張 騰,張永根,軒德豐,宋秋杰,李 偉,熊樹(shù)生▲
(1.浙江大學(xué) 能源工程學(xué)院,浙江 杭州 310027;2.杭叉集團(tuán)股份有限公司,浙江 杭州 311305)
中國(guó)在2006年首次使用滑模攤鋪技術(shù)來(lái)建造澳門(mén)國(guó)際機(jī)場(chǎng),該項(xiàng)目于同年7月完工。然而,盡管中國(guó)使用該技術(shù)的時(shí)間點(diǎn)較早,但到目前為止,混凝土的滑模攤鋪技術(shù)還是沒(méi)有得到廣泛的使用。目前,國(guó)內(nèi)機(jī)場(chǎng)道面混凝土多采用排架式振搗裝置和人工組合施工法施工,其本質(zhì)還是人工施工。隨著國(guó)內(nèi)機(jī)場(chǎng)的大開(kāi)發(fā)和人工費(fèi)用的不斷上升,對(duì)機(jī)場(chǎng)道面施工精度和建設(shè)速度要求越來(lái)越高,且行業(yè)對(duì)全機(jī)械化、智能化施工的需求也在不斷上漲[1]。
現(xiàn)已有個(gè)別施工企業(yè)采用攤鋪機(jī)固定模板法在機(jī)場(chǎng)混凝土道面施工中運(yùn)用,但由于現(xiàn)行國(guó)內(nèi)機(jī)場(chǎng)道面規(guī)范的限制,攤鋪機(jī)施工后的表面處理工序,還全部都采用人工施工,限制了攤鋪機(jī)快速施工的效率和道面平整度施工精度[2]。
因此,研發(fā)一種用于混凝土表面砂漿層處理的機(jī)械勢(shì)在必行,以此提高施工速度、提高表面平整度和提升機(jī)場(chǎng)道面混凝土施工機(jī)械化程度。
隨著控制理論與工業(yè)的發(fā)展,越來(lái)越多的智能控制方法被應(yīng)用到實(shí)際的工程問(wèn)題上。如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、串級(jí)控制、滑膜變結(jié)構(gòu)控制、遺傳算法等等。它們?cè)诟鞣N工業(yè)應(yīng)用尤其是無(wú)人駕駛等智能領(lǐng)域,為提高工程質(zhì)量,加快工程進(jìn)度等做出了巨大貢獻(xiàn)[3-4]。在很多問(wèn)題中,僅僅使用經(jīng)典PID很難確定控制參數(shù),無(wú)法達(dá)到理想的控制效果。對(duì)于時(shí)變性、非線性的控制對(duì)象,經(jīng)典PID已不能適應(yīng)多變的控制需求。智能車(chē)是一個(gè)非單一的控制系統(tǒng),影響控制效果的因素眾多,經(jīng)典PID難以整定出合適的控制參數(shù)。而在智能控制中,像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、遺傳算法等計(jì)算量巨大,對(duì)計(jì)算硬件有一定要求,在機(jī)場(chǎng)后處理智能車(chē)上很難應(yīng)用。而模糊算法在滿足非線性控制的基礎(chǔ)上,計(jì)算量也不至于過(guò)大,符合本項(xiàng)目的工程需求,因此在恒速控制中,選擇使用模糊PID的控制方法。同時(shí)將模糊PID和經(jīng)典PID的控制效果進(jìn)行對(duì)比,分析兩者的控制效果。
PID是最基本的控制方法之一,在恒速控制這種較簡(jiǎn)單的問(wèn)題中,PID的工作穩(wěn)定、調(diào)整方便等特點(diǎn)可以得到很好的發(fā)揮。因此,本文先使用PID控制來(lái)實(shí)現(xiàn)恒速控制。
PID控制算法由比例控制(P)、積分控制(I)、微分控制(D)組成。其控制過(guò)程如圖1。
圖1 PID控制算法流程圖
PID仿真部分結(jié)果參數(shù)如表1。
表1 轉(zhuǎn)速50p/s仿真結(jié)果表
圖2 PID恒速控制模型圖
圖3 轉(zhuǎn)速50p/s仿真結(jié)果圖
由以上分析可知,對(duì)于單一PID控制,除啟動(dòng)時(shí)會(huì)有較大超調(diào),響應(yīng)時(shí)間、穩(wěn)態(tài)誤差、振蕩程度等指標(biāo)均表現(xiàn)良好。但此仿真是在無(wú)外部干擾的情況下進(jìn)行的,與實(shí)際情況有別,下面在單一PID控制的基礎(chǔ)上加上一定程度的干擾,觀察控制效果。控制模型如圖4所示,所加干擾信號(hào)如圖5所示[5],仿真結(jié)果如圖6所示。
圖4 加入擾動(dòng)后的PID恒速控制模型圖
圖5 擾動(dòng)信號(hào)圖
圖6 轉(zhuǎn)速50p/s仿真結(jié)果圖
