本發(fā)明涉及鏟運機控制，更具體地說，本發(fā)明涉及一種電動鏟運機電纜拖曳力矩自適應(yīng)控制方法。

背景技術(shù)：

1、在露天礦山、建筑工地等作業(yè)環(huán)境中，電動鏟運機廣泛應(yīng)用于各種挖掘、裝卸和運輸作業(yè)；電動鏟運機通常通過拖曳電纜獲取所需的電力，因此電纜的安全可靠運行對于整個系統(tǒng)的正常工作至關(guān)重要。

2、申請公開號為cn115744505a的專利申請公開了一種地下電動鏟運機的電纜卷筒控制系統(tǒng)，涉及鏟運機電纜收放的技術(shù)領(lǐng)域，包括狀態(tài)單元、卷筒單元、控制單元、剎車單元、布纜單元和卷纜單元；狀態(tài)單元用于判斷鏟運機的狀態(tài)，并將鏟運機的狀態(tài)信號發(fā)送給控制單元；卷筒單元用于判斷卷筒狀態(tài)，并將卷筒狀態(tài)信號發(fā)送給控制單元；控制單元包括一個主控制器，主控制器內(nèi)設(shè)控制邏輯，用于處理狀態(tài)單元和卷筒單元的信號，并向剎車單元、布纜單元和卷纜單元發(fā)送指令；剎車單元用于實現(xiàn)鏟運機故障時剎車；布纜單元用于實現(xiàn)鏟運機布設(shè)電纜；卷纜單元用于實現(xiàn)鏟運機卷收電纜；主要用途是通過地下電動鏟運機和其電纜卷筒之間良好的協(xié)同工作，提高設(shè)備使用的效率和經(jīng)濟性。

3、但是傳統(tǒng)的控制方法依然缺乏實時性和精確性；電纜在運動過程中，其位置、張力、曲率等狀態(tài)參數(shù)會隨時發(fā)生變化，而現(xiàn)有方法無法實時、準確地獲取這些動態(tài)數(shù)據(jù)，導(dǎo)致控制響應(yīng)滯后，無法及時調(diào)整控制參數(shù)，最終無法精確控制電纜的拖曳力矩；這給電纜的安全運行帶來了極大的隱患，也影響了鏟運機的工作效率；其次，現(xiàn)有控制策略缺乏自適應(yīng)性和智能化；電纜的運動受到諸多復(fù)雜因素的影響，如環(huán)境溫濕度等，這些因素的變化會導(dǎo)致電纜的運動狀態(tài)發(fā)生劇烈變化；但現(xiàn)有的控制方法通常采用固定的控制規(guī)則或簡單的反饋控制，無法根據(jù)工況和環(huán)境的變化自主調(diào)整控制策略，難以實現(xiàn)最優(yōu)化控制，導(dǎo)致控制效果不佳。

4、鑒于此，本發(fā)明提出一種電動鏟運機電纜拖曳力矩自適應(yīng)控制方法以解決上述問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種電動鏟運機電纜拖曳力矩自適應(yīng)控制方法，包括：s1、采集電纜綜合數(shù)據(jù)；并將電纜綜合數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到狀態(tài)碼集合；

2、s2、基于狀態(tài)碼集合，利用改進細胞算法預(yù)測得到電纜的理想拖曳力矩值；

3、s3、基于理想拖曳力矩值定位差異區(qū)域；基于差異區(qū)域構(gòu)建一個有向圖模型；

4、s4、基于有向圖模型，對電動鏟運機的控制參數(shù)進行自適應(yīng)調(diào)整。

5、進一步地，所述電纜綜合數(shù)據(jù)包括電纜物理參數(shù)數(shù)據(jù)、電纜運動狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)。

6、進一步地，所述將電纜綜合數(shù)據(jù)進行預(yù)處理的方式包括：

7、將電纜綜合數(shù)據(jù)中的序列數(shù)據(jù)離散化為有限的離散狀態(tài)值；將電纜物理參數(shù)數(shù)據(jù)進行標準化，將得到的標準化后的電纜物理參數(shù)數(shù)據(jù)同樣記作離散狀態(tài)值；所有離散狀態(tài)值構(gòu)成狀態(tài)集合；

