多传感器融合的斗轮机姿态自适应控制方法研究

多传感器融合的斗轮机姿态自适应控制方法研究

李长征 马士杰

辽宁省沈阳市华润电力（沈阳）有限公司 辽宁省 110041

摘要：本文针对斗轮机在复杂作业环境下的姿态控制问题，提出了一种基于多传感器融合的自适应控制方法。通过分析斗轮机姿态控制的特殊要求和挑战，设计了多传感器数据采集与融合系统，构建了姿态自适应控制模型，并详细阐述了控制算法的实现过程。研究表明，该方法能够有效提高斗轮机在动态环境中的姿态控制精度和稳定性，为大型工程机械的智能化控制提供了新的思路。

关键词：斗轮机；多传感器融合；姿态控制；自适应控制

1引言

斗轮机作为大型散料装卸设备，在港口、电厂等场所发挥着重要作用。其姿态控制的精确性和稳定性直接影响作业效率和安全性。传统控制方法往往难以应对复杂多变的作业环境，而多传感器融合技术的引入为解决这一问题提供了新的可能。本研究旨在探索基于多传感器信息的斗轮机姿态自适应控制方法，通过整合多种传感器的优势，实现对斗轮机姿态的精确感知和智能控制。

2斗轮机姿态控制的特殊要求和挑战

斗轮机姿态控制面临诸多挑战：露天作业环境中风载、温度变化导致结构变形和振动，影响控制精度；多运动部件（回转、俯仰、行走机构）协调控制存在复杂耦合效应；粉尘、振动和电磁干扰环境对传感器可靠性提出更高要求；多样化作业任务需适应不同物料特性，要求控制系统具备强自适应能力；庞大的体积带来显著非线性和时变动力学特性，使传统线性控制方法难以奏效。这些因素共同构成了斗轮机姿态控制的特殊难点，需要采用先进的多传感器融合和自适应控制技术来解决。

3多传感器数据采集与融合系统设计

多传感器融合的斗轮机姿态监测系统采用异构协同架构，集成IMU、GNSS、激光测距仪、倾角传感器和视觉系统五大核心传感单元，通过精密时钟同步和统一坐标转换实现多源数据时空对齐。系统采用分层处理策略：预处理层运用自适应Kalman滤波、RAIM算法等专业技术实现数据净化；特征提取层通过四元数解算、RANSAC分割等算法挖掘深层姿态信息；决策融合层创新性地结合改进D-S证据理论和模糊逻辑，构建三级融合架构实现智能信息整合。系统特别设计了动态权重调整机制，可根据不同工况自动优化传感器数据权重，最终输出带不确定性度量的六自由度姿态参数，为斗轮机自适应控制提供高精度、高可靠性的姿态基准。该方案有效解决了复杂工业环境下大型设备姿态监测的难题，显著提升了系统的环境适应性和测量准确性。

4姿态自适应控制模型构建

4.1分层控制架构设计

斗轮机控制系统采用三层递阶架构：任务规划层生成全局指令，运动控制层实现多轴协调和自适应调节，执行器驱动层直接控制执行机构。各层级通过双向数据通道形成闭环，采用分布式控制和CAN总线通信，确保指令精准执行与状态实时反馈，实现高效可靠的自适应控制。

4.2非线性动力学建模方法

针对斗轮机强非线性特性，建立了包含刚柔耦合效应的多体动力学模型。采用Lagrange方法构建系统动力学方程，考虑悬臂梁的柔性变形，通过假设模态法进行离散化处理。对回转机构的齿轮间隙非线性，建立改进的LuGre摩擦模型；对液压系统的流量-压力特性，采用分段线性化方法建模。通过现场实验数据辨识关键参数，如转动惯量、阻尼系数等，利用粒子群算法优化模型精度。最终建立的数字孪生模型包含12个自由度，能准确反映斗轮机在多种工况下的动态特性，为控制算法提供可靠的仿真平台。

4.3模型参考自适应系统实现

MRAS系统设计采用并联式结构，包含参考模型、可调模型和参数调整机制三部分。参考模型基于理想工况建立，输出期望的动态响应；可调模型与实际系统并行运行，其参数通过自适应律实时更新。设计Lyapunov稳定性判据推导参数调整规则，确保系统全局渐进稳定。针对斗轮机时变特性，引入投影算法防止参数漂移，设置参数更新死区减少无效调整。系统设置双重时间尺度：快速自适应环（100Hz）处理高频动态变化，慢速自适应环（1Hz）优化稳态性能。通过在线模型验证模块持续评估模型匹配度，当误差超限时触发模型重构机制。

