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    基于改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的液壓起重機(jī)節(jié)能仿真

    2020-07-03 05:03:56銳,崔
    關(guān)鍵詞:平衡閥節(jié)流閥輸出功率

    李 銳,崔 宇

    (1.常州工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電與汽車工程學(xué)院,江蘇常州213164;2.營(yíng)口理工學(xué)院機(jī)械與動(dòng)力工程系,遼寧營(yíng)口115014)

    起重機(jī)是一種多動(dòng)作起重機(jī)械,主要用來(lái)提升和水平搬運(yùn)重物。起重機(jī)具有承載能力大、動(dòng)力性強(qiáng)及方便快捷等優(yōu)點(diǎn),可以在沖擊、振動(dòng)和溫度變化較大的惡劣環(huán)境中工作[1-2],不僅可以節(jié)約大量的勞動(dòng)力,而且可降低人員傷亡,廣泛應(yīng)用于交通、建筑、礦山及海洋等許多領(lǐng)域。盡管起重機(jī)在一定程度上減少了勞動(dòng)力,但是液壓系統(tǒng)能耗損失較為嚴(yán)重。在負(fù)載較輕情形下,重物在下落過(guò)程中,負(fù)載重量不足以克服平衡閥被壓,還需要液壓油驅(qū)動(dòng)重物下降,從而造成了能量損耗增加。因此,在輕載或者空載條件下,如何使液壓缸的壓力和流量適應(yīng)負(fù)載的要求,提高起重機(jī)的工作效率成為了研究熱點(diǎn)。

    當(dāng)前,隨著化石能源越來(lái)越少,許多研究者對(duì)液壓起重機(jī)節(jié)能方法進(jìn)行了深入的研究,產(chǎn)生了多種理論和方法。例如:文獻(xiàn)[3-4]研究了液壓起重機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng),設(shè)計(jì)了起重機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)主電路圖,控制電路產(chǎn)生多種控制信號(hào),有序地控制電路的通斷,將起重機(jī)重物在下降過(guò)程中產(chǎn)生的能量回收起來(lái),提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性,節(jié)約了能源消耗。文獻(xiàn)[5-6]研究了汽車液壓起重機(jī)起升機(jī)構(gòu)節(jié)能方法,建立液壓系統(tǒng)模型,分析了不同工況下液壓驅(qū)動(dòng)能量損失,設(shè)計(jì)了蓄能器回收重物勢(shì)能,不僅可以降低液壓油的溫度,而且還降低了系統(tǒng)的能量損失。文獻(xiàn)[7-8]研究了液壓起重機(jī)伸縮臂節(jié)能優(yōu)化方法,對(duì)傳統(tǒng)伸縮臂液壓系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計(jì)了新型負(fù)載敏感節(jié)流閥模型,對(duì)液壓泵流量、壓力和轉(zhuǎn)速進(jìn)行計(jì)算,采用Matlab軟件進(jìn)行仿真,并與理論計(jì)算進(jìn)行對(duì)比,降低了輸出功率,達(dá)到了節(jié)能的要求。但是液壓起重機(jī)在輕載或空載工況下液壓泵輸出功率較大,對(duì)此本文采用改進(jìn)徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制起重機(jī)液壓驅(qū)動(dòng),給出了液壓起重機(jī)模型和負(fù)載敏感平衡閥,推導(dǎo)了液壓驅(qū)動(dòng)動(dòng)力學(xué)方程式,對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)。在不同工況下,通過(guò)Matlab對(duì)液壓起重機(jī)輸出功率進(jìn)行模擬,并將模擬結(jié)果與改進(jìn)前輸出結(jié)果進(jìn)行比較,為深入研究液壓起重機(jī)節(jié)能方法提供參考價(jià)值。

    1 液壓起重機(jī)模型

    液壓起重機(jī)平面簡(jiǎn)圖如圖1所示。主要工作過(guò)程如下:在物體提升過(guò)程中,旋轉(zhuǎn)臂旋轉(zhuǎn)到合適的位置吊起物體,第1液壓缸開(kāi)始升起,若沒(méi)有達(dá)到指定高度,第2液壓缸開(kāi)始升起,若仍然沒(méi)有到達(dá)指定高度,第3液壓缸開(kāi)始升起;在物體下降過(guò)程中,液壓缸開(kāi)始收縮,與物體提升過(guò)程相反。

