基于PID神经网络集成控制的张紧器液压夹紧缸同步控制策略

　　铺管船用张紧器夹紧系统采用液压缸夹紧模式,在收管、铺管、弃管过程中要求液压缸间具有良好的同步性,同步误差不超过±6 mm[1]。多液压缸同步运动是控制过程中经常遇到的问题,要求在对单缸精确控制的前提下,多缸之间具有良好的同步性。但电液控制系统的结构复杂,存在许多非线性因素和未建模特性,常呈现较大程度的参数变化和负载干扰的特性[2],所以在控制过程中传统的线性控制难以保证系统的稳定性。就单缸精确控制而言,近年来国内外学者提出各种先进的控制策略提高液压系统的控制精度,如:变结构控制[3]、反馈线性化控制[4]、滑模控制[5]、模糊控制[6]、神经网络控制[7]。以上控制方法均提高了系统的稳定性和控制精度,其中,变结构控制有较好的鲁棒性,但易产生振荡;反馈线性控制是将非线性系统转换成线性系统后采用线性控制方法,但线性化过程中存在模型误差,且不同的线性化方法得到的模型也不同;滑模控制具有较好的抗干扰能力,但当系统期望输出信号的导数不存在时,采用滑模变结构控制就会比较困难。神经网络控制是近几年发展起来的一种自适应控制模式,具有较好的系统适应性,对非线性、大时间常数和慢时变的系统具有良好的控制效果[8]。PID神经元网络控制算法是舒怀林教授于1999年提出的一种内含动、静特性的多层前向神经元网络,网络的收敛速度快且能保证控制系统的稳定性,尤其是它较好的解决了具有不确定性、严重非线性、时变和滞后的复杂系统的建模和控制问题。

　　在液压伺服系统中液压缸同步运动控制方面,从最初的开环流量分配控制到闭环流量分配控制都无法满足同步运动的精确性,随着控制理论的发展,各种控制算法相继应用于同步控制中, SunH提出一种非线性算法实现多缸同步控制[9],倪敬提出两级非线性控制算法实现双缸同步控制[10], Chen ChengYi利用模糊控制实现双缸的同步控制[11]。

　　作者利用PID神经网络(PIDNN)的优势,设计PIDNN集成控制器实现双液压缸的同步控制。同步控制系统由单缸运动控制器和同步协调控制器组成。单缸控制器包括前馈控制器和PIDNN跟踪控制器,实现液压缸位置精确控制;同步协调控制器采用PIDNN控制减小两缸的同步误差,实现双缸的位置同步。

　　1　张紧器液压系统模型

　　张紧器液压夹紧系统的主要作用是通过液压缸驱动上履带上下运动,从而实现张紧器上下履带对管线的夹紧作用,在运动过程中要求双缸具有良好的同步性。

　　张紧器液压系统模型如图1所示,模型中变量泵输出流量通过信号a控制;系统压力由比例溢流阀2调节,信号b作为输入控制电流;ABT中位机能的伺服阀3在这用作换向阀,其动作控制由信号c发出;比例调速阀控制液压缸的运行速度,其控制电流由信号e表示,质量m表示上履带质量。液压系统中执行部分为调速阀控液压缸。