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基于RBF-PID控制器的液壓伺服振動臺波形復現研究

2020-06-29 07:35:28付艷娟
中國科技縱橫 2020年4期

付艷娟

摘 要:為解決液壓伺服振動臺運行過程中系統非線性環節和外部負載擾動較大的難題,設計一種將RBF神經網絡和PID控制器相結合的控制策略。在分析液壓振動臺數學模型和控制器結構的基礎上,利用RBF神經網絡良好的非線性映射能力,實現PID控制器參數的在線調整。與經典PID控制器相比,所提控制策略具有較好的跟蹤能力和魯棒性。

關鍵詞:液壓伺服振動臺;RBF神經網絡;PID控制器;波形復現

0引言

液壓伺服振動臺具有力重比高,負載剛度大和響應快速等優點,常用于模擬航空航天、汽車制造和民用建筑等領域的振動環境[1]。液壓伺服系統的強非線性特性,如伺服閥壓力流量非線性、執行器摩擦非線性和環境干擾等非線性,嚴重制約了經典PID控制器的控制性能。針對傳統PID控制器無法解決時變非線性擾動的缺點,本文采用RBF神經網絡來實時調整PID控制器的參數,以確保液壓振動臺能夠準確復現給定波形。

1系統組成和數學模型的建立

液壓伺服振動臺的控制原理圖如圖1所示,主要有伺服放大器、電液伺服閥、液壓缸和位移傳感器組成。當控制指令信號電壓作用于系統時,液壓缸便產生位移,輸出位移經過位移傳感器轉化為反饋電壓,與指令信號電壓比較后,得到偏差信號電壓。偏差信號經伺服放大器、電液伺服閥傳到液壓缸活塞上,使輸出位移向著減小偏差的方向變化,直到輸出位移等于指令電壓所對應的值為止[2]。

式中,為負載流量;為閥芯位移;為負載壓力;為流量增益;為流量壓力系數,為活塞面積;為活塞位移;為液壓缸兩腔的總容積;為總的泄露系數; 為油液的彈性模量,為活塞上的總質量;為粘性阻尼系數;k為負載彈簧剛度;為活塞上的任意外負載力。

由式(4)可以看出液壓伺服振動臺的響應波形和液壓缸的活塞位移有關,活塞位移量可以通過控制計算機的電壓信號實現。但是振動臺運行過程中的非線性擾動和模型物理參數的變化,使得其輸出響應不能很好地復現給定的輸入波形,這里采用RBF神經網絡和PID控制器相結合的方法來實時調整控制器的參數,提高控制系統的控制精度。

2 RBF-PID控制器的設計

在液壓伺服振動臺控制系統中,一般采用增量式PID控制器[3]。為了使振動臺能夠準確復現給定的波形,假設液壓缸活塞所要得到的位移量為,而實際位移量為,則測量誤差為。PID控制器的三項輸入分別為,,。

振動臺實際運行中,液壓伺服系統內部的參數會有所攝動,固定參數的PID控制器無法克服外界的擾動而得到穩定的狀態,情況嚴重時可能導致系統超調[4]。因此采用RBF神經網絡來調節PID控制器的參數,其控制結構如圖2所示。

RBF神經網絡具有輸入層、隱含層和輸出層三層結構的前饋網絡,從輸入層空間到隱含層空間的變化是非線性的,而從隱含層空間到輸出層空間的變換是線性的。將PID控制器的三個參數作為輸入層,神經元作為隱含層,控制器參數的雅克比信息可從RBF神經網絡中獲得[5]。

輸入層取為,隱含層的激勵函數為,為第個基函數的中心點,是自由參數,它決定基函數圍繞中心點的寬度。輸出層為,為高斯函數的輸出,為隱含層至輸出層的網絡權值。

為了驗證所提控制策略的跟蹤性能,分別比較PID控制器和RBF-PID控制器控制下階躍信號和正弦復合信號的波形復現精度。圖3和圖4分別給出了所提控制器對方波信號的復現結果和控制器參數的整定結果,其中方波信號的幅值和周期分別設定為1mm和5s。從圖3和圖4可以看出RBF-PID控制器具有較好的響應速率和跟蹤精度,且控制器參數隨著參考信號的變化迅速收斂到穩定狀態。圖5正弦復合信號波形復現結果,從圖5可以看出RBF-PID控制器與PID控制器相比具有更好的波形復現精度。上述仿真結果表明設計的RBF-PID控制器能夠較好跟蹤給定曲線,削弱系統非線性參數的影響。

4結語

針對液壓伺服振動臺的波形復現問題,設計了一種RBF-PID控制器,充分利用RBF神經網絡動態整定PID控制器的參數,削弱系統非線性參數所帶來的不利影響。仿真結果表明所提控制策略可以克服液壓系統的非線性影響,且具有快速響應、抗外部干擾的控制效果。

參考文獻

[1] 梁利華.液壓傳動與電液伺服系統[M].哈爾濱:哈爾濱工程大學出版社,2005.

[2] 劉爽,李碩,趙丁選,等.主動油氣懸架電液伺服系統的自適應滑??刂芠J].燕山大學學報,2019,43(6):477-484.

[3] 劉金琨.先進PID控制MATLAB仿真[M].北京:北京電子工業出版社,2004.

[4] 何禹錕,高強,侯遠龍.某定深電液伺服系統的粒子群優化神經網絡PID控制[J].兵工自動化,2019,38(11):24-28.

[5] Essa Mohamed,El-Sayed M,Aboelela,et al.Model predictive force control of hardware implementation for electro-hydraulic servo system[J].Transactions of the Institute of Measurement and Control,2019,41(5):1435-1446.

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