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    軋機(jī)液壓伺服位置系統(tǒng)的無(wú)模型自適應(yīng)控制

    2018-05-09 02:01:47,,,,
    關(guān)鍵詞:適應(yīng)控制伺服系統(tǒng)軋機(jī)

    , , , ,

    (1. 煙臺(tái)南山學(xué)院 工學(xué)院, 山東 煙臺(tái) 265713;2. 青島科技大學(xué) 自動(dòng)化與電子工程學(xué)院, 山東 青島 266042;3. 東海熱電有限公司, 山東 煙臺(tái) 265713)

    文獻(xiàn)[3-4]中采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法克服了常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法權(quán)值調(diào)整復(fù)雜、收斂速度慢的缺點(diǎn)。文獻(xiàn)[5]中針對(duì)軋機(jī)液壓伺服位置系統(tǒng)中存在的參數(shù)不確定、未知外負(fù)載力和部分狀態(tài)不可測(cè)的問(wèn)題,提出了一種基于觀測(cè)器的魯棒輸出反饋控制方法。文獻(xiàn)[6]中采用狀態(tài)誤差反饋率補(bǔ)償軋機(jī)傳動(dòng)側(cè)和操作側(cè)位置不同步的問(wèn)題,消除了同步誤差。文獻(xiàn)[7]中通過(guò)對(duì)軋機(jī)系統(tǒng)模型的等價(jià)變換以及選取恰當(dāng)?shù)腖yapunov函數(shù),解決了控制量與自適應(yīng)控制率嵌套的問(wèn)題。文獻(xiàn)[8]中針對(duì)軋機(jī)液壓伺服系統(tǒng)的強(qiáng)非線性的特點(diǎn),進(jìn)行了高增益觀測(cè)器和動(dòng)態(tài)反饋控制器的設(shè)計(jì),有效抵消了外部擾動(dòng)的影響。

    由于液壓伺服系統(tǒng)具有很強(qiáng)的非線性,在運(yùn)行過(guò)程中又存在各種干擾,很難建立系統(tǒng)整個(gè)運(yùn)行過(guò)程的精確模型,因此上述控制方法的參數(shù)調(diào)整復(fù)雜,且很難長(zhǎng)時(shí)間保持較好的控制效果。

    侯忠生等[9-10]針對(duì)難以建立系統(tǒng)精確模型的非線性系統(tǒng),提出了無(wú)模型自適應(yīng)控制(model-free adaptive control,MFAC)理論和方法。MFAC算法不需要建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,控制器的設(shè)計(jì)僅利用系統(tǒng)的在線或者離線輸入/輸出(I/O)數(shù)據(jù)便可完成,目前已經(jīng)進(jìn)行了深入的理論研究和廣泛的工程應(yīng)用[11-17]。

    本文中針對(duì)軋機(jī)液壓伺服位置系統(tǒng)建模難的問(wèn)題,采用MFAC算法實(shí)現(xiàn)了軋機(jī)液壓伺服位置系統(tǒng)的快速跟蹤。與比例積分微分(PID)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法相比,本文中所采用的MFAC算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過(guò)程無(wú)需系統(tǒng)的任何模型信息。在相同條件下,通過(guò)MATLAB仿真,驗(yàn)證MFAC算法的有效性。需要說(shuō)明的是,本文中所用的軋機(jī)液壓伺服位置系統(tǒng)的模型僅用來(lái)說(shuō)明MFAC 的設(shè)計(jì)過(guò)程以及產(chǎn)生輸入輸出數(shù)據(jù),所設(shè)計(jì)的控制器中不含有軋機(jī)液壓伺服系統(tǒng)的任何模型信息。

    1 數(shù)學(xué)模型及問(wèn)題描述

    軋機(jī)液壓伺服位置控制系統(tǒng)如圖1所示:yd為活塞位移期望給定值,m;y為活塞位移實(shí)際輸出值,m。液壓伺服系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的主要方程如(1)—(5)所示。

    伺服閥流量方程為

    (1)

