仕潤霖,馮永保,李淑智,郭曉松
(第二炮兵工程大學,陜西西安710025)
某車載設備使用前,通常要對車體平臺進行調平,調平時間和精度直接影響設備效能的發揮。傳統的車載平臺調平多采用開關式換向閥控制,調平穩定性差、時間長、精度低,而且存在點位耦合及虛腿現象[1-2];控制方法多采用開環控制的調平方案,雖然控制流程簡單,但存在調節時間長、調平穩定性差等問題[1]。作者在分析車載平臺傳統調平原理分析的基礎上,提出了電液比例閥控液壓缸的調平方案,并采用模糊PID控制算法實現平臺的動態調平,通過AMESim 和MATLAB/Simulink軟件的聯合仿真,驗證了所采用調平方案的可行性。
四液壓支腿支撐的車載平臺經過預支撐后,一般都不是水平的,其坐標關系如圖1所示。

圖1 車載平臺在非水平狀態下坐標關系
通過雙軸傾角傳感器檢測平臺x軸方向的傾角為α,y軸方向的傾角為β,設Ox0y0z0為水平面坐標系,Ox1y1z1為與車體固聯的平臺坐標系。支腿i 在Ox0y0z0坐標系中的坐標為0Pi=(0Pix,0Piy,0Piz)T,在Ox1y1z1坐標系中的坐標為1Pi=(1Pix,1Piy,1Piz)T。由于傾角α、β 不為0,且一般情況下較小,根據文獻[1,4]知兩坐標系之間的變換矩陣如下:

同樣,假設坐標系Ox1y1z1中,各支腿坐標為:1Pi=(1xi,1yi,1zi)T,又因為1zi=0,所以由公式0計算可得各個支腿油缸與車體的連接處在水平面坐標系中的z坐標為:


圖2 平臺四支腿展開圖
因此通過判斷z 中坐標α、β的正負可得一個最高支腿。假設i=h為最高點,則有0zh≥0zi。現根據圖1假設車載平臺經過預支撐后,雙軸傾角傳感器測得初始角α0>0、β0>0,則2為最高點,4為最低點,如圖2,各支點與最高點位置差為:

文中提出的調平方案分為兩個階段,調平過程如圖3所示:第一階段采用“最高點[1,4]”不動調平法。傳統“最高點”不動調平法為保持“最高點”不動,各支腿依次伸出到達最高點,該方法調平時間較長。文中方案依然保持“最高點”不動,根據雙軸傾角傳感器實時檢測到的傾角α、β值,由公式(3)計算各支腿到最高點的位置差,將這個位置差值作為各支腿模糊PID控制器的控制信號,并將控制信號與各支腿位移傳感器獲取的當前位移值比較得出誤差e,模糊PID控制器根據誤差e 計算出控制各支腿電液比例換向閥閥芯運動的電流值以控制各支腿上升給定的距離,使各支腿同時以不同速度伸出到同一高度,平臺最終達到水平狀態,由于支腿同時伸出,所以縮短了調平時間;第二階段主要根據實際工作對車載平臺離地距離的需要,控制4個支腿同步伸出,當達到要求的位置后,切斷控制信號,支腿通過液壓鎖鎖定,平臺位置固定,調平結束。由以上調平過程可以看出,每個支腿都有自己的控制器,整個系統為閉環控制,反饋信號為實時檢測到的傾角α、β值和支腿位移值,由于整個調平過程是動態的,所以在調平過程中可以消除傳統調平方案中出現的點位耦合及虛腿現象,系統整體性能較好。

圖3 調平過程示意圖
車載平臺調平系統液壓回路的AMESim仿真模型如圖4所示。液壓系統采用定量泵和安全閥組成恒壓供油單元,電液比例換向閥調節流入液壓缸的油量,雙向液壓鎖使支腿鎖緊,防止平臺因重力作用下滑,位移傳感器獲取支腿當前位移值。

圖4 調平系統液壓回路AMESim仿真模型
作者采用AMESim 和MATLAB/Simulink 聯合仿真,在AMESim 和Simulink 均能夠正常運行情況下,正確設置聯合仿真接口[5],并在AMESim 中通過Interface 界面菜單創建能與Simulink 實現連接的接口圖標4。設定平臺液壓系統模型主要參數為:液壓泵排量25 mL/r;電機轉速1 460 r/min;支腿油缸行程600 mm、活塞直徑90 mm、活塞桿直徑63 mm;安全閥開啟壓力6 MPa;電液比例換向閥(1 MPa 壓降)流量50 L/min、額定電流560 mA、固有頻率3 Hz;單向閥開啟壓力0.3 MPa;m=1 000 kg。
模糊PID控制是一種將模糊控制與常規PID控制有機結合的控制技術,其算法結構如圖5所示,模糊控制器的輸入是誤差e 和誤差變化率ec,輸出是ΔKP、ΔKI和ΔKD。PID參數模糊自整定是找出ΔKP、ΔKI、ΔKD和誤差e 及誤差變化率ec之間的模糊關系,在運行中通過不斷檢測e 和ec,根據模糊推理的方法實現PID參數的在線自整定,滿足不同e 和ec 對控制參數的不同要求,以達到控制目的。該控制系統不僅保持了常規PID控制系統原理簡單、使用方便、魯棒性較強、控制精度高等優點,而且具有模糊控制的靈活性、適應性強等優點。