8、將所有離散狀態(tài)值進行編碼，即得到對應(yīng)的狀態(tài)碼，并將狀態(tài)碼存儲至映射表中；所有的狀態(tài)碼構(gòu)成狀態(tài)碼集合。

9、進一步地，所述將電纜綜合數(shù)據(jù)中的序列數(shù)據(jù)離散化為有限的離散狀態(tài)值的方式包括：

10、對電纜綜合數(shù)據(jù)中的序列數(shù)據(jù)進行標準化或歸一化處理；得到對應(yīng)的歸一化數(shù)據(jù)序列，從對應(yīng)的歸一化數(shù)據(jù)序列按照時間點切分數(shù)據(jù)點，得到對應(yīng)的數(shù)據(jù)點；所有數(shù)據(jù)點構(gòu)成數(shù)據(jù)集；預(yù)先定義狀態(tài)值的數(shù)量；設(shè)置離散化的參數(shù)，參數(shù)包括最大鄰域數(shù)m、局部最小化數(shù)和最大迭代次數(shù)；

11、從數(shù)據(jù)集中隨機選擇與預(yù)先定義的狀態(tài)值的數(shù)量相同的數(shù)據(jù)點作為初始的狀態(tài)中心點并賦予狀態(tài)標簽；對于每個狀態(tài)中心點，在數(shù)據(jù)集中尋找距離最近的m個數(shù)據(jù)點，m為大于1的整數(shù)；這m個數(shù)據(jù)點構(gòu)建為對應(yīng)狀態(tài)中心點的鄰域；

12、定義自適應(yīng)候選數(shù)；其中，為預(yù)設(shè)的初始候選數(shù)，為預(yù)設(shè)的衰減率，為當前迭代次數(shù)；、和是超參數(shù)；為最近k次迭代中總體誤差的變化量；k為大于1的整數(shù)；為當前迭代次數(shù)和最大迭代次數(shù)的比值；為sigmoid函數(shù)；

13、對于每次迭代，計算鄰域內(nèi)每個數(shù)據(jù)點到對應(yīng)的狀態(tài)中心點的距離，并按距離從小到大將數(shù)據(jù)點進行排序；選取距離最小的個數(shù)據(jù)點作為候選中心點；對于每個候選中心點，暫時將對應(yīng)的候選中心點作為新的狀態(tài)中心點；重新分配鄰域內(nèi)其他數(shù)據(jù)點的狀態(tài)標簽，使它們屬于距離最近的狀態(tài)中心點；并計算總體誤差；比較所有候選中心點對應(yīng)的總體誤差，選擇總體誤差最小的候選中心點作為新的狀態(tài)中心點；重復(fù)直至總體誤差不再減小為止；

14、根據(jù)最終得到的狀態(tài)中心點，將序列數(shù)據(jù)離散化為有限的狀態(tài)值；每個數(shù)據(jù)點被分配到與其最近的狀態(tài)中心點相對應(yīng)的狀態(tài)值，將每個數(shù)據(jù)點的狀態(tài)值作為離散狀態(tài)值。

15、進一步地，所述將狀態(tài)碼存儲至映射表中的方式包括：

16、遍歷狀態(tài)集合，統(tǒng)計每個離散狀態(tài)值出現(xiàn)的頻率；將離散狀態(tài)值按照出現(xiàn)的頻率從高到低排序；所有節(jié)點構(gòu)成節(jié)點集合；基于節(jié)點集合構(gòu)建一棵編碼樹，將所有離散狀態(tài)值看作編碼樹的葉子節(jié)點，頻率作為對應(yīng)葉子節(jié)點的權(quán)重；所有葉子節(jié)點構(gòu)成節(jié)點集合；從編碼樹的根節(jié)點開始，將節(jié)點集合一分為二，得到左子樹和右子樹；將左子樹的葉子節(jié)點編碼為0，右子樹的葉子節(jié)點編碼為1；遞歸地對左子樹和右子樹進行同樣的分割和編碼，直到所有葉子節(jié)點都被編碼；遍歷編碼樹，獲取每個葉子節(jié)點的編碼，將(狀態(tài)碼，編碼)作為鍵值對插入映射表中，所述映射表為哈希表。

