張榮輝,黃 敏

(1.閩南科技學(xué)院,福建 泉州 362332;2.福建江夏學(xué)院 先進(jìn)傳感技術(shù)實(shí)驗(yàn)室,福建 福州 350108)

0 引 言

裝載機(jī)動(dòng)態(tài)稱重是裝載機(jī)智能化發(fā)展的趨勢之一。結(jié)合動(dòng)態(tài)稱重技術(shù)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測裝載機(jī)的負(fù)荷狀態(tài),防止裝載機(jī)過載或者鏟掘過少;不僅有利于提高裝載機(jī)的作業(yè)效率,也為裝載機(jī)作業(yè)的智能規(guī)劃提供了重要參數(shù)。

但是,裝載機(jī)的工作環(huán)境通常比較惡劣,例如礦山、崎嶇山地、泥濘灘涂、狹窄或坡度較大的作業(yè)現(xiàn)場,因?yàn)榄h(huán)境引起車身不穩(wěn)、碰撞振動(dòng)等因素,會(huì)對裝載機(jī)鏟掘物料動(dòng)態(tài)重量的穩(wěn)定性、測量的準(zhǔn)確度產(chǎn)生直接影響。

相較于常見的傳感器外置物料稱重方法(即基于壓力傳感器的直接稱重法、應(yīng)變片測量法等),抗干擾能力更強(qiáng)的傳感器內(nèi)置方法(即通過測量動(dòng)臂油缸壓力間接得到稱重?cái)?shù)據(jù))已成為目前熱門的動(dòng)態(tài)稱重方案。并且,這一方案的測量精度與模型的建立、數(shù)據(jù)的處理算法有關(guān)[1]。

BALLAIRE F等人[2]建立了裝載機(jī)工作裝置、動(dòng)臂液壓缸的動(dòng)力學(xué)摩擦力模型,采集了各個(gè)部件的加速度,根據(jù)力矩平衡推出了物料重量;但由于該研究未對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行有效降噪,導(dǎo)致其最后稱重結(jié)果誤差較大。MINTAH B等人[3]提出了一套基于液壓挖掘機(jī)的自適應(yīng)負(fù)載監(jiān)控系統(tǒng),以工作周期為單位采集了鏟斗運(yùn)動(dòng)速度及舉升力,再把周期劃分為多個(gè)數(shù)據(jù)段,選取有效數(shù)據(jù)段進(jìn)行了物料重量的計(jì)算;但在實(shí)際應(yīng)用中,周期內(nèi)的數(shù)據(jù)段劃分較難控制,使得該系統(tǒng)的使用局限性非常明顯。王遠(yuǎn)見等人[4]建立了裝載機(jī)的動(dòng)力學(xué)模型,分析了影響稱重的幾個(gè)關(guān)鍵變量,如油壓、動(dòng)臂角度等,并對整個(gè)舉升過程進(jìn)行了計(jì)算;但該研究未對信號段進(jìn)行識(shí)別處理,導(dǎo)致其計(jì)算的精度不佳。肖珊[5]使用小波分析算法對所采集的油壓信號進(jìn)行了預(yù)處理,對低頻信號進(jìn)行了分解與重構(gòu);但該研究未考慮到油壓信號的中頻部分,導(dǎo)致其稱重結(jié)果的準(zhǔn)確性不高。曹軍杰[6]綜合運(yùn)用了虛位移原理及拉格朗日方程,推導(dǎo)出了完整的裝載機(jī)工作裝置動(dòng)力學(xué)模型;同時(shí)加入了搖臂的影響因素,提出了模型中關(guān)鍵參數(shù)的辨識(shí)方法,為裝載機(jī)的動(dòng)態(tài)稱重方法研究提供了模型支持和算法基礎(chǔ)。

基于轉(zhuǎn)動(dòng)定律,筆者對某型號裝載機(jī)鏟掘作業(yè)相關(guān)部件進(jìn)行動(dòng)力學(xué)建模,通過合力矩分析得到鏟斗內(nèi)物料重量與動(dòng)臂油缸油壓、動(dòng)臂舉升角度之間的映射關(guān)系,結(jié)合數(shù)據(jù)線性段截取技術(shù),重點(diǎn)對實(shí)車試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行小波包降噪結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的二級降噪預(yù)處理,使稱重結(jié)果較上述稱重方案更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確。

