电液控制的现状及发展

电液控制的现状及发展

传统的电液管理系统已经发展了50多年，并且在各个方面都成熟。例如，主要器器的改进经过几十年的不断改进，从结构、材料和加工精度等方面实现了完美的改进。一般来说，这项设计的修改只是为了提高阀的性能、提高产量或降低成本。然而，随着现代高新技术的快速发展，电液控制技术越来越受电子和机械技术的竞争压力。为了保持竞争力，不断完善工作条件和要求，我们必须从三个方面来发展它。（1）充分利用，不断加强水上技术的固有优势。（2）补偿和改进不足的能源技术。（3）本文在三个方面探讨了液体技术的现状和发展。1电液件1.1伺服比例阀环境控制由于伺服阀严格的介质清洁度要求和昂贵的价格,使电液伺服系统的应用受到极大的限制.70年代,日本等国推出了电液比例阀,但由于其在中位具有10%～20%的死区,只能用于开环控制系统,但国际上的著名液压公司如BOSCH、REXROIH、VICKERS等不断采用徽电子技术的最新成果,提高比例阀的性能,使比例阀的改进出现了质的飞跃,其中最突出的是德国BOSCH公司推出的伺服比例阀(闭环比例阀),其结构见图1,其主要特性如下:(1)伺服比例阀消除了传统比例阀固有的中位死区,可应用于闭环控制系统中;(2)动态响应好,静态精度高;(3)伺服比例阀的抗污染能力强,提高了可靠性由于伺服比例阀具有了传统伺服阀的各种控制功能,其在工业应用中必将迅速取代传统的喷嘴档板伺服阀,成为液压伺服系统的首选电液元件.1.2电液系统的数字化改造当前,由于微电子技术的迅速发展,其向各个领域的渗透已成为该领域的发展方向,同样,电子技术同液压技术的结合,也是液压技术发展的一个主要方向,在元件级上可以理解为“内装”(Builtin)和“集成”(Integral)双重的涵义,通过把电子控制装置安装于传统阀、缸或泵内,并进行集成化处理(如把传感器集成于液压缸的活塞杆上),形成了种类众多的数字产品,如数字阀、数字缸、数字泵等,这些元件一般由步进电机作为数—模转换元件,直接与计算机相连,利用计算机输出的脉冲数和频率来控制电液系统的压力和流量.在数字化元件中,系统的性能是由软件控制的,所以要改变设计方案,只要改变相应的程序即可;同时,也可以方便地实现多种功能.为了得到较高的控制精度,可以通过内部的微处理器进行数字化补偿解决.数字化元件的另一大优点是良好的抗污染性能,如传统的射流管和挡板阀,节流口处的间隙大约为0.005～0.01in(0.127～0.25mm),而数字电磁阀具有较大的节流间隙,一般在0.02～0.09in(0.508～2.36mm),这极大地提高了元件的工作可靠性.2基于计算机的自适应控制有了数字化的电液元件,液压系统进行数字化控制也是顺理成章的事了,一般说来,计算机在液压系统中的应用主要有以下五个方面.(1)闭合环路—将计算机用作使环路闭合的伺服控制器,即代替模拟或数字式求和点并处理误差信息以驱动液压控制器.(2)环路前处理——在普通闭环伺服机构之前处理指令信息,即作为模拟伺服机构的环路前处理器或指令发生器,这是目前应用最为广泛的用法.(3)外围处理一—在普通闭环伺服机构之前和之后处理信息.(4)自适应控制一—自适应控制是计算机在电液控制系统中的典型应用,由于自适应控制系统通常是非线性的,并具有多个相互作用的环路,要求能够辨识参数的变化并自动进行调整.计算机的应用大大地促进了自适应控制技术的发展.(5)“灵巧”的多余度控制——为了提高重要系统的可靠性,多余度在电液伺服控制系统中的应用越来越多,利用计算机可以确定哪个元件失效及失效的程度,局部失效不会引起整个停工,根据系统的需要而不是根据保守的预定尺度来判断失效.随着计算机在电液控制系统中的不断深入应用,控制系统的组成也不断发生变迁,具体示意图见图2.在图2(a)中,阀控制器和执行器控制器均由高阶控制器(计算机)完成,从而引起复杂的布线、程序设置、故障诊断和修理,如果把一些功能直接集成到阀上,如图2(b)所示,其闭环反馈系统元件直接装在阀上,阀收到控制器指令后,其内部反馈系统使阀自行调节位置、速度以及执行机构中的压力等参数,而不必与控制器通讯.这不仅简化了系统结构,而且极大地改善了系统的性能.对于将来计算机在电液控制系统中的应用,一种可能的方案如图2(c)所示,阀控制器和执行器控制器集成在一起,它能根据执行器的具体要求自动调整参数,整个控制系统通过总线(Bus)同其它控制系统相连,相互之间可以进行通讯.3非线性缸结构特性电液控制系统属于本质非线性和不确定性系统,如电液伺服阀的压力一流量特性、液压动力机构(如非对称缸)的摩擦特性和死区特性、负载特性等都是非线性;而不确定性因素则包括外来干扰力、温度变化、油源压力和流量脉动等.