本文選題：電動輪自卸車 + 差速控制��； 參考：《華南理工大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：60噸鉸接式電動輪自卸車由于六輪獨立、精準(zhǔn)可控,具有傳統(tǒng)機械傳動自卸車無可比擬的優(yōu)越性,已經(jīng)成為了露天煤礦行業(yè)的主要運輸工具。然而,電動輪驅(qū)動擁有更多控制自由度的同時,也帶來了六輪差速控制問題。針對現(xiàn)有的差速控制策略只是簡單地實現(xiàn)差速,但由于忽略整車橫擺控制和驅(qū)動防滑控制而導(dǎo)致整車動力學(xué)性能較差的難題,從整車控制層面出發(fā)研究簡單可行的差速控制策略,實現(xiàn)不同工況下六輪協(xié)調(diào)工作。首先,對電傳動系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和懸架系統(tǒng)的組成、原理和特性進(jìn)行分析;推導(dǎo)并分析左右轉(zhuǎn)向液壓缸的運動學(xué)關(guān)系,計算最大轉(zhuǎn)向角、進(jìn)油壓力、回油壓力等參數(shù);推導(dǎo)并計算前車體油氣懸架剛度及阻尼相關(guān)參數(shù)。其次,分析前后車體的速度、加速度及受力關(guān)系,基于拉格朗日方程法推導(dǎo)包含整車縱向、側(cè)向、橫擺及前車身側(cè)傾自由度的整車動力學(xué)數(shù)學(xué)模型;建立Gim理論輪胎模型及車輪法向載荷、輪胎動坐標(biāo)速度、輪胎側(cè)偏角、車輪旋轉(zhuǎn)動力學(xué)和路面輸入等輔助計算模型;搭建整車Simulink模型并驗證模型的正確性。另外,基于Ackermann轉(zhuǎn)向理論推導(dǎo)各輪的轉(zhuǎn)向運動學(xué)關(guān)系;分別對等轉(zhuǎn)矩控制和等滑移率控制兩種常見差速控制策略的原理進(jìn)行概述,建立相關(guān)控制模型,離線仿真結(jié)果表明兩者均能實現(xiàn)差速,但都存在不足之處。提出由總驅(qū)動功率及橫擺控制功率決策層、差動驅(qū)動分配層和驅(qū)動防滑穩(wěn)定層組成的驅(qū)動力分層控制差速控制策略,其中決策層基于線性駕駛風(fēng)格來確定總驅(qū)動功率,運用自抗擾控制算法來計算糾正轉(zhuǎn)向角偏差所需的橫擺控制功率;分配層將總驅(qū)動功率按軸荷進(jìn)行分配,將所需的橫擺控制功率進(jìn)行差動驅(qū)動分配;穩(wěn)定層設(shè)計車輪工作狀態(tài)及最優(yōu)滑移率識別算法對各輪驅(qū)動功率進(jìn)行修正;通過離線仿真驗證該識別算法及差速控制策略的有效性。最后,基于Adams多體動力學(xué)軟件建立整車虛擬樣機模型,并以Matlab/Simulink為主仿真環(huán)境建立整車聯(lián)合仿真模型;分別對以上三種差速控制策略在相同工況下進(jìn)行聯(lián)合仿真實驗,將實驗結(jié)果與離線仿真結(jié)果進(jìn)行對比,進(jìn)一步驗證等轉(zhuǎn)矩控制和等滑移率控制的不足以及驅(qū)動力分層控制策略的可行性及優(yōu)越性。
[Abstract]:The 60 ton articulated electric wheel dump truck has become the main transport tool in the opencast coal mine because of its six wheel independence, precise controllability and unparalleled superiority of the traditional mechanical drive dump truck. However, the electric wheel drive has more control freedoms and six wheel differential control problems. The strategy is simply to realize the difference speed, but because of neglecting the whole vehicle yaw control and driving anti-skid control and the problem of poor dynamic performance of the whole vehicle, the simple and feasible differential control strategy is studied from the whole vehicle control level, and six rounds of coordination work are realized under different working conditions. First, electric drive system, steering system and suspension system The kinematic relationship between the left and right steering cylinders is deduced and analyzed, and the parameters of the maximum steering angle, oil inlet pressure and oil recovery pressure are calculated. The stiffness and damping parameters of the front car body suspension are derived and calculated. Secondly, the relationship between the velocity, acceleration and the force of the body before and after the analysis is based on the Lagrange equation. The dynamic mathematical model of the whole vehicle is derived from the longitudinal, lateral, yaw and side tilt free degrees of the vehicle, and the Gim theory tire model and the wheel normal load, the tire dynamic coordinate speed, the tire side angle, the wheel rotation dynamics and the pavement input are established, and the Simulink model of the whole vehicle is built and the correctness of the model is verified. In addition, the steering kinematics relationship of each wheel is derived based on the Ackermann steering theory, and the principle of two common differential control strategies with equal torque control and equal slip rate control are summarized, and the related control model is set up. The off-line simulation results show that both of them can achieve differential speed, but both are inadequacies. The pendulum control the power decision layer, the differential drive distribution layer and the driving antiskid stable layer to control the differential speed control strategy, in which the decision layer determines the total driving power based on the linear driving style, and uses the self disturbance rejection control algorithm to calculate the yaw control power required to correct the steering angle deviation; the distribution layer makes the total driving power according to the total driving power. The axis load is allocated, the required yaw control power is distributed in differential drive, and the stability layer designs the working state of the wheel and the optimal slip rate recognition algorithm to correct the driving power of each wheel. The effectiveness of the recognition algorithm and the difference speed control strategy is verified by off-line simulation. The last one is based on the Adams multi-body dynamics software to establish the whole vehicle virtual system. The simulation model of the whole vehicle is set up with the simulation environment of Matlab/Simulink as the main simulation environment. The combined simulation experiments are carried out on the three different speed control strategies under the same working conditions. The experimental results are compared with the off-line simulation results, and the shortage of equal torque control and equal slip rate control and the driving force stratification are further verified. The feasibility and superiority of the control strategy.

【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U469.4

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本文編號：1777806