計時鳴,周龍兵,譚大鵬,時 夢,張 微
(浙江工業(yè)大學(xué)特種裝備制造與先進加工技術(shù)教育部/浙江省重點實驗室,浙江杭州,310014)
在模具加工領(lǐng)域,為實現(xiàn)對模具中溝、槽、孔等結(jié)構(gòu)化表面的精密加工,出現(xiàn)了磨粒流拋光,例如擠壓研磨(AFM)、磨料水射流拋光(AWJF)、磁流變拋光(MRF)、磁射流拋光(MJP)等。這些方法利用磨粒流與加工表面接觸時的壁面效應(yīng),形成對表面的微切削以實現(xiàn)表面光整加工。但是,由于目前的磨粒流拋光屬于“硬性”磨粒流,尚不能獲得良好的加工效果,針對“硬性”磨粒流加工的缺點,浙江工業(yè)大學(xué)計時鳴等人[1-5]提出了“軟性”磨粒流加工方法,所謂“軟性”磨粒流是指具有弱黏性的液—固兩相磨粒流,因此具有更好的流動特性并可實現(xiàn)湍流流動。研究者利用湍流的壁面效應(yīng),實現(xiàn)磨粒對工件表面的微力、微量切削作用,以達到精密加工的目的。
在軟性磨粒流加工過程中,由于泵的發(fā)熱以及加工過程本身的發(fā)熱,隨著加工的進行,溫度會逐漸升高,導(dǎo)致磨粒流黏度逐漸下降,進而導(dǎo)致工件加工表面加工均勻度的下降。經(jīng)過前期的研究發(fā)現(xiàn),每個不同的溫度下都對應(yīng)著一個最優(yōu)流速,使得工件表面加工均勻度較為理想,并得出了溫度—最優(yōu)速度公式。在加工過程中,研究者通過實時地改變磨粒流的流速,使得每個溫度下的流速都較為優(yōu)化,從而提高工件的加工均勻度。由此可見,建立一套自動控制系統(tǒng)是非常必要的。在軟性磨粒加工中,動力源為泵,由于加工系統(tǒng)的局限性,一種可行的調(diào)速方法就是通過改變泵的轉(zhuǎn)速來改變泵的流量,從而達到改變流道中磨粒流流速的目的。由電機的實際轉(zhuǎn)速公式n=(60f/p)(1-s)可知,改變電源電壓的頻率,可以改變泵的轉(zhuǎn)速,從而達到控制目的。但是泵的控制問題本身是一個非常復(fù)雜的非線性控制問題。而且在磨粒流加工過程中,加工環(huán)境復(fù)雜,流道中影響磨粒流流速的因素較多,很難以一個精確的數(shù)學(xué)模型來描述。因此,傳統(tǒng)的控制方法難以滿足要求。而模糊控制[6]不需要在設(shè)計系統(tǒng)時建立被控對象的精確數(shù)學(xué)模型,只需要積累對加工過程進行控制的操作經(jīng)驗或數(shù)據(jù)。因而研究者可以針對軟性磨粒的加工特性設(shè)計一套模糊控制系統(tǒng)[7-12],以實現(xiàn)流速的自動控制。
本研究利用Matlab 軟件中的模糊邏輯控制箱和Simulink 模塊,分別對模糊控制器和控制系統(tǒng)進行仿真,從而能更好對所設(shè)計的模糊控制系統(tǒng)進行改進,以達到最優(yōu)的控制效果。
在軟性磨粒流加工過程中,加工溫度變化范圍為20 ℃~60 ℃,最優(yōu)速度變化范圍為75 m/s~125 m/s。一個加工循環(huán)為2 h,本研究選定每隔5 min,系統(tǒng)進行一次調(diào)速。系統(tǒng)開始運行時,當(dāng)采樣時間到,溫度傳感器采集當(dāng)前磨粒流溫度,并將數(shù)據(jù)送入系統(tǒng),根據(jù)溫度—最優(yōu)速度公式計算當(dāng)前最優(yōu)速度,并以該速度作為模糊控制器中的給定速度。在模糊控制器內(nèi)部,速度傳感器采集當(dāng)前的實際速度,實際速度與給定速度之差Δv作為模糊控制器的一個輸入量,速度差的變化率Δv′作為另一個輸入量,控制器的輸出量為電源頻率的變化量Δf,執(zhí)行機構(gòu)為變頻器,最后改變泵的轉(zhuǎn)速。模糊控制系統(tǒng)框圖如圖1所示。
圖1 模糊控制系統(tǒng)框圖