    圖1 液壓起重機(jī)平面簡(jiǎn)圖Fig.1 The diagram of hydraulic crane plane

    液壓缸采用負(fù)載敏感平衡閥,其結(jié)構(gòu)如圖2所示。液壓缸驅(qū)動(dòng)包括3種工況:①起升工況。液壓泵打開(kāi),換向閥向右移動(dòng),從A處流入,打開(kāi)單向閥從B口流出,流入到液壓缸底部,推動(dòng)活塞向上移動(dòng)。②靜止工況。換向閥處于中間,液控單向閥閉合,液壓缸鎖緊。③下降工況。換向閥向左移動(dòng),液壓油進(jìn)入有桿腔內(nèi),另外一部分油進(jìn)入液控單向閥,使節(jié)流閥芯打開(kāi),液壓缸無(wú)桿腔油流回油箱,若負(fù)載增大,節(jié)流閥開(kāi)口變小,若負(fù)載降低,則節(jié)流閥開(kāi)口增大,使負(fù)載保持平穩(wěn)狀態(tài)。

    圖2 負(fù)載敏感平衡閥簡(jiǎn)圖Fig.2 Schematic diagram of load sensitive balancing valve

    2 液壓動(dòng)力學(xué)

    液壓缸活塞運(yùn)動(dòng)過(guò)程中,其平衡[9]方程式為

    式中:p為有桿腔壓強(qiáng);A為有桿腔活塞面積;G為重物;p1為無(wú)桿腔壓強(qiáng);A1為無(wú)桿腔活塞面積。

    負(fù)載敏感平衡閥的節(jié)流閥流量方程式[9]為

    式中:C為閥口流量特性系數(shù);W為面積梯度;A0為閥口開(kāi)口面積;ρ為油的面積;x為閥芯運(yùn)動(dòng)位移。

    節(jié)流閥移動(dòng)微分方程式為

    式中:A2為節(jié)流閥活塞面積;K為彈簧剛度系數(shù);M為節(jié)流閥總質(zhì)量;x0為彈簧壓縮量。

    液壓缸活塞在收縮過(guò)程中,可以得到

    式中:D為液壓缸內(nèi)徑;d為活塞內(nèi)徑;η為液壓缸效率。

    液壓泵最大流程方程式為

    式中:Qm為馬達(dá)出口處最大流量;ηm為回路容積效率。

    液壓泵輸出功率為

    式中:pm為泵的輸出壓力;q為泵的流量。

    節(jié)約功率為

    式中:P1為傳統(tǒng)控制方法負(fù)載輸出功率;P2為改進(jìn)控制方法負(fù)載輸出功率。

    3 改進(jìn)PID控制

    3.1 改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    常規(guī)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要先設(shè)置隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù),導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索受到限制。對(duì)此,本文采用動(dòng)態(tài)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),無(wú)需確定隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù),可以在線學(xué)習(xí),具體過(guò)程如下:

    假設(shè)有N組數(shù)據(jù)(xk,yk),k=1,2,…,N,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用高斯函數(shù)[10],其單元輸出為

    式中:xk為輸入矢量;yk為輸出矢量;hi(xk)為第i個(gè)隱含單元輸出;Ci為中心矢量;b為高斯基函數(shù)半徑。

    (1)定義S(l),用來(lái)儲(chǔ)存輸出矢量之和,定義一個(gè)計(jì)數(shù)器CT(l),用來(lái)統(tǒng)計(jì)樣本數(shù),其中,l為類別數(shù)。

    (2)從第一組數(shù)據(jù)(x1,y1)開(kāi)始,創(chuàng)建一個(gè)聚類中心,令C1=x1,S(1)=y1,CT(1)=1,從而創(chuàng)建一個(gè)隱含層單元,聚類中心為C1,隱含層到輸出層權(quán)矢量為ωl=S(l)/CT(1)。

    (3)第k組數(shù)據(jù)(xk,yk)時(shí),假設(shè)已有n個(gè)聚類中心點(diǎn)為C1,C2,…,Cn,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在隱含單元n個(gè)。求解xk到n個(gè)聚類中心的距離|xk-Ci|,若|xk-Cj|為最短距離,則Cj為xk最近聚類。

    若|xk-Cj|>b,則新的聚類中心為xk,并且Cn+1=xk,S(n+1)=yk,CT(n+1)=1,同時(shí)維持S(i),CT(i)值不變。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中額外增加n+1個(gè)隱含單元,額外隱含單元到輸出層權(quán)矢量為ωn+1=S(i)/CT(i)。若|xk-Cj|≤b,則S(j)=S(j)+yk,CT(j)=CT(j)+1,隱含單元到輸出層權(quán)矢量為ωi=S(i)/CT(i)。

