液压系统的控制策略

液压系统的控制策略简介 1 5 液压系统的控制策略简介液压系统的控制策略简介 液压伺服控制系统作为一门新兴起的学科 不仅是液压技术的一个重要分 支 也是控制领域研究的主要对象之一 目前已经大体上解决了液压伺服控制 机构本身的理论 近些年来的研究倾向是利用计算机对复杂系统 如多变数液 压系统 对复杂因素 非线性及时变等 进行仿真分析的研究 其中大量的研 究是围绕动态特性进行的 随着系统应用的目的多样化 控制对象也愈来愈复 杂 大惯量 变参数 非线性及外干扰是经常遇到的 要使这些系统具有满意 的性能 必须研究系统的性能补偿问题与近代控制策略 本文结合课堂所学 简单介绍一下现代液压伺服系统的常用控制理论 电液伺服系统融合了微电子 信息技术 液压伺服技术的优点 在重载高 响应工业系统中应用广泛 一个典型的电液伺服系统组成如图 1 所示 图 1 典型的电液伺服系统 电液伺服系统对控制策略的要求为 快速无超调 具有较强的鲁棒性 智 能性 算法简单 实时高效 控制器与动力机构向匹配 基于上述需求 目前 电液伺服系统的控制策略主要有以下几个方面 1 PID 控制控制 传统的 PID 控制是工业控制中使用最广泛的一种控制方法 具有简单 稳 定性好 可靠性高等优点 数字 PID 控制位置液压伺服机构的组成如图 2 所示 图 2 PID 位置控制 控制器 r U 调理放大 伺服放大器 被控对象 传感器及信号调理 f U e U U 液压系统的控制策略简介 2 5 其中 Kp为比例增益系数 Ki为积分增益系数 Kd为微分增益系数 PID 传 递函数课表示为 H S Kp Ki S Kd S PID 控制的主要形式为滞后 超前网络 PID 控制 P 现实因素影响 I 过去因素影响 D 未来因素影响 采用线性组合确 定控制量 难于协调快速性和稳定性之间矛盾 由于调节参数固定 所以鲁棒 性不好 数字 PID 位置控制的模型如图 3 所示 图 3 数字 PID 控制原理 一般来说 在应用 PID 技术控制伺服系统时 参数的选取有些独到之处 在一定范围内调节 Kd和 Kp两个参数即可使位置液压伺服机构达到最优控制特性 的状态 积分增益系数 Ki对液压伺服机构的影响不大 可以不予考虑 由于 PID 控制固有的缺点 有时候不能达到理想的控制效果 可以将模糊控制与 PID 控制结合形成模糊 PID 控制 智能控制与 PID 控制结合形成智能 PID 控制 基 于神经网络的 PID 控制等 这种复合 PID 控制能很好的达到控制要求 2 自适应控制自适应控制 自适应控制 AC Adaptive Cotrol 是上世纪 50 年代初由美国麻省理工学院的 Whitaker 教授提出的 主要是基于飞行控制的需要 自适应控制系统提出以后 引起了广泛的重视和关注 在上世纪 70 年代得到较大发展 80 年代初开始应 用于电液伺服控制领域 如果在设计控制系统时 不完全知道系统的参数或结构时 要求一边估计未 知参数 一边修正控制作用 这就是自适应控制问题 AC 问题 AC 问题可分为 两大类 一类是以自校正控制自校正控制 STC 为代表 另一类以模型参考自适应参考自适应控制 MRAC 为代表 STC 依据某一性能指标的最优化决定自适应率 如最小方差 系统极点配置等 MRAC 从保证系统稳定的角度设计自适应率 不过其本质相 同 自适应控制有三个功能 1 对象信息的在线积累 即辨识 不断测取系统的信号和参数 并加以处 液压系统的控制策略简介 3 5 理了解系统状态 2 综合有效控制量的可调控制器 根据辨识的系统状态和事先给定的准则 进行判断 不断修正调节器 3 对性能指标进行闭环控制 系统不断趋向最优或要求的状态 两类不同的自适应控制原理图如图 4 所示 图 4 a MRAC 自适应控制原理 图 4 b STC 自适应控制原理 从图 4 可以看出 模型参考自适应系统由参考模型 被控对象 常规反馈控 制 自适应控制律组成 其中为系统希望的动态响应 为被控对象的 输出 e t 为误差 自校正控制由被控对象 辨识器 控制器组成 且 STC 由于 在线辨识系统参数需要实时计算 时间长 一般用于具有慢时变的对象调节 而对于具有参数时变 突加外负载干扰的电液伺服系统往往不能满足要求 3 鲁棒控制鲁棒控制 自适应控制律 m t t c K r t 参考模型 被控对象 e t w R 控制器被控对象 在线辨识 决策机构 修正机构 期望性能 液压系统的控制策略简介 4 5 实际问题中 系统的模型可能包含不确定因素 这时希望控制系统仍有良好 性能 这就是鲁棒控制问题 近年来出现了 H 设计方法 要求频率响应函数的 H 模的上确界极小 鲁棒控制的研究最早出现于 1927 年 Black 针对具有摄动 的精确系统的大增益反馈设计思想 60 年初 Perkins 和 Cruiz 将单输入单输出 系统的灵敏度分析方法推广值多输入多输出系统 引入了灵敏度比较矩阵进行 系统性能分析 70 年出现了多变量频率域鲁棒性分析方法 80 年代 加拿大学 者 Zames 提出 H 控制理论 就是现在常用的鲁棒控制 4 模糊控制模糊控制 模糊控制是把控制对象作为 黑箱 先把人对 黑箱 的操作经验用语言 表达成 模糊规则 让机器根据这些规则模仿人进行操作来实现自动控制 因 此模糊控制是智能控制中的一种 模拟集合和模糊控制的概念是在 1965 年由美 国 L A Zadeh 教授提出 Zadeh 教授提出模糊集 Fuzzy Sets 的概念 他把模糊集合的特征函数称为 隶属函数 它的取值是在 0 1 闭区间内 这样某个元素 x 隶属于某一模糊集 合 的程度可用它的隶属函数来表示 的大小反映了 x 对于 的从属 程度 为 0 或 1 时 便为普通集合 可见模糊集合是普通集合的推广 普通集合是模糊集合的特例 常用的隶属函数如图 5 所示 图 5 a 三角型隶属函数 图 5 b 高斯隶属函数 上图 a 中 三角型的公式为 三角型隶属函数 1 1 0 2 液压系统的控制策略简介 5 5 模糊控制系统如图 6 所示 图 6 一般的模糊控制原理图 这样通过不断测量得到的系统输出的精确量转化为模糊量 经过模糊推理 及运算 再把推理得到的模糊量转化为精确量 完成控制 不过这种控制控制 精度较差 设计结果的好坏依赖于设计者的经验 易出现极限环振荡 其他的智能控制还有专家控制 神经网络控制 神经网络控制学习速度慢 计算操作也较复杂 将其与模糊控制结合起来可以取长补短 即现在常用的模 糊神经网络控制 5 总结 除了上述几种控制外 随着微处理器的广泛应用 非连续控制系统显示出 越来越强大的生命力 通过简单的开关控制元件组成简单的机械执行部分 利 用计算机的 思维 能