在軟性磨粒流加工過程中,在2 h內(nèi),磨粒流溫度由20 ℃提升到60 ℃,對應(yīng)的最優(yōu)速度由75 m/s 提升到125 m/s,由此可以計算出磨粒流每5 min溫度提升1.67 ℃,從溫度—最優(yōu)速度公式可以看出,5 min內(nèi),最優(yōu)速度最大提升值大致為3.3 m/s。根據(jù)實驗所選擇的潛水排污泵的型號以及總結(jié)相關(guān)經(jīng)驗,電源頻率每提升1 Hz,對應(yīng)的流道中的流速最大提升量為2 m/s,但是實際上很多時候,并不能達到最大值。而模糊控制器輸出的精度為0.1 Hz,即流速控制的精度最小也有0.2 m/s,根據(jù)模糊控制的逼近特性,事實上控制精度是小于0.2 m/s的,完全滿足控制的需求。
根據(jù)以上計算,在模糊控制器的設(shè)計中,輸入量E(即Δv)的基本論域為(-4,4),輸入量EC(即Δv′)的基本論域為(-6,6),輸出量U(即Δf)的基本論域可以選定為(-2,,2)。理論上來說,輸入量、輸出量的論域劃分越細,那么控制精度就越高,這里輸入量E的論域為(-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7,8,),輸入量EC的論域為(-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6),輸出量U的論域為(-0.8,-0.7,-0.6,-0.5,-0.4,-0.3,-0.2,-0.1,0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8)。根據(jù)基本論域和論域,可以計算得到E的量化因子ke=8/4=2,EC的量化因子kec=6/6=1,U的量化因子ku=2/0.8=2.5。輸入量E的語言變量的值分為負很大(NV),負大(NB),負中(NM),負小(NS),零(ZO),正小(PS),正中(PM),正大(PB),正很大(PV),寫為{NV,NB,NM,NS,ZO,PS,PM.PB,PV},同樣地,EC的語言變量值為{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},輸出量U的語言變量值為{NV,NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB,PV}。
在模糊控制的設(shè)計過程中,隸屬度函數(shù)的設(shè)計是至關(guān)重要的,隸屬度函數(shù)選擇的合理與否,直接關(guān)系到模糊控制系統(tǒng)控制性能的好壞。合理的隸屬度函數(shù)能夠提高系統(tǒng)的控制精度,縮短系統(tǒng)的響應(yīng)時間,不合理的隸屬度函數(shù)不但不能夠獲得滿意的控制效果,還有可能造成系統(tǒng)的振蕩,甚至發(fā)散,這是設(shè)計者所不愿意看到的。
在傳統(tǒng)的隸屬度函數(shù)設(shè)計中,以分布均勻的三角形隸屬度函數(shù)或高斯型隸屬度函數(shù)居多。均勻分布的隸屬度函數(shù)如圖2(a)所示。對于一般的模糊控制來說,這種均勻分布的隸屬度函數(shù)可以滿足控制要求。
該設(shè)計中,由于系統(tǒng)每隔5 min采樣一次,即控制周期為5 min,控制開始時的速度差會比較大,那么此時要以快速縮小速度差為主,當(dāng)速度差較小時,要以控制精度和穩(wěn)定為主,防止系統(tǒng)出現(xiàn)超調(diào),甚至振蕩。本研究以此為依據(jù),設(shè)計不均勻分布的隸屬度函數(shù),分別如圖2(b)、2(c)、2(d)所示,在遠離平衡點,每個模糊子集所占論域區(qū)段較大,這樣利于快速縮小速度差,在平衡點附件,每個模糊子集所占領(lǐng)論域區(qū)段很小,這種分布可使控制器在零點附件的控制動作精確、細膩。
圖2 隸屬度函數(shù)圖
