呂 磊,閆家銘,徐玉兵,宋士超

(徐州徐工挖掘機(jī)械有限公司,江蘇 徐州 221121)

0 引言

挖掘機(jī)是工程機(jī)械的主力機(jī)種,每年都要消耗巨量的燃油。對(duì)我國(guó)而言,降低挖掘機(jī)能耗具有經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和能源安全方面的重要意義。挖掘機(jī)降耗節(jié)能方面的一項(xiàng)主要挑戰(zhàn)來自于其工況和負(fù)載多變,挖掘機(jī)工作模式設(shè)定無(wú)法很好地適應(yīng)這種多變的負(fù)載,發(fā)動(dòng)機(jī)、液壓泵和負(fù)載之間不能很好地匹配,導(dǎo)致能量浪費(fèi)。本研究的目的是對(duì)挖掘機(jī)工作過程中負(fù)載進(jìn)行辨識(shí),為發(fā)動(dòng)機(jī)-液壓泵-負(fù)載匹配控制策略提供準(zhǔn)確的輸入,幫助實(shí)現(xiàn)三者之間良好的匹配,達(dá)到節(jié)能增效的目的。

在工程機(jī)械領(lǐng)域,國(guó)外許多公司,如卡特、約翰迪爾等,都開展了動(dòng)態(tài)稱重技術(shù)的研究,但相關(guān)技術(shù)主要應(yīng)用于裝載機(jī)[1-2]。液壓挖掘機(jī)載荷辨識(shí)研究開始得相對(duì)要稍晚一些,直到2017年卡特彼勒公司才推出了兩款帶有稱重系統(tǒng)的挖掘機(jī),分別為 F320 和 F323 型挖掘機(jī)。在國(guó)內(nèi),這一課題研究在近些年才得到重視,陸續(xù)有多篇文章或?qū)W位論文以此為研究課題得以發(fā)表[3-5]。

對(duì)挖掘機(jī)負(fù)載進(jìn)行辨識(shí)的方法中,一條比較直觀的途徑是通過測(cè)量液壓泵的出口壓力來對(duì)載荷進(jìn)行估計(jì)。一般而言,負(fù)載越大對(duì)應(yīng)的泵出口處壓力越大,所以泵出口壓力可以反映負(fù)載的一些信息。但泵出口壓力與挖機(jī)鏟斗中的土方量并不是直接對(duì)應(yīng)關(guān)系,還與工作裝置的構(gòu)型和運(yùn)動(dòng)相關(guān),因而單獨(dú)通過泵出口壓力不能準(zhǔn)確地辨識(shí)出鏟斗內(nèi)土方量。也有一些學(xué)者嘗試基于視覺方式對(duì)鏟斗內(nèi)土石方進(jìn)行測(cè)量,這種方式要求在鏟斗四周布置相機(jī),否則易被遮擋。即便如此,相機(jī)還是很難對(duì)土方內(nèi)的狀況進(jìn)行判斷,如土方的密度和壓實(shí)程度等,因而難以比較精確地辨識(shí)出土方量。

另一項(xiàng)技術(shù)路線基于力學(xué)分析,又分為靜力學(xué)分析和動(dòng)力學(xué)分析。由于大多數(shù)挖掘機(jī)鏟斗既通過軸又通過多連桿與斗桿相連,在不增加其他假設(shè)條件的基礎(chǔ)上單純基于靜力學(xué)分析無(wú)法得到確切解。目前,動(dòng)力學(xué)分析法是研究人員更為認(rèn)可的求解途徑。

1 應(yīng)用說明和假設(shè)

本文所采用的辨識(shí)方法是基于挖掘機(jī)工作裝置動(dòng)力學(xué)建模,通過安裝在挖機(jī)上一系列傳感器獲取必要的信息,以期對(duì)挖機(jī)每次挖取的土石方進(jìn)行自動(dòng)辨識(shí)。傳感器主要包括安裝在挖掘機(jī)工作裝置三個(gè)轉(zhuǎn)軸上的關(guān)節(jié)編碼器以及三個(gè)液壓油缸兩端的壓力傳感器。關(guān)節(jié)編碼器用于測(cè)量工作裝置的構(gòu)型以及運(yùn)動(dòng)速度。在實(shí)際應(yīng)用中,也可以通過測(cè)量液壓缸的長(zhǎng)度來獲取工作裝置的構(gòu)型及運(yùn)動(dòng)速度,不過從應(yīng)用便捷性及測(cè)量精度的角度看,通過光電編碼器測(cè)量角度/角加速度應(yīng)是更優(yōu)選擇。

