何少佳 閆奧博 祝新軍 紀(jì)效禮
(①桂林電子科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,廣西桂林541004;②紹興職業(yè)技術(shù)學(xué)院,浙江紹興312000)
隨著我國(guó)對(duì)高端裝備的不斷投入。如何去提高裝備的可靠性的問(wèn)題,已經(jīng)越來(lái)越引起制造業(yè)企業(yè)的高度重視,這也是我國(guó)高端制造的必經(jīng)之路[1]。
當(dāng)前,模擬產(chǎn)品在運(yùn)行、存儲(chǔ)等過(guò)程中所受到的振動(dòng)激勵(lì)一般通過(guò)振動(dòng)模擬設(shè)備來(lái)模擬[2]。我國(guó)目前的振動(dòng)模擬設(shè)備通常采用液壓振動(dòng)臺(tái),但我國(guó)液壓振動(dòng)臺(tái)始終處于中低端水平。其主要原因是位移控制精度不高,則振動(dòng)激勵(lì)的模擬效果大打折扣。
通過(guò)仿真建立一個(gè)高精度的數(shù)學(xué)模型很難模擬液壓振動(dòng)臺(tái)系統(tǒng)。主要原因是其存在工藝復(fù)雜、系統(tǒng)參數(shù)時(shí)變、沖擊振動(dòng)等復(fù)雜因素[3-4]。雖然傳統(tǒng)的PID控制器對(duì)其輸出效果有所改善,但是固定的PID參數(shù)值并不能解決系統(tǒng)自適應(yīng)能力低,響應(yīng)滯后等性能缺陷。
對(duì)液壓振動(dòng)臺(tái)位移的控制一般轉(zhuǎn)換為對(duì)電壓值的閉環(huán)控制[5],通過(guò)中央處理器處理將電壓值轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的位移值。在運(yùn)行過(guò)程中,由于液壓泵中壓力的損失,造成的位移變化不能直接反映出來(lái),加上傳統(tǒng)的PID控制器的調(diào)節(jié),液壓振動(dòng)臺(tái)系統(tǒng)的位移的控制精度和穩(wěn)定特性等性能?chē)?yán)重受到影響。
因此,本研究在前人提出的理論研究的基礎(chǔ)上,提出在液壓振動(dòng)臺(tái)的液壓泵中加入壓力傳感器檢測(cè)液壓泵的輸出壓力值,與設(shè)定的位移值形成雙閉環(huán)控制,單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)對(duì)反饋回來(lái)的位移和壓力值進(jìn)行處理,對(duì)位移誤差進(jìn)行在線補(bǔ)償。
目前,為了了解液壓振動(dòng)臺(tái)系統(tǒng)的位移精度控制方面的問(wèn)題,我國(guó)的一些學(xué)者對(duì)其做了一些研究,比如胡紅波[6]提出了一種位移反饋控制系統(tǒng),以減小振動(dòng)臺(tái)輸出波形的失真度,但是系統(tǒng)的自適應(yīng)能力低;晁智強(qiáng)[7]提出了一種基于PID控制和重復(fù)控制補(bǔ)償符合控制策略,但由于定值PID的局限,自適應(yīng)低,加上液壓泵內(nèi)部的壓力的損失等因素的影響,導(dǎo)致系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)精度不高;黃茹楠[8]采用常規(guī)PID控制和模糊控制策略對(duì)振動(dòng)臺(tái)實(shí)施控制,有效地抑制了超調(diào)量和提高了動(dòng)態(tài)特性;嚴(yán)俠[9]提出了一種單神經(jīng)元PID位移控制系統(tǒng),有效地提高了系統(tǒng)的自學(xué)、和自適應(yīng)能力。
雖然液壓振動(dòng)臺(tái)的位移控制精度問(wèn)題在一定程度上得到了改善,但是與實(shí)際的液壓振動(dòng)臺(tái)系統(tǒng)存在較大的差異。當(dāng)受到外界干擾時(shí),很難獲得高精度的位移控制效果。因此,進(jìn)一步改善液壓振動(dòng)臺(tái)的位移控制精度的研究有著重要的意義。
由于液壓振動(dòng)臺(tái)硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,直接精準(zhǔn)地控制液壓振動(dòng)臺(tái)的伺服作動(dòng)器的位移非常困難[10]。我國(guó)大部分液壓振動(dòng)臺(tái)對(duì)位移的控制一般轉(zhuǎn)換為對(duì)電壓值的閉環(huán)控制,通過(guò)處理器處理將電壓值轉(zhuǎn)換為位移值,但是這樣存在較大的誤差。在運(yùn)行過(guò)程中,由于液壓泵中壓力的損失,造成的位移變化不能直接地反映出來(lái),嚴(yán)重影響了液壓振動(dòng)臺(tái)位移的控制精度。