模糊控制規(guī)則是模糊控制器的核心,它相當(dāng)于傳統(tǒng)控制系統(tǒng)中的校正裝置或補償器,是設(shè)計控制系統(tǒng)的主要內(nèi)容。模糊控制規(guī)則的合理與否直接關(guān)系著控制性能的好壞。本研究根據(jù)軟性磨粒流加工的實際經(jīng)驗設(shè)計的模糊控制規(guī)則表如表1所示。
在Matlab 軟件中,模糊邏輯工具箱(fuzzy logic toolbox)提供了模糊邏輯控制器及系統(tǒng)設(shè)計的各種途徑[13],工具箱提供了圖形用戶界面編輯函數(shù)(GUI),利用它可以直觀、迅速地生成系統(tǒng)。本研究利用Matlab軟件中的模糊邏輯工具箱建立了對模糊控制器的仿真,模糊控制器如圖4 中的“fuzzy logic control”所示,雙擊進入后分別雙擊其中的E,EC,U,設(shè)置好相應(yīng)的隸屬度函數(shù),并設(shè)置好模糊控制規(guī)則表對應(yīng)的63條控制規(guī)則。
表1 模糊控制規(guī)則表
最后的模糊控制器的輸入、輸出曲面如圖3所示。由輸入-輸出曲面可以看出,整個曲面較為平滑,說明模糊控制器的設(shè)計是較為合理的。
圖3 輸入-輸出曲面
本研究利用Matlab 軟件中的Simulink 模塊對整個模糊控制進行仿真,假定某一時刻計算所得的最優(yōu)速度為80 m/s。模糊控制器的輸出量為變頻器頻率的增量,而由前文計算得到的頻率每增加1 Hz,對應(yīng)的速度輸出的最大增量為2 m/s。而由于該系統(tǒng)輸出的數(shù)學(xué)模型包括變頻器和泵,總體的傳遞函數(shù)非常復(fù)雜,根據(jù)輸出的頻率增量和速度增量為1∶2 的關(guān)系可知,輸出的頻率變化量經(jīng)過變頻器和泵之后轉(zhuǎn)換為流道中流速的增量,這個增量為頻率增量的兩倍,由此可以看出,變頻器和泵綜合后的傳遞函數(shù)的增益為2。而變頻器和泵中影響系統(tǒng)動態(tài)特性的是泵,泵的動力源為電機,電機的傳遞函數(shù)為2階的,由此可以認為變頻器和泵綜合后的傳遞函數(shù)也是一個2階的傳遞函數(shù)。因此可以將傳遞函數(shù)簡化為一個大小為2的增益和2階傳遞函數(shù)1/(S2+S+1)。系統(tǒng)的仿真框圖如圖4所示。
圖4 模糊控制仿真框圖
該設(shè)計仿真結(jié)果及其局部放大圖如圖5所示。本研究將系統(tǒng)中的模糊控制器中的隸屬度函數(shù)換成傳統(tǒng)的均勻分布的三角形隸屬度函數(shù),進行仿真,結(jié)果如圖6所示。
圖5 該設(shè)計仿真結(jié)果及局部放大圖
圖6 隸屬度均勻分布仿真圖
通過對比圖5、圖6,可以看出,采用傳統(tǒng)的均勻分布的隸屬度函數(shù)系統(tǒng)出現(xiàn)了振蕩,但是采用本研究設(shè)計的隸屬度函數(shù),系統(tǒng)沒有出現(xiàn)振蕩,較快地達到了平衡點,實現(xiàn)了控制目的。仿真結(jié)果表明,本研究的模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計是可行、合理的。
本研究提出了面向軟性磨粒流加工的模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計方法,并對模糊控制器和系統(tǒng)進行了設(shè)計,根據(jù)軟性磨粒流加工的特點,本研究設(shè)計了較為合理的隸屬度函數(shù)和模糊控制規(guī)則表。
根據(jù)仿真結(jié)果可知,與傳統(tǒng)的控制方法相對比,本研究設(shè)計的模糊控制器具有更好的優(yōu)越性與合理性。仿真的結(jié)果表明,利用模糊控制方法可以實現(xiàn)對軟性磨粒流加工自動、連續(xù)地控制,而且能達到足夠的控制精度。
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