面向商用重型移动起重机的节能控制：基于机器学习的液压压力建模

工程机械行业中很大一部分重型机械车队使用传统的阀控负载敏感液压系统。旨在减少 CO$_{2}$ 排放的严格气候行动激发了降低机器能耗和提高生产率解决方案的发展。在能量与性能之间取得更好平衡的一个有前景的方案是，利用数据并结合机器学习/基于模型的优化的最新进展，构建真实系统的精确模型（数字孪生）以改进控制系统。特别关注具有多个流量控制执行器和共享变量排量泵的真实世界机器，本文提出了一种广义的机器学习方法，用于建模执行器的工作压力和整体泵压力。文中详细描述了推导反作用力和流量作为代理模型重要输入变量的步骤。利用来自真实装载起重机测试台的数据，我们展示了个体模型的训练和验证，并展示了在不同利用率和压力水平下五个不同实验中的压力预测精度。