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    軋機(jī)垂扭耦合振動(dòng)控制模型的建立與優(yōu)化

    2024-12-10 00:00:00王金南陳榮華
    關(guān)鍵詞:軋機(jī)

    摘 要:本文針對(duì)軋機(jī)垂扭耦合振動(dòng)問題,建立了相應(yīng)的控制模型,并提出了一種優(yōu)化方法。首先,分析軋機(jī)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性,建立垂扭耦合振動(dòng)的數(shù)學(xué)模型。其次,基于該模型提出一種基于控制理論的優(yōu)化方法,以有效控制軋機(jī)振動(dòng)。最后,通過仿真試驗(yàn)驗(yàn)證所提方法的有效性和優(yōu)越性。本文算法引入了輸出性能約束,建立了合理的控制策略,能夠使系統(tǒng)的狀態(tài)變量始終保持在有界范圍內(nèi),從而提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

    關(guān)鍵詞:軋機(jī);耦合振動(dòng);控制模型

    中圖分類號(hào):TG 333" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    軋機(jī)是一種重要的金屬加工設(shè)備,廣泛應(yīng)用于鋼鐵、有色金屬等行業(yè)。但是軋機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜并具有一定的工作特性,經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)垂扭耦合振動(dòng)問題,嚴(yán)重影響了軋機(jī)的工作效率和產(chǎn)品質(zhì)量[1]。因此,對(duì)軋機(jī)垂扭耦合振動(dòng)進(jìn)行控制和優(yōu)化具有重要的理論和實(shí)際意義。本文旨在建立相應(yīng)的控制模型和優(yōu)化方法,提供一種有效的解決方案。

    1 軋機(jī)垂扭耦合振動(dòng)控制模型的建立

    1.1 整體設(shè)計(jì)思路

    本文針對(duì)扭振系統(tǒng),設(shè)計(jì)了一個(gè)扭振控制器來(lái)抑制扭轉(zhuǎn)振動(dòng)。該控制器可測(cè)量扭轉(zhuǎn)振動(dòng)的反饋信號(hào),并結(jié)合系統(tǒng)模型和控制算法生成相應(yīng)的控制信號(hào)來(lái)抑制扭轉(zhuǎn)振動(dòng)[2]。并優(yōu)化控制器參數(shù)和調(diào)節(jié)算法,對(duì)扭轉(zhuǎn)振動(dòng)進(jìn)行有效控制。

    1.2 具體設(shè)計(jì)算法

    本文建立了軋機(jī)主傳動(dòng)扭振系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,該系統(tǒng)包括軋機(jī)主傳動(dòng)系統(tǒng)和扭振系統(tǒng),本文主要探討扭振系統(tǒng)。扭振系統(tǒng)由軋機(jī)輥和軋機(jī)輥間的彈簧、阻尼器組成。反步坐標(biāo)變換是一種將系統(tǒng)的輸入和輸出變量進(jìn)行轉(zhuǎn)換的方法,能更好地描述系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性[3]。本文將扭振系統(tǒng)的扭轉(zhuǎn)角度和扭轉(zhuǎn)角速度作為反步坐標(biāo)。針對(duì)軋機(jī)主傳動(dòng)扭振系統(tǒng),引入反步坐標(biāo)變換,如公式(1)所示。

    式中:z21為電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)角速度;z22為電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)角度-電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)角速度;z23為電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)角度;α21、α22分別為虛擬控制器;ζ21、ζ22和ζ23分別為輸出變量。

    在軋機(jī)垂扭耦合振動(dòng)控制模型的建立中,本文引入正切障礙李雅普諾夫函數(shù),將其作為描述系統(tǒng)穩(wěn)定性的函數(shù),定義一個(gè)障礙函數(shù)來(lái)限制系統(tǒng)的輸出變量可以有效控制系統(tǒng)的性能。在耦合垂振問題中,本文構(gòu)造了一個(gè)非對(duì)稱的正切障礙李雅普諾夫函數(shù)來(lái)限制輸出變量的性能。非對(duì)稱是指障礙函數(shù)的上界和下界不對(duì)稱,這樣可以使系統(tǒng)對(duì)輸出變量的上界和下界具有不同響應(yīng),從而更好地控制系統(tǒng)的振動(dòng)行為。當(dāng)建立軋機(jī)垂扭耦合振動(dòng)控制模型時(shí),本文將正切障礙李雅普諾夫函數(shù)引入系統(tǒng)的控制策略中。合理選擇障礙函數(shù)的形式和參數(shù)可以限制系統(tǒng)輸出變量在一定范圍內(nèi)波動(dòng),從而有效控制系統(tǒng)的振動(dòng)幅度和穩(wěn)定性。特別是在耦合振動(dòng)問題中,正切障礙李雅普諾夫函數(shù)的非對(duì)稱性可以更好地適應(yīng)系統(tǒng)的復(fù)雜性,提高系統(tǒng)的控制性能和穩(wěn)定性[4]。為了限制輸出變量ζ21的性能,需要構(gòu)造非對(duì)稱的正切障礙李雅普諾夫函數(shù),如公式(2)所示。