1 動(dòng)態(tài)稱重方案原理

1.1 裝載機(jī)稱重部件動(dòng)力學(xué)建模

此處進(jìn)行實(shí)車試驗(yàn)時(shí),使用的是廈工機(jī)械某型號輪式裝載機(jī)。

該裝載機(jī)鏟裝部分的機(jī)械結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 裝載機(jī)的鏟裝結(jié)構(gòu)

圖1展示了裝載機(jī)與物料鏟掘過程直接關(guān)聯(lián)的機(jī)械結(jié)構(gòu):鏟斗、搖臂、動(dòng)臂、轉(zhuǎn)斗油缸、動(dòng)臂油缸、連桿。

筆者對上述這些部件組成的鏟掘結(jié)構(gòu)進(jìn)行模型簡化,其結(jié)果如圖2所示。

圖2 裝載機(jī)鏟裝結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)模型A—?jiǎng)颖叟c機(jī)架座連接處的絞點(diǎn);P—?jiǎng)颖塾透着c機(jī)架座連接處的絞點(diǎn);D—?jiǎng)颖塾透谆钊c動(dòng)臂的絞點(diǎn);K—?jiǎng)颖叟c轉(zhuǎn)斗連接處的絞點(diǎn);AK—?jiǎng)颖鄢跏嘉恢?AK1—?jiǎng)颖叟e升后的位置;L1—?jiǎng)颖垡簤焊壮跏奸L度;L2—機(jī)架絞點(diǎn)A至活塞D的距離;L3—機(jī)架絞點(diǎn)A至機(jī)架座連接處的絞點(diǎn)P的距離;L4—?jiǎng)颖叟e升后動(dòng)臂油缸的長度;GB—?jiǎng)颖叟c鏟斗的重量質(zhì)點(diǎn);GA—物料的重量;θ—?jiǎng)颖叟e升角度;θ1—?jiǎng)颖叟c液壓缸舉升角度;θ2—?jiǎng)颖跘K與AP之間的初始夾角;X—活塞絞點(diǎn)D到鏟斗與動(dòng)臂絞點(diǎn)K的距離;Y—絞點(diǎn)A到鏟斗與動(dòng)臂重心的距離

由轉(zhuǎn)動(dòng)定律可知,剛體定軸轉(zhuǎn)動(dòng)的角加速度與它所受的合外力矩成正比,與剛體的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量成反比。筆者針對該鏟掘結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行力學(xué)分析。

工作過程中,鏟掘結(jié)構(gòu)動(dòng)臂AK所受的合力矩∑MA方程如下:

(1)

式中:J—AK繞絞點(diǎn)A的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;ω—AK繞絞點(diǎn)A的角速度;ε—AK繞絞點(diǎn)A的角加速度。

忽略摩擦力等外因影響,裝載機(jī)動(dòng)臂在轉(zhuǎn)動(dòng)過程中主要受到動(dòng)臂油缸壓力、動(dòng)臂及鏟斗自重以及物料重力的作用。

根據(jù)力學(xué)平衡原理,可推導(dǎo)出裝載機(jī)鏟掘結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)力矩∑MA表達(dá)式為:

∑MA=FpL2sinθ1-GBYcosθ-GA(L2+X)cosθ

(2)

式中:Fp—?jiǎng)颖塾透纵敵隽?與動(dòng)臂油缸壓力及活塞截面有關(guān)。

動(dòng)臂油缸輸出力Fp表達(dá)式為:

Fp=PBSB-PASA

(3)

式中:SA—液壓缸活塞上邊緣面積;SB—液壓缸活塞下邊緣面積;PA—進(jìn)口油壓;PB—出口油壓。

動(dòng)力學(xué)力矩M和物料的重量GA如下:

(4)

為了便于計(jì)算,可選取動(dòng)臂舉升過程中趨于勻速的數(shù)據(jù)段,該段中的角加速度ε趨于0,則上述公式可簡化為:

(5)

1.2 動(dòng)態(tài)稱重?cái)?shù)據(jù)處理方法

在數(shù)據(jù)的采集過程中,因?yàn)轳{駛員的人為誤差(作業(yè)熟練性、規(guī)范性等)、環(huán)境干擾等因素會(huì)造成原始數(shù)據(jù)波動(dòng)大、噪聲干擾強(qiáng),所以不能把原始數(shù)據(jù)直接代入模型中使用,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,分解降噪。

此處筆者提出:首先,使用小波包進(jìn)行初級分解去噪;然后,結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解進(jìn)行二級濾波,以得到連續(xù)性好、精度高、光滑度高的可用信號。

