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    采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的再生式液壓減振器系統(tǒng)

    2019-07-04 02:12:52魏培鮮王一剛
    中國工程機械學(xué)報 2019年3期
    關(guān)鍵詞:方程式輸出功率馬達

    魏培鮮,王一剛

    (1.黃河交通學(xué)院 汽車工程學(xué)院,河南 武陟 454950; 2.重慶工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院 教務(wù)處,重慶 402260)

    隨著社會的快速發(fā)展,石油資源損耗越來越嚴(yán)重,如何降低車輛油耗是社會面臨的重要問題[1].車輛對石油的耗費量較大,必須加快新能源車輛快速發(fā)展.在新能源車輛研發(fā)過程中,我國一直保持自主研發(fā).在過去20年,如何回收車輛能量損失一直是研究人員關(guān)注的重要問題[2].據(jù)不完全統(tǒng)計,汽車消耗的燃料大約只有20%用于推動車輛前進,燃油實際使用效率較低.因此,加快車輛能量回收裝置的研發(fā),對于促進國家經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義.

    當(dāng)前,許多研究者從多種角度對車輛能量回收展開了研究.文獻[3-4]研究了液壓混合動力車輛能量回收控制方法,分析了液壓制動原理,采用模糊控制方法,建立系統(tǒng)仿真模型,在不同速度和制動強度條件下對能量回收進行仿真,提高了能量回收效率.文獻[5-6]研究了車輛能量回收系統(tǒng)的設(shè)計與仿真,建立電液比例壓力與流量的數(shù)學(xué)模型,推導(dǎo)出液壓閥芯運動方程式,編寫能量回收仿真模型,在不同工況下對能量回收進行仿真驗證,為能量回收實驗研究奠定基礎(chǔ).

    以往研究的車輛能量回收裝置輸出功率較低,車輛續(xù)航里程短.本文設(shè)計了再生式液壓減振器系統(tǒng)模型,推導(dǎo)出液壓流量運動方程式,對傳統(tǒng)PID控制方法進行改進,設(shè)計了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制方法.在路面激勵情形下對車輛輸出功率進行仿真驗證,并與傳統(tǒng)PID控制方法進行比較分析,為深入研究車輛能量回收的控制方法提供理論依據(jù).

    1 液壓減震系統(tǒng)

    1.1 工作原理

    液壓減震器組成結(jié)構(gòu)如圖1所示,車輛在不平整的路面上運動時,液壓缸活塞就會產(chǎn)生上、下移動,通過液壓缸活塞兩側(cè)分布的止回閥傳遞到液壓馬達,帶動馬達旋轉(zhuǎn)運動,將活塞上、下運動轉(zhuǎn)換成馬達旋轉(zhuǎn)運動,液壓馬達與發(fā)電機連接,發(fā)電機就會產(chǎn)生電能.

    圖1 液壓減振發(fā)電系統(tǒng)Fig.1 Hydraulic damping power generation system

    1.2 系統(tǒng)模型

    1.2.1液壓流量

    采用正弦波作為液壓活塞運動激勵函數(shù),其速度方程式為

    (1)

    式中:f為振動頻率;S為活塞上、下止點位移;t為時間.

    當(dāng)活塞采用剛性連接液壓執(zhí)行器時,其有效運動位移Sa方程式為

    (2)

    活塞運動包括壓縮運動和伸出運動,壓縮運動體積方程式為

    (3)

    式中:Vcap為無桿腔體積;Vrod為有桿腔體積;Vcyd為液壓缸初始體積;S0為活塞初始位置;V為活塞運動速度;Acap為無桿腔活塞面積;Arod為有桿腔活塞面積;Vic為無桿腔液壓缸體積;Vir為有桿腔液壓缸體積.

    伸出運動體積方程式為

    (4)

    車輛在不平整路面運動時,活塞產(chǎn)生上、下移動,作用于活塞兩側(cè)力的方程式為

    (5)

    式中:Fcap為壓縮運動活塞作用力;Frod為伸出運動活塞作用力;Pcap為無桿腔壓力;Prod為有桿腔壓力.

    為了比較輸出效率,總功率為活塞運動功率,其方程式為

    (6)

    式中:Pin為活塞運動功率.

    液壓缸止回閥流量流出方程式[7]為

    (7)

    液壓缸止回閥流量流入方程式為

    (8)

    式中:Cd為流量系數(shù);Acv為止回閥接口面積;Pcv為止回閥預(yù)加載壓力;Pm為馬達入口處壓力;ρ為液壓油密度;Pr為低壓側(cè)流入壓力.

    液壓缸活塞在壓縮運動時,其壓力方程式為

    (9)

    液壓缸活塞在伸出運動時,其壓力方程式為

    (10)

    式中:βcap為無桿腔液壓油體積模量;βrod為有桿腔液壓油體積模量.