為了改善液壓振動(dòng)臺(tái)的位移控制精度,研究在液壓泵的輸出口處加入壓力傳感器的方法,來(lái)檢測(cè)液壓泵的輸出壓力,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)液壓振動(dòng)臺(tái)位移誤差的補(bǔ)償。液壓振動(dòng)臺(tái)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。
在監(jiān)控管理單元里預(yù)先設(shè)置好液壓振動(dòng)臺(tái)的位移值和液壓泵的壓力值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)給比例方向閥電量信號(hào),比例方向閥的流量和方向在其控制下發(fā)生變化,按照程序執(zhí)行,改變伺服作動(dòng)器的位移。通過(guò)位移傳感器獲得伺服作動(dòng)器的位移值,實(shí)現(xiàn)對(duì)位移的控制,液壓泵的壓力值通過(guò)壓力傳感器獲得,并將其轉(zhuǎn)換為電量參數(shù)反饋到控制系統(tǒng)中,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)壓力值的控制,來(lái)減小液壓振動(dòng)臺(tái)在運(yùn)行中由于振動(dòng)、油液泄漏等因素帶來(lái)的液壓泵內(nèi)部的壓力損失,導(dǎo)致位移的變化。監(jiān)控管理單元,對(duì)設(shè)定的參數(shù)值和實(shí)際反饋回來(lái)的數(shù)值進(jìn)行比較和處理,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,不斷修正輸出的參數(shù),使輸出的效果不斷趨于最優(yōu)化。這種控制方式可以減小外界干擾對(duì)系統(tǒng)的影響。
在工業(yè)領(lǐng)域中,應(yīng)用常規(guī)的PID控制,對(duì)精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型的調(diào)節(jié)有著極其重要的作用[11]。但對(duì)于液壓振動(dòng)臺(tái)這種復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型,應(yīng)用常規(guī)的PID控制則不能滿(mǎn)足其伺服作動(dòng)器的控制需求,表現(xiàn)出自適應(yīng)能力低、反應(yīng)遲鈍等弊端?;趩紊窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的PID智能控制,不但結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,而且具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,有較強(qiáng)的抗干擾能力和魯棒性[12]。
為此,本研究針對(duì)液壓振動(dòng)臺(tái)的伺服作動(dòng)器,引入單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的PID智能控制,不僅能適應(yīng)環(huán)境的變化且有較強(qiáng)的魯棒性。按照有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)法則,單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的PID智能控制器對(duì)加權(quán)系數(shù)不斷地調(diào)整從而實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)和自組織功能,進(jìn)而改善其伺服作動(dòng)器的位移控制精度和抗干擾能力以及魯棒性[13]。有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)法則可表示為:
式中:Δwij(k)為神經(jīng)元i、j的聯(lián)接權(quán)值;η為學(xué)習(xí)速率;dj(k)為期望輸出;oi(k)、oj(k)為神經(jīng)元i、j的激活值。其運(yùn)算過(guò)程結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。
圖2中:x1,x2,…,xn為神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元接收到的外部環(huán)境信號(hào),wi1,wi2,…,win為神經(jīng)元的聯(lián)接權(quán)。
