压电型电液伺服阀智能控制方法研究

　　1 引言

　　压电驱动器是利用压电材料的逆压电效应制成的驱动器,它具有响应速度快、功耗低、输出力大、无电磁干扰以及易于微型化等特点而被广泛地应用于航空、航天、精密测量、微电子工业、细胞加工等领域。在液压领域,早期的压电驱动器主要用于功能单一的开关阀中,特别是在高速、精密的气体控制中得到了良好的应用。压电驱动型电液伺服阀(压电型电液伺服阀)最早出现于日本^[1](1989年),后来,德国亚琛工业大学流体传动及控制研究所(IFAS) ^[2]、美国加利福尼亚州CSA机构[3](2002年)、中国吉林大学通讯工程学院[4](2004年)等院所都对压电型电液伺服阀进行了研究,并取得了比较好的效果。以往的压电型电液伺服阀的阀芯驱动主要用一个压电驱动器和一个弹性回复板来驱动,控制比较简单;但弹性回复板容易疲劳,从而降低了压电型电液伺服阀的使用寿命。为此,本文对双压电驱动器驱动的压电型电液伺服阀进行了研究。由于本文所研究的双输入双输出压电型伺服阀(滑阀阀芯两端各用一个压电陶瓷堆驱动)工作时需要对阀芯两端的压电陶瓷堆加偏置电压,当阀芯向一端运动时,该端的压电陶瓷堆两端的电压就要降低,同时另一端压电陶瓷堆两端的电压要升高;原则上要保证一端压电陶瓷堆缩短的距离等于另一端压电陶瓷堆的伸长量,这样才能保证阀芯快速、精确、平稳的运动;然而由于压电陶瓷固有的迟滞非线性特性,使阀芯两端的压电陶瓷堆的输出具有很强的耦合作用,从而使阀芯的运动速度、精度和平稳性降低。采用单纯的PID控制可以在一定程度上实现解耦控制,但其控制精度比较低,同步性很差。所以,又提出了基于神经网络的参数自整定的PID智能控制器,来进行解耦同步控制,实验结果表明BPNN(Back Propagation Neural Network)网络整定的PID智能控制器和RBFNN(Radial BasisFunction Neural Network)网络整定的PID智能控制器都可以很好地实现解耦同步控制,但后者的实时性要比前者好些,所以RBFNN网络整定的PID智能控制器更适合该压电型电液伺服阀阀芯的控制。

　　2 建立压电型电液伺服阀实验系统

　　2.1 压电型电液伺服阀控制系统

　　压电型电液伺服阀控制系统如图1a所示。控制器(工控机)输出的控制信号经D/A转换后到达压电陶瓷驱动电路,通过该电路放大后作用于压电陶瓷驱动器;压电陶瓷驱动器输出的位移被位移传感器检测后通过A/D到达控制器,实现闭环控制。本控制系统所用的液压试验台如图1b所示。

　　2.2 压电型电液伺服阀

　　本文所研究的压电型电液伺服阀(滑阀阀芯两端各用一个压电陶瓷堆驱动)的内部结构如图2a所示,实物如图2b所示。工作时需要对阀芯两端的压电陶瓷堆加偏置电压,当阀芯向一端运动时,该端的压电陶瓷堆两端的电压就要降低,同时另一端压电陶瓷堆两端的电压要升高;原则上要保证一端压电陶瓷堆缩短的距离等于另一端压电陶瓷堆的伸长量,这样才能保证阀芯快速、精确、平稳的运动。