一种混凝土布料机臂架智能控制方法技术

本发明专利技术的一种混凝土布料机臂架智能控制方法，涉及建筑工程机械控制技术领域。针对现有混凝土布料机采用PID控制算法控制液压油缸推动臂架运动，导致臂架控制精度降低、振动幅度增大的问题。步骤如下：根据随机生成的臂架液压控制参数及与其相应的臂架姿态参数的训练样本，以振幅、施工时间、能量消耗、位置精度中的一个或多个作为臂架的优化运动指标，建立臂架控制算法的初始模型，通过机器学习算法对初始模型进行训练，获得臂架控制算法的最终模型，布料目标位置坐标通过臂架控制算法最终模型计算出当前混凝土布料机的臂架液压控制参数，布料机臂架控制系统根据当前混凝土布料机的臂架液压控制参数驱动臂架运动至布料目标位置。位置。位置。

【技术实现步骤摘要】
一种混凝土布料机臂架智能控制方法


[0001]本专利技术涉及建筑工程机械控制
，特别涉及一种混凝土布料机臂架智能控制方法。

技术介绍

[0002]目前，混凝土布料机是建筑施工必不可少的工具，混凝土布料机的臂架是在液压油缸的推动下实现往复运动，通常采用PID控制算法控制液压油缸，PID控制算法具有适用广泛的特点。但是，由于PID控制算法是针对单体油缸进行控制，多个臂架的液压油缸运动结果叠加后，混凝土布料机臂架整体误差和振动效应会不断放大，导致混凝土布料机臂架的控制精度降低、振动幅度增大。

