动机扭矩和瞬时油耗两组典型变量值；
[0010]将代表发动机扭矩的典型变量值，与预先设置的阈值进行比较，得到典型变量的惩罚系数；
[0011]将所述惩罚系数与当前主泵电流输出值相乘，得到优化后的主泵电流输出值。
[0012]进一步的，所述瞬时油耗、发动机扭矩和主泵压力属于同一时刻采样点，所述主泵
电流输出和发动机扭矩保持同一时刻。
[0013]进一步的，将离散化的数据按照不同主泵压力对应的发动机扭矩和瞬时油耗组成两组矩阵数据，包括：
[0014]将离散化的数据分别组成行向量为主泵压力n，列向量为发动机扭矩t和瞬时油耗q的两组矩阵数据，记为M1∈R
n*t
和M2∈R
n*q
。
[0015]进一步的，还包括：对矩阵数据M1和M2进行标准化处理，标准化为1，均值为0。
[0016]进一步的，将两组矩阵数据输入预先构建的矩阵融合分析模型，得到代表发动机扭矩和瞬时油耗两组典型变量值，包括：
[0017]将两组矩阵数据输入预先构建的矩阵融合分析模型，求出两个线性投影向量u∈R
t*1
和v∈R
q*1
；
[0018]根据求出的两个线性投影向量u∈R
t*1
和v∈R
q*1
得到代表发动机扭矩和瞬时油耗两组典型变量M1u和M2v；
[0019]其中，所述矩阵融合分析模型的公式如下：
[0020][0021]其中，M1和M2分别为两组矩阵数据；M1u和M2v为代表发动机扭矩和瞬时油耗的两组典型变量。
[0022]进一步的，所述将代表发动机扭矩的典型变量值，与预先设置的阈值进行比较，得到典型变量的惩罚系数，包括：
[0023]对代表发动机扭矩的典型变量值M1u设置阈值Δ0和Δ1，对于典型变量值M1u小于等于Δ0的值强制舍去，赋值为0，对于典型变量M1u大于等于Δ1的值赋值为1，对于典型变量值M1u大于Δ0并小于Δ1的值乘系数，得到表型变量的惩罚系数，记为β。
[0024]进一步的，将所述惩罚系数与当前主泵电流输出值相乘，得到优化后的主泵电流输出值，公式如下：
[0025][0026]其中，I'为优化后的主泵电流输出值，I为当前主泵电流输出值。
[0027]第二方面，本专利技术提供一种挖掘机用功率匹配辅助优化装置，包括：
[0028]获取单元，用于获取样本数据，其中样本数据包括：瞬时油耗、发动机扭矩、主泵压力、当前主泵电流输出值；
[0029]离散化处理单元，用于将所述样本数据进行数据离散化处理；
[0030]矩阵数据获取单元，用于将离散化的数据按照不同主泵压力对应的发动机扭矩和瞬时油耗组成两组矩阵数据；
[0031]数据融合单元，用于将两组矩阵数据输入预先构建的矩阵融合分析模型，得到代表发动机扭矩和瞬时油耗两组典型变量值；
[0032]惩罚系数获取单元，用于将代表发动机扭矩的典型变量值，与预先设置的阈值进行比较，得到典型变量的惩罚系数；
[0033]优化单元，用于将所述惩罚系数与当前主泵电流输出值相乘，得到优化后的主泵电流输出值。
[0034]第三方面，本专利技术提供一种挖掘机用功率匹配辅助优化装置，包括处理器及存储介质；
[0035]所述存储介质用于存储指令；
[0036]所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据前述任一项所述方法的步骤。
[0037]第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述任一项所述方法的步骤。
[0038]与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果：
[0039]本专利技术在常规功率匹配基输出主泵电磁阀电流的基础上，结合瞬时油耗、发动机扭矩和主泵压力对于主泵电磁阀输出电流进一步处理，一定程度上解决了轻载时功率匹配线性对应关系局限性大的问题，使效率和油耗的均衡性最优化；同时，针对工况、环境和操作手操作习惯等不同的作业要求，可以有针对性的调节挖掘机的作业性能。
附图说明
[0040]图1是本专利技术实施例提供的一种挖掘机用功率匹配辅助优化方法的流程图。
具体实施方式
[0041]下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。
[0042]实施例1
[0043]本实施例介绍一种挖掘机用功率匹配辅助优化方法，包括：
[0044]获取样本数据，其中样本数据包括：瞬时油耗、发动机扭矩、主泵压力、当前主泵电流输出值；
[0045]将所述样本数据进行数据离散化处本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种挖掘机用功率匹配辅助优化方法，其特征在于，包括：获取样本数据，其中样本数据包括：瞬时油耗、发动机扭矩、主泵压力、当前主泵电流输出值；将所述样本数据进行数据离散化处理；将离散化的数据按照不同主泵压力对应的发动机扭矩和瞬时油耗组成两组矩阵数据；将两组矩阵数据输入预先构建的矩阵融合分析模型，得到代表发动机扭矩和瞬时油耗两组典型变量值；将代表发动机扭矩的典型变量值，与预先设置的阈值进行比较，得到典型变量的惩罚系数；将所述惩罚系数与当前主泵电流输出值相乘，得到优化后的主泵电流输出值。2.根据权利要求1所述的挖掘机用功率匹配辅助优化方法，其特征在于：所述瞬时油耗、发动机扭矩和主泵压力属于同一时刻采样点，所述主泵电流输出和发动机扭矩保持同一时刻。3.根据权利要求1所述的挖掘机用功率匹配辅助优化方法，其特征在于：将离散化的数据按照不同主泵压力对应的发动机扭矩和瞬时油耗组成两组矩阵数据，包括：将离散化的数据分别组成行向量为主泵压力n，列向量为发动机扭矩t和瞬时油耗q的两组矩阵数据，记为M1∈R
n*t
和M2∈R
n*q
。4.根据权利要求3所述的挖掘机用功率匹配辅助优化方法，其特征在于：还包括：对矩阵数据M1和M2进行标准化处理，标准化为1，均值为0。5.根据权利要求4所述的挖掘机用功率匹配辅助优化方法，其特征在于：将两组矩阵数据输入预先构建的矩阵融合分析模型，得到代表发动机扭矩和瞬时油耗两组典型变量值，包括：将两组矩阵数据输入预先构建的矩阵融合分析模型，求出两个线性投影向量u∈R
t*1
和v∈R
q*1
；根据求出的两个线性投影向量u∈R
t*1
和v∈R
q*1
得到代表发动机扭矩和瞬时油耗两组典型变量M1u和M2v；其中，所述矩阵融合分析模型的公式如下：其中，所述矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：王超，郏玲玲，牛东东，王顶，王绪通，孙云飞，汪涛，戴刘伟，郑桂凡，曹俊，
申请(专利权)人：徐州徐工挖掘机械有限公司，
类型：发明
国别省市：