建立水尺计重风险评价系统对船舶进行水尺计重风险评价,在此基础上进行风险管理,有针对性的制定控制措施,保证海运散货衡重的可靠性。采用模糊综合评价法与加权着重法相结合的方法进行水尺计重风险评价,既能兼顾水尺计重风险指标多因素、多层次以及部分指标难以量化的特点,又能克服模糊综合评价法风险衰减的缺点。该系统可以对各风险指标进行单独分析,并且可以实现＂预评价＂,即计算出拟采取措施的效果,确保措施的有效性。

为缓解液压缸制动期间形成的冲击作用并降低能量损耗,设计了一种建立在液压蓄能器基础上的储能系统并回收制动能量,利用AMESim平台对系统制动性能与能量回收效率开展了仿真研究。研究结果表明:0~0.5 s期间液压缸保持匀速运动的状态,之后系统到达制动阶段并进行能量回收。在切断阀开始制动的时候回油路已经达到很小的流量,从而不会对缓冲腔形成明显冲击作用。随着负载的增大,所需的制动时间也更长。在不同的负载下,液压缸的制动腔压力与制动距离都会发生变化,表明此系统能够充分适应负载的变化。不同初速度下液压缸制动腔各项参数都出现增大现象,随着初速度的增大,制动时间由1.6 s延长至1.75 s,达到了良好制动效果。

为有效减缓大负载液压缸制动阶段产生的冲击影响,并且有效减少能量损耗,采用液压蓄能器构建重力势能回收系统,通过AMESim仿真平台对动态制动过程和能量回收率进行分析。研究结果表明:在前0.5 s大负载液压缸处于匀速运动,后续系统进入制动并开始回收能量;从1.4 s开始,系统出现泄漏,蓄能器无法继续回收能量,需要利用切断阀将制动回路切断;在切断阀最初产生制动效果时,回油路流量已处于很低的状态,因此缓冲腔并不会受到较大冲击;不同的蓄能器体积并不会引起系统制动状态的变化,可达到基本相同的能量回收率。提高蓄能器初始压力后,在更短时间内可完成制动过程,并且回收的能量基本不变。

为了节省液压挖掘机工作过程中的能耗,提出了基于模糊神经网络的稳速节能控制方法。分析了液压挖掘机的油耗损失,给出了节能控制系统,使用变量泵替换定量泵并对挖掘机负载进行预测,根据负载压力需求调节变量的流量,减小了发动机、液压泵和负载功率不匹配造成的能量损失,从而将节能目标转换为发动机转速稳定;建立了挖掘机的动力系统模型,用于对挖掘机控制和仿真分析;提出了模糊神经网络算法,将模糊控制与神经网络的优势融合,经仿真验证和实车试验可以看出,模糊神经网络算法可以将转速稳定在设定转速误差范围内,达到了稳速节能的目标。

针对传统履带式海底行走机构结构复杂、机动性差、耗能大等缺点,采用静液压驱动对海底车的驱动系统进行设计分析。根据驱动系统的结构特点和对负载分析,设计驱动方案,并对驱动系统的执行元件即液压马达相关参数进行设计。搭建基于AMESim的系统仿真分析模型,选取平稳加速、方向变化、单轮打滑、执行系统举升后下降等四种典型的常用越障工况进行模拟分析。分析结果表明采用静液压驱动系统越障时整车的运行工况良好;马达扭矩最大值出现在由静止转为运动的瞬间,动作缓和可减小峰值;可以平稳实现预期要求。设计分析过程可以为海底车液压驱动系统的设计优化及其他研究提供依据和参考。

针对负载不平衡的双液压缸同步运动控制问题,提出一种活塞运动轨迹同步模糊控制方法。该方法首先采用基于轨迹约束的控制器将两液压缸的同步误差限制在一定范围内,并使活塞杆运动平滑。在模糊控制的基础上,引入两个模糊控制器,分别用于消除液压缸的轨迹跟踪误差和液压缸之间的同步误差。实验结果表明：即使两液压缸存在较大的负载不平衡,该复合控制方法仍能将系统的同步运动误差控制在±10 mm以内,且系统运动具有很好的平滑性。