基于能量控制的气动伺服系统仿真与实验研究毕业论文(编辑修改稿)

基于能量控制的气动伺服系统仿真与实验研究毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

耗能量有明显下降，且从本质上来说，该方法相对于控制标准的四通滑阀并没有牺牲跟踪性能 [16]。 中国空军工程大学提出一种基 于预测模型的神经网络自适应控制算法 ,具体由一个神经网络控制器和一个神经网络模型预测器组成，此控制策略对于具有强烈非线性和参数不确定性的气动伺服系统行之有效 [17]。 由于 IPD 控制器的良好性能，作为过程控制，它被广泛应用。 然而，如果被控对象存在时滞，将很难确定 IPD 控制的增益。 在此，日本明治大学提出一种自校正 IPD 控制器，并列出仿真和实验结果证明该方法的有效 哈尔滨工业大学（威海）本科生毕业论文 7 性 [18]。 为了解决气动伺服系统中的非线性问题 ， Song J， Bao X 等人提出一种基于多倍扩展卡尔曼算法 (MEKA)训练的多层神经网络 (MNN)的控制策略。 对该控制器的测试结果表明它具有优越的性能。 实验结果表明该方法比简单的梯度下降训练算法训练的神经网络要不敏感 [19]。 Song J， Ishida Y. 针对气动伺服系统提出一种鲁棒滑模控制的方法。 通过使用李雅普诺夫稳定理论和气动伺服系统一些结构特性 ,设计一个鲁棒滑模控制器以致当时间趋向无穷大时 ,输出跟踪误差保证进入任意的边界层邻域内 ,并且对较大的不确定性保证强的鲁棒性。 采用该控制方案的气动伺服系统有很强的鲁棒性。 这不仅是因为动态误差对滑模中不确定因素不敏感，而且在控制器设计中只用到系统中不确定因素 的边界值。 在仿真和实际系统中的应用结果都证明了该控制器的优秀性能 [20]。 中国北京理工大学建立了两个比例减压阀独立控制的气动伺服位置控制系统 ,其气缸为低摩擦缸 [21]。 气动伺服系统存在滞后性，使两个比例阀同时受控时出现的控制效果不佳 ,彭光正等人通过固定一个比例阀电压而简化数学模型。 先采用增量式 PID 控制 ,系统最小超调可以达到 %,最小重复稳态精度可以达到。 压力控制对提高控制性能不可或缺，日本冈山大学采用 PCM 阀研究了压力控制的定位控制系统。 将两个干扰观测器应用在定位系统，来提高压力响应和补 偿摩擦力和参数变化的影响。 最终，提高了对有效载荷的鲁棒性和定位精度 [22]。 日本神户大学用高速开关阀在气缸中实现高精度定位为了使气缸在负载 (或速度 )改变的情况下 ,速度 (或力 )的输出特性保持相同 ,采用动态阻抗匹配的方法使气动执行元件对于负载变化更加鲁棒性 [23]。 美国范德比尔特大学提出一种脉宽调制控制气动系统的建模和设计控制的方法。 采用线性状态空间平均技术建立一个 PWM 气动模型。 将非连续开关模型转化成一个连续模型，使模型用标准的非线性控制设计技术容易处理。 利用这个模型直接地解决稳定鲁棒性和性能带宽的问题。 实验上证明了该技术对气动定位系统单自由度的控制作用 [24]。 加拿大麦克马斯特大学采用一种新型 PWM 脉冲控制算法，可以用开关电磁阀代替昂贵的伺服阀。 通过理论和实验证明阀的开环特性是近似对称 哈尔滨工业大学（威海）本科生毕业论文 8 的。 通过比较标准的 PWM 控制技术和新式的 PWM 控制技术它们的开闭环响应，表明该方法队控制性能有明显提升。 用系统辨识方法从实验数据中获得了线性过程模型。 成功实现了带摩擦力补偿和位置反馈的 PID 控制器。 从 to 64 mm 经 180ms 可达到 的稳态误差。 跟踪幅度为 64mm 的曲线，跟踪误差小于 加六倍，该控制器也具有鲁棒性。 执行机构的超调量与其他采用伺服阀研究的结果相似 [25]。 中国浙江大学采用高速开关阀的脉码调制技术实现气动伺服位置控制 ,采用 PID 控制方法 ,分析参数对系统性能的影响 [26]。 并用气动 PCM 控制 ,即用有效截面积不同的开关阀组来实现对机械臂的伺服控制 ,并使用模糊算法进行控制。 中国哈工大很早就开始研究脉冲编码调制实现电一气开关 /伺服控制。 在基于高速开关阀气动位置控制系统上 ,采用修正差动脉宽调制的方法 ,用模糊控制 +PI 控制结合的控制策略 ,不但提高了系统的动态性能和精度 ,又提高了系统的 稳定性 ,系统的稳态误差达到 [27]。 . 