一种变论域模糊PID双液压缸电液伺服同步控制方法.pdf

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摘要
申请专利号:

CN201610325667.8

申请日:

2016.05.17

公开号:

CN106444357A

公开日:

2017.02.22

当前法律状态:

实审

有效性:

审中

法律详情:

实质审查的生效IPC(主分类):G05B 11/42申请日:20160517|||公开

IPC分类号:

G05B11/42

主分类号:

G05B11/42

申请人:

长春工业大学; 中车长春轨道客车股份有限公司

发明人:

张邦成; 周东华; 李永生; 高嵩; 庞会文; 林健乔; 王子建; 徐燃

地址:

130012 吉林省长春市朝阳区延安大街2055号

优先权:

专利代理机构:

代理人:

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内容摘要

本发明属于自动化控制技术领域,涉及一种电液伺服同步驱动系统的变论域模糊PID同步控制方法。该方法包括以下步骤:设计一种可根据输入、输出变量的大小进行自适应调整的论域伸缩因子;针对自由通道与调整通道,选择不同的输入变量,选ΔKP、ΔKI作为输出变量;对输入变量进行模糊化处理;在论域零点处选三角形隶属度函数,在靠近模糊论域边界处选高斯型隶属度函数;制定模糊规则表;用Mamdani法则进行模糊推理;对模糊量进行清晰化处理,输出到被控对象,进行控制。本发明较传统的变论域模糊PID控制器的动态协调性好,控制精度高,且通用性高。

权利要求书

1.一种变论域模糊PID双液压缸电液伺服同步控制方法,其特征在于,所述的变论域模
糊PID双液压缸电液伺服同步控制方法包含以下步骤:
输入、输出论域伸缩因子的设计;
模糊输入、输出量的确定及输入变量的模糊化处理;
隶属度函数的确定;
建立模糊控制规则表及模糊推理;
模糊输出量的清晰化处理及PID参数的在线更新。
2.如权利要求1所述的变论域模糊PID双液压缸电液伺服同步控制方法,其特征在于,
所述的输入、输出论域伸缩因子的设计方法为:将输入、输出论域伸缩因子设计为能根据输
入变量自适应的形式,对于输入论域伸缩因子可描述为:

对于输出论域伸缩因子可描述为:

其中,
3.如权利要求1所述的变论域模糊PID双液压缸电液伺服同步控制方法,其特征在于,
所述的模糊输入、输出量的确定及输入变量的模糊化处理,其方法为:自由通道中选择误差
e1和误差的变化率ec1作为模糊控制器的输入变量,调整通道中选择同步误差se和调整通道
误差e2作为模糊控制器的输入变量,选择ΔKP、ΔKI作为模糊控制器的输出变量;自由通道
的输入变量误差e1的基本论域为[-12,12],对应的模糊量变化范围为[-3,3],输入变量误
差的变化率ec1的基本论域为[-10,10],对应的模糊量变化范围为[-3,3],取比例因子Ke1=
3/12=0.25,Kec1=3/10=0.3,输入输出变量均定义为7个模糊子集,即P={NB,NM,NS,Z,
PS,PM,PB},调整通道的输入变量同步误差e12的基本论域为[-2,2],对应的模糊量变化范围
为[-5,5],输入变量误差e2的基本论域为[-4,4],对应的模糊量变化范围为[-5,5],取比例
因子Ke12=2/5=0.4,Ke2=4/5=0.8,误差e2定义为5个模糊子集,即P1={NB,NS,Z,PS,PB},
同步误差e12定义为3个模糊子集,即P2={N,Z,P},输出变量定义为3个模糊子集,即P3={S,
M,B}。
4.如权利要求1所述的变论域模糊PID双液压缸电液伺服同步控制方法,其特征在于,
所述的隶属度函数的确定的步骤为:考虑为了提高精度,故在零点处的隶属度函数要求分
辨率高,选择三角形隶属度函数,而在靠近模糊论域边界处,为了提高系统的稳定性,选择
高斯型隶属度函数。
5.如权利要求1所述的变论域模糊PID双液压缸电液伺服同步控制方法,其特征在于,
所述的建立模糊控制规则表及模糊推理的步骤为:根据PID参数对系统性能的影响,对于自
由通道采用如下表所示的模糊规则表:

