沥青混凝土摊铺机行走系统恒速控制算法研究剖析.doc

沥青混凝土摊铺机行走系统恒速控制算法研究刘辉（西南交通大学 电气工程学院，四川 成都 610031）摘要：对沥青混凝土履带式摊铺机行驶系统恒速控制进行了研究，提出了将PID控制和模糊控制相结合并引入左、右速度关联的行驶系统控制算法。利用MAT LAB/Simulink仿真软件对整个行驶系统的数学模型进行了仿真分析，证明了模糊自整定PID 控制效果要优于传统PID 控制。关键词：履带式摊铺机；PID控制；模糊自适应PID控制；仿真Constant velocity study over travelling system of asphalt paverAbstract：This paper probed into the digital controller applied to the t raveling system of the asphalt paver, and studied the constant-velocity technology. The PID、fuzzy control、left and right velocity correlation are integrated into the design of the system control algorithm. The complete mathematical model for whole drive system was set up, the simulation and analysis by MATLAB/Simulink software were carried out, which proves that fuzzy-adjustable-PID control is superior to traditional PID control.Keywords：asphalt paver; PID control; fuzzy-adjustable-PID control; simulation1前言随着我国公路建设事业的高速发展，工程建设对施工设备的质量有了更高的要求。在同等的施工工艺和施工技术条件下，摊铺设备的好坏将直接影响路面的最终质量，因此，对摊铺机的各项要求就越来越高了，如基本摊铺宽度和最大摊铺宽度允许误差0.2%，最高摊铺速度（无级调速）、各挡摊铺速度（有级调速）允许误差2%，履带式沥青混凝土摊铺机直线行走的跑偏量不得大于直线测量距离的2%等等。由于摊铺机是边走边作业的施工机械，其行驶速度稳定性和行驶的直线性对摊铺路面的平整度、初始密实度、离析程度有着很大的影响，因而行走控制系统的性能是影响摊铺机作业性能的重要因素，在很大程度上决定着摊铺质量的好坏。因此，对摊铺机行走控制系统的研究就尤为重要了。目前摊铺机行驶驱动系统控制的方法主要采用PID控制。PID控制由于算法简单，鲁棒性好，可靠性高，不依赖被控对象的精确数学模型，在许多控制系统中得到了广泛的应用。由于液压伺服系统多为非线性、时变的复杂系统，其参数变化较大，难以精确建模，PID参数整定困难。如果单纯采用固定参数的常规PID控制就不能满足在不同偏差下系统对PID参数自整定的要求，控制器对运行工况的适应性差，从而影响其控制效果进一步提高（如直线度难以满足国标要求，摊铺过程中恒速性能差等），目前能够将恒速波动控制在1%之间，很难进一步提高恒速稳定性。而模糊控制不依赖于被控制对象精确的数学模型，动态性能好、受系统参数变化的影响小，但稳态精度不高。本文采用模糊控制、PID控制相结合的方法，构成模糊自适应PID控制器，应用于新筑公司MT12000型摊铺机行驶系统的恒速控制中，既有模糊控制灵活、适应性强的优点，又有PID控制精度高的特点，达到了很好的控制效果，提高了恒速控制精度。2摊铺机行走控制系统图1 摊铺机行走系统控制原理图现代履带式沥青混凝土摊铺机普遍采用双泵-双马达系统，液压系统左右两侧为独立的行驶驱动液压回路。通过对左右两侧独立的泵和液压马达进行控制，实现摊铺机的前进/后退、左右转向及原地转向等动作控制，实现无级变速，达到恒速控制的目的。图1所示为摊铺机行走系统的控制框图，控制控制器的核心是控制变量泵比例电磁阀Y1、Y2、Y3、Y4，通过PWM调节比例电磁阀Y1、Y2、Y3、Y4的电流控制泵的排量实现控制左右履带的行驶速度。控制上述4个比例电磁阀不同的组合方式，可以实现摊铺机的前进、后退及转向动作。通过马达换向阀控制Y5、Y6进行马达高低速转换，实现摊铺机行走/摊铺两种工作模式。图1中Rs、Rh、Rt分别为最大行驶速度电位器、驱动手柄电位器和转向电位器。Kt为原地转向按钮，Ks为紧急制动按钮，Kp为行走/摊铺二位开关，在“摊铺”位时，为了实现恒速和直线控制，利用速度传感器V1和V2将行驶速度反馈至输入端，行驶控制采用闭环模式。3控制器设计从上面分析知道，摊铺机行驶系统的控制都归结到对左右两侧独立的泵马达进行控制，而液压马达一般通过电磁二位开关阀控制。可见，对摊铺机的行驶系统控制主要集中为对变量泵比例电磁阀控制。本文使用Intercontrol compact E型可编程控制器，采用脉宽调制的方式PWM频率定为100HZ，为了实现恒速控制的目的，本文采用模糊只适应PID控制方式并与普通PID控制做对比。31常规PID控制PID 控制算法是利用偏差信号,采用比例、积分、微分三个基本环节对系统进行调节。为了在单片机上实现PID控制算法。PID控制规律的实现必须用数值逼近的方法，使模拟PID 离散化变为差分方程。常规PID控制的差分方程：式中：u( k)为第k个采样时刻控制器的输出；e( k)为第k个采样时刻的偏差值，K p、Ki、Kd分别为为比例增益、积分系数和微分系数。其增量式控制算法为：本文采用增量式PID控制算法以提高控制性能。在进行软件编程前，必须对Kp、Ki、Kd进行初始化，因此应对PID参数进行预整定。PID参数的整定比较成熟的方法有临界灵敏度法、扩充响应曲线法、Z-N法等等。本文利用扩充响应曲线法确定了一组PID参数Kp、Ki、Kd分别为1.2、8.0、0.4。实际应用中可结合具体情况反复整定并进行实验，确定一组较满意的控制参数。32自适应模糊PID控制 321模糊PID控制器的结构自适应模糊PID控制器是以误差e和误差变化率ec作为输入，可以满足不同时刻误差e和误差变化率ec对PID参数整定的要求。利用模糊控制规则对PID 参数进行整定，便构成了自适应模糊PID控制器。自适应模糊PID控制器的原理图见图2。图2 自适应模糊PID原理图PID参数模糊自整定是找出PID三个参数与误差e(k)和误差变化率ec(k)之间的模糊关系，在运行中通过不断检测，根据模糊控制原理来对3个参数进行在线修改，以满足不同e(k)和ec(k)对控制参数的不同要求。从而使被控对象有良好的动态、静态性能。参数Kp、Ki和Kd的自调整规律：(1) 当|e|较大时（输出处于过渡过程上升阶段的大约10%40%），为了使系统响应具有较好的快速跟踪性能，并避免因开始时偏差的瞬间变大可能引起微分过饱和，而使控制作用超出许可范围，应取较大的Kp和较小的Kd同时为避免系统响应出现较大的超调，需对积分作用加以限制，通常取Ki=0。(2) 当|e|和|ec|为中等大时（输出处于过渡过程上升阶段的大约40%70%），为使系统具有较小的超调，应取较小的Kp，适当的Ki和Kd以保证系统有较快的响应速度，其中Kd的取值对系统的响应速度影响较大。(3) 当|e|较小时（即系统响应处于稳态值的大约10%的波动范围内）为使系统具有良好的稳态性能，应取较大的Kp和Ki。同时为避免系统在设定值附近出现振荡，并考虑系统的抗干扰性能，当|ec|较小时，Kd值可取大些（通常取为中等大小）；当|ec|较大时Kd值应取小些。PID参数的整定必须考虑到在不同时刻三个参数的作用及相互之间的关系。 322模糊控制规则设计选择E与EC作为摊铺机行驶速度偏差e及速度偏差变化率ec的输入语言变量，输出语言变量选择KP、KI、KD，也就是参数Kp、Ki、Kd相应的语言变量。利用负大、负小、零、正小、正大=NB、NS、ZE、PS、PB五个模糊状态描述语言变量E、EC、KP、KI、KD。我国沥青混凝土摊铺机作业摊铺速度一般情况下6m/min，此处确定速度偏差e的基本论域为-0.6，0.6，利用扩充响应曲线法求出的PID整定参数可以确定Kp、Ki、Kd的大致变化范围，Kp变化范围为0.9，2.1，Ki变化范围为 4，10，Kd变化范围为0.2，0.6。语言变量的隶属度赋值表如表1，2：模糊变 量等级-4-3-2-101234PB00000000.341PS000000.51.00.50ZE0000.241.00.24000NS00.501.00.5000000NB10.340000000表1 语言变量E和EC隶属度赋值表模糊变 量等级-4-3-2-101234PB00000000.51PS000000.51.00.50ZE0000.51.00.5000NS00.51.00.500000NB10.50000000表2 语言变量KP、KI和KD隶属度赋值表模糊自整定PID是在PID算法的基础上，通过计算当前系统误差e和误差变化率ec，利用模糊规则进行模糊推理，查询模糊矩阵表进行参数调整。模糊控制设计的核心是总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验，并根据参数自整定规律，建立合适的模糊推理规则表，得到针对Kp、Ki、Kd三个参数分别整定的模糊控制表如表3-5：ECENBNSZEPSPBNBPBPBPBPSZENSPBPSPSZENBZEPSPSZENSNBPSPSZENSNSNBPBZENSNSNBNB表3 Kp的模糊规则表ECENBNSZEPSPBNBNBNBNBNBZENSNBNSNSZEPSZENSNSZEPSPSPSNSZEPSPSPBPBZEPSPSPBPB表4 Ki的模糊规则表ECENBNSZEPSPBNBPSZEZEZEPSNSNBNBNSZEPSZENBNBNSZEPSPSNBNSNSZEPSPBPSZEZEZEPS表5 Kd的模糊规则表根据上述模糊控制规则，应用模糊推理的合成规则离线计算出模糊控制器的输出，也就是PID参数Kp、Ki和Kd的校正量Kp、Ki和Kd。然后把校正量存入计算机内存中，得到Kp、Ki和Kd的查询表。实时控制时，首先根据e和ec的量化值直接从离线获得的查询表中查出校正量Kp、Ki和Kd的量化值，再通过解模糊处理，得到Kp、Ki和Kd的精确值, 最后把它们和PID参数的基值Kp0、Ki0和Kd0按式(1)分别相加，得到在该状态下对电磁阀实施控制所对应的最优参数Kp、Ki和Kd，然后按PID控制算法继续进行运算及控制。Kp=Kp0+Kp，Ki=Ki0+Ki，Kd=Kd0+Kd (1)在线运行过程中，控制系统通过对模糊逻辑规则的结果处理、查表和运算，完成对PID参数的在线自校正。4控制策略本文采用将模糊控制与PID控制相结合组成模糊PID控制，实现对摊铺机的恒速控制。将左马达的速度作为反馈值(v)与左马达的设定速度值(r)进行比较，同时将右马达的速度值作为反馈值与右马达的设定速度值进行比较，并分别通过自适应模糊PID调节器独立控制左右马达的转速，使反馈值与设定值相同，这是控制的核心部分。单侧控制框架结构示意图如图4：图4 控制框架结果示意图5系统仿真分析及现场测试51仿真分析本文采用Matlab/ Simulink工具分别建立履带式摊铺机行驶电液控制系统的普通PID系统仿真模型（图5）和自适应模糊PID系统仿真模型（图7）。利用 MATLAB语言中Simulink和Fuzzy工具箱进行了动态仿真实验，仿真结果分别如图6和图8所示1。在仿真分析过程中，将代表速度大小的阶跃脉冲加载到SI MUL I NK模型中模拟摊铺机的突然加速或减速，普通PID控制的仿真响应曲线为图 6所示，模糊自适应PID控制的仿真响应曲线如图8所示。从两个图中曲线对比可以看出，采用自适应PID调节后，整个系统的响应更加稳定，系统超调量减小，震荡基本消除，系统的动态性能明显提高，其控制效果要优于传统PID调节。证明控制器具有较好的控制性能，控制系统选用算法合理。图5 PID仿真图图6 PID仿真结果图7 模糊PID仿真图图8 模糊PID仿真结果52现场测试将此模糊PID控制算法应用于新筑公司MT12000型摊铺机的行走系统控制中，将发动机转速设定为2200r/min进行控制效果测试。在不同的速度设定值下，达到稳定状态的控制效果如表6：试验次数设定速度V0(m/min)行驶距离S(m)行驶时间T(min)实际速度V(m/min)速度误差(V-V0)/V0*100(%)125024.9122.007060.353325025.0791.99370-0.315445012.5353.98883-0.279545012.4694.009940.24986508.3565.98372-0.27196508.2986.025550.426108506.2597.98850-0.144128506.2697.97575-0.3031410505.0119.97805-0.2201510504.98710.026070.261表6 速度测试表从上表中测试结果可以看出，利用此算法使MT12000型摊铺机的恒速控制偏差稳定在0.5%以内，大大提高了摊铺机的恒速控制性能。设定值在4m/min和6m/min时，使用普通PID控制和模糊PID控制算法的恒速性能比较，如图9、图10所示，其中蓝色实线为模糊PID控制结构，红色虚线为普通PID控制结果。图9图10 从以上两个数据图示可以看出，在不同的速度设定值下，模糊PID的恒速控制效果要优于普通PID的恒速控制效果，模糊PID恒速控制波动范围小于普通PID控制，其恒速稳定性高于普通PID控制。6结束语沥青混凝土摊铺机行驶系统的恒速控制是实现摊铺机作业自动化、改