基于广义预测控制的泵控马达调速系统的研究

　　液压容积调速系统是典型的高阶、非线性、时变系统[1], 为了避免系统参数时变、外界扰动等不确定因素对系统调速性能的影响, 本文采用广义预测控制( Generalized Predictive Control GPC) 的方法改善系统的跟踪性能, 提高系统的鲁棒性. GPC 是由 Clarke 在20 世纪 80 年代根据模型算法控制( MAC) 、动态矩阵控制( DMC) 等算法研究的基础上提出的. GPC 基于被控对象的参数模型, 但对模型精度要求低, 具有优良的跟踪性能和鲁棒性. 文献[2]认为 GPC 具有强鲁棒性的原因是由于对建模误差具有预测功能, 可以得到鲁棒性较强的预测控制. 文献[3]把 GPC 应用在永磁同步电动机控制中, 取得了良好的跟踪特性. 文献[4]把 GPC 应用到了电液力伺服系统, 用于消除环境干扰、参数时变等不确定因素的影响也取得了满意的效果.

　　作者根据系统所采用的直流电动机、比例变量泵、液压马达等元器件建立了泵控马达调速系统的数学模型, 得到了泵控马达调速系统单输入单输出的传递函数. 将传递函数离散化建立其受控自回归积分滑动平均模型( CARIMA) , 实现对输出进行向前多步预测, 通过滚动优化来求解控制量, 最后通过仿真表明该算法为研究泵控马达调速系统提供了一条新的途径.

　　1 泵控马达调速系统的组成

　　泵控马达容积调速系统的原理如图1 所示, 通过改变比例变量泵的斜盘倾角 ( 或直流电动机转速) 来改变比例变量泵的输出流量实现液压马达的连续调速. 该系统由驱动子系统、加载子系统和测控子系统三部分组成. 驱动子系统主要由直流电动机、比例变量泵和定量液压马达组成; 加载子系统主要由可变惯性轮、加载泵和比例节流阀等组成; 测控子系统主要应用 SIMENS PLC 的 DI/DO 和 AI/AO 模块完成对直流电动机( 转速、转矩) 、比例变量泵( 斜盘倾角) 和液压马达( 转速、转矩) 的测控.

　　本文是在比例变量泵转速恒定的前提下, 重点研究通过采用适当的控制策略来减小系统扰动、参变等不确定因素对容积调速系统的影响. 该试验台可以直接验证一些控制策略的最终效果, 如对负载转矩扰动和负载转动惯量变化的鲁棒性. 负载转动惯量的变化是通过改变飞轮的质量来实现的, 负载转矩及其扰动靠节流加载的方式来模拟.

　　下面建立泵控马达系统的数学模型, 为了便于分析数学模型只考虑高压管路压力的变化, 且忽略高压管路压力的瞬间突变引起减压阀对系统性能的影响,一般认为低压管路的压力保持恒定.

　　2 系统数学模型的建立

　　2.1 三通阀控缸的数学模型

　　本调速系统的关键部件采用 PARKER 公司生产的位移 - 电反馈比例排量控制泵, 在泵转速一定的情况下, 泵的排量由斜盘倾角的大小决定. 比例变量泵的斜盘被一个液压缸驱动, 液压缸由一个二位三通比例伺服阀控制, 活塞的位移由直线式位移传感器检测, 传感器输出的位移信号与给定信号进行比较后送给比例放大器. 与常见的四通阀控缸的形式不同, 三通比例阀控缸原理如图 2 所示[5]. 下面建立了比例电磁阀阀芯位移 x_v与活塞位移 x_p的输入输出函数关系: