《人工智能-深度学习在推土机电液操纵行驶控制系统开发中的应用》
推土机作为工程机械的重要组成部分,在各类工程中发挥着关键作用。然而,传统的机械式或动力换挡变速器存在诸多问题,如操纵力大、空间需求大、调节困难及维修不便等,这些因素严重影响了推土机的稳定性和使用寿命。为了克服这些问题,人工智能和深度学习技术被引入到推土机的电液操纵行驶控制系统中,旨在提升系统性能并实现一体化集成设计。
该研究以上海彭浦机器厂的PD220Y型推土机为对象,深入分析了其传动系统,包括发动机与液力变矩器的联合输出特性、变速箱、离合器及整机性能。基于机电液一体化设计方法,明确了电液操纵行驶控制系统应满足的功能需求和性能评价指标,并对系统的抗干扰性和可靠性进行了初步探讨。
系统由信号输入部分、电子控制单元、信号输出部分和液压系统四大部分组成。输入信号来源于手柄控制器和整车状态,输出信号包括指示信号和电磁阀控制信号。通过分析理想的换挡过程中离合器油压变化,确定了液压系统的设计要求和目标。选用6WG180F电液换挡控制阀作为基础,并对其性能参数进行调整。此外,还利用三维工具软件优化了换挡阀的机械结构,同时对转向液压阀的控制方式进行了设计改造。
电子控制单元的软硬件系统设计是整个控制系统的核心。通过自行设计的数据采集系统,对电液操纵控制系统进行了全面的功能测试和性能试验,结果表明,系统达到了预期要求,提高了换挡品质,实现了精确的操控。
关键词:推土机;电液操纵;电液换挡阀;换挡品质;电子控制单元;油压试验
这篇研究展示了人工智能和深度学习在推土机控制领域的创新应用,通过先进的控制技术和智能算法,提升了设备的操控性、稳定性和效率,为工程机械的现代化和智能化提供了有力支持。