气动伺服系统建模研究现状 研究气动伺服系统基本特性，建立其数学模型的方法有三种 ,分别为机理分析、系统辨识及机理分析与系统辨识相结合的建模方法。 系统辨识是用系统的输入输出数据所提供的信息来直接建立系统的数学模型 ,国外学者 Zorlu A.[28]、 Hjalmarsson H.[29]， 国内学者王宣银 [30]等人都做过气动伺服系统的辨识建模研究。 因为气动位置伺服系统开环不稳定 ,上述学者都是直接对闭环系统进行辨识 ,采用 M 序列伪随机信号作为辨识实验输入信号 ,选用 自回归滑动平均 (ARMAX)模型、最小二乘辨识算法。 部分学者还通过实验研究了釆样周期及模型阶数对系统辨识所获模型的质量的影响。 但是 ,气动伺服系统是复杂的非线性系统 ,由辨识方法得到的简单线性模型掩盖了系统本质 ,在此基础上设计的控制器性能有限 ,抗干扰能力差 ,只能用于控制精度要求不高的场合。 气动伺服系统的机理建模研究， Liu 等学者在上世纪 80年代发表的气动伺服控制文章中 ,先后建立了适用于气缸活塞一系列位置的线性状态空间模型 [31]。 1990年之后 ,各国学者在进一步深入研究通过阀口的质量流量方程、 哈尔滨工业大学（威海）本科生毕业论文 9 气腔内的热力过程 的同时 ,开始更多的关注气缸的摩擦力特性、气缸两腔之间的泄漏及控制阀与气缸之间连接管路等对气动伺服控制的影响 ,发表了大量的论文 ,其中比较著名的是 20xx年发表的两篇文章。 为了利用比例方向阀精确控制单活塞杆气缸的输出力 ,模型 ,该模型考虑了气缸两腔之间的泄露、气缸两腔的死容积、控制阀和气缸之间连接管路的延时和压力衰减及控制阀的机械部分动态特性等方面的影响 [32]。 . 气动伺服控制策略的研究现状 目前，两大类控制策略获得了广泛使用 ,分别是用增益调度、最优控制 、人工智能等技术改进后的线性控制器和非线性鲁棒控制。 因此 ,下文将从这两个方面详细介绍气动伺服控制策略的研究现状。 (1)线性控制策略 :因为算法实现容易 ,研究人员一直都没有放弃 PID、状态反馈等线性控制策略 ,提出通过使用增益调度、最优控制、线性鲁棒控制、人工智能等手段来弥补其不足。 图 27 Ning 实验台 Ning 建立了如图 ,通过位置 +速度 +加速度 (PVA )反馈实验和理论分析指出系统稳态误差主要是由气缸静摩擦力和阀的死区特性造成的 ,为此提出了一种气缸摩擦力和阀死区补偿方法 ,与 PVA控制结合 ,稳态定位精度达到 mm。 作者还通过实验证实 PVA+前馈 +死区补偿控制方法能以较高精度跟踪水平和垂直两个方向上的多重圆形和正旋曲线 ,对负载变化具有鲁棒性 [33]。 Ahn 研究的高速开关阀式气动位置伺服系 哈尔滨工业大学（威海）本科生毕业论文 10 统结构如图 ,因为阀额定流量小 ,导致每个通路需并联使用两个阀。 Ahn 提出了一种改进脉宽调制 (PWM)方法 ,消除了阀的死区 ,釆用位置 +速度 +加速度反馈控制 ,稳态定位误差可达 mm[34]。 图 28 Ahn 实验台 李宝仁 [35]针对高压气动位置伺服系统 ,提出釆用变增 益单神经元自适应PID 控制器来实现活塞位移的实时控制 ,并通过仿真验证了该控制器的性能。 朱春波 _使用两个比例压力阀控制一个无杆气缸 ,研究了神经网络 PID 控制器 ,根据连续 10次幅值为 20mm 的阶跃响应 ,均方根定位误差为 mm,重复定位精度为 177。 mm。 高翔 [36]也对上述结构型式的系统进行了研究 ,提出了一种新型的自适应模糊 +PD 控制器和一种新的基于模糊推理的摩擦力补偿算法 ,通过一个自适应模型参数 Ma 的实时调整 ,提高了气动位置伺服系统的控制精度。 薛阳研究的气动位置伺服系统釆用两个比例压力阀控制一个 有杆缸 ,针对气缸两腔物理结构和摩擦力特性不对称这一特点 ,提出了一种基于非对称模糊策略的模糊 PID 控制算法 ,获得了满意的重复定位精度且超调量小、过渡过程时间短。 为进一步提高系统对于惯性负载变化的自适应性 ,提出一种新型的带 a 因子的非对称模糊 PID 控制策略。 王祖温 [37]研究了开关阀控气动位置伺服系统的鲁棒控制 ,针对模型参数不确定、摄动量大和负载变化范围大等问题 ,采用包含小闭环的 2自由度控制结构 (反馈控制 +前馈控制 ,前者用来保证稳定性 ,后者用来保证轨迹跟踪性能 )和定量反馈理论 (QFT),设计了线性鲁棒控制器和摩擦 力补偿器。 