辨識(shí)針對(duì)的場(chǎng)景是:挖掘機(jī)鏟斗挖取一定量的土石方后,鏟斗與外界脫離接觸(鏟斗內(nèi)的土方量不再變化,相對(duì)于鏟斗也不做運(yùn)動(dòng),即鏟斗與土方“融為”一體),其后挖掘機(jī)的工作裝置移動(dòng)土方。各傳感器測(cè)量搬運(yùn)過程中的角度和壓力信息,并將一定量的測(cè)量數(shù)據(jù)傳送到挖掘機(jī)的計(jì)算單元,軟件基于測(cè)量信息計(jì)算鏟斗及土石方合體的質(zhì)量、質(zhì)心位置和轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。鏟斗自身的質(zhì)量、質(zhì)心位置和轉(zhuǎn)動(dòng)慣量都是定值,據(jù)此可以獲得土石方的相關(guān)參數(shù)。

測(cè)量過程中,挖掘機(jī)的回轉(zhuǎn)動(dòng)作理論上不會(huì)對(duì)辨識(shí)產(chǎn)生影響,因而可以不予考慮。在實(shí)際應(yīng)用過程中,如果工作裝置的運(yùn)動(dòng)引起挖掘機(jī)整體的運(yùn)動(dòng)或振動(dòng),這將影響辨識(shí)結(jié)果的準(zhǔn)確度,需避免。

2 挖掘機(jī)工作裝置動(dòng)力學(xué)建模

2.1 建模說明

2.1.1 各位置點(diǎn)和參數(shù)說明

圖1為單斗液壓挖掘機(jī)的側(cè)平面圖。由于轉(zhuǎn)臺(tái)的運(yùn)動(dòng)對(duì)辨識(shí)無(wú)影響,所以運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)分析都可以在紙面所處的平面內(nèi)進(jìn)行。圖中相關(guān)點(diǎn)和參數(shù)的定義見表1。

圖1 液壓挖掘機(jī)工作裝置幾何構(gòu)型示意圖

表1 挖掘機(jī)結(jié)構(gòu)點(diǎn)和參數(shù)定義表

由于動(dòng)力學(xué)分析限定在平面內(nèi),所以I1、I2和I3定義為繞穿過G1、G2和G3垂直于紙面的軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;上述參數(shù)中,待辨識(shí)的參數(shù)為m3、I3、r3和θ6,由于每次鏟運(yùn)過程中土方量不再變化且與鏟斗間無(wú)相對(duì)運(yùn)動(dòng),因而在一次鏟運(yùn)過程中可認(rèn)為都是定值。

2.1.2 坐標(biāo)系定義

為建模方便,共定義了四個(gè)坐標(biāo)系,分別以O(shè)、Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ來命名。

O坐標(biāo)系:固定的全局坐標(biāo)系,坐標(biāo)系原點(diǎn)定義在動(dòng)臂與車體的鉸結(jié)處,X坐標(biāo)軸垂直于執(zhí)行機(jī)構(gòu)所在的平面(紙面),Y坐標(biāo)軸水平向右,Z坐標(biāo)軸垂直向上。

Ⅰ坐標(biāo)系:附著于動(dòng)臂上的坐標(biāo)系,隨動(dòng)臂的轉(zhuǎn)動(dòng)而轉(zhuǎn)動(dòng)。坐標(biāo)系原點(diǎn)O1與全局坐標(biāo)系原點(diǎn)O相同,X1與X軸平行,Y1軸自O(shè)1指向動(dòng)臂與斗桿的鉸接處O2,Z1軸由右手法則確定。

Ⅱ坐標(biāo)系:附著于斗桿上的坐標(biāo)系,隨斗桿的轉(zhuǎn)動(dòng)而轉(zhuǎn)動(dòng)。坐標(biāo)系原點(diǎn)位于斗桿與動(dòng)臂的鉸接點(diǎn)O2,X2與X軸平行,Y2軸自O(shè)2指向斗桿與鏟斗的鉸接處O3,Z2軸由右手法則確定。