從圖中可以看出,PID的抗干擾能力明顯不足,尤其在50p/s的仿真中,加入白噪聲干擾后,穩(wěn)定性明顯不足,且超調(diào)增大。在應(yīng)對(duì)實(shí)際工況中更加多變復(fù)雜的工作環(huán)境,單一PID顯然無(wú)法勝任恒速行駛的控制工作。
通過(guò)以上建模仿真結(jié)果,我們確定,不能用單一PID來(lái)進(jìn)行全部的恒速行駛控制工作。本文結(jié)合已有的智能PID控制方法,提出用模糊PID來(lái)進(jìn)行恒速控制,用以改善控制器對(duì)干擾的應(yīng)對(duì)能力,加強(qiáng)系統(tǒng)魯棒性,同時(shí)減小超調(diào),縮短響應(yīng)時(shí)間,提高穩(wěn)態(tài)精度[6]。
基于以上討論,我們發(fā)現(xiàn),單一PID控制無(wú)法對(duì)擾動(dòng)產(chǎn)生理想的控制效果。由于單一PID的控制參數(shù)是固定的,無(wú)法隨著實(shí)時(shí)工作環(huán)境的改變調(diào)整控制參數(shù),因此需要一種方法來(lái)針對(duì)反饋量的變化對(duì)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整,以達(dá)到更靈活、更有效的控制。本節(jié)在以上單一PID控制工作的基礎(chǔ)上,加入模糊控制方法,對(duì)KP、KI、KD進(jìn)行智能控制,以達(dá)到更優(yōu)的控制效果。
模糊PID即利用模糊控制來(lái)調(diào)整PID參數(shù)。它包括模糊化、模糊推理、清晰化、PID控制器四個(gè)部分,以速度偏差e以及偏差的變化率ec作為輸入,經(jīng)過(guò)模糊化處理,得到模糊論域的輸入量,再通過(guò)模糊推理得到模糊論域的輸出量,最后清晰化得到基本論域的輸出量,在模糊PID中,此輸出量即PID控制器中的控制參數(shù)KP、KI、KD,最后將這三個(gè)參數(shù)以及偏差輸入PID控制器,得到控制輸出量,以控制電機(jī)轉(zhuǎn)速[7]。原理見(jiàn)圖7。
圖7 模糊PID控制流程圖
在模糊規(guī)則表確定后,還需確定各參數(shù)的隸屬度函數(shù),以及解模糊的方法。隸屬度函數(shù)影響到最后的控制效果。隸屬度函數(shù)的形狀尖,則函數(shù)的分辨率高,較小的輸入變化會(huì)引起較大的輸出變化,控制的靈敏度高;形狀較平,則函數(shù)的分辨率低,輸入的變化不會(huì)引起輸出較大的改變,系統(tǒng)的穩(wěn)定性提高,魯棒性強(qiáng)。文中選擇采用三角形隸屬度函數(shù),并選擇采用重心法(加權(quán)平均法)進(jìn)行解模糊清晰化。在考慮到前期KD的剎車(chē)作用對(duì)系統(tǒng)的控制效果影響較大,因此加入一個(gè)階躍信號(hào),使得從0.75 s后,KD再開(kāi)始起作用。模型如圖8所示,仿真結(jié)果如圖9所示。
圖8 模糊PID直線行駛控制模型
根據(jù)仿真結(jié)果,可以看到,模糊PID控制對(duì)于外部干擾的處理能力明顯更強(qiáng),并且超調(diào)量降低,響應(yīng)時(shí)間明顯加快,穩(wěn)態(tài)誤差減小,穩(wěn)定性增強(qiáng)。
圖9 模糊PID直線行駛仿真結(jié)果圖
表2 PID及模糊PID控制效果對(duì)比表
本文結(jié)合混凝土道面智能高精度多功能成型機(jī)項(xiàng)目,進(jìn)行智能車(chē)恒速即直線控制策略研究,并利用MATLAB/SIMULINK進(jìn)行建模仿真工作,在PID控制的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步研究了模糊PID控制的控制效果,并就兩者主要控制參數(shù)進(jìn)行了對(duì)比研究。最后針對(duì)實(shí)際行駛工況可能出現(xiàn)的偏移原因提出相應(yīng)的糾偏策略。經(jīng)過(guò)本文的研究,得到以下結(jié)論:
1)PID控制及模糊PID控制在無(wú)擾動(dòng)或擾動(dòng)極小的情況下,均可以滿足本項(xiàng)目的控制需求。即穩(wěn)態(tài)誤差5%以內(nèi)(實(shí)際在2%以內(nèi)),響應(yīng)速度1 s以內(nèi)(實(shí)際0.6 s以內(nèi))。
2)在外部擾動(dòng)加入的情況下,模糊PID控制則能夠很好的實(shí)現(xiàn)超調(diào)量5%以內(nèi),甚至偏移率穩(wěn)定在0.1%以內(nèi),響應(yīng)速度也較經(jīng)典PID快很多。