基于在役运行大数据的挖掘机能效控制策略研究及应用

2022-03-21 14:23


该项目基于在役运行大数据分析,通过系统云图工作域控制、多工况功率闭环控制等方法,全方位提升多应用场景下的发动机-泵-负载精准控制水平,实现整机节能5%~11%,取得了节能控制领域重大技术突破。该项目还通过发明控制策略、优化控制算法等途径解决问题,实现了负荷率扭矩随动、发动机与主泵工作域、载荷梯度识别与流量自调节等多个创新点突破,形成了三大关键技术创新:


  1.基于物联网大数据的转速-扭矩随动控制技术:基于python和数据库技术自主开发云数据分析专用软件,基于黑盒理论进行多源异构数据预处理,通过自动化分布分析、分类计算和可视化研究,建立工况模型。发明转速-功率双闭环控制技术,通过多调速率标定、多转速目标寻优降低各档位油耗;首创基于发动机负荷率的扭矩随动控制技术,通过负荷率+增益动态匹配,进行多参数控制,精准控制发动机负荷;通过聚类分析法开展怠速数据分析,开发基于发动机功率梯度的多级怠速及加载控制技术,通过转速-功率阶梯式控制,降低燃油浪费。整体实现掉速量减少9%~14%,油耗降低2%~6%。

  2.基于发动机与液压泵云图的工作域主动控制技术:针对数据高噪声、强冲击、多振动特点进行数据清洗、数据降维等预处理,利用K-均值聚类方法等方法进行聚类分析,提取发动机和液压泵工作云图特征。针对发动机频繁在高低油耗区切换、高油耗区占比高等问题,应用主泵加载响应、极限功率等控制策略,发明基于发动机云图的工作域控制技术,快速跨越高油耗区,使发动机主要工作于经济区;针对特定工况下液压泵长时处于低效区,开发了基于高效区的主泵比例控制技术,对双泵流量加载及分配比例采用高效区寻优控制,实现主泵工作效率提高7%。整体实现加载响应提高6%~10%,油耗降低2%~4%。

  3.多工况载荷谱分析适应性控制技术:针对多工况适应性差,通过多参数雨流计数法提取载荷循环,识别能耗影响参数,基于粒子群优化支持向量机算法,生成载荷谱和动作谱。开发载荷梯度识别与流量自调节技术,建立工况特征和功率参数场,实现全工况下的结构化参数控制,重载提效,轻载节能;自主开发回转系统虚拟闭环流量控制技术,搭建速度预测模型进行反馈控制,实现流量-速度-加速度高度匹配,减少回转流量和能量浪费。整车油耗下降1%~4%。

  授权专利7件,取得软件著作权2项。载荷梯度识别与流量自调节技术经鉴定为国际先进水平。应用该项目成果的产品2020年累计销售4620台,销售收入523130.27万元,显著提升产品竞争力。

  获奖等级:三等奖

  完成单位:徐州徐工挖掘机械有限公司