Ⅲ坐標(biāo)系:附著于鏟斗上的坐標(biāo)系,隨鏟斗的轉(zhuǎn)動(dòng)而轉(zhuǎn)動(dòng)。坐標(biāo)系原點(diǎn)位于斗桿與鏟斗的鉸接點(diǎn)O3,X3與X軸平行,Y3軸自O(shè)3指向鏟斗的斗齒尖N處,Z3軸由右手法則確定。

2.1.3 標(biāo)記、符號(hào)說明

為坐標(biāo)系Ⅲ到坐標(biāo)系Ⅱ的轉(zhuǎn)換矩陣(不考慮平移)。

其中,c1=cos(θ1)、c2=cos(θ2)、c3=cos(θ3);s1=sin(θ1)、s2=sin(θ2)、s3=sin(θ3)。特別說明,為簡(jiǎn)化公式書寫,c12=cos(θ1+θ2),s12=sin(θ1+θ2),在后續(xù)公式推導(dǎo)過程中一些表達(dá)項(xiàng)可以此類推。此外,一個(gè)符號(hào)變量左上角的標(biāo)號(hào)(O,Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ)代表的是該變量在相應(yīng)坐標(biāo)系的表達(dá)。

2.1.4 建模的假設(shè)條件

在本文的分析中,沒有考慮油缸長(zhǎng)度變化及連桿構(gòu)型變化引起的質(zhì)心位置和轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的變化。

動(dòng)力學(xué)分析中,各轉(zhuǎn)軸處的摩擦沒有考慮在內(nèi)。

假設(shè)動(dòng)臂、斗桿和鏟斗完全剛性,即三者沒有彈性形變。

2.2 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程的構(gòu)建

挖掘機(jī)的工作裝置可以看作為一個(gè)三自由度(不考慮轉(zhuǎn)臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng))的串聯(lián)多體結(jié)構(gòu)。對(duì)于這類多體動(dòng)力學(xué)建模,最為常見便捷的方法是拉格朗日方程法:

(1)

L=K-P

(2)

公式(2)中,K為工作裝置的總動(dòng)能,P為工作裝置的總勢(shì)能(以Y軸為零勢(shì)能水平基準(zhǔn)),即

K=K1+K2+K3

P=P1+P2+P3

(3)

其中,K1為動(dòng)臂動(dòng)能,K2為斗桿動(dòng)能,K3為鏟斗與土石集合體的動(dòng)能;P1為動(dòng)臂勢(shì)能,P2為斗桿勢(shì)能,P3為鏟斗與土石集合體的勢(shì)能。

動(dòng)臂動(dòng)能:

(4)

(5)

將式(5)帶入式(4),可得動(dòng)臂動(dòng)能:

(6)

動(dòng)臂重力勢(shì)能:

P1=m1g*r1*s14

(7)

其中,g為重力加速度。

斗桿動(dòng)能:

(8)

其中,

(9)

將式(9)帶入式(8)可得

(10)

斗桿重力勢(shì)能:

P2=m2g(L1s1+r2s125)

(11)

鏟斗動(dòng)能:

(12)

(13)

將式(13)帶入式(12),

(14)

鏟斗勢(shì)能:

P3=m3g(L1s1+L2s12+r3s1236)

(15)

將式(6)、(7)、(10)、(11)、(14)、(15)帶入式(2)可得:

-m1gr1s14-m2g(L1s1+r2s125)-m3g(L1s1+L2s12+r3s1236)

(16)

挖掘機(jī)工作裝置共有3個(gè)自由度,所以可以構(gòu)建3個(gè)方程。將式(16)帶入系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程式(1)

可得,

m2g(L1c1+r2c125)+m3g(L1c1+L2c12+r3c1236)=τ1

m3gr3c1236=τ3

(17)

式(17)3個(gè)方程右側(cè)的τ1、τ2和τ3是3個(gè)液壓油缸的凈力對(duì)各自轉(zhuǎn)軸所產(chǎn)生的力矩,逆時(shí)針方向?yàn)檎?/p>

τ1=f1*h1(θ1)

τ2=f2*h2(θ2)

(18)

τ3=f3*h3(θ3)

其中,f1、f2和f3分別為3個(gè)液壓油缸兩端壓力相抵消后產(chǎn)生的凈力;h1(θ1)、h2(θ2)和h3(θ3)分別為3個(gè)凈力相對(duì)于3個(gè)轉(zhuǎn)軸的力臂,由以下三式給出:

h1(θ1)=OA*sin(∠OAB)