4.4多变量解耦控制策略

针对回转-俯仰-行走机构的强耦合效应，设计基于前馈补偿的解耦控制方案。首先通过动力学模型分析耦合关系，建立6×6的耦合矩阵描述各自由度间的相互影响。采用对角矩阵法设计解耦补偿器，将多输入多输出系统转化为多个独立的单输入单输出通道。针对剩余耦合量，设计模糊补偿器进行二次修正，其规则库包含81条经验规则。解耦系统设置动态增益调度机制，根据工作点位置自动调整补偿参数。为处理未建模耦合效应，增设耦合观测器，通过残差分析实时估计并补偿未计入的交互作用。

4.5模糊神经网络优化算法

融合模糊推理与神经网络优势，构建四层混合智能优化器。输入层接收姿态误差、变化率等6个状态变量；模糊化层采用高斯隶属函数，划分7个语言变量等级；规则层包含108个可调权值的模糊规则；输出层生成3个控制参数的调整量。网络训练采用改进的BP算法，结合模拟退火策略避免局部最优。在线学习机制设置双重触发条件：当跟踪误差超过阈值或工况发生显著变化时启动参数更新。为保障实时性，设计增量式学习策略，仅对活跃规则进行权重调整。系统维护知识库存储典型工况下的最优参数集，实现快速模式切换。

5控制算法的详细实现

5.1扩展卡尔曼滤波姿态估计算法

针对斗轮机非线性姿态估计问题，设计了改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。建立包含位置、速度、姿态角及角速度的15维状态向量，考虑斗轮机刚柔耦合动力学特性构建非线性状态方程。采用三阶泰勒展开近似处理系统非线性，通过QR分解改进协方差矩阵更新过程以增强数值稳定性。针对传感器异常数据，设计新息检测机制实现自适应滤波增益调整。算法实现时采用UD分解协方差矩阵，将计算复杂度从O(n³)降至O(n²)，满足实时性要求。设置多重校验机制，包括状态合理性检验、协方差正定性检查等，确保估计结果的可靠性。

5.2模糊自适应PID控制器设计

基于模糊推理的自适应PID控制器采用三维输入结构：系统误差E、误差变化率EC及误差累积值ΣE。设计49条模糊规则构成知识库，输出量为PID参数增量(ΔKp,ΔKi,ΔKd)。隶属度函数采用可调高斯型，通过在线学习优化其中心和宽度。参数自整定过程引入梯度下降法，以ITAE指标为优化目标。针对斗轮机不同工作模式，预设多组PID基准参数，包括空载运行、重载作业、精确定位等工况。控制器设置抗饱和机制，当执行机构达到限位时自动冻结积分项。采用增量式PID算法实现无扰切换，保证参数调整过程的平稳性。

5.3预测控制时滞补偿模块

针对液压系统固有的100-300ms时滞特性，设计基于状态空间的预测控制策略。建立包含时滞环节的增广状态模型，通过Smith预估器构造无时滞虚拟系统。采用滚动时域优化方法，在每个控制周期求解未来5步的最优控制序列。目标函数考虑跟踪性能、控制量变化率及能耗指标，约束条件包括执行机构行程限位、速度限制等。在线优化问题转化为二次规划形式，采用有效集法快速求解。为降低计算负担，设计简化预测模型，保留主要动态特性而忽略高频模态。设置预测误差补偿器，根据实际输出与预测的偏差动态调整控制量。

5.4故障诊断与安全保护机制

构建基于多层级分析的故障诊断系统，包含信号级、特征级和决策级检测。信号级实施传感器有效性检验，包括范围检查、速率限制和一致性验证。特征级通过PCA方法提取故障特征，建立SVDD模型描述正常工况数据分布。决策级采用贝叶斯网络融合多源信息，计算各类故障的后验概率。安全保护系统设计三级响应策略：轻微异常时触发预警并降速运行；中度故障时切换备用控制模式；严重故障时立即停机并锁定机构。关键部件设置硬件看门狗，当控制系统失效时触发机械制动。建立故障知识库记录历史事件，支持故障树分析和维护决策。

5.5实时计算与通信架构优化

斗轮机控制系统采用异构计算架构，通过DSP、FPGA和CPU协同处理，实现算法高效并行运算。基于TTE协议构建三级通信通道，确保1ms级实时控制数据传输。采用动态负载均衡、CRC32校验、混合内存管理等技术保障系统可靠性，并通过WCET分析严格保证关键任务的实时性要求，为多传感器融合控制提供强有力的计算和通信支撑。

6结语

本研究提出的基于多传感器融合的斗轮机姿态自适应控制方法，通过整合多种传感器的信息优势，构建了精确的姿态感知系统，并设计了具有强适应能力的控制算法。理论分析表明，该方法能够有效应对斗轮机作业中的各种挑战，提高姿态控制的精度和稳定性。未来的研究方向包括进一步优化传感器配置方案、探索更先进的数据融合算法，以及研究在更复杂工况下的控制策略。这些研究将推动斗轮机向更智能、更高效的方向发展。

参考文献：

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[2]孙亚伟.无线控制技术在斗轮机及叶轮给煤机中的应用[J].电力安全技术,2018,20(8):3.

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