1.2.1 小波包分解

小波包分解克服了小波分解時(shí)間分辨率與頻域分辨率不能同時(shí)達(dá)到一定要求的缺陷,對低頻和高頻部分都進(jìn)行了分解[7],并能根據(jù)最小代價(jià)函數(shù)求解原始信號的最佳分解路徑[8]。

小波包分解時(shí),相鄰級數(shù)的小波函數(shù)與尺度函數(shù)具有遞推關(guān)系,其表達(dá)式如下:

(6)

式中:μ—小波包,其上標(biāo)表示級數(shù),下標(biāo)表示該級里的位置;hk—低通濾波器;gk—高通濾波器。

hk和gk的表達(dá)式如下:

(7)

式(6,7)經(jīng)過整理可得:

(8)

無論是小波變換還是小波包變換,其中一個(gè)重要的環(huán)節(jié)是選擇合適的小波函數(shù)基進(jìn)行信號分解。常用的幾類小波函數(shù)基有:

(1)Aubechies小波(dbN[9],N為小波分解級數(shù))有較好的正則性,消失矩為N。隨著N的增加,小波更光滑,時(shí)域緊支撐性降低,頻域局部性增加,可分性更強(qiáng)。小波函數(shù)及尺度函數(shù)的支撐區(qū)間為2N-1(N=1)時(shí),就是Haar小波;

(2)Haar小波[10],有緊支撐性及正交性,時(shí)域上不連續(xù);

(3)Biorthogonal小波(Bior,即雙正交小波[11])是對稱的、緊支撐的,具有線性相位性,使用2個(gè)對偶的小波進(jìn)行信號分解與信號重構(gòu);

(4)Mexican Hat小波[12]是高斯函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù),因不存在尺度函數(shù),所以不具備正交性;

(5)Symlets小波(symN[13],N為分解級數(shù))是對dbN小波的一種改進(jìn),除了具備dbN小波所擁有的特性外,還具備更好的對稱性,是一類近似對稱的緊支撐正交小波。因此,symN小波能在一定程度上減少信號重構(gòu)時(shí)產(chǎn)生的相位失真。symN小波的支撐區(qū)間長度為2N-1,消失矩為N。

要選擇合適的小波函數(shù)基[14],除了要考慮支撐區(qū)間大小之外,還要考慮小波的對稱性、正則性及消失矩。對稱性保證了信號重構(gòu)時(shí)不產(chǎn)生相位畸變,而正則性則保證了信號的光滑和可微性。針對大部分小波而言,正則性與消失矩之間是正相關(guān)的。

最后,要根據(jù)輸入信號的波形,選擇與其相似性高的小波,更易擬合及分解信號。通過觀察采集的原始信號數(shù)據(jù)集特征,筆者最終選擇Symlets小波作為小波函數(shù)基。

1.2.2 EMD經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

為了最大限度地去除噪聲信號,保留有用的信號,筆者提出了一種二級降噪操作方法,即將小波包分解后所提取的分量作為原始數(shù)據(jù),代入到經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的操作中,進(jìn)行再次降噪。小波包分解都需要選定小波基,固定小波基必然會(huì)降低算法的適應(yīng)性,而經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)可以克服基函數(shù)無自適應(yīng)性的問題[15]。

EMD分解信號所得的各層分量稱為內(nèi)涵模態(tài)分量(intrinsic mode functions, IMF),IMF需要滿足過零點(diǎn)及極值點(diǎn)個(gè)數(shù)之差小于等于1,且關(guān)于時(shí)間軸局部對稱[16]。

原波形可分解為各層IMFs信號及余波之和。

2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

2.1 數(shù)據(jù)采集試驗(yàn)平臺(tái)搭建

由式(5)可知,在輪式裝載機(jī)鏟掘作業(yè)時(shí),需要采集的變量主要有:動(dòng)臂油缸的大腔油壓、小腔油壓以及動(dòng)臂舉升角度數(shù)據(jù)。

(1)動(dòng)臂大腔、小腔油壓數(shù)據(jù)采集

裝載機(jī)動(dòng)臂大腔的壓力值變化范圍為0～20 MPa,因此,此處選擇壓力傳感器參數(shù)為:0～40 MPa, M14,X1.5,FS0.2%;同時(shí),由于動(dòng)臂小腔的壓力值變化范圍為0～6 MPa,此處選擇壓力傳感器參數(shù)為:0～25 MPa, M14,X1.5,FS0.2%。