(19)

其中,∠AOB=∠AOY+θ1+∠BOO2,∠AOY和∠BOO2都為結(jié)構(gòu)角(固定值),θ1測(cè)量獲取。

(20)

其中,

∠CO2D=π-θ2-∠DO2O3-∠CO2,∠DO2O3、∠CO2O、CO2、DO2都為結(jié)構(gòu)參數(shù),固定值,θ2由測(cè)量獲取。

由于連桿機(jī)構(gòu)的存在,h3的計(jì)算稍顯復(fù)雜,計(jì)算如下:

h3(θ3)=EO3*sin(∠FEO3)

(21)

其中,

EF2=EH2+FH2-2*EH*FH*cos(∠EHF),

∠EHF=∠EHO3-∠FHO3,

∠HO3M=π-∠HO3O2-∠MO3N-θ3

在上述h3計(jì)算過程中,∠HO3O2、∠MO3N、∠EHO3、HO3、MO3、FH、FM、EH、EO3都為機(jī)構(gòu)參數(shù),固定值,θ3為測(cè)量值。

式(17)沒有整理成常見的多體動(dòng)力學(xué)方程的標(biāo)準(zhǔn)形式,其原因在于所構(gòu)建的動(dòng)力學(xué)方程是用于參數(shù)辨識(shí),而不是通過求解動(dòng)力學(xué)方程來獲取系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)演化過程。

2.3 非線性方程組求解法:牛頓迭代法

式(17)是關(guān)于待辨識(shí)參數(shù)m3、r3、θ6和I3的非線性方程組,本文采用牛頓迭代法予以求解。令,

(22)

可以將式(18)帶入式(22)中獲得完整的表達(dá)式。

構(gòu)建如下雅克比矩陣:

(23)

方程組(18)包含有3個(gè)方程,但待辨識(shí)參數(shù)有4個(gè),所以需通過多次測(cè)量以提高辨識(shí)結(jié)果的準(zhǔn)確度。對(duì)于多次測(cè)量,增加雅克比矩陣的維度即可。需要注意的是,辨識(shí)所用數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的工作裝置構(gòu)型之間應(yīng)具有一定的差異,以避免病態(tài)矩陣。

牛頓法迭代過程:

第k步,

(24)

F1、F2和F3的下標(biāo)代表的是測(cè)量次序,k代表的是牛頓迭代循環(huán)過程中的第k步。整個(gè)迭代過程持續(xù)進(jìn)行,直至辨識(shí)結(jié)果達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)下的收斂。

3 辨識(shí)方法的仿真驗(yàn)證

本文在ADAMS中構(gòu)建了一款液壓挖掘機(jī),并驅(qū)動(dòng)工作裝置中的3個(gè)執(zhí)行機(jī)構(gòu),即動(dòng)臂、斗桿、鏟斗,協(xié)同動(dòng)作,完成鏟斗的內(nèi)收、提升和外翻動(dòng)作。在此過程中,記錄下各轉(zhuǎn)軸的角度、角速度、角加速度以及各油缸的凈力,并帶入辨識(shí)方程以計(jì)算各待辨識(shí)參數(shù)。將辨識(shí)結(jié)果與參數(shù)的真實(shí)值進(jìn)行比對(duì)以檢驗(yàn)所提出辨識(shí)方法的效果。

3.1 仿真配置

圖2為生成算法驗(yàn)證所需數(shù)據(jù)所構(gòu)建的ADAMS模型。表2給出了ADAMS模型仿真中所用參數(shù)的取值。

圖2 用于生成驗(yàn)證數(shù)據(jù)的挖掘機(jī)ADAMS模型

表2 挖機(jī)模型的相關(guān)參數(shù)

圖3 動(dòng)臂、斗桿和鏟斗轉(zhuǎn)軸的角度軌跡

圖4 動(dòng)臂、斗桿和鏟斗的液壓油缸生成的凈力

3.2 辨識(shí)結(jié)果準(zhǔn)確度檢驗(yàn)

將ADAMS仿真模型生成的數(shù)據(jù)帶入本文所提出的辨識(shí)方法,在同樣條件下(即原樣不變的情況下運(yùn)行辨識(shí)程序)進(jìn)行了7次重復(fù)辨識(shí),得到的辨識(shí)結(jié)果如表3所示。

