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    基于BP改進(jìn)PID的掘進(jìn)機(jī)閉環(huán)回路跟隨誤差聯(lián)合仿真

    2023-01-03 01:52:04楊文明白建朋唐一飛
    中國工程機(jī)械學(xué)報 2022年6期
    關(guān)鍵詞:動臂油缸活塞

    楊文明,白建朋,黃 瑩,李 峰,唐一飛

    (1.鄭州煤礦機(jī)械集團(tuán)股份有限公司成套裝備研究院,河南 鄭州 450048;2.河南理工大學(xué)機(jī)械與動力工程學(xué)院,河南 焦作 454150)

    掘進(jìn)機(jī)被廣泛應(yīng)用于工程機(jī)械部件加工等領(lǐng)域,在道路快速挖掘、隧道施工方面發(fā)揮著重要功能,能適應(yīng)更苛刻工況的使用要求[1-3]。通過利用PID 算法對推進(jìn)參數(shù)進(jìn)行了偏差修正,極大降低了協(xié)調(diào)性,在推進(jìn)期間將會產(chǎn)生沖擊甚至明顯的振動現(xiàn)象,導(dǎo)致地層喪失穩(wěn)定性[4-6]。趙浩林等[7]在PID算法中融合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,以此測試了推進(jìn)系統(tǒng)參數(shù)控制性能,之后利用Matlab 中構(gòu)建了仿真模型,通過測試發(fā)現(xiàn)上述融合算法能夠獲得優(yōu)異的階躍響應(yīng)特性[8]。宋立業(yè)等[9]主要研究了隧道掘進(jìn)機(jī)在推進(jìn)過程中的運行速度與壓力匹配狀態(tài),通過RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)了速度與壓力之間的良好匹配性能。以AMESim 和Matlab 進(jìn)行聯(lián)合仿真測試發(fā)現(xiàn),采用上述控制器可以有效限制負(fù)載發(fā)生大幅擾動的情況,實現(xiàn)推進(jìn)壓力與速度之間的良好耦合狀態(tài),同時大幅降低了波動程度。李閣強(qiáng)等[10]針對復(fù)雜底層條件下的盾構(gòu)工作過程進(jìn)行了研究,為改善推進(jìn)速度與壓力控制效果,根據(jù)實際控制需求設(shè)計了通過BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的控制策略。以Simulink 進(jìn)行了仿真測試,結(jié)果發(fā)現(xiàn),當(dāng)其遇到沉降、撞擊等突變負(fù)載時依然能夠精確調(diào)控速度與壓力,表現(xiàn)出了優(yōu)異的穩(wěn)定性。

    本文從推進(jìn)系統(tǒng)的工作原理層面出發(fā),為系統(tǒng)構(gòu)建了AMEsim模型,通過仿真測試獲得系統(tǒng)速度與壓力參數(shù);通過Simulink算法構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,同時以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID方法進(jìn)行聯(lián)合控制,由此計算獲得系統(tǒng)的壓力與速度變化曲線。相對于PID控制方法,以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID方法進(jìn)行融合控制時,能夠?qū)毫εc流量不恒定的系統(tǒng)獲得更優(yōu)控制效果。

    1 推進(jìn)系統(tǒng)設(shè)計及跟隨誤差模型

    1.1 系統(tǒng)設(shè)計

    為保證盾構(gòu)系統(tǒng)保持準(zhǔn)確掘進(jìn)狀態(tài),同時獲得更快挖掘速度并保持穩(wěn)定掌子面,要求液壓系統(tǒng)液壓油缸達(dá)到同步協(xié)調(diào)控制的性能,因此將油缸設(shè)置成分組排布的結(jié)構(gòu)[11]。本研究為推進(jìn)系統(tǒng)配備了閉式變量柱塞泵,由于該泵進(jìn)行輸出時可以對最高壓力進(jìn)行限制,在壓力上升到最大值時,將保持0流量狀態(tài)來實現(xiàn)保壓過程,從而獲得節(jié)能。系統(tǒng)調(diào)速回路原理如圖1所示,各個部分再運行控制過程可以實現(xiàn)相互協(xié)調(diào)的狀態(tài),共同達(dá)到流程調(diào)節(jié)的功能。