    (4)創(chuàng)建動(dòng)態(tài)自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示,網(wǎng)絡(luò)輸出方程式為

    圖3 改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3 Improve the structure of RBF neural network

    3.2 改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制

    將改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)用于PID控制系統(tǒng),其控制方式如圖4所示。

    RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出層為非線性離散系統(tǒng),其模型為

    式中:u1(k),u2(k)為控制系統(tǒng)k時(shí)刻的雙輸入;y1(k),y2(k)為控制系統(tǒng)k時(shí)刻的雙輸出;f1(·),f2(·)為非線性函數(shù);n1,n2,n3為采樣步數(shù)。

    圖4 起重機(jī)改進(jìn)PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.4 The structure of crane improved PID control system

    雙辨識(shí)NNI1,NNI2的輸入方程式為

    雙辨識(shí)NNI1,NNI2的輸出方程式為

    式中:q1,q2分別為辨識(shí)NNI1,NNI2隱含單元數(shù)。

    PID控制采用數(shù)字增量式,控制算法[11-12]為

    式中:kp為比例系數(shù);ki為積分系數(shù);kd為微分系數(shù)。

    則控制器輸出為

    PID控制器新能評(píng)價(jià)指標(biāo)為

    采用梯度下降法對(duì)PID控制器調(diào)節(jié)參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié),如下所示:

    式中:ηp,ηi和ηd為學(xué)習(xí)速率;?y/?u為控制對(duì)象信息微分。

    改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器是動(dòng)態(tài)變化的,PID控制器獲得RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器信息后,通過(guò)梯度在線調(diào)整控制器參數(shù)kp,ki和kd,使控制系統(tǒng)達(dá)到最佳控制狀態(tài)。

    4 仿真及分析

    為了對(duì)比液壓起重機(jī)兩種控制方法實(shí)際輸出功率結(jié)果,采用Matlab軟件對(duì)液壓起重機(jī)不同工況進(jìn)行仿真,仿真參數(shù)設(shè)置如下:節(jié)流閥彈簧剛度K=4.0×103N/m,面積梯度W=58.5×10-3m,油液密度ρ=0.9×103kg/m3,基函數(shù)半徑b=0.75,學(xué)習(xí)速率ηp=ηi=ηd=0.02,PID 控制器初始參數(shù)取值為kp=0.03,ki=0.02,kd=0.05。假設(shè)液壓起重機(jī)系統(tǒng)在空載情況下,采用不同控制方法輸出功率如圖5所示。假設(shè)液壓起重機(jī)系統(tǒng)在輕載(負(fù)載為5 t)情況下,采用不同控制方法輸出功率如圖6所示。假設(shè)液壓起重機(jī)系統(tǒng)在重載(負(fù)載為20 t)情況下,采用不同控制方法輸出功率如圖7所示。

    圖5 空載輸出功率Fig.5 No load output power

    由圖5可知:在下降工況中(0.6~1.0 s),液壓起重機(jī)采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制輸出功率為39.8 kW,而采用改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制輸出功率為4.8 kW。由圖6可知:在下降工況中(0.6~1.0 s),液壓起重機(jī)采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制輸出功率為32.5 kW,而采用改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制輸出功率為3.6 kW。由圖7可知:在下降工況中(0.6~1.0 s),液壓起重機(jī)采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制輸出功率為0 kW,而采用改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制輸出功率為0 kW。液壓起重機(jī)在起升和靜止工況中,兩種控制方法輸出功率相差不大,但是在下降工況中,空載或輕載情形下,改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制精度高,系統(tǒng)響應(yīng)速度快,導(dǎo)致液壓泵輸出功率減少,降低了系統(tǒng)能耗,從而達(dá)到了節(jié)能效果。

    圖6 輕載輸出功率Fig.6 Light load output power

    圖7 重載輸出功率Fig.7 Heavy duty output

    5 結(jié)論

    本文采用改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制液壓起重機(jī)驅(qū)動(dòng)負(fù)載,并對(duì)不同工況下輸出功率進(jìn)行仿真驗(yàn)證,主要結(jié)論如下:①建立液壓起重機(jī)簡(jiǎn)圖模型,分析其工作原理,液壓缸設(shè)計(jì)了負(fù)載敏感平衡閥,在下降工況中,可以保持負(fù)載處于平衡狀態(tài);②液壓起重機(jī)在上升或者靜止工況中,在空載、輕載或者重載情形下,采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制與改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制輸出功率幾乎一樣,差別不大;③液壓起重機(jī)在下降工況中,特別是在空載或輕載情形下,液壓起重機(jī)采用改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器,輸出功率較小。

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