采用基于單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的PID和有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)法則的智能控制器,對(duì)液壓振動(dòng)臺(tái)系統(tǒng)反饋的位移值和壓力值與設(shè)定值進(jìn)行比較和處理,產(chǎn)生的誤差通過(guò)具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)功能的單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的PID控制器,從而調(diào)整出最優(yōu)的PID的控制參數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)液壓振動(dòng)臺(tái)的伺服作動(dòng)器進(jìn)行閉環(huán)控制。液壓振動(dòng)臺(tái)系統(tǒng)的單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)PID控制器的拓?fù)鋱D如圖3。
圖3中:lin1是液壓振動(dòng)臺(tái)伺服作動(dòng)器的位移,pin2是液壓泵的壓力;y1、y2是系統(tǒng)反饋的位移值和壓力值;xp(k)、xi(k)、xd(k)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元所接收到的外部信號(hào)??刂扑惴皩W(xué)習(xí)算法為[14]:
式中:xp(k)=e(k),xi(k)=e(k)-e(k-1),xd(k)=Δ2e(k)=e(k)-2e(k-1)+e(k-2);ηp、ηi、ηd分別表示比例、積分和微分的學(xué)習(xí)速率;K為神經(jīng)元的比例系數(shù),K>0。
程序開(kāi)始運(yùn)行,首先給u(0)賦初值,然后單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的PID按照有監(jiān)督的Hebb的學(xué)習(xí)法則調(diào)整出最優(yōu)的權(quán)值參數(shù),來(lái)適應(yīng)外部環(huán)境的改變,從而迅速地減小系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差,使系統(tǒng)達(dá)到最優(yōu)化。
本研究針對(duì)液壓振動(dòng)臺(tái)位移誤差的補(bǔ)償調(diào)節(jié),是加入壓力值與位移值形成雙閉環(huán)控制來(lái)對(duì)位移值進(jìn)行補(bǔ)償。伺服作動(dòng)器的位移值y1與液壓泵中輸出的壓力值y2互相影響,構(gòu)成雙輸入雙輸出的耦合非線性的系統(tǒng)。假設(shè)系統(tǒng)被控的位移和壓力的近似數(shù)學(xué)模型[13]為:
式中:y1、y2分別對(duì)應(yīng)為位移傳感器和壓力傳感器反饋的相應(yīng)參數(shù);u1、u2分別對(duì)應(yīng)為位移和壓力的單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的輸出;假設(shè)設(shè)定的階躍信號(hào)參數(shù)分別為:rin1=0.9 cm、rin2=0.7 MPa。 當(dāng)系統(tǒng)處于穩(wěn)態(tài)時(shí),在第0.3 s采樣時(shí)刻,分別加入0.05 cm、0.05 MPa的外界干擾。傳統(tǒng)PID控制器的階躍響應(yīng)曲線圖如圖4所示,單神經(jīng)元PID控制器的階躍響應(yīng)曲線圖如圖5所示。
由圖4和圖5的對(duì)比可知,采用基于單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的PID和有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)法則的智能控制器,響應(yīng)速度更快,能迅速達(dá)到所設(shè)定的參數(shù)值[15]。當(dāng)受到外界干擾時(shí),能迅速反應(yīng),并快速地回到穩(wěn)定狀態(tài),因此相比于常規(guī)的PID控制方式,其具有更精準(zhǔn)和快速的位置控制的特點(diǎn),可以有效地解決液壓振動(dòng)臺(tái)在運(yùn)行過(guò)程中位移控制的問(wèn)題。
本研究通過(guò)在液壓泵中加入壓力傳感器,其壓力值與位移值形成雙閉環(huán)控制來(lái)對(duì)位移值進(jìn)行補(bǔ)償,以減小液壓振動(dòng)臺(tái)在運(yùn)行過(guò)程中所受到的干擾等問(wèn)題造成的位移誤差。通過(guò)采用基于單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的PID和有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)法則的智能控制器來(lái)調(diào)整出最優(yōu)的PID的控制參數(shù),從而改善其伺服作動(dòng)器的位移控制精度和抗干擾能力以及魯棒性。