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    基于ADRC的動態(tài)面非奇異終端滑模MDF板厚控制研究?

    2021-01-30 09:58:54陳芯銳朱良寬肖康銘
    林產(chǎn)工業(yè) 2021年1期
    關(guān)鍵詞:伺服系統(tǒng)觀測器滑模

    陳芯銳 朱良寬 肖康銘 張 晴

    (東北林業(yè)大學(xué),黑龍江 哈爾濱 150040)

    目前,中密度纖維板(Medium Density Fiberboard,MDF)已廣泛用于家具制造、地板和工藝制品生產(chǎn)等行業(yè)。MDF連續(xù)平壓熱壓工藝中的板厚糾偏控制研究是決定企業(yè)是否具備先進(jìn)性的標(biāo)志[1]。熱壓過程是板坯狀態(tài)與參數(shù)相互作用的結(jié)果[2]。其中熱壓壓力及溫度對中密度纖維板生產(chǎn)過程的影響相互制約、相互依存[3]。而熱壓工藝中定厚段為不可逆,直接決定MDF產(chǎn)品的質(zhì)量,因此需保證位置伺服系統(tǒng)的輸出無超調(diào)。連續(xù)平壓電液位置伺服系統(tǒng)借助液壓缸帶動液壓板將板坯壓縮至要求厚度,精準(zhǔn)壓制和穩(wěn)定系統(tǒng)是壓制的必要條件。在電液位置伺服系統(tǒng)控制中,滑模變結(jié)構(gòu)控制方法因設(shè)計簡單,對系統(tǒng)參數(shù)攝動有很強的魯棒性,而得到廣泛應(yīng)用。為解決非線性系統(tǒng)的跟蹤問題,Neha 、Wang等[4-5]分別提出一種基于擾動觀測器的自適應(yīng)滑模控制方法與基于分?jǐn)?shù)階觀測器的自適應(yīng)滑??刂品椒?;劉麗萍等[6]設(shè)計了一種自適應(yīng)反演滑模軌跡跟蹤控制器。為解決系統(tǒng)存在的抖振問題,提高系統(tǒng)的魯棒性及優(yōu)化系統(tǒng)的動態(tài)性能,江道根等[7]在擴張狀態(tài)觀測器中加入滑??刂破?;陳辛波等[8]運用了一種新的自適應(yīng)滑??刂扑惴ǎ浑喾?、陳群等[9-10]分別提出了基于分?jǐn)?shù)階速度觀測器的模型預(yù)測電流控制策略與一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和非奇異快速終端滑模面的自適應(yīng)控制方法;Zahedi等[11]研究了一種非線性魯棒跟蹤控制,將滑模與funnel控制相結(jié)合設(shè)計新型控制器。

    但以上文獻(xiàn)所述控制器并未消除內(nèi)外干擾對系統(tǒng)的影響,也不能很好地觀測估計擾動,同時對于系統(tǒng)的跟蹤收斂時間沒有給出相應(yīng)的控制策略。為此,韓京清提出自抗擾控制技術(shù)[12]。同時,一些學(xué)者選擇用非奇異終端滑??刂品椒ń鉀Q系統(tǒng)存在的擾動和不穩(wěn)定問題,如王坦坦等[13]針對傳統(tǒng)PI控制的不足,提出了一種控制效果更好的自抗擾控制策略;代明光等[14]提出了一種基于擴張狀態(tài)觀測器( Extended State Observer,ESO)的反演滑??刂撇呗?;Yang等[15]研究的一種連續(xù)非奇異終端滑??刂撇呗?,可保證在不匹配干擾條件下,任何初始狀態(tài)均可在有限時間達(dá)到設(shè)定點;Qing等[16]提出了一種利用自抗擾控制實時估算設(shè)備的總干擾控制策略;Chang等[17]設(shè)計的ADRC新型控制器,提高了系統(tǒng)的動態(tài)性能;賈紅敏等[18]將自抗擾控制策略引入到永磁同步電機位置伺服系統(tǒng);Zhuo等[19]設(shè)計的自適應(yīng)自抗擾控制方法,可以有效保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