技术实现思路

[0003]针对现有混凝土布料机采用PID控制算法控制液压油缸推动臂架运动，导致混凝土布料机臂架的控制精度降低、振动幅度增大的问题。本专利技术的目的是提供一种混凝土布料机臂架智能控制方法。
[0004]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种混凝土布料机臂架智能控制方法，步骤如下：
[0005]S11:通过机器学习算法将随机生成的臂架液压控制参数及与其相应的臂架姿态参数的训练样本数据训练获得臂架控制算法，建立布料机臂架控制算法的初始模型，以振幅、施工时间、能耗、位置精度中的一个或多个作为优化的运动指标，对布料机臂架控制算法的初始模型进行训练，获得臂架控制算法的最终模型；
[0006]S12:在布料机臂架控制系统建立臂架控制算法的最终模型，将布料目标位置坐标转换为臂架姿态参数并输入布料机臂架控制系统，通过臂架控制算法的最终模型计算当前混凝土布料机的臂架液压控制参数Yr/>ie
(q
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，Δl
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)；
[0007]θ
ji
表示第i组臂架液压控制参数中第j节臂架运动后的方位角；
[0008]β
ji
表示第i组臂架液压控制参数中第j节臂架运动后与j
‑
1节相邻臂架之间的夹角；
[0009]q
jie
，v
jie
，p
jie
，Δl
jie
分别表示第i组臂架液压控制参数中第j节液压油缸的液压油流量，流速，油压及油缸行程；
[0010]i表示臂架液压控制参数的组数，i＝1,2,3...N，N为自然数；
[0011]j表示第j节臂架液压油缸；
[0012]S13：布料机臂架控制系统根据臂架液压控制参数Y
i
(q
ji
，v
ji
，p
ji
，Δl
ji
)分别驱动各个臂架运动，使得其在满足振幅、施工时间、能耗、位置精度中的一个或多个优化运动指标的情况下到达布料目标位置。
[0013]本专利技术的混凝土布料机臂架智能控制方法，首先，根据随机生成的臂架液压控制参数及与其相应的臂架姿态参数的训练样本，以振幅、施工时间、能量消耗、位置精度中的
一个或多个作为臂架的优化运动指标，建立臂架控制算法的初始模型，通过机器学习算法对臂架控制算法的初始模型进行训练，获得臂架控制算法的最终模型并输入布料机臂架控制系统，最后，将布料目标位置坐标转换为臂架姿态参数并输入布料机臂架控制系统，通过臂架控制算法计算出当前混凝土布料机的臂架液压控制参数，臂架液压控制参数至少包括液压油缸的液压油流量、流速、油压及油缸行程，布料机臂架控制系统根据当前混凝土布料机的臂架液压控制参数驱动臂架运动至布料目标位置；本专利技术的混凝土布料机臂架智能控制方法，利用机器学习算法将臂架液压控制参数、臂架姿态参数及优化运动指标的训练样本训练获得臂架控制算法，布料目标位置能够通过该臂架控制算法计算得出当前混凝土布料机的臂架液压控制参数，使得布料机臂架控制系统能够精确控制并自动驱动臂架运动至布料目标位置，从而提高混凝土布料机臂架的控制精度，并通过降低臂架振动幅度实现抑振效果。
[0014]进一步的，所述步骤S11中，臂架姿态参数和臂架液压控制参数的训练样本的步骤如下：
[0015]S01：随机生成N组臂架液压控制参数：
[0016]第i组臂架液压控制参数Y
i
(q
ji
，v
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，p
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，Δl
ji
；θ
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，β
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)；
[0017]q
ji
，v
ji
，p
ji
，Δl
ji
分别表示第i组臂架液压控制参数中第j节液压油缸的液压油流量，流速，油压及油缸行程；
[0018]θ
0i
表示第i组臂架液压控制参数中第j节臂架运动前的方位角；
[0019]β
j0i
表示第i组臂架液压控制参数中第j节臂架运动前与上一节相邻臂架之间的夹角；
[0020]S2：将N组臂架液压控制参数分别输入布料机臂架控制系统驱动臂架运动，并分别监测每组臂架液压控制参数相应变形之后的臂架姿态参数：
[0021]依次将第i组臂架液压控制参数输入布料机臂架控制系统，布料机臂架控制系统发出控制信号驱动液压油缸，使得臂架实现相应运动，第i组臂架液压控制参数驱动臂架运动完成后，监测变形后的第i组臂架姿态参数X
i
(θ
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，β
j1i
；A
ji
，B
ji
，C
ji
，D
ji
)；
[0022]其中，θ
1i
表示第i组臂架液压控制参数中第j节臂架运动后的方位角；
[0023]β
j1i
表示第i组臂架液压控制参数中第j节臂架运动后与上一节相邻臂架之间的夹角；
[0024]A
ji
，B
ji
，C
ji
，D
ji
分别表示第i组臂架液压控制参数中第j节臂架的运动指标，A
ji
为振幅、B
ji
为施工时间、C
ji
为能耗、D
ji
为位置精度，臂架姿态参数根据需要选择上述运动指标中的一个或多个；
[0025]S3:生成训练样本：将第i组臂架姿态参数X
i
与第i组臂架液压控制参数Y
i
组成新的数据元(X
i
,Y
i
)，将N组数据元(X
i
,Y
i
)生成训练样本{(X
i
,Y
i
),i＝1,2,3...N}。
[0026]进一步的，所述步骤S12中,将布料目标位置坐标转换为臂架姿态参数的方法,步骤如下：得出由空间点列表示的臂架姿态函数,通过臂架姿态函数转换确定臂架姿态参数X
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(θ<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种混凝土布料机臂架智能控制方法，其特征在于，步骤如下：S11:通过机器学习算法将随机生成的臂架液压控制参数及与其相应的臂架姿态参数的训练样本数据训练获得臂架控制算法，建立布料机臂架控制算法的初始模型，以振幅、施工时间、能耗、位置精度中的一个或多个作为优化的运动指标，对布料机臂架控制算法的初始模型进行训练，获得臂架控制算法的最终模型；S12:在布料机臂架控制系统建立臂架控制算法的最终模型，将布料目标位置坐标转换为臂架姿态参数并输入布料机臂架控制系统，通过臂架控制算法的最终模型计算当前混凝土布料机的臂架液压控制参数Y
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(q
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，v
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，p
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，Δl
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)；θ
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表示第i组臂架液压控制参数中第j节臂架运动后的方位角；β
ji
表示第i组臂架液压控制参数中第j节臂架运动后与j
‑
1节相邻臂架之间的夹角；q
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，v
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，p
jie
，Δl
jie
分别表示第i组臂架液压控制参数中第j节液压油缸的液压油流量，流速，油压及油缸行程；i表示臂架液压控制参数的组数，i＝1,2,3...N，N为自然数；j表示第j节臂架液压油缸；S13：布料机臂架控制系统根据臂架液压控制参数Y
i
(q
ji
，v
ji
，p
ji
，Δl
ji
)分别驱动各个臂架运动，使得其在满足振幅、施工时间、能耗、位置精度中的一个或多个优化运动指标的情况下到达布料目标位置。2.根据权利要求1混凝土布料机臂架智能控制方法，其特征在于：所述步骤S11中，臂架姿态参数和臂架液压控制参数的训练样本的步骤如下：S1：随机生成N组臂架液压控制参数：第i组臂架液压控制参数Y
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分别表示第i组臂架液压控制参数中第j节液压油缸的液压油流量，流速，油压及油缸行程；θ
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表示第i组臂架液压控制参数中第j节臂架运动前的方位角；β
j0i
表示第i组臂架液压控制参数中第j节臂架运动...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚剑，房霆宸，李佳伟，吴联定，
申请(专利权)人：上海建工集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：