    蓄能器的作用是為了保持流入馬達流量的平穩(wěn)性,其流體體積方程式為

    (11)

    蓄能器總體積方程式為

    (12)

    蓄能器流入流量方程式為

    (13)

    式中:Vt為蓄能器總可變體積;Vagd為蓄能器固有體積;Aacc為蓄能器流入端面積;k為蓄能器氣體比熱容.

    液壓馬達流入端口壓力變化方程式為

    (14)

    式中:VT為液壓馬達入口總體積.

    在液壓馬達流入端口,液壓油體積變化方程式為

    (15)

    由于馬達內(nèi)部有部分液壓油會泄露,液壓馬達流量方程式為

    (16)

    式中:K1k為液壓馬達泄漏系數(shù);ωm為角速度.

    液壓管路中壓力損失方程式為

    (17)

    式中:L為液壓管路長度;Dm為液壓馬達排量;Dp為液壓管路直徑;σ為流量系數(shù).

    1.2.2馬達轉(zhuǎn)速

    根據(jù)牛頓第二定律[8],馬達轉(zhuǎn)速方程式為

    (18)

    式中:Jt為轉(zhuǎn)動慣量;Tm為驅(qū)動扭矩;Trf為摩擦轉(zhuǎn)矩分量;T1為電磁轉(zhuǎn)矩.

    各個負載轉(zhuǎn)矩方程式為

    (19)

    式中:ηm為機械效率;Cv為摩擦系數(shù).

    1.2.3電力

    電磁轉(zhuǎn)矩方程式為

    (20)

    式中:I為電流;kT為轉(zhuǎn)矩系數(shù).

    電動勢E方程式為

    (21)

    式中:kV為電動勢常數(shù).

    假定磁體的變化率是恒定的,則電流的變化率方程式為

    (22)

    式中:Lin為電感;RL為負載電阻;Rin為內(nèi)部電阻.

    再生輸出功率Preg的輸出方程式為

    (23)

    式中:U為電壓.

    液壓減震器的總效率為

    (24)

    2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制

    2.1 PID控制

    PID控制在線調(diào)節(jié)流程如圖2所示,根據(jù)反饋誤差信息調(diào)整比例、積分、微分系數(shù),從而降低被控對象輸出誤差[7].

    圖2 PID控制流程Fig.2 PID control structure

    PID控制在線輸出誤差方程式為

    (25)

    式中:e(t)為誤差;r(t)為輸入值;y(t)為輸出值.

    PID控制方程式[9-10]為

    (26)

    式中:kp為比例調(diào)節(jié)系數(shù);ki為積分調(diào)節(jié)系數(shù);kd為微分調(diào)節(jié)系數(shù).

    2.2 小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制

    小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC)結(jié)構(gòu)如圖3所示,具有響應(yīng)速度快、輸出能力強及在線調(diào)整次數(shù)少等優(yōu)點.

    圖3 小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3 Cerebellar neural network structure

    采用小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制,具有兩者各自優(yōu)勢:既有非線性函數(shù)控制能力,又有PID獨立模型控制特性.而車輛液壓控制系統(tǒng)具有復(fù)雜的非線性特性,采用小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制能夠保持記憶功能,從而實現(xiàn)在線輸出功能,如圖4所示.

    圖4 小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制流程圖Fig.4 Cerebellar neural network PID control

    3 仿真及分析

    為了驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制車輛液壓減震器能量回收效果,采用Matlab軟件對其進行仿真.仿真參數(shù)設(shè)置為:路面激勵頻率為0.5 Hz,內(nèi)部電感為0.04 H,ki=1,kp=60,kd=3,網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率為0.1,負載電阻為20 Ω.采用PID控制輸出功率變化如圖5所示,而采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制輸出功率變化如圖6所示.

    圖5 PID控制輸出功率Fig.5 PID control output power

    圖6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制輸出功率Fig.6 Neural network PID control output power

    由圖5可得:車輛液壓減震器采用PID控制方法,輸出功率變化范圍為74~168,變化幅度為94 W,波動幅度較大,輸出的最大功率為168 W.由圖6可得:車輛液壓減震器采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制方法,輸出功率變化范圍為174~220 W,變化幅度為46 W,波動幅度較小,輸出的最大功率為220 W.因此,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制方法,可以增加輸出功率,提高輸出效率.

    4 結(jié)論

    本文設(shè)計了車輛液壓減震器,用于車輛行駛過程中能量的回收,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合PID控制方法,并對輸出功率進行仿真驗證,主要結(jié)論如下:

    (1) 車輛行駛在不平整路面,容易產(chǎn)生上、下振動,設(shè)計液壓減震器裝置,可以回收振動產(chǎn)生的電能,從而節(jié)約能源.

    (2) 采用常規(guī)PID控制方法,車輛行駛過程中,液壓減震器受到路面激勵振動后,輸出功率波動幅度較大,輸出效率較低.

    (3) 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合PID控制方法,能夠抑制路面噪聲的干擾,提高液壓減震器輸出功率,輸出效率較高.

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