智能装载机CAN总线模糊神经网络控制系统研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于CAN总线的智能装载机控制系统的研发，旨在提高装载机的自动化水平和工作效率，降低操作者的劳动强度。作者汤勇在中南大学攻读模式识别与智能系统专业，导师为黄运生。论文的研究内容集中在CAN总线系统硬件平台和模糊神经网络控制在装载机铲装过程中的应用，通过实验验证了方案的可靠性和有效性。" 正文: 在当前的工程机械领域，装载机扮演着至关重要的角色，但其工作环境恶劣，对操作者健康构成威胁。为了解决这些问题并提升装载机的技术水平，本论文提出了基于CAN（Controller Area Network）总线的智能装载机控制系统。CAN总线是一种广泛应用的车辆通信协议，具有高可靠性和实时性，能有效支持分布式控制系统的构建。 论文首先阐述了项目背景，指出国产装载机技术水平相对较低，需要通过引入智能控制技术来提升竞争力。上海宝信软件股份有限公司、中南大学和广西柳州重型工程机械集团公司联合立项，计划开发智能装载机，以改善操作条件，提高生产效率。 在系统设计上，论文采用了EPEC2000系列模块构建CAN总线分布式系统作为硬件基础，确保了控制系统的稳定性和实时响应能力。这种分布式设计可以将控制功能分散到多个节点，每个节点负责特定任务，增强了系统的灵活性和鲁棒性。 针对装载机的铲装作业，论文深入研究了铲装机理，并提出了减阻铲装策略。这一策略旨在减少装载过程中与物料的阻力，提高铲装效率。为了实现这一策略，论文采用了模糊神经网络控制方案。模糊逻辑能够处理不确定性和模糊信息，而神经网络则擅长学习和识别复杂模式，两者的结合为智能控制提供了强大的工具。 通过现场实验，论文验证了模糊神经网络控制方案的有效性。实验数据表明，该系统的控制方案不仅可靠，而且在性能上达到了熟练工人操作的水平。这标志着智能铲装技术在降低劳动强度的同时，也保持了高效的工作性能。 关键词涉及装载机、减阻铲装、CAN总线以及模糊神经网络控制，这些关键词揭示了论文的主要研究方向和技术核心。本研究对于提升我国装载机的技术水平，推动工程机械行业的发展具有重要意义。通过这种智能化控制技术的应用，国内装载机有望与国际品牌竞争，满足国内外市场的需求。