机床与液压

作者：邹博识，宋昕宇，钟宇航

单位：锐依德（上海）机器人科技有限公司；大庆第一中学；燕山大学机械工程学院

关键词：多泵多马达;神经网络功率预测模型;动态规划算法;改进自适应遗传算法;全局功率匹配

基金：河北省博士研究生创新能力培养项目（CXZZBS2024052）

针对“多泵-多马达”液压系统运行过程中因功率匹配而导致的低效率问题，提出一种基于反向传播（BP）神经网络算法、动态规划算法（DP）与改进自适应遗传算法（IAGA）的智能优化协同方法，以实现系统全局功率匹配和节能目标。针对遗传算法寻优效率低、无法对离散变量进行优化的问题，在前人提出的遗传算法优化输出的最佳发动机转速和液压泵排量进行功率匹配的基础上，采用在多泵输油系统节能中应用广泛的动态规划算法，近一步对马达的投入排量、马达和发动机投入数量进行优化。利用具有较强非线性映射能力和高拟合精度的BP神经网络算法建立泵和马达效率模型以及发动机燃油消耗模型，采用动态规划算法确定当前工况下马达和发动机最优投入数量，确定变量泵和变量马达的高效排量范围。利用改进自适应遗传算法搜索当前工况下泵和马达最佳排量组合，并通过提高功率传递路径上各元件的效率，实现全局效率最高。最后，通过在具有“多泵-多马达”液压系统的工程车辆进行实车油耗测试验，以验证该方案的可行性。结果表明：新方案与原控制方案相比，马达和泵的效率提升明显，具有较好的节油效果。

来源：2025年第9期

《机床与液压》期刊编辑部

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