    根據(jù)圖1可知,推進(jìn)油缸通過伺服閥進(jìn)行速度調(diào)控,油缸運行的壓力通過溢流閥進(jìn)行控制,可以根據(jù)實際運行控制需求實現(xiàn)流量的精確調(diào)節(jié)。油液的流動方式為先經(jīng)過伺服閥,再經(jīng)過比例調(diào)速閥流入到油缸中,推進(jìn)油缸利用撐靴對管片施加載荷,其中,撐靴可以確保油缸推力被均勻傳輸給管片,從而避免管片發(fā)生破損的問題;完成推進(jìn)過程后再轉(zhuǎn)換為管片拼裝形式,原先對管片施加作用的推進(jìn)油缸經(jīng)換向閥完成縮回動作[12]。

    圖1 節(jié)流調(diào)速回路原理Fig.1 Schematic diagram of throttle speed regulating circuit

    以閉環(huán)調(diào)節(jié)油缸壓力與速度原理如圖2所示。對油缸速度控制與壓力控制方式相近,通過位移探測器收集到油缸在不同時刻下的位移數(shù)據(jù),再將測試數(shù)據(jù)傳輸至控制器中,經(jīng)對比運算獲得各油缸的最大位移,以PID 算法將穩(wěn)態(tài)性誤差去除后再將其轉(zhuǎn)換成調(diào)控比例調(diào)速閥的信號[13]。

    圖2 閉環(huán)控制原理Fig.2 Schematic diagram of closed-loop control

    1.2 跟隨誤差

    利用誤差理論進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)輸入信號或者外部負(fù)載發(fā)生變化時,將會對系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性誤差也產(chǎn)生明顯影響[14-15]。其中,外負(fù)載與輸入信號分別對應(yīng)負(fù)載誤差與跟隨誤差,本文通過仿真模型重點研究了誤差引起的液壓系統(tǒng)穩(wěn)定性變化。

    假定推進(jìn)油缸保持一致的腔體壓力,忽略油液泄漏產(chǎn)生的影響,同時認(rèn)為油液保持層流狀態(tài),構(gòu)建得到以下方程。

    首先構(gòu)建如下的壓力平衡方程:

    式中:p1、p2為無桿腔與有桿腔壓力;A1、A2為油缸無桿腔與有桿腔有效面積;Bp為活塞與負(fù)載黏性比參數(shù);mt為計算得到的油缸活塞和負(fù)載總質(zhì)量;FL為總負(fù)載;Kf為負(fù)載彈簧剛度;xp為活塞位移;t為運行時間。

    油缸的流量連續(xù)方程為

    式中:pL、V2分別為油缸無桿腔流量、有桿腔有效體積;Cip為油缸泄漏系數(shù);βe為液壓油彈性模量。

    通過拉氏變換方法處理式(1)與式(2)得到以下方程:

    式中:QL、PL分別為無桿腔流量、油缸壓力;Xp為無桿腔位移函數(shù);S為液壓固有頻率;P1、P2分別為油缸無桿、有桿腔壓力;G為油缸高壓腔液液壓固有頻率;Ctp為閥芯位移傳遞系數(shù);β為油缸高壓腔液壓油彈性模量。

    比例調(diào)速閥流量qt計算式如下:

    式中:Kqt為流量增益;Kpt為壓力增益;x為閥芯位移;pH為負(fù)載壓力;p3為調(diào)速閥的進(jìn)口壓力。

    將式(5)通過拉氏變換得到流量函數(shù)為

    根據(jù)式(3)、式(4)與式(6)可以得到位移函數(shù)為

    式中:ωn為液壓激勵頻率;ξn為液壓阻尼比

    根據(jù)輸出位移函數(shù)G1(s)構(gòu)建得到的跟隨誤差反饋結(jié)果如圖3所示。圖中:X為輸入位移信號;Xi為輸入函數(shù);Xp為輸出函數(shù)。

    圖3 系統(tǒng)跟隨誤差反饋結(jié)構(gòu)Fig.3 Structure diagram of system following error feedback

    按照圖3的處理方式完成拉氏轉(zhuǎn)化獲得以下結(jié)果:

    式中:G(s)為油缸活塞位移輸出函數(shù);H(s)為油缸活塞位移輸出反饋函數(shù);E(s)為跟隨誤差。

    1.3 節(jié)能系統(tǒng)控制策略設(shè)計

    本文同時采用液壓與電氣控制方式進(jìn)行勢能回收,利用調(diào)節(jié)液壓馬達(dá)排量的方式來達(dá)到控制動臂運動速度的功能,大幅降低程序設(shè)計難度,并且能夠滿足系統(tǒng)的遠(yuǎn)程控制需求。