    1.2.1 構(gòu)建第一部分的李雅普諾夫函數(shù)

    為了使輸出變量ζ21趨于穩(wěn)定,構(gòu)建第一部分的李雅普諾夫函數(shù),分別如公式(3)、公式(4)所示。

    在軋制過程中,軋機(jī)會(huì)施加一定壓力和扭矩,將金屬坯料壓制成所需形狀和尺寸。不同厚度和規(guī)格的產(chǎn)品需要不同的軋制參數(shù)和工藝調(diào)整,這就需要在切換不同產(chǎn)品過程中進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整和適應(yīng)[5]。然而,在切換過程中,產(chǎn)品的厚度和規(guī)格的變化會(huì)導(dǎo)致軋機(jī)主傳動(dòng)系統(tǒng)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩發(fā)生變化。這種變化是突變的、不確定的,甚至?xí)a(chǎn)生沖擊和振動(dòng)。這樣的不確定干擾會(huì)對(duì)軋機(jī)的穩(wěn)定性和軋制質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)面影響,因此負(fù)載轉(zhuǎn)矩表示為公式(5)。

    TL=TL1+TLD " " " " " " " " " " " " (5)

    式中:TL1為穩(wěn)定軋制時(shí)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩;TLD為軋制過程存在干擾導(dǎo)致的干擾轉(zhuǎn)矩。

    公式(5)的引理如公式(6)所示。

    式中:v21為控制輸入或控制信號(hào)的增益;ρ211為物理參數(shù)或系統(tǒng)參數(shù);tanh為雙曲正切函數(shù);ε211為小的正數(shù)。

    根據(jù)定義的狀態(tài)變換z22=ζ22+α21,由楊氏不等式可得公式(7)。

    楊氏不等式的意義在于它給出了組合數(shù)的一個(gè)上界估計(jì)。利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)逼近未知的非線性函數(shù),將輸入值輸入網(wǎng)絡(luò)中,經(jīng)過隱藏層計(jì)算和輸出層計(jì)算得到網(wǎng)絡(luò)的輸出值。這個(gè)輸出值就是對(duì)未知函數(shù)在該輸入值下的逼近值。利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)逼近未知的非線性函數(shù),如公式(8)所示。

    式中:K為系統(tǒng)的增益系數(shù);JL為系統(tǒng)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;c3、c4分別為常數(shù)系數(shù);aRFz為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重;φ21(Z21)為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)。

    PID控制器是最常用的虛擬控制器之一,包括比例、積分和微分3個(gè)控制分量。調(diào)節(jié)這些分量的參數(shù),可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度的折衷。PID控制器適用于許多線性和部分非線性系統(tǒng)。模型參考自適應(yīng)控制(MRAC)利用在線辨識(shí)系統(tǒng)模型,并根據(jù)模型誤差來(lái)調(diào)整控制器參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的自適應(yīng)控制。MRAC適用于系統(tǒng)參數(shù)變化較快或不確定的情況。本文選取的虛擬控制器和自適應(yīng)律分別如公式(9)、公式(10)所示。

    將公式(9)帶入公式(10)可得公式(11)、公式(12)。

    1.2.2 構(gòu)建第二部分的李雅普諾夫函數(shù)

    計(jì)算方式與第1.2.1節(jié)的第一部分相似,得到第二部分的李雅普諾夫函數(shù),分別如公式(13)所示。

    1.2.3 構(gòu)建第三部分的李雅普諾夫函數(shù)

    計(jì)算方式與第1.2.1節(jié)的第一部分相似,得到第三部分的李雅普諾夫函數(shù),分別如公式(15)、公式(16)所示。

    2 模型仿真驗(yàn)證

    2.1 仿真設(shè)置

    本文選取650mm軋機(jī)為仿真對(duì)象,軋機(jī)機(jī)電液垂扭耦合系統(tǒng)的仿真參數(shù)如下:m1為(8.9357×104)kg,kv為(1.25×10-4)m/v,k11為(7.2×1010)N/m,βe為(7×108)Pa,c11為(1.2×106)(N·s)/m,V為0.0732m3,Ps為(2×107)Pa,

    Jm為1552kg·m2,P2為(1×106)Pa,JL為1542kg·m2,A1為(1.9635×10-1)m2,A2為(3.015×10-2)m2,TL1為14500N·m,Ct為(5×10-16)N·m,TLD為(2190×sinπt)N·m,Cd為0.62,R為0.4,w為0.119,c1為0.2,c2為0.1,c3為0.1,c4為0.2,a為0.13,B為0.002,c為0.2。