17、進一步地，所述將節(jié)點集合一分為二的方式包括：

18、定義自適應(yīng)分割閾值；其中，是預(yù)設(shè)的最大允許閾值常數(shù)；為當前節(jié)點集合的總權(quán)重；為根節(jié)點的權(quán)重；為控制參數(shù)；為當前的層級；為層級控制參數(shù)；和為自適應(yīng)控制參數(shù)；為當前的分割方式相比最優(yōu)分割會導(dǎo)致的編碼長度增加的量；

19、將當前的節(jié)點集合中的葉子節(jié)點按權(quán)重從大到小排序，得到排序后節(jié)點集合；初始化兩個空集合，記作左集合和右集合，用于存儲分割后的葉子節(jié)點，從頭開始遍歷排序后節(jié)點集合，將葉子節(jié)點依次加入左集合，直到左集合的權(quán)重之和超過當前的節(jié)點集合的總權(quán)重的一半，將剩余的葉子節(jié)點加入右集合；計算左集合和右集合中所有的葉子節(jié)點的權(quán)重差diff；若diff小于或等于，則接受該分割；若diff大于，則從左集合中取出最后一個葉子節(jié)點，加入右集合，并重新計算權(quán)重差，判斷是否小于或等于；若仍大于，則從右集合中取出第一個葉子節(jié)點，加入左集合；重復(fù)直到二者的權(quán)重差小于或等于，或左集合和右集合中只剩一個葉子節(jié)點；對左集合和右集合遞歸執(zhí)行分割，構(gòu)建得到左子樹和右子樹。

20、進一步地，所述理想拖曳力矩值的預(yù)測方式包括：

21、將電纜的運動狀態(tài)映射到一個二維網(wǎng)格，二維網(wǎng)格中的每個網(wǎng)格單元稱為細胞，每個細胞的狀態(tài)由狀態(tài)碼集合中的狀態(tài)碼確定；定義每個細胞的鄰居細胞的范圍為自身細胞的上下左右相鄰的細胞以及對角線方向的細胞；

22、定義細胞狀態(tài)的更新規(guī)則函數(shù)，更新規(guī)則函數(shù)的公式為：

23、；其中，為細胞在時間時刻的狀態(tài)，為歸一化常數(shù)，表示細胞可能轉(zhuǎn)移到的新狀態(tài)，為細胞在時間時刻的狀態(tài)，表示細胞的鄰居細胞在時間時刻的狀態(tài)集合，為使最大化時的自變量值，表示影響細胞狀態(tài)轉(zhuǎn)移的其他因素的集合；是一個能量函數(shù)，表示細胞轉(zhuǎn)移到的能量代價；

24、根據(jù)時間點的順序，二維網(wǎng)格從上向下或從下向上將狀態(tài)碼分配給每個細胞；每個細胞檢查自身和鄰居細胞的狀態(tài)，根據(jù)更新規(guī)則函數(shù)對所有細胞同步進行狀態(tài)的更新，形成細胞新的狀態(tài)；持續(xù)若干個時間步，直至達到穩(wěn)定狀態(tài)或收斂；統(tǒng)計穩(wěn)定狀態(tài)下每種細胞的狀態(tài)的數(shù)量及其在整個二維網(wǎng)格中的分布，記作細胞狀態(tài)分布；建立細胞的狀態(tài)與電纜運動參數(shù)之間的映射關(guān)系表；根據(jù)得到的細胞狀態(tài)分布，查找映射關(guān)系表，還原出對應(yīng)的電纜運動參數(shù)的分布；構(gòu)建電纜的物理模型，將還原出的電纜運動參數(shù)代入物理模型；計算得到電纜在運動過程中所需的理想拖曳力矩值。