圖5 模糊PID控制算法結構圖
模糊控制器的輸入、輸出語言變量e、ec、ΔKP、ΔKI、ΔKD的模糊論域均為[-1,1],模糊子集為[NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB],考慮到對論域的覆蓋程度和靈敏度、穩定性與魯棒性原則,各模糊子集采用三角形隸屬函數,輸出量的逆模糊化采用重心法,ΔKP、ΔKI和ΔKD的控制規則見表1。

表1 ΔKP、ΔKI、ΔKD的模糊規則表
按照圖5所示的結構框圖搭建模糊調整PID控制器參數仿真模型如圖6所示,并在MATLAB 命令窗口中鍵入fuzzy 進入FIS editor 界面,根據模糊控制器的結構、控制規則和逆模糊化方法,完成模糊控制器FIS文件編輯。
利用Simulink 提供的S-Function模塊建立與AMESim 進行數據交換的接口,在S-Function模塊參數設置對話框中設置S函數名為“zhitui_”,然后將相應模塊連接好,搭建系統仿真模型如圖7所示,Fuzzy Logic PID Controller 1~4的內部結構見圖6。

圖6 模糊調整PID控制器參數仿真模型

圖7 在Simulink 中構建的控制系統仿真模型
在AMESim 和MATLAB/Simulink 中建立好圖4、圖6和圖7的仿真模型后,在MATLAB 命令窗口中鍵入fuzzy 進入模糊邏輯編輯窗口,導入事先編輯好的FIS 模糊文件,確定模糊PID仿真參數:K'P=412、的比例因子分別為140、22、-55。設置好積分步長和算法,先進入AMESim 運行模式,將模型轉換為S函數,然后再運行Simulink 環境下模型。
在仿真前,考慮到調平過程中車載平臺左右對稱,前后支腿受力不同,所以在AMESim 中設定調平時支腿1、2 受力為10 000 N,支腿3、4 受力為8 000 N。設定各支腿根據雙軸傾角傳感器采集的x、y 方向傾角計算出的理論上要調節的距離分別為:e1=0.04 m,e2=0,e3=0.02 m,e4=0.07 m。圖8中,設定控制信號曲線5時,由于考慮到了系統的穩定性,所以設定調平第一階段2.5 s 內控制信號為0.08 m,第一階段平臺調平完畢后,控制信號在t=2.5~4 s 內由0.08 m 增加到0.10 m,最后1 s 保持此位移,此過程為調平第二階段。如果第一階段控制信號設定為0.07 m,則調平時支腿2 將在0.07 m處上下波動,對系統穩定性將產生一定影響。圖8—12是系統的仿真結果。

圖8 常規PID 控制的支腿位移曲線

圖9 模糊PID 控制的支腿位移曲線

圖10 常規PID 和模糊PID 控制的支腿無桿腔進油口壓力曲線

圖11 支腿無桿腔進油口流量曲線

圖12 支腿伸出速度曲線
在相同仿真條件下,圖8為常規PID控制的支腿位移曲線,圖9為模糊PID控制的支腿位移曲線,圖10為常規PID 和模糊PID控制的支腿無桿腔進油口壓力曲線,結果表明:模糊PID控制較常規PID控制效果好,超調量小,穩態精度高,具有更好的適應性和魯棒性。從圖8、圖9也可以看出調平過程中各支腿實際調節距離分別在原來的基礎上增加了0.01 m,第一階段的“最高點”不動調平法在仿真中是以控制信號的給定值為最高點,四支腿同時以不同的速度向其靠近。假設調平精度為2',由公式(3)計算得出最高與最低支腿的位移差值為3.2 mm。由圖9知,在調平第一階段結束時、第二階段四支腿同步伸出過程及調平結束時,支腿位移差僅0.5 mm 左右,完全滿足調平精度要求。
從圖10—12可以看出:由模糊PID控制的車載調平系統,在調平第一階段,系統啟動時4個支腿都有一點波動,但0.1 s 后消除,隨后后支腿3、4 首先快速響應控制信號,接近控制信號給定位置時響應速度變緩,前支腿1、2 開始快速響應,這種情況是由泵的出口流量和各支腿伸出控制信號共同決定的。系統啟動時模糊PID控制器根據各支腿需調節的位移,控制各支腿的電液比例換向閥閥口開度大小不一,但此時4個支腿伸出響應控制信號所需流量總和大于泵的出口流量,由圖10可知前支腿受力比后支腿大,所以前支腿的控制閥口壓差Δp 小,當系統啟動時,由控制閥口流量公式知流進后支腿3、4 無桿腔的流量大于前支腿1、2,當后支腿3、4 伸出接近控制信號位置時,電液比例換向閥閥口開度減小,伸出速度減小,此時流進前支腿1、2 無桿腔的流量開始增大,當前支腿1、2 伸出接近控制信號位置時其伸出速度減小,到t=2 s時4個支腿基本同時到位,隨后的0.5 s 中超調量較小滿足精度要求,第一階段調平結束。進入調平第二階段后,由圖11、圖12可知流進4個支腿的流量相同,4個支腿的伸出速度也相同,t=4 s 后4個支腿同時伸出到位。
通過聯合仿真表明:文中提出的基于模糊PID控制的車載設備平臺動態調平控制系統可以有效解決傳統調平控制系統存在的調平時間長、調平控制精度低、系統穩定性差等問題,對同類設備多液壓缸調平控制系統具有一定的借鑒和指導作用。
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