    式中:Q為輸出液壓油流量, m3·h-1;Cd為流量系數(shù);w為面積梯度, m;xv為閥芯位移, m;ps為出口壓力, Pa;pl為負(fù)載壓力, Pa;ρ為液壓油密度, kg·m-3。

    yd為活塞位移期望給定值;y為活塞位移實(shí)際輸出值。圖1 軋機(jī)液壓伺服位置控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

    油缸流量連續(xù)方程為

    (2)

    式中:A為活塞有效面積,m2;x為活塞位移,m;Ct為液壓缸外泄漏系數(shù),m3·N-1·s-1;V為油腔初始容積,m3;β為油液有效容積彈性模量,Pa;t為變化時(shí)間,s。

    伺服放大器和伺服閥方程為

    (3)

    (4)

    式中:kp為放大系數(shù);ksv為伺服閥增益系數(shù);u為控制電壓,V;i為轉(zhuǎn)換后的輸出電流,A。

    液壓缸的力平衡方程為

    (5)

    式中:m表示輥系等效總質(zhì)量,kg;B為油缸和活塞的黏性阻尼系數(shù),N·s/m;K為軋機(jī)彈性剛度系數(shù),N/m;F為輥系外負(fù)載力,N。

    (6)

    在實(shí)際系統(tǒng)工作過(guò)程中,m、Ct、β、K、F等都可能存在一定的波動(dòng)。設(shè)計(jì)的目的是在這些參數(shù)攝動(dòng)情況下,通過(guò)調(diào)整控制器輸入使活塞的位置輸出快速、準(zhǔn)確地跟蹤期望信號(hào)。

    2 無(wú)模型自適應(yīng)控制器設(shè)計(jì)

    取采樣周期為h,將式(6)離散化得

    (7)

    (8)

    a3x3(k)+a4g(xv)u(k)+a5,

    (9)

    y(k)=x1(k)。

    (10)

    將式(7)、(8)、(10)代入式(9)整理得

    y(k+1)=b1y(k)+b2y(k-1)+b3y(k-2)+

    b4u(k)+b5,

    (11)

    式中:b1=3+a3h;b2=-(3+2a3h-a2h2);b3=1+a1h3-a2h2+a3h;b4=a4h3g(xv);b5=a5h3。

    液壓伺服位置系統(tǒng)是一個(gè)連續(xù)運(yùn)動(dòng)的系統(tǒng),其動(dòng)態(tài)過(guò)程滿足一定的光滑性;并且,當(dāng)輸入的控制電壓在伺服閥運(yùn)行的允許范圍時(shí),輸入電壓的有界變化引起的伺服閥位置變化也必然有界,因此,液壓伺服位置系統(tǒng)滿足文獻(xiàn)[18]中要求的非線性系統(tǒng)在進(jìn)行緊格式動(dòng)態(tài)線性化過(guò)程中所要求的2個(gè)假設(shè)條件,即

    1)對(duì)于給定的有界期望輸出信號(hào)y*(k+1),總存在有界的u*(k),使得系統(tǒng)在u*(k)的驅(qū)動(dòng)下,輸出等于y*(k+1)。

    2)對(duì)任意時(shí)刻k及Δu(k)≠0,系統(tǒng)的符號(hào)保持不變。

    定義

    Δy(k+1)=y(k+1)-y(k),

    Δu(k)=u(k)-u(k-1),

    式中: Δy(k+1)為2個(gè)采樣時(shí)刻的輸出變化; Δu(k)為相鄰2個(gè)時(shí)刻的輸入變化;y(k)、u(k)分別為液壓伺服位置系統(tǒng)在時(shí)刻k的位置輸出與電壓輸入。

