БАГАТОПОТОКОВИЙ ЕЛЕКТРОГІДРАВЛІЧНИЙ ПРИВОД З АДАПТИВНОЮ СИСТЕМОЮ РЕГУЛЮВАННЯ НА БАЗІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
DOI:
https://doi.org/10.32347/0131-579X.2025.108.121-134Ключові слова:
багатопотоковий електрогідравлічний привод; адаптивна система регулювання; штучний інтелект, нейронна мережа; енергоефективність; позиціонування; машинне навчанняАнотація
У статті розглядається проблематика підвищення ефективності гідравлічних систем шляхом впровадження багатопотокових електрогідравлічних приводів з адаптивними системами регулювання на базі штучного інтелекту. Обґрунтовано актуальність розробки інтелектуальних алгоритмів керування для гідравлічних систем з метою зниження енергоспоживання, підвищення точності позиціонування та адаптації до змінних умов експлуатації. Розроблено математичну модель багатопотокового електрогідравлічного приводу, що враховує нелінійні характеристики гідравлічних компонентів, взаємовплив паралельних потоків робочої рідини та динаміку змінного навантаження. Запропоновано архітектуру нейронної мережі для адаптивного керування електрогідравлічним приводом та методику її навчання, що включає попередній етап на експериментальних даних та адаптивне донавчання в процесі експлуатації. Представлено результати експериментальних досліджень, які підтверджують суттєві переваги нейромережевого регулятора порівняно з традиційними системами керування. Показано, що впровадження адаптивної системи регулювання на базі штучного інтелекту забезпечує зниження енергоспоживання, підвищення точності позиціонування та зменшення часу перехідних процесів. Особливу увагу приділено стабільності характеристик при зміні умов експлуатації та температурних режимів роботи. Розглянуто практичні аспекти реалізації нейромережевого регулятора на мікроконтролерній платформі з обмеженими обчислювальними ресурсами. Обґрунтовано економічну ефективність впровадження багатопотокових електрогідравлічних приводів з адаптивними системами регулювання на базі штучного інтелекту в різних галузях промисловості.
Посилання
Література
Ge L., Quan L., Zhang X., Zhao B., Yang J. Efficiency improvement and evaluation of electric hydraulic excavator with speed and displacement variable pump. Energy Convers. Manage. 2017. Vol. 150. P. 62–71.
Guan C., Duan Y., Zhai J., Han D. Hydraulic dynamics in split fuel injection on a common rail system and their artificial neural network prediction. Fuel. 2019. Vol. 255. P. 115792.
Hao Y., Quan L., Qiao S., Lianpeng X., Wang X. Coordinated control and characteristics of an integrated hydraulic–electric hybrid linear drive system. IEEE/ASME Trans. Mechatronics. 2022. Vol. 27, No. 2. P. 1138–1149.
Lyu L., Chen Z., Yao B. Development of pump and valves combined hydraulic system for both high tracking precision and high energy efficiency. IEEE Trans. Ind. Electron. 2019. Vol. 66, No. 9. P. 7189–7198.
Ranjan P., Wrat G., Bhola M., Mishra S. K., Das J. A novel approach for the energy recovery and position control of a hybrid hydraulic excavator. ISA Trans. 2020. Vol. 99. P. 387–402.
Tran D. T., Nguyen M. N., Ahn K. K. RBF Neural Network Based Backstepping Control for an Electrohydraulic Elastic Manipulator. Appl. Sci. 2019. Vol. 9. P. 2237.
Wrat G., Bhola M., Ranjan P., Mishra S. K., Das J. Energy saving and Fuzzy-PID position control of electro-hydraulic system by leakage compensation through proportional flow control valve. ISA Trans. 2020. Vol. 101. P. 269–280.
Yao Z., Yao J., Sun W. Adaptive RISE control of hydraulic systems with multilayer neural-networks. IEEE Trans. Ind. Electron. 2019. Vol. 66, No. 11. P. 8638–8647.
References
Lyu, L., Chen, Z., & Yao, B. (2019). Development of pump and valves combined hydraulic system for both high tracking precision and high energy efficiency. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 66(9), 7189-7198.
Hao, Y., Quan, L., Qiao, S., Lianpeng, X., & Wang, X. (2022). Coordinated control and characteristics of an integrated hydraulic-electric hybrid linear drive system. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 27(2), 1138-1149.
Guan, C., Duan, Y., Zhai, J., & Han, D. (2019). Hydraulic dynamics in split fuel injection on a common rail system and their artificial neural network prediction. Fuel, 255, 115792.
Ranjan, P., Wrat, G., Bhola, M., Mishra, S. K., & Das, J. (2020). A novel approach for the energy recovery and position control of a hybrid hydraulic excavator. ISA Transactions, 99, 387-402.
Yao, Z., Yao, J., & Sun, W. (2019). Adaptive RISE control of hydraulic systems with multilayer neural-networks. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 66(11), 8638-8647.
Ge, L., Quan, L., Zhang, X., Zhao, B., & Yang, J. (2017). Efficiency improvement and evaluation of electric hydraulic excavator with speed and displacement variable pump. Energy Conversion and Management, 150, 62-71.
Tran, D. T., Nguyen, M. N., & Ahn, K. K. (2019). RBF Neural Network Based Backstepping Control for an Electrohydraulic Elastic Manipulator. Applied Sciences, 9, 2237.
Wrat, G., Bhola, M., Ranjan, P., Mishra, S. K., & Das, J. (2020). Energy saving and Fuzzy-PID position control of electro-hydraulic system by leakage compensation through proportional flow control valve. ISA Transactions, 101, 269-280.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).