    具體控制策略如下:動臂受到重力與有桿腔液壓油壓力作用發(fā)生下降,此時蓄能器壓力也不斷提高,更多壓力能被儲存起來,引起動臂下降速度也不斷變慢,滿足控制過程的要求。在最初下降階段,蓄能器保持較小壓力,動臂下降速度不斷加快,此時可以接入發(fā)電機(jī)使重力勢能轉(zhuǎn)化成電能并儲存到超級電容中,由此實現(xiàn)對動臂速度的控制。

    本文設(shè)計了一種根據(jù)流量調(diào)節(jié)方式實現(xiàn)的PID 控制方法,隨著動臂逐漸下落后,在蓄能器中形成了更高壓力,此時發(fā)電機(jī)也參與控制過程并引起系統(tǒng)壓力的改變,提高了控制過程的復(fù)雜性,難以實現(xiàn)壓力控制的功能??紤]到流量也會對動臂下落速度造成影響,通過調(diào)節(jié)變量馬達(dá)排量的方式使其達(dá)到不同的轉(zhuǎn)速。

    2 控制器設(shè)計

    PID控制器遞進(jìn)計算方程為

    系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差ess計算方程為

    圖4給出了本文設(shè)計的控制器結(jié)構(gòu)。其中,PID 控制器程序通過C++程序進(jìn)行編寫得到,將油缸壓力與流量作為控制器的輸入,輸出端是通過在線訓(xùn)練獲得的輸出信號u(k)以及其他參數(shù)。

    圖4 BP改進(jìn)PID控制器原理Fig.4 Schematic diagram of BP improved PID controller

    3 動態(tài)性能分析

    通過仿真測試得到動臂節(jié)能系統(tǒng)曲線如圖5所示。對圖5進(jìn)行分析可知:①油缸活塞進(jìn)行伸出時能夠達(dá)到的最快速度為0.33 m/s,縮回過程能夠達(dá)到的最大速度為0.25 m/s;②動臂油缸活塞伸出階段的油缸大腔與小腔壓力分別為7.6、9.1 MPa,隨著大腔壓力提高至15.0 MPa時,剩余油液則通過載閥完成卸荷過程;③進(jìn)入縮回階段時,大腔與小腔中都形成了很低的壓力,此時通過動臂自身重力以及負(fù)載的共同作用發(fā)生下降,2個腔體發(fā)揮不同的作用,其中,小腔壓力可以發(fā)揮油液補(bǔ)充的效果,大腔形成背壓作用,避免下降階段出現(xiàn)沖擊振動的情況。

    圖5 動態(tài)性能曲線Fig.5 Dynamic performance curves

    4 聯(lián)合仿真

    以PID 方法構(gòu)建的AMEsim 仿真模型進(jìn)行測試,得到壓力與速度曲線如圖6和圖7所示,以AMEsim、Simulink 進(jìn)行聯(lián)合仿真構(gòu)建的模型獲得了圖6和圖7所示的壓力與速度曲線。通過對比發(fā)現(xiàn),以PID 方法進(jìn)行控制時,最初為50 mm/min 的油缸速度發(fā)生一段較長時間的振蕩之后才達(dá)到了80 mm/min 的穩(wěn)定值,之后在該速度下保持穩(wěn)定狀態(tài);隨著油缸壓力的增大,逐漸接近24 MPa,期間發(fā)生了小幅波動,如圖6所示。

    圖6 速度控制仿真結(jié)果Fig.6 Simulation results of speed control

    圖7 壓力控制仿真結(jié)果Fig.7 Simulation results of pressure control

    當(dāng)選擇AMEsim和Simulink方法進(jìn)行聯(lián)合仿真處理時,油缸可以快速達(dá)到80 mm/min的穩(wěn)定值,此時速度也沒有發(fā)生明顯波動,如圖7所示;并且油缸壓力只經(jīng)過很短的時間便升高到24 MPa,根據(jù)圖7可知壓力也幾乎沒有發(fā)生波動的現(xiàn)象。由此可見,采用BP改進(jìn)PID方法對不穩(wěn)定壓力與流量變化具備更強(qiáng)的適應(yīng)性。

    5 結(jié)語

    本文通過仿真模型重點研究了誤差引起的液壓系統(tǒng)穩(wěn)定性變化,并給出了BP 改進(jìn)PID 控制器控制設(shè)計。當(dāng)選擇AMEsim 和Simulink 方法進(jìn)行聯(lián)合仿真處理時,油缸可以快速達(dá)到80 mm/min的穩(wěn)定值,此時速度也沒有發(fā)生明顯波動,壓力也幾乎沒有發(fā)生波動的現(xiàn)象。綜上,采用BP 改進(jìn)PID方法具備更強(qiáng)的適應(yīng)性。

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