表3 辨識(shí)結(jié)果

首先可以觀察到的是鏟斗復(fù)合體質(zhì)量的辨識(shí)結(jié)果非常穩(wěn)定,與真實(shí)值之間的偏差非常小,可以說質(zhì)量的辨識(shí)結(jié)果準(zhǔn)確無(wú)誤。辨識(shí)得到的r3(即鏟斗轉(zhuǎn)軸到鏟斗復(fù)合體質(zhì)心的距離),其絕對(duì)值比較穩(wěn)定且基本等于真實(shí)值,但會(huì)出現(xiàn)負(fù)值;而θ6即鏟斗轉(zhuǎn)軸-質(zhì)心的連線與坐標(biāo)系III Y軸的夾角(逆時(shí)針為正)的辨識(shí)結(jié)果完全無(wú)規(guī)律可言。但r3與θ6結(jié)合所給出的質(zhì)心位置卻非常接近真實(shí)值,如表3中第四、五列所示。需要說明的是,構(gòu)建動(dòng)力學(xué)方程時(shí),質(zhì)心位置可用笛卡爾坐標(biāo)也可以用極坐標(biāo)來表達(dá)。本文用極坐標(biāo)來表達(dá)質(zhì)心位置主要是為了方程推演的方便。

轉(zhuǎn)動(dòng)慣量I3的辨識(shí)結(jié)果波動(dòng)很大,與真實(shí)值相差甚遠(yuǎn),可以說沒有什么參考價(jià)值。原因在于:所構(gòu)建的動(dòng)力學(xué)方程組只有3個(gè)方程,而未知參數(shù)有4個(gè)。雖然通過多次測(cè)量可以生成方程數(shù)量遠(yuǎn)大于4(如本文中500次測(cè)量對(duì)應(yīng)1500個(gè)方程)的方程組,但為求解該非線性方程組所構(gòu)建的雅可比矩陣仍然比較接近于病態(tài)矩陣;在動(dòng)力學(xué)方程中,每個(gè)方程I3僅出現(xiàn)一次,且其系數(shù)只有3個(gè)轉(zhuǎn)軸的角加速度之和,因而方程的病態(tài)性主要體現(xiàn)在I3上,其辨識(shí)結(jié)果非常易于受影響,波動(dòng)非常大。

運(yùn)行辨識(shí)程序,進(jìn)行了7次重復(fù)辨識(shí),得到的辨識(shí)結(jié)果如表3所示。

如前所述,單一次測(cè)量所對(duì)應(yīng)的方程組只有3個(gè)方程而待辨識(shí)參數(shù)有4個(gè),所以需多次測(cè)量數(shù)據(jù)來保證辨識(shí)結(jié)果的準(zhǔn)確性。原始完整的數(shù)據(jù)為工作裝置5秒動(dòng)作時(shí)間內(nèi)對(duì)應(yīng)的500個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),表4給出了從這500組原始數(shù)據(jù)中在不同位置取不同量的數(shù)據(jù)對(duì)辨識(shí)結(jié)果的影響。表中最后三行數(shù)據(jù)為從500個(gè)原始數(shù)據(jù)點(diǎn)中每二個(gè)、三個(gè)、四個(gè)數(shù)據(jù)中均勻地提取一個(gè)數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)。其他行的數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)中按照第一列給出的區(qū)間連續(xù)提取的數(shù)據(jù)。

表4 不同數(shù)據(jù)量對(duì)辨識(shí)結(jié)果的影響

對(duì)基于連續(xù)數(shù)據(jù)辨識(shí)得到的結(jié)果,很明顯數(shù)據(jù)量越多辨識(shí)結(jié)果越準(zhǔn)確,當(dāng)數(shù)據(jù)量比較小時(shí),一方面辨識(shí)結(jié)果不準(zhǔn)確,另一方面辨識(shí)過程中程序經(jīng)常不收斂。這主要是由于連續(xù)數(shù)據(jù)量比較小的情況下,這些數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的工作裝置構(gòu)型改變量不大,所得的式(24)中的雅可比矩陣病態(tài)度很高,導(dǎo)致結(jié)果不收斂。在本仿真例子中,當(dāng)連續(xù)數(shù)據(jù)量超過一定數(shù)據(jù)量時(shí),如300個(gè)點(diǎn)時(shí),辨識(shí)結(jié)果的準(zhǔn)確度有較高的保證。對(duì)于間隔取值的情況,數(shù)據(jù)跨越了整個(gè)動(dòng)作區(qū)間,所以構(gòu)型差異度足夠,在辨識(shí)過程中沒有出現(xiàn)不收斂的情況。但表4中最后三行的數(shù)據(jù)表明,辨識(shí)結(jié)果準(zhǔn)確度不高,可能的原因是對(duì)于連續(xù)的動(dòng)力學(xué)過程數(shù)據(jù)間越緊密越能準(zhǔn)確地代表這一過程,而過大的數(shù)據(jù)間隔增加了動(dòng)力學(xué)過程歧義的可能性。