裝載機(jī)動(dòng)臂大腔及小腔壓力傳感器安裝位置如圖3所示。

圖3 裝載機(jī)動(dòng)臂大腔及小腔壓力傳感器安裝位置

(2)動(dòng)臂舉升的角度數(shù)據(jù)采集

裝載機(jī)作業(yè)時(shí),筆者使用九軸角度傳感器(藍(lán)牙5.0)來采集動(dòng)臂舉升過程中X、Y、Z三軸的實(shí)時(shí)角度和角加速度。

角度傳感器的安裝位置如圖4所示。

圖4 角度傳感器安裝位置

(3)鏟掘物料的實(shí)際重量數(shù)據(jù)采集

為了驗(yàn)證該動(dòng)態(tài)稱重方法的準(zhǔn)確性,需要記錄下每斗物料的實(shí)際重量,以用于誤差分析。由于試驗(yàn)現(xiàn)場缺少大地磅,此處使用4個(gè)量程為5 T的小地磅替代,將裝載機(jī)放置在地磅上進(jìn)行稱重,通過空斗及有物料兩種狀態(tài)的整車重量差,得到鏟斗內(nèi)物料的實(shí)際重量。

地磅及裝載機(jī)稱重圖如圖5所示。

圖5 地磅及裝載機(jī)稱重圖

2.2 數(shù)據(jù)處理

在鏟掘過程中,根據(jù)動(dòng)態(tài)稱重方案,需要根據(jù)動(dòng)臂及動(dòng)臂油缸的實(shí)時(shí)舉升角度,分析出舉升近似勻速的區(qū)間,并以此截取動(dòng)臂油缸的油壓數(shù)據(jù);然后,對該段數(shù)據(jù)采用小波包濾波及經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方式進(jìn)行去噪;最后,將數(shù)據(jù)代入動(dòng)力學(xué)模型公式進(jìn)行求解。

裝載機(jī)動(dòng)態(tài)稱重的具體流程如圖6所示。

圖6 裝載機(jī)動(dòng)態(tài)稱重方案流程圖

下文以重量為1.3 T的砝碼稱重時(shí)的數(shù)據(jù)為例,對數(shù)據(jù)處理過程進(jìn)行詳解。

(1)原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入

在動(dòng)態(tài)測量方案的實(shí)施過程中,需要實(shí)時(shí)采集動(dòng)臂大腔油壓、小腔油壓、動(dòng)臂舉升角度Y1及動(dòng)臂油缸舉升角度Y2,如圖7所示。

圖7 砝碼3次舉升實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集

(2)線性段區(qū)間數(shù)據(jù)提取

根據(jù)動(dòng)臂舉升角度,此處筆者選擇趨于線性的段落區(qū)間,并以該區(qū)間截取相應(yīng)動(dòng)臂大腔、動(dòng)臂小腔油壓及動(dòng)臂油缸角度數(shù)據(jù)。為了便于數(shù)據(jù)處理,筆者對所截取數(shù)據(jù)段的時(shí)間坐標(biāo)軸進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)整,即截取的第一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)間初始化為0,如圖8所示。

圖8 動(dòng)臂角度線性段對應(yīng)區(qū)間的各種數(shù)據(jù)

(3)小波包分解與提取

根據(jù)采集的油壓信號、角度信號,此處筆者選擇與之相似的symN小波。為了得到平滑的降噪信號,基于MATLAB,筆者使用ddencmp()及wdencmp()函數(shù)進(jìn)行默認(rèn)的軟閾值消噪操作,以解決因硬閾值函數(shù)導(dǎo)致小波域突變,使去噪后結(jié)果產(chǎn)生局部抖動(dòng)問題;也可直接使用MATLAB工具箱WAVEMENU,選擇小波基函數(shù)sym3,同時(shí)設(shè)置分解層數(shù)為2,對所提取的數(shù)據(jù)段進(jìn)行小波包分解降噪。

最后輸出的降噪信號如圖9所示。

圖9 小波包去噪前后信號對比圖

(4)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

筆者再次對小波包去噪信號進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解操作,最后選取殘余分量作為代入動(dòng)力學(xué)模型的輸入?yún)?shù),如圖10所示。

圖10 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的原始信號及殘余分量

3 數(shù)據(jù)計(jì)算及結(jié)果分析

筆者采用廈工機(jī)械的某型號輪式裝載機(jī)進(jìn)行實(shí)車試驗(yàn),使用四合一快換斗。

根據(jù)動(dòng)力學(xué)模型公式,此處需要測量的常量如表1所示。

表1 實(shí)車測量的常量數(shù)據(jù)