    基于以上研究背景,本文首先設(shè)計自抗擾控制器與三階跟蹤微分器和四階線性擴張狀態(tài)觀測器。其次,利用動態(tài)面控制理論與非奇異滑模控制理論設(shè)計滑模面,進(jìn)而設(shè)計動態(tài)面非奇異終端滑模控制律。然后,構(gòu)造Lyapouov函數(shù),以證明系統(tǒng)的穩(wěn)定性。最后,通過仿真試驗對該方法的可行性及有效性進(jìn)行驗證。

    1 系統(tǒng)描述

    1.1 電液位置伺服系統(tǒng)

    MDF連續(xù)平壓電液位置伺服系統(tǒng)組成部分主要有電液伺服閥、伺服放大器及四通閥控液壓缸,如圖1 所示。液壓缸活塞在定厚段的位移經(jīng)由位移傳感器轉(zhuǎn)化成位置信號,與給定位置信號比較形成偏差信號輸入控制器,由控制器通過內(nèi)部算法將偏差信號轉(zhuǎn)換成輸入電壓信號,再由伺服放大器將電壓信號轉(zhuǎn)換成電流信號用以控制伺服閥閥芯運動,進(jìn)而使一定量的油液進(jìn)入內(nèi)部推動活塞運動,即活塞帶動負(fù)載將板坯壓至既定厚度。系統(tǒng)中伺服閥采用零開口四通滑閥,其結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

    1.2 系統(tǒng)模型

    本文將具有單個四通閥控制液壓缸的液壓系統(tǒng)作為被控對象,其動力機構(gòu)的3 個基本方程如下[20-23]:

    式中:QL為負(fù)載流量,m3/s;Cd為滑閥流量系數(shù),w為滑閥節(jié)流窗口面積梯度,m;xv為閥芯位移,m;ρ為液體密度,kg/m3;PS為供油壓力,MPa;PL為負(fù)載壓力,MPa; AP為活塞有效面積,m2;y為活塞位移,m;Ctc為總泄露系數(shù),Vt為t時刻液壓缸油腔容積,m3;t為系統(tǒng)工作時間, s;βe為油液彈性模量,MPa;m為負(fù)載總質(zhì)量,kg;Bc為粘性阻尼系數(shù),N·s/m;KL為負(fù)載彈性剛度,N/m;F為外負(fù)載力,N 。

    將伺服閥與伺服放大器近似成比例環(huán)節(jié),可表示成:

    在實際的連續(xù)平壓電液位置伺服系統(tǒng)中,參數(shù)和復(fù)合干擾均是不確定且有界的。

    2 基于ADRC的動態(tài)面非奇異終端滑??刂坡稍O(shè)計

    基于ADRC的動態(tài)面非奇異終端滑??刂坡墒怯筛櫸⒎制? Tracking Differentiators,TD)、線性擴張狀態(tài)觀測器( Linear Extended State Observer,LESO)及動態(tài)面非奇異終端滑模(DSNTSMC)控制器組成,其控制器結(jié)構(gòu)如圖3 所示。

    圖3 控制器設(shè)計結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Structure diagram of controller design

    2.1 跟蹤微分器設(shè)計

    根據(jù)控制器設(shè)計要求,給定輸入信號r的過渡過程x1,同時產(chǎn)生其微分信號x2和二階微分信號x3,三階跟蹤微分器的離散化表達(dá)式為:

    式中:e為輸入誤差,h為積分步長,r0為速度因子,fhan為最速控制綜合函數(shù)[12]。

    2.2 線性擴張狀態(tài)觀測器

    線性擴張狀態(tài)觀測器是自抗擾控制的核心組成部分,可以對系統(tǒng)的內(nèi)外不確定性干擾進(jìn)行實時估計觀測。針對式(3)所示,令Δf(x)+Δg(xv)u+d=x4,即x4為系統(tǒng)內(nèi)外不確定干擾總和。則系統(tǒng)式(3)可以擴張成以下狀態(tài)空間表達(dá)式:

    根據(jù)文獻(xiàn)[12],可以得到式(5)的線性擴張狀態(tài)觀測器表達(dá)式為:

    式中:z=[z1,z2,z3,z4]T分別為變量x=[x1,x2,x3,x4]T的估計值。觀測器輸出信號z4為系統(tǒng)內(nèi)外不確定干擾的估計值。τ=[τ1,τ2,τ3,τ4]T為線性擴張狀態(tài)觀測器的增益系數(shù)。利用帶寬定義可以確定增益系數(shù)的取值,簡化參數(shù)的選取工作。令增益系數(shù)為:

    式中:ω0表示觀測器的帶寬,ω0一般越大,LESO的估計效果越好,但要根據(jù)實際情況確定,ω0>0。 α1,α2,α3,α4需是多項式滿足Hurwitz條件[24-25],即:(s+1)4=s4+α1s3+α2s2+α3s+α4,(其中s僅為變量符號,并無實際含義)。

    則α1=4,α2=6,α3=4,α4=1。因此選取合適的ω0值,可保證觀測器對于干擾的準(zhǔn)確估計觀測。

    2.3 動態(tài)面非奇異終端滑??刂破髟O(shè)計

    2.3.1 控制器設(shè)計

    本文所設(shè)計的控制器,結(jié)合了動態(tài)面控制、非奇異終端滑模控制及自抗擾控制的思想,控制器設(shè)計的目的是最終使各個狀態(tài)變量誤差在有限的時間內(nèi)收斂為零,保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

    系統(tǒng)的誤差方程為:

    根據(jù)式(22)可知:系統(tǒng)狀態(tài)半全局一致有界,跟蹤誤差e1→0,e2→0,因此可知式(14)可以滿足:

    因此要保證式(22)成立,需要保證e3→0,即進(jìn)行下一步設(shè)計。

    第3 步:為使e3→0,引入非奇異終端滑模面:

    式中:α,β為滑模面參數(shù),α>0;1<β<2。

    結(jié)合擴張狀態(tài)觀測器,將控制器設(shè)計為:

    式中:ρ1>0,ρ2>0,ρ3>0,為控制器待選取參數(shù),ρ1,ρ2為觀測器對不確定觀測誤差的上界,因此令ρ1+ρ2=σLESO,z4為系統(tǒng)對內(nèi)外不確定干擾總和的估計值。

    2.3.2 穩(wěn)定性分析

    針對Lyapunov穩(wěn)定性原理可知,需要證明系統(tǒng)狀態(tài)誤差在有限的時間內(nèi)收斂到零,即整個控制系統(tǒng)滿足Lyapunov原理下的穩(wěn)定性條件。

    結(jié)合式(24)可知:

    定義Lyapunov函數(shù)為:

    對式(27)求導(dǎo),并將式(25)和式(26)帶入到求導(dǎo)中,得到:

    綜上所述,系統(tǒng)的所有狀態(tài)為半全局一致有界,跟蹤誤差漸近為零。

    3 仿真分析

    根據(jù)實際工藝,系統(tǒng)的主要標(biāo)稱參數(shù)如下所示[21]:

    Ksv=0.01 m/A,Ka=0.012 5 A/V,

    Cd=0.61,ρ=850 kg/m3,A=0.125 6 m2,

    Bc=2.25×106N·s/m,K=2.4 GN/m,

    Ps=25 MPa,Ct=5×10-6m5/Ns,

    ω=0.025 m,βe=685 MPa,F(xiàn)=54 780N,

    Vt=2.365×10-3m3,m=1×103kg,

    PL=16.67 MPa

    令液壓缸上活塞的初始位置為x0=0,對板坯進(jìn)行0.1mm的微調(diào),給定的期望位置信號為yd=0.1mm,對其進(jìn)行位置跟蹤。為驗證本文設(shè)計控制器的收斂速度和穩(wěn)定性,現(xiàn)將其與傳統(tǒng)滑??刂破骱徒?jīng)典PID控制器進(jìn)行對比。