对于调整通道采用如下表所示的模糊规则表:


采用Mamdani模糊推理法则进行模糊推理,得出模糊输出量。
6.如权利要求1所述的变论域模糊PID双液压缸电液伺服同步控制方法,其特征在于,
所述的模糊输出量的清晰化处理及在线更新的步骤为:在自由通道中,输出量ΔKP1的基本
论域为[-0.6,0.6],对应的模糊量变化范围为[-3,3],ΔKI1的基本论域为[-0.2,0.3],对应
的模糊量变化范围为[-3,3],取量化因子UP1=0.6/3=0.2,UI1=0.3/3=0.1;在调整通道
中,输出量ΔKP2的基本论域为[-2,2],对应的模糊量变化范围为[0,5],ΔKI2的基本论域为
[0.1,0.4],对应的模糊量变化范围为[0,5],取量化因子UP2=2/5=0.25,UI2=0.4/5=
0.08,模糊输出量经过量化因子的处理后,得到PID参数的修改值,对PID参数进行在线修
改,可表示为:

说明书

一种变论域模糊PID双液压缸电液伺服同步控制方法

技术领域

本发明属于自动化控制技术领域,涉及一种电液伺服同步驱动系统的变论域模糊
PID同步控制方法。

背景技术

随着我国轨道车辆行业突飞猛进的发展,运行速度的提高,使得人们对于乘坐车
辆的安全性以及舒适性有了更高的要求,在保证运行安全的前提下,提高车辆的运行品质
已经成为了现在车辆设计、制造和线路建设与维护过程中的首要问题。而轮/轨接触关系及
车辆/线路之间的相互作用,直接影响着车辆的运行品质,为了研究轮/轨接触关系及车辆/
线路之间的相互作用,测力轮对作为轨道车辆动力学试验研究中的核心传感器,其性能的
优劣,直接影响被试车辆动力学试验的结果,从而影响车辆运行品质的评估。

而在轨道车辆动力学试验测试中,测力轮对标定结果的准确性直接影响着整个动
力学试验的测试结果,是试验前的一个重要环节。对测力轮对进行标定,其原理就是通过对
测力轮对施加载荷,通过粘贴在轮对辐条上的应变片输出的信号,计算得出测力轮对所受
载荷与轮缘的形变量之间的关系,进行将测力轮对应用于线路试验中,测得车辆在行驶过
程中所受轮轨力的数值。

为了防止在标定过程中,由于双通道垂向液压缸运动不同步,使轮对所受垂向负
载差别较大,使测力轮对形成一个“杠杆”现象,导致活塞和活塞杆出现卡死现象,甚至会损
坏设备,给轮对标定工作带来安全隐患,所以加载过程中,双液压缸运动的同步性是一个特
别予以重视的问题。并且传统的模糊PID由于规则数量的限制,不能根据模糊控制器输入量
的大小来自适应调整比例因子与量化因子,来改变零点附近的规则数量,难以实现对系统
进行高精度的控制,并且针对自身存在非线性、时变性、时滞等特点的系统,难以实现高质
量的控制效果。

发明内容

本发明的目的是:提供一种电液伺服同步驱动系统中,对双通道垂向液压缸进行
同步控制的变论域模糊PID控制方法,以解决双通道液压缸同步控制的问题,克服模糊控制
器的比例因子和量化因子不能自适应调整的缺点。

为实现上述目的,一种变论域模糊PID同步控制方法的设计包括以下步骤:

步骤1.设计一种可根据输入、输出变量的大小进行自适应调整的论域伸缩因子,
用以提高控制器的控制精度;