在式(5)中,筆者分別代入經(jīng)過區(qū)間截取與濾波降噪預(yù)處理前后的動(dòng)臂及動(dòng)臂油缸的實(shí)時(shí)角度數(shù)據(jù),動(dòng)臂大腔、小腔的油壓數(shù)據(jù)以及所測量的常量,計(jì)算出空斗狀態(tài)、砝碼稱重、鐵礦砂稱重、原生土稱重時(shí)的斗內(nèi)物料重量,并做出誤差分析。

3.1 不同物料稱重?cái)?shù)據(jù)

正式進(jìn)行物料稱量前,裝載機(jī)需要對鏟斗空斗狀態(tài)進(jìn)行稱重,得到對物料稱重時(shí)的重量校準(zhǔn)基數(shù);隨后,再對重量為1.3 T的標(biāo)準(zhǔn)砝碼、隨機(jī)鏟裝的一斗鐵礦砂以及原生土進(jìn)行稱重。

空斗及3種物料稱重視圖如圖11所示。

圖11 空斗及3種物料稱重視圖

筆者采用多次測量空斗狀態(tài)重量,并取平均的方法得到其稱量時(shí)的修正基數(shù)。

空斗稱重?cái)?shù)據(jù)如表2所示。

表2 空斗稱重?cái)?shù)據(jù)(標(biāo)定重量0.00 kg)

根據(jù)表2可知,基于本試驗(yàn)場地的裝載機(jī)進(jìn)行動(dòng)態(tài)稱重時(shí),需要對最后的稱重結(jié)果減去66.52 kg/36.43 kg進(jìn)行修正。

實(shí)地試驗(yàn)結(jié)果,即砝碼稱重?cái)?shù)據(jù)(標(biāo)定重量1 300.00 kg)如表3所示。

表3 砝碼稱重?cái)?shù)據(jù)(標(biāo)定重量1 300.00 kg)

鐵礦砂稱重?cái)?shù)據(jù)(標(biāo)定重量1 198.00 kg)如表4所示。

表4 鐵礦砂稱重?cái)?shù)據(jù)(標(biāo)定重量1 198.00 kg)

原生土稱重?cái)?shù)據(jù)(標(biāo)定重量1 095.00 kg)如表5所示。

表5 原生土稱重?cái)?shù)據(jù)(標(biāo)定重量1 095.00 kg)

3.2 結(jié)果分析

從對砝碼、原生土、鐵礦砂3種物料單次舉升動(dòng)態(tài)稱重的數(shù)據(jù)分析可知,使用筆者所提出的二重降噪方法進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理前后,最小誤差為對原生土的第二次舉升,測量誤差為6.36%;三次測量平均誤差最小為對鐵礦砂的稱量,誤差為8.01%。

該結(jié)果表明:該裝載機(jī)動(dòng)態(tài)稱重方法以及其算法是有效的,線性段數(shù)據(jù)截取克服了鏟裝周期內(nèi)數(shù)據(jù)段劃分困難的局限性;同時(shí),通過稱重?cái)?shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)對比,證明小波包結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的數(shù)據(jù)預(yù)處理明顯提高了稱重?cái)?shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

4 結(jié)束語

基于轉(zhuǎn)動(dòng)定律,筆者對某型號裝載機(jī)鏟掘作業(yè)的相關(guān)部件進(jìn)行了動(dòng)力學(xué)建模,通過合力矩分析得到了稱重物料與動(dòng)臂結(jié)構(gòu)的油壓、角度之間的映射關(guān)系;結(jié)合數(shù)據(jù)線性段截取技術(shù),重點(diǎn)對實(shí)車試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行小波包降噪結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的二級降噪預(yù)處理;最后,根據(jù)現(xiàn)場已有3種不同物料分別進(jìn)行了實(shí)車試驗(yàn)。

研究結(jié)果表明:

(1)實(shí)車試驗(yàn)測量的最小誤差為6.36%;

(2)單次鏟裝多次稱重的平均誤差最小為8.01%;

(3)在實(shí)際稱重中,采用該動(dòng)態(tài)稱重?cái)?shù)據(jù)處理方法可以顯著降低稱量誤差,稱量結(jié)果準(zhǔn)確性高。

在后續(xù)的研究中,筆者擬增加試驗(yàn)數(shù)據(jù),并結(jié)合大數(shù)據(jù)分析手段,對最終的稱重結(jié)果進(jìn)行補(bǔ)償校準(zhǔn);同時(shí),嘗試采用其他的改進(jìn)算法(如EEMD、ICEEMDAN等)來對數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪預(yù)處理,以進(jìn)一步提高測量的精度。