    軋機(jī)垂扭耦合系統(tǒng)狀態(tài)初始值選取如公式(17)所示。

    2.2 仿真結(jié)果

    利用本文提出的控制算法,軋輥振動(dòng)位移的衰減速度得到了顯著提高。傳統(tǒng)的無(wú)輸出性能約束控制方法無(wú)法有效抑制振動(dòng)的衰減速度,導(dǎo)致系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)。而本文算法能夠合理控制策略和參數(shù)調(diào)節(jié),快速減少振動(dòng)位移,使系統(tǒng)的衰減速度更快,從而提高了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。在穩(wěn)態(tài)誤差方面,本文的控制算法也取得了良好效果。傳統(tǒng)的無(wú)輸出性能約束控制方法無(wú)法消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差,導(dǎo)致系統(tǒng)無(wú)法達(dá)到期望的穩(wěn)定狀態(tài)。而本文算法引入額輸出性能約束,能夠有效減少穩(wěn)態(tài)誤差,使系統(tǒng)能夠達(dá)到期望的穩(wěn)定狀態(tài)。超調(diào)量是衡量系統(tǒng)控制性能的重要指標(biāo)之一。傳統(tǒng)的無(wú)輸出性能約束控制方法在控制過程中存在較大超調(diào)量,導(dǎo)致系統(tǒng)的響應(yīng)過程不夠平滑。而本文算法能夠優(yōu)化控制策略和參數(shù)調(diào)節(jié),有效減少超調(diào)量,使系統(tǒng)的響應(yīng)過程更平滑、穩(wěn)定。

    無(wú)輸出性能受限下的軋輥振動(dòng)位移、無(wú)輸出性能受限下的負(fù)載轉(zhuǎn)速跟蹤誤差分別如圖1、圖2所示。利用本文提出的控制算法,負(fù)載轉(zhuǎn)速的跟蹤誤差趨于穩(wěn)定。傳統(tǒng)的無(wú)輸出性能約束控制方法無(wú)法有效控制負(fù)載轉(zhuǎn)速的誤差,導(dǎo)致系統(tǒng)的跟蹤性能較差。而本文算法引入了輸出性能約束和合理的控制策略,能夠快速減少跟蹤誤差,使其穩(wěn)定在規(guī)定的上、下界內(nèi),從而提高了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。在穩(wěn)態(tài)性能方面,本文的控制算法也取得了良好效果。傳統(tǒng)的無(wú)輸出性能約束控制方法無(wú)法嚴(yán)格限制負(fù)載轉(zhuǎn)速的跟蹤誤差,導(dǎo)致系統(tǒng)無(wú)法達(dá)到期望的穩(wěn)定狀態(tài)。而本文算法優(yōu)化了控制策略和參數(shù)調(diào)節(jié),能夠?qū)⒏櫿`差嚴(yán)格限制在規(guī)定的上、下界內(nèi),使系統(tǒng)能夠更好地達(dá)到期望的穩(wěn)定狀態(tài)。

    負(fù)載轉(zhuǎn)速與電機(jī)轉(zhuǎn)速差的響應(yīng)曲線和電機(jī)轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線分別如圖3、圖4所示。傳統(tǒng)的無(wú)輸出性能約束控制方法無(wú)法有效控制振動(dòng)速度,導(dǎo)致系統(tǒng)的振動(dòng)速度波動(dòng)較大。而本文算法引入了輸出性能約束和合理的控制策略,能夠快速減少振動(dòng)速度的波動(dòng),并使其趨于穩(wěn)定。傳統(tǒng)的無(wú)輸出性能約束控制方法無(wú)法嚴(yán)格限制液壓缸無(wú)桿腔工作壓力的波動(dòng),導(dǎo)致系統(tǒng)的壓力不穩(wěn)定。而本文算法優(yōu)化了控制策略和參數(shù)調(diào)節(jié),能夠有效控制液壓缸無(wú)桿腔工作壓力的波動(dòng)。傳統(tǒng)的無(wú)輸出性能約束控制方法無(wú)法保證系統(tǒng)的狀態(tài)變量不超出規(guī)定范圍,影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性。而本文算法引入了輸出性能約束和合理的控制策略,能夠?qū)⑾到y(tǒng)的狀態(tài)變量始終保持在有界范圍內(nèi),從而提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

    3 結(jié)語(yǔ)

    本文對(duì)軋機(jī)垂扭耦合振動(dòng)問題進(jìn)行建模和優(yōu)化,提出了一種基于控制理論的優(yōu)化方法仿真試驗(yàn)表明,該方法能夠有效控制軋機(jī)的振動(dòng),提高軋機(jī)的工作效率和產(chǎn)品質(zhì)量。本文的研究成果對(duì)軋機(jī)行業(yè)的發(fā)展具有重要意義,也為其他領(lǐng)域的振動(dòng)控制問題提供了借鑒和參考。未來(lái)的研究進(jìn)一步探索更高效的優(yōu)化方法,以進(jìn)一步提升軋機(jī)垂扭耦合振動(dòng)控制的效果和性能。

    參考文獻(xiàn)

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