    同時,為驗證本文提出的控制器具有良好的抑制擾動的特性,對系統(tǒng)突加一種負(fù)載擾動,對系統(tǒng)的位置跟蹤和響應(yīng)速度進(jìn)行觀測。

    選取TD參數(shù):r0=100,h=0.01;LESO參數(shù):ω0=15;控制器參數(shù):

    1)動態(tài)面控制參數(shù):c1=0.05,c2=0.05,τ=1。

    2)滑模面參數(shù):α=16,β=5.5。

    3)控制器參數(shù):σLESO=0.000 1,ρ3=0.002 5。

    根據(jù)試湊法及經(jīng)驗選取PID控制器比例積分微分系數(shù),分別為:kp=20 000,ki=40,kd=50。

    經(jīng)調(diào)試選取傳統(tǒng)滑??刂茀?shù):c1=400,c2=1×103,?=80。

    仿真結(jié)果如圖4~8 所示。如圖4 所示,本研究設(shè)計的控制器收斂速度明顯優(yōu)于經(jīng)典PID控制器和傳統(tǒng)滑??刂疲刂凭认鄬Ω?。且經(jīng)局部放大曲線,可知DSNTSMC對系統(tǒng)的控制無超調(diào)現(xiàn)象。

    圖4 3 種控制器的位置跟蹤對比Fig.4 Position tracking comparison of 3 controllers

    圖5 給出了3 種控制器的輸出信號變化曲線,可以看出,本文設(shè)計的控制器的控制數(shù)量沒有出現(xiàn)大幅抖振,雖然峰值相對較高,但是相對于其他兩種控制器而言,收斂時間更短,效果更強。

    圖6 與圖7 表明,本文設(shè)計的DSNTSMC相比傳統(tǒng)滑模具有更快的收斂速度,可以使系統(tǒng)在很短時間內(nèi)到達(dá)滑模面上,且到達(dá)滑模面后,DSNTSMC可使第三個子系統(tǒng)的跟蹤誤差在有限時間內(nèi)收斂到零,而傳統(tǒng)滑??刂浦荒軐崿F(xiàn)漸近收斂。

    圖5 3 種控制器的輸出電壓Fig.5 Output voltage of 3 controllers

    圖6 滑模面趨近過程Fig.6 The approach process of sliding die surface

    圖7 第三子系統(tǒng)的跟蹤誤差Fig.7 Tracking error of the third subsystem

    圖8 表明,盡管系統(tǒng)的內(nèi)外不確定干擾變化加快,但是線性擴張狀態(tài)觀測器仍然可以對干擾進(jìn)行實時準(zhǔn)確的估計觀測。

    圖8 LESO觀測曲線Fig.8 LESO observation curve

    4 結(jié)論

    針對中密度纖維板板厚糾偏位置伺服系統(tǒng)存在內(nèi)外干擾及在干擾條件下影響快速準(zhǔn)確位置跟蹤的問題,設(shè)計了一種基于ADRC技術(shù)的動態(tài)面非奇異終端滑??刂撇呗?。利用線性擴張狀態(tài)觀測器對系統(tǒng)的內(nèi)外不確定干擾進(jìn)行實時估計觀測,利用所設(shè)計的控制器加快系統(tǒng)的收斂速度,減小穩(wěn)態(tài)誤差及超調(diào)。仿真結(jié)果驗證了該算法收斂速度快,能夠達(dá)到良好的控制效果。所述方法可以縮短系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)時間,在估計觀測干擾過程中,可以進(jìn)行準(zhǔn)確觀測。無超調(diào)和抖振現(xiàn)象,增強了系統(tǒng)的可靠性及穩(wěn)定性,提高了系統(tǒng)控制精度。

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