步骤2.自由通道中选择误差e1和误差的变化率ec1作为模糊控制器的输入变量,调
整通道中选择同步误差se和调整通道误差e2作为模糊控制器的输入变量,选择△KP、△KI作
为模糊控制器的输出变量;

步骤3.对输入变量进行模糊化处理,将均为精确值的输入变量转换成模糊变量,
并分别由它们各自的模糊子集表示出来,进而输入到模糊控制器进行模糊推理;

步骤4.确定隶属度函数,为了提高精度,在零点处的隶属度函数要求分辨率高,故
选择三角形隶属度函数,而在靠近模糊论域边界处,为了提高系统的稳定性,选择高斯型隶
属度函数;

步骤5.制定模糊规则表,自由通道的模糊规则表,考虑如下原则进行制定:

(1).误差|e1|较大时,选用较大的KP值,使自由通道响应速度增快;令KI值取零,防
止出现的过超调,去掉积分作用;

(2).误差|e1|和误差变化率|ec1|中等大时,选用较小的KP,减小系统超调;使用适
中的KI值;

(3).误差|e1|较小时,适当增大KP和KI的值;

(4).误差变化变化量|ec1|的值,体现了系统误差变化的速率。因此当|ec1|值大
时,适当减小KP值,加大KI值;

调整通道的模糊规则表,考虑如下原则进行制定:

(1).同步偏差|se|较大时,选用较大的KP值,使跟踪通道响应速度增快,缩小与自
由通道的同步误差,选用较小KI值;

(2).同步误差|se|和误差|e2|中等大时,选用适中的KP值,防止调整通道超调,并
选用较小的KI值;

(3).同步误差|se|和误差|e2|较小时,选用较大的KI值,提高调整通道的稳定性;

步骤6.输入到模糊控制器的模糊变量通过模糊规则表进行模糊推理,得出模糊输
出变量,其中模糊推理采用Mamdani推理法则;

步骤7.模糊变量清晰化,将通过模糊推理得出的模糊输出变量进行清晰化操作,
使模糊值转换成清晰值,修改PID参数值,输出到被控对象,进行控制。

本发明的优点在于,模糊控制器的伸缩因子可以根据模糊输入量的大小进行自适
应调整,实现在误差趋近于零点时,增加模糊规则的数量,进而提高系统的控制精度。

附图说明

图1是本发明方法的控制原理图;

图2是基于Simulink的双液压缸变论域模糊PID同步控制模型图;

图3是自由通道所采用的隶属度函数图;

图4是调整通道所采用的隶属度函数图;

图5是基于Simulink同步控制模型的控制仿真效果图;

图6是实际双液压缸输出效果图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行进一步的说明。

图1是变论域模糊PID控制原理图,图中包括输入信号rin,论域调整模块,模糊控
制器模块,PID参数调整模块,执行机构(液压缸),传感器(位移、力),系统输出量yout;输入
信号经过PID参数调整模块,作用于执行机构上,得到的系统输出量经过传感器,转换为与
输入信号形式相同的量,并与输入信号进行比较,将误差信号作为输入变量,输入到论域调
整模块,经模糊控制器模块,作用到PID参数调整模块上,实现对PID参数的在线调整以及系
统的闭环控制。

图2是基于Simulink的双液压缸变论域模糊PID同步控制模型图,采用一种基于等
同控制与偏差耦合控制相结合的控制方法,即一方面,两液压缸接受同一输入信号,两缸输
出与输入信号进行比较,通过偏差对两缸进行控制,实现同等控制;另一方面,调整通道根
据与自由通道的输出之间的差值,进行控制,也就是说调整通道不仅仅根据输出的误差进
行调整,还根据与自由通道的输出误差进行调整,实现了两级模糊PID同步控制。

对于模型中,变论域模糊PID控制器的设计,包括以下步骤:

步骤1.由于常用的论域伸缩因子带有常值参数,对于不同的被控对象,就需要重
新设定不同的参数值,不能根据输入变量进行自适应调整,难以寻求最优参数值。且伸缩因
子的取值仅仅与输入变量有关,伸缩因子的动态协调性差;考虑到伸缩因子还满足对偶性、
保零性、单调性、正规性等条件,基于以上考虑,设计输入伸缩因子,可描述为:


伸缩原理为,当输入变量|x|和|y|都较大时,伸缩因子的底数较大,且指数
较大,使伸缩因子取较大值,对论域进行放大,提高系统的响应速度,当输入变量|x|和|y|
都较小时,伸缩因子的底数较小,且指数较小,使整个伸缩因子取较小值,对论域进
行收缩,以提高系统的稳定性,进行更精确的控制。

对于输出伸缩因子,考虑KP、KI对控制性能的影响,输出变量△KP的伸缩因子应具
有与误差的单调一致性,输出变量△KI的伸缩因子则具有与误差的单调反向性,伸缩因子
可描述为:


其中,

步骤2.设置自由通道的输入变量误差e1的基本论域为[-12,12],对应的模糊量变
化范围为[-3,3],输入变量误差的变化率ec1的基本论域为[-10,10],对应的模糊量变化范
围为[-3,3],取比例因子Ke1=3/12=0.25,Kec1=3/10=0.3,输入输出变量均定义为7个模
糊子集,即P={NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB};设置调整通道的输入变量同步误差e12的基本论域
为[-2,2],对应的模糊量变化范围为[-5,5],输入变量误差e2的基本论域为[-4,4],对应的
模糊量变化范围为[-5,5],取比例因子Ke12=2/5=0.4,Ke2=4/5=0.8,误差e2定义为5个模
糊子集,即P1={NB,NS,Z,PS,PB},同步误差e12定义为3个模糊子集,即P2={N,Z,P},输出变
量定义为3个模糊子集,即P3={S,M,B};

步骤3.自由通道与调整通道所采用的隶属度函数如图3所示;

步骤4.自由通道所用的模糊规则表如表1所示,调整通道所用的模糊规则表如表2
所示;

表1 自由通道模糊规则表



表2 调整通道模糊规则表


模糊规则表采用if—then的形式,自由通道可以得到98条模糊规则,调整通道可
以得到30条模糊规则;

步骤5.采用Mamdani模糊推理法则进行模糊推理,得出模糊控制量,在自由通道
中,输出量△KP1的基本论域为[-0.6,0.6],对应的模糊量变化范围为[-3,3],△KI1的基本
论域为[-0.2,0.3],对应的模糊量变化范围为[-3,3],取量化因子UP1=0.6/3=0.2,UI1=
0.3/3=0.1;在调整通道中,输出量△KP2的基本论域为[-2,2],对应的模糊量变化范围为
[0,5],△KI2的基本论域为[0.1,0.4],对应的模糊量变化范围为[0,5],取量化因子UP2=2/
5=0.25,UI2=0.4/5=0.08,通过量化因子将模糊输出量转换成清晰量,对PID参数进行在
线修正,实现对系统的控制,PID输出值可描述为:


其中,KP0、KI0、KD0为初始PID值,△KP、△KI、△KD为参数修改值,KD0=△KD=0。

图4是基于Simulink同步控制模型的控制仿真效果图,从仿真效果图中可以看出,
无论是位置同步控制还是力同步控制,跟踪通道的输出均能很好的跟踪自由通道的输出,
双液压缸的同步误差小,跟踪效果好;

图5是应用变论域模糊PID控制方法进行双液压缸同步控制时,双液压缸实际的输
出效果。

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本发明属于自动化控制技术领域,涉及一种电液伺服同步驱动系统的变论域模糊PID同步控制方法。该方法包括以下步骤:设计一种可根据输入、输出变量的大小进行自适应调整的论域伸缩因子;针对自由通道与调整通道,选择不同的输入变量,选KP、KI作为输出变量;对输入变量进行模糊化处理;在论域零点处选三角形隶属度函数,在靠近模糊论域边界处选高斯型隶属度函数;制定模糊规则表;用Mamdani法则进行模糊推理;对模糊量。

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