为进一步提高闭环系统性能 ,基于系统辨识模型设计了零相位误差前馈控制器 (ZPETC), ZPETC 将闭环系统带宽 哈尔滨工业大学（威海）本科生毕业论文 11 拓宽为 100 rad/s 左右。 (2)非线性鲁棒控制： Drakunov S.[38]针对气动系统建立了一个四阶非线性状态空间模型 ,通过滑模控制来补偿活塞受到的粘性摩擦力和库伦摩擦力。 Surgenor B. W.[39]研究了连续滑模控制在第一种结构类型的气动位置伺服系统中的应用 ,定位精度达到士 ,负载在非常大范围内变化时 ,系统控制性能不受影响。 Song[40]针对采用比例压力阀分别 控制气缸两腔的系统 ,提出一种鲁棒滑模控制方法 ,通过使用李雅普诺夫稳定理论和系统的一些结构特性来设计该控制器 ,当时间趋向无穷大时 ,保证跟踪误差进入任意的边界层领域内 ,系统响应对不确定性不敏感。 Pandian[41]采用两个比例方向阀控制一个气缸 ,建立了以活塞位移、速度和气两腔压差为状态变量的三阶线性模型 ,然后设计了滑模控制器并使用压差反馈代替加速度反馈。 通过实验证实该控制器对负载变化不敏感 ,能很好的实现定位和轨迹跟踪 ,稳态定位误差可达到士。 Pandian 还进一步构造了压力观测器来观测气缸腔内压力 ,由 于不再需要压力传感器 ,节约了成本 Righettini[42]采用两个比例方向阀控制一个单杆气缸 ,建立了以活塞位移、速度和气虹两腔压力为状态变量的四阶非线性模型 ,设计了一个基于滑模的非线性控制器 ,使得在气缸任意行程和较大负载变化范围内 ,均可达到较高的轨迹跟踪精度。 过实验比较了滑模控制器和“PVA 反馈 +前馈 +死区补偿 ”控制策略 ,得出了前者的性能要更优越的结论。 国内空军工程大学的钱坤和上海交通大学的刘春元等人也对滑模控制方法在气动位置伺服系统中的应用作了探讨。 近年来 ,一些文献中提出将反步法用于非线性鲁棒控制器设 计以进一步减小跟踪误差 ,获得了良好的效果。 Smaoui[14]利用反步法设计了非线性控制器对单活塞杆气缸进行控制 ,跟踪幅值 、最大速度为 轨迹时 ,最大误差为。 但没有测试控制器对于参数不确定性的性能鲁棒性。 . 本文主要研究内容 通过对国内外文献的总结分析，在国内外其他学者研究成果的基础上，研究通过能量反馈来控制气动伺服系统，使活塞位移和左右腔压力同时达到 哈尔滨工业大学（威海）本科生毕业论文 12 目标值，具体的研究内容如下： (1)气动伺服系统建模 分析气动过程中能量转换关系，建立气动伺服系统模型，包括气缸动力学 方程、摩擦力方程、能量方程、流量方程、温度方程、阀芯动力学方程和控制算法。 (2)气动伺服系统仿真研究 在 SIMULINK 上建立气动伺服系统数学模型，优化控制器参数，并在此基础上，研究位移负载、气源压力和质量负载对系统动态响应和定位精度的影响。 (3)气动伺服系统实验研究 完成气动伺服系统实验平台机械部分、气动回路、控制电路的设计，重新标定传感器，编写了气动位置伺服的控制程序和数据传输程序，调试程序。 对系统的建模和仿真进行验证。 哈尔滨工业大学（威海）本科生毕业论文 13 第 2章 气动位置伺服系统数学模型的建立 针对由气缸、两个比例流量阀、工控机、两个压 力传感器、位移传感器、数据采集卡组成的气动位置伺服系统，根据热力学、动力学和自动控制的的基本理论和方法建立气缸的运动方程、摩擦力方程、气缸左右腔的能量方程、温度方程、比例阀的流量方程、控制方程，为仿真奠定必要的基础。 . 气动伺服系统原理 气动位置伺服系统原理如图 21 所示。 1位移传感器 2气缸 3压力传感器 4比例流量阀 5过滤减压阀 6上位机 7PCI1716 数据采集卡 8负载 图 21 气动位置伺服系统原理图 与 气缸 轴线平行的 位移传感器，精确的测量活塞位置，同时采用伺服比 哈尔滨工业大学（威海）本科生毕业论文 14 例阀可以控制阀口的截面积和充放气时间，控制部分采用 PCI1716 数据采集卡 高速 数据采集卡。 气缸工作过程中，位移传感器和压力传感器将位移和压力转化成电信号，经 A/D 转换成数字信号，信号由控制板和上位机运算处理后，再经 D/A还原成模拟信号，输出给比例流量阀，控制阀芯位移和充放气时间，最终实现活塞的运动控制。 . 气缸动力学方程 气缸活塞受力分析如图 22 所示。 p 2p1F fvA 1 A 2L 图 22 气缸活塞受力分析图 当合外力小于最大静摩擦力时，活塞静止不动。 随着驱动腔不断进气 ，驱动腔压力不断。