电液数字伺服双缸系统PSO-PID同步控制

　　同步控制一直是液压行业的一个重要课题,在重载、大型设备的运动中其作用显得尤为突出。液压缸的同步精度不仅影响到机械臂运动的位置精度而且还影响到机械臂运动的协调性,例如大型轧钢机、航天运输设备等机械臂的控制对液压同步的精度要求较高。现有液压同步系统有很多种实现方法,有的采用开环系统,例如机械刚性同步系统、分流集流阀同步系统等,这些系统一般来说结构简单,但同步精度较低。在高精度同步应用场合,同步控制系统大多采用闭环控制。例如采用伺服阀控制的同步系统,这种系统响应速度快,同步精度较高,但阀结构复杂,抗污染能差,成本较高;采用电液比例阀控制的同步系统其抗污染能力较伺服阀强,但由于其存在死区、饱等非线性,因此影响到其同步精度。

　　文献[1]提出了一种基于电液数字伺服阀的液压同步系统实现方法,其核心控制元件电液数字伺服阀是一种新型的控制阀,该阀结构简单、抗污染能力强,可直接用数字量进行控制而无需D /A,易于实现计算机直接控制。为取得较好的控制效果,笔者在应用电液数字伺服阀的基础上提出了一种应用粒子群算法进行PID同步控制的实现方法。

　　多年以来,按偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)进行控制的PID控制是应用最为广泛的一种自动控制方法,在液压控制系统中具有广泛的应用。而实际工业过程往往具有非线性、时变不确定性,应用常规PID控制器不能达到理想的控制效果,且常常受到参数整定方法烦杂的困扰[2]。

　　近年来人工智能算法被应用于PID的参数优化,在理论上取得一定的进展[3]。笔者使用的粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO),也是一种智能算法,它具有算法简单、参数少、优化速度快,同时优化质量也较高[4, 5]。笔者用传统的ZN法(齐格勒-尼柯尔斯法则)对电液数字伺服双缸系统的PID参数进行粗调。由于ZN法有其合理性[6, 7],笔者先用ZN法粗略确定的PID参数,以此参数为中心,在一定的范围内拓展作搜索空间。在此空间内用粒子群优化算法对电液数字伺服双缸系统的PID参数进行优化,仿真试验结果显示其性能良好。

　　1　电液数字伺服双缸系统及数学模型

　　图1是电液数字伺服双缸系统原理框图,此同步系统为“主从控制”方式。主动缸在换向阀6作用下运动,其运动位置可由安装在其活塞杆上的位移传感器1测得。相应地,从动缸的位置可由安装在从动缸活塞杆上的位移传感器2测得。两液压缸的位置差经阀控制器内单片机运算后输出控制信号,通过电液数字伺服阀5驱动从动缸4,从而使从动缸和主动缸保持同步运动。该位置控制系统其传递函数模型为[1]