25、進一步地，所述定位差異區(qū)域的方式包括：

26、將電纜的運動空間離散化為一個規(guī)則網(wǎng)格；根據(jù)當前的電纜運動參數(shù)，確定電纜在規(guī)則網(wǎng)格中所處的初始的格子，將該格子標記為當前狀態(tài)；定義目標函數(shù)，目標函數(shù)為實際拖曳力矩值與理想拖曳力矩值的差值；遍歷規(guī)則網(wǎng)格中的每個格子，計算其對應(yīng)的目標函數(shù)的值，將目標函數(shù)的值存儲在相應(yīng)的格子中；預(yù)設(shè)差異閾值，將目標函數(shù)的值低于差異閾值的格子作為差異區(qū)域格子，所有差異區(qū)域格子構(gòu)成差異區(qū)域。

27、進一步地，所述有向圖模型的構(gòu)建方式包括：

28、將差異區(qū)域進行離散化處理，將其劃分為若干個離散的節(jié)點，每個節(jié)點代表差異區(qū)域中的一個子區(qū)域或狀態(tài)；若兩個節(jié)點對應(yīng)的子區(qū)域相鄰，則確定它們之間存在連接關(guān)系，在存在連接關(guān)系的相應(yīng)的節(jié)點之間連接有向邊，有向邊的方向是雙向的，即在兩個方向上各連接一條有向邊；定義有向邊的權(quán)重為對應(yīng)節(jié)點之間轉(zhuǎn)移所需的調(diào)整量；將所有節(jié)點及其之間的有向邊組合起來，形成一個完整的有向圖模型。

29、進一步地，所述基于有向圖模型，對電動鏟運機的控制參數(shù)進行自適應(yīng)調(diào)整的方式包括：

30、在構(gòu)建的有向圖模型中，根據(jù)當前電纜的實際運動狀態(tài)，確定對應(yīng)的初始狀態(tài)節(jié)點；為有向圖模型的每個節(jié)點關(guān)聯(lián)一組狀態(tài)參數(shù)，表示該節(jié)點所代表的運動狀態(tài)；計算理想拖曳力矩值對應(yīng)的電纜運動參數(shù)與每個節(jié)點關(guān)聯(lián)狀態(tài)參數(shù)之間的距離或相似度；選取距離最小或相似度最高的節(jié)點作為理想狀態(tài)節(jié)點；

31、以初始狀態(tài)節(jié)點為起點，理想狀態(tài)節(jié)點為終點，在有向圖模型中采用dijkstra算法或a*算法搜索從起點到終點的最短路徑，從搜索得到的最短路徑中提取出每條有向邊對應(yīng)的調(diào)整量，將這些調(diào)整量按最短路徑的順序排列，構(gòu)成一個調(diào)整序列，將調(diào)整序列中的每個調(diào)整量進一步分解為對應(yīng)的控制參數(shù)調(diào)整量；根據(jù)分解得到的各個控制參數(shù)調(diào)整量，生成相應(yīng)的控制指令；將生成的控制指令下發(fā)到電動鏟運機的相應(yīng)執(zhí)行機構(gòu)；執(zhí)行機構(gòu)根據(jù)控制指令對電動鏟運機的運行狀態(tài)進行調(diào)整。

32、本發(fā)明一種電動鏟運機電纜拖曳力矩自適應(yīng)控制方法的技術(shù)效果和優(yōu)點：

33、本發(fā)明實現(xiàn)了電纜拖曳力矩控制的智能化和自適應(yīng)性，通過融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，建立精確的電纜運動模型，可以實時預(yù)測理想的拖曳力矩值，為控制提供精準的目標，同時，利用有向圖模型描述狀態(tài)轉(zhuǎn)移關(guān)系，并基于圖搜索算法自主優(yōu)化控制策略，實現(xiàn)了控制邏輯的自適應(yīng)調(diào)整，大幅提升了控制的智能化水平；顯著提高了控制的精度和穩(wěn)定性；通過對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和融合，提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性；利用建模和預(yù)測算法，提高了對電纜運動的描述精度；有向圖模型和圖搜索算法確保了控制調(diào)整的合理性和最優(yōu)性，從而提升了控制的精確度和穩(wěn)定性；提高控制的智能化水平、精確度和穩(wěn)定性，提高電動鏟運機設(shè)備的工作效率和安全性。