3.3 數(shù)據(jù)噪音對(duì)辨識(shí)結(jié)果的影響

在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中,采集的數(shù)據(jù)通常包含有一定水平的噪音,這可能影響辨識(shí)結(jié)果的準(zhǔn)確度。由于還沒有實(shí)機(jī)測(cè)試數(shù)據(jù),所以本文采用在ADAMS仿真數(shù)據(jù)上增加高斯噪音的方式來生成噪音數(shù)據(jù),并以此來檢驗(yàn)噪音對(duì)參數(shù)辨識(shí)結(jié)果的影響。一般而言,位移/角度等信號(hào)易于直接測(cè)量,噪音水平比較低,速度信號(hào)噪音要高一些,而加速度和力信號(hào)噪音水平最高。圖5為一組仿真驗(yàn)證所用的疊加了噪音信息的鏟斗運(yùn)動(dòng)及油缸力曲線。

圖5 疊加了噪音信號(hào)的鏟斗運(yùn)動(dòng)及鏟斗油缸力示意圖

表5給出了不同噪音水平下各參數(shù)的辨識(shí)結(jié)果。在噪音水平的設(shè)置上,速度的噪音為位移或轉(zhuǎn)角的兩倍,而力和角加速度的噪音水平為速度的兩倍。噪音的大小為無(wú)噪音信號(hào)的最大值與最小值之差乘以噪音水平再乘以0與1之間的隨機(jī)數(shù)。從表5可以看出,不同的噪音水平下質(zhì)量的辨識(shí)結(jié)果都很穩(wěn)定,且與真實(shí)值之間的偏差很小。隨著噪音的增加,位置辨識(shí)結(jié)果與真實(shí)值之間的偏差有所增加。轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的辨識(shí)值仍舊很差,并且隨著噪音的增加結(jié)果出現(xiàn)負(fù)值的可能性大為增加。

表5 不同噪音水平下各參數(shù)的辨識(shí)結(jié)果

在本文中,參數(shù)辨識(shí)是通過式(24)方法來完成的,在矩陣的求逆中一般應(yīng)用的都是最小二乘法。當(dāng)噪音為白噪音時(shí),在數(shù)據(jù)量比較大的情況下,這一方法的辨識(shí)結(jié)果可以保證比較高的準(zhǔn)確度。

4 結(jié)論

本文研究分析了一種基于動(dòng)力學(xué)建模的挖掘機(jī)鏟斗及土方復(fù)合體的動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)方法。辨識(shí)的參數(shù)包括質(zhì)量、質(zhì)心位置和轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。通過ADAMS構(gòu)建了一款挖掘機(jī)模型,并通過其生成仿真數(shù)據(jù)以檢驗(yàn)辨識(shí)方法的效果。在保證一定數(shù)據(jù)量的條件下質(zhì)量參數(shù)的辨識(shí)結(jié)果可以非常準(zhǔn)確,質(zhì)心位置也可以比較準(zhǔn)確地獲取,但轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的辨識(shí)結(jié)果與真實(shí)值之間偏差很大。此外,數(shù)據(jù)應(yīng)達(dá)到一定量,其覆蓋的工作裝置構(gòu)型應(yīng)具有一定的差異度,以降低方程的病態(tài)度并保證辨識(shí)結(jié)果的準(zhǔn)確度。本文還檢驗(yàn)了數(shù)據(jù)噪音對(duì)辨識(shí)結(jié)果的影響。檢驗(yàn)結(jié)果表明,即使數(shù)據(jù)中包含有較高水平的高斯噪音,質(zhì)量的辨識(shí)結(jié)果精度仍然可以得到保證,質(zhì)心位置的準(zhǔn)確度會(huì)隨著噪音的增加有所降低。