    根據(jù)文獻(xiàn)[18]中類似的步驟, 由式(11)得

    Δy(k+1)=[b1y(k)+b2y(k-1)+b3y(k-2)+

    b4u(k)+b5]-[b1y(k)+b2y(k-1)+

    b3y(k-2)+b4u(k-1)+b5]+[b1y(k)+b2y(k-1)+b3y(k-2)+b4u(k-1)+b5]-[b1y(k-1)+b2y(k-2)+b3y(k-3)+

    b4u(k-1)+b5]=b4[u(k)-u(k-1)]+b1[y(k)-y(k-1)]+b2[y(k-1)-

    y(k-2)]+b3[y(k-2)-y(k-3)],

    (12)

    令φ1(k)=y(k)-y(k-1),φ2(k)=y(k-1)-y(k-2),φ3(k)=y(k-2)-y(k-3)。

    對(duì)每一個(gè)時(shí)刻k,考慮如下含有變量的方程

    (13)

    y(k+1)=y(k)+θ(k)Δu(k)

    ,

    (14)

    式中θ(k)為系統(tǒng)的偽偏導(dǎo)數(shù)。

    2.1 控制算法

    考慮控制輸入準(zhǔn)則函數(shù)

    (15)

    式中:λ為權(quán)重因子;y*(k+1)為期望的輸出信號(hào)。

    將式(14)代入式(15)中,對(duì)u(k)求導(dǎo),并令其等于0,可得

    (16)

    式中ρ∈(0,1],為步長(zhǎng)因子。

    2.2 偽偏導(dǎo)數(shù)估計(jì)算法

    為了避免不準(zhǔn)確的采樣數(shù)據(jù)對(duì)參數(shù)估計(jì)值的影響,提出采用如下加權(quán)偽偏導(dǎo)數(shù)估計(jì)準(zhǔn)則函數(shù):

    (17)

    式中μ>0,是權(quán)重因子。

    由估計(jì)準(zhǔn)則函數(shù)式(17),可得偽偏導(dǎo)數(shù)的估計(jì)算法為

    (18)

    通過(guò)控制率(式(16))和參數(shù)更新率(式(18))可以看出,僅用液壓伺服系統(tǒng)I/O數(shù)據(jù)便可完成控制器的設(shè)計(jì),無(wú)須任何系統(tǒng)模型信息,傳統(tǒng)的未建模動(dòng)態(tài)問(wèn)題在MFAC框架下并不存在。

    3 仿真研究

    表1給出了軋機(jī)液壓伺服位置系統(tǒng)的標(biāo)稱參數(shù)。

    表1 液壓伺服位置系統(tǒng)標(biāo)稱參數(shù)

    本文中仿真分3種情形來(lái)驗(yàn)證MFAC液壓伺服位置控制器的穩(wěn)定性、 準(zhǔn)確性和快速性。 參考輸入信號(hào)幅值為1 mm, 周期為1 s, 占空比為1/2的方波。

    情形1 在參考輸入信號(hào)下,系統(tǒng)的跟蹤特性曲線如圖2所示。通過(guò)常用的Ziegler-Nichols(ZN)整定法, 將PID參數(shù)分別設(shè)置為Kp=80 000、Ti=0.3、Td=0,MFAC參數(shù)設(shè)置為η=0.99,ρ=0.1,μ=0.1,λ=0.000 1。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制,取3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),即1個(gè)輸入層結(jié)點(diǎn),13個(gè)隱層結(jié)點(diǎn),1個(gè)輸出層結(jié)點(diǎn),學(xué)習(xí)率為0.06, 訓(xùn)練目標(biāo)誤差設(shè)定為10-5, 訓(xùn)練步數(shù)為5 986次。 MFAC參數(shù)為η=0.99,ρ=0.1,μ=0.1,λ=0.000 1。

    圖2 PID、NNC和MFAC算法的跟蹤性能

    仿真結(jié)果表明,在給定輸入信號(hào)下,MFAC算法具有更好的快速性和更短的調(diào)節(jié)時(shí)間。

    情形2 生產(chǎn)工藝不同時(shí),軋制厚度和軋制速度都會(huì)發(fā)生相應(yīng)的改變,此時(shí)將PID、NNC和MFAC 3種控制算法進(jìn)行仿真比較。