为了提高电液控制系统的精确性和适用性,几十年来,随着现代控制理论的不断发展,报道电液控制系统采用现代控制理论的文献层出不穷,而且均取得了良好的效果.比较常见的有以下几种.3.1pid控制器在电液系统中的应用PID控制方法是经典控制理论的代表,它基于系统误差的现实因素(P)、过去因素(1)和未来因素(D)进行线性组合来确定控制量,具有结构简单,易于实现等特点,至今在电液伺服系统中应用广泛.但传统的PID控制器采用线性组合方法,难于协调快速性和稳态特性之间的矛盾,在具有参数变化和外干扰的情况下其鲁棒性也不够好,而电液系统的参数是随时间变化的,且在工作点变化时,参数呈非线性变化,因此在相当多的情况下,PID不能取得令人满意的效果,近来传统的PID控制器吸收了智能控制的基本思想并利用计算机的优势,形成了模糊PID、自适应PID、非线性PID等变种PID控制器.据报道,这些PID控制器均取得了较为满意的效果.3.2加速度反馈增益电液控制系统的状态反馈控制方法屡屡见诸于文献报道,图3是一种典型的状态反馈控制系统,除了位置信号进行反馈外,执行器的速度和加速度(压力)也反馈回控制器中,由于液压系统阻尼一般较低,通过加速度(压力)反馈可大大提高系统的阻尼,从而显著地改善了系统的响应,如图4所示.反馈增益主要通过极点配置来确定,这主要基于以下两点考虑,一是闭环时域特性同极点位置息息相关,通过极点配置能满足时域要求;二是系统稳定性和参数敏感性可迅速通过根轨迹法进行估计.3.3系统的自适应控制针对电液控制系统的非线性和不确定性,自适应控制的应用非常广泛,因为自适应控制算法能自动辨识时变系统的参数,相应地改变控制作用,使系统的性能达到最优或次最优.当前应用最成熟的主要有两类,一为自校正控制(STC),二是模型参考自适应控制(MRAC),图5为它们的示意图.STC-般适用于慢时变的对象调节,而具有参数突变和突加外负载干扰的电液伺服系统往往不能满足要求,因此,液压系统中应用的自适应控制大多为MRAC或其变型.自适应控制尽管极大地改善了系统性能,但在使用过程中也带来了一些问题,如对于STC,由于要进行大量的辨识计算,对于响应很快的系统进行实时控制很难;而对于MRAC,主要的困难是选择一个合适的参考模型以及要按李亚普诺夫稳定理论或波波夫超稳定理论来设计自适应律.所以吸收其它控制方法的优点,研究算法简便、鲁棒性强的自适应律是近年来发展的方向,如自适应前馈控制(adaptivefeedbackcontrol)、鲁棒自适应控制(robustadaptivecontrol)、非线性自适应控制(non-linearadaptivecontrol)等.3.4系统控制中的滑模控制变结构控制是一种根据系统状态偏离滑模的程度来变更控制器的结构(控制律或控制器参数),从而使系统按照滑模规定的规律运行的一种控制方法.其在电液控制系统应用较广泛的是滑模控制(SlidingModeControl),其应用于阀控时的示意图见图6.VSC系统与传统的控制系统相比,具有控制规律简单,可以协调动态和稳态性能间的矛盾,特别是其滑动模态(SM)对系统参数变化和外部干扰具有完全不变性.其主要缺点是由于频繁切换而存在较严重的抖动现象,另外它也不宜应用于采样周期较长的控制系统.近年来,出现了模糊控制和神经网络控制实现的离散变结构控制.3.5flc模糊控制技术FLC的引入主要是考虑到可不需要建立数学模型,而依靠模糊推理或其它先验知识来调定控制器,其框图见图7.模糊控制适用于被控参量无精确的表示方法和被控对象各种参数之间无精确的相互关系的情况,在这种情况下,FLC比精确控制优越,而液压伺服系统正属于此类情况(如影响系统动态品质的液压固有频率ω和阻尼比等,与系统的软量有关,难以精确算出).据文献报道,FLC在电液系统中的应用主要有两种形式,一是模糊控制器直接驱动对象,如上图所示,二是用来确定状态反馈控制器的反馈增益,而且均取得了良好的响应.3.6关于nnp的学习算法NNC是模仿人类的感官和脑细胞的工作原理而工作的,系统中的硬件是模仿神经细胞的网络,软件则是模仿神经细胞的工作方式,即每个神经元接受信号按“乘权值后相加”,输出信号按“阈值”大小确定,而“权值”和“阈值”的确定则要经过训练,通过已知的输入输出关系和合适的算法使输出的实际值同要求值间的偏差尽量小.目前,关于NNC的研究大多停留在仿真阶段,NNC学习算法的收敛性和NNC系统的稳定性还未从理论上全部解决.一些变型的NNC已有报道,如日本的Sanada在阀控马达转速系统中采用了自适应神经网络控制,Shih和Lee在液压缸位置控制系统中应用了神经元模糊控制器,均取得了较好的效果.在电液控制系统中采用的现代控制方法还有很多,如最优控制、H∞控制、基因算法等,限于篇幅,这里就不介绍了.4液压工业的发展从以上的论述中可以看出,电