    仿真過(guò)程中將軋制厚度增至2 mm, 此時(shí)液壓缸位移正反向行程變長(zhǎng), 3種控制算法跟蹤性能與幅值為1 mm時(shí)保持一致, 即超調(diào)量、 調(diào)節(jié)時(shí)間及位置穩(wěn)態(tài)誤差等都變化不大。 這說(shuō)明在液壓缸正反向行程變長(zhǎng)情況下, 3種控制算法都能保持原來(lái)的穩(wěn)態(tài)性能。 當(dāng)液壓缸位置給定信號(hào)頻率從1 Hz變?yōu)?.5 Hz, 3種控制算法的跟蹤曲線如圖3所示。

    圖3 輸入信號(hào)頻率變?yōu)?.5 Hz時(shí)PID、NNC和MFAC算法的跟蹤性能

    由圖中可以看出,PID控制算法跟不上給定位置信號(hào)的變化速率,穩(wěn)態(tài)誤差明顯增大。此時(shí)需要重新調(diào)整PID參數(shù)使系統(tǒng)保持穩(wěn)定,并且隨著液壓缸位置方波信號(hào)頻率的增大,PID參數(shù)需要不斷地調(diào)整、更新,這也更加充分表明PID難以駕馭實(shí)時(shí)性要求比較高的軋機(jī)液壓伺服位置控制系統(tǒng)。NNC控制也出現(xiàn)了穩(wěn)態(tài)誤差,控制精度降低,但跟蹤性能優(yōu)于PID。MFAC算法的參數(shù)無(wú)需任何調(diào)整,以較快的響應(yīng)速度達(dá)到穩(wěn)態(tài)跟蹤。

    情形3 軋機(jī)在不同的工藝過(guò)程中,系統(tǒng)參數(shù)會(huì)有較大的變化,其中彈性剛度系數(shù)和外負(fù)載力波動(dòng)最為明顯,變化規(guī)律如下:

    K=K0+0.5K0sin(πt),

    F=F0+0.9F0sin(πt)。

    液壓伺服系統(tǒng)的彈性剛度系數(shù)在油缸活塞接觸到剛性負(fù)載前后存在一個(gè)很大的跳變值,從而引起系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)跳變,對(duì)系統(tǒng)有很大的影響。

    在彈性剛度系數(shù)突變和外負(fù)載力波動(dòng)情形下,PID、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和MFAC控制算法的跟蹤曲線如圖4所示。

    圖4 彈性剛度系數(shù)和外負(fù)載力波動(dòng)時(shí)PID、NNC和MFAC算法的跟蹤性能

    仿真結(jié)果表明:PID控制的穩(wěn)態(tài)誤差增大,為了取得更好的控制效果,PID控制器參數(shù)須重新調(diào)整;NNC控制雖能達(dá)到穩(wěn)定跟蹤,但振蕩加強(qiáng),出現(xiàn)了超調(diào)量;MFAC算法的跟蹤性能在加入擾動(dòng)信號(hào)和彈性剛度系數(shù)突變后幾乎不受影響,由此可見(jiàn),MFAC具有更強(qiáng)的抗干擾能力。

    4 結(jié)論

    針對(duì)軋機(jī)液壓伺服位置系統(tǒng)變量多、受控過(guò)程結(jié)構(gòu)參數(shù)變化大,很難建立系統(tǒng)準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型的特點(diǎn), 將無(wú)模型自適應(yīng)控制方法應(yīng)用到軋機(jī)液壓伺服位置控制系統(tǒng)中,并利用MATLAB軟件對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了仿真分析,驗(yàn)證了MFAC算法較傳統(tǒng)PID控制和NNC控制算法具有更好的快速性和更好的魯棒性,并且所設(shè)計(jì)的控制器不含系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。本文中所給出的數(shù)學(xué)模型僅僅是為了驗(yàn)證算法的有效性,為液壓伺服系統(tǒng)的發(fā)展提供了一種新方法,具有一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

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