基于自调整模糊控制的气动伺服系统力同步控制实验研究.pdf

2 0 1 1年 8月 第 3 9卷 第 1 5期 机床与液压 MACHI NE T OOL HYDRAUL I CS Au g ． 2 01 1 Vo 1 ． 3 9 No ． 1 5 D OI 1 0 ． 3 9 6 9 ／ j ． i s s n ． 1 0 0 13 8 8 1 ． 2 0 1 1 ． 1 5 ． 0 1 5 基于 自调整模糊控制的气动伺服系统力同步控制实验研究 周 玉丰 四川信息职业技术学院，四川广元 6 2 8 0 1 7 摘要气动力控制是气体传动与控制的一个重要研究方向，在工业生产与过程控制中有着重要的应用价值。采用 自调 整模糊控制方法研究基于比例压力阀的气动伺服系统的力同步控制问题，并设计和搭建了气动力控制实验台。针对常规模 糊控制规则不可调整的不足，设计了自调整模糊控制器，其控制性能优于常规模糊控制。 关键词气动伺服系统；力控制；同步控制；自调整模糊控制 中图分类号 T P 2 7 1 文献标识码 A 文章编号 1 0 0 1 3 8 8 1 2 0 1 1 1 5 0 4 8 4 Ex p e r i me nt al Re s e a r c h o n Fo r c e S y n c hr o Co n t r o l o f Pn e u ma t i c S e r v o S y s t e m B a s e d o n S e l f - a d j u s t i n g F u z z y Co n t r o l ZHOU Yu f e n g S i c h u a n I n f o r m a t i o n T e c h n o l o g y C o l l e g e ，G u a n g y u a n S i c h u a n 6 2 8 0 1 7 ，C h i n a Ab s t r a c t F o r c e c o n t r o l o f p n e u ma t i c s y s t e m i s a n i mp o r t a n t b r a n c h o f r e s e a r c h o n p n e u ma t i c c o n t r o l a n d t r a n s mi s s i o n，a n d h a s g r e a t v a l ue o f a p pl i c a t i o n i n i n du s t r i a l pr o du c i n g a nd p r o c e s s c o n t r o 1 ． Th e s y n e hr o c o n t r o l pr o b l e m o f pn e u ma t i c f o r c e f o r pn e u ma t i c s e r v o s y s t e m b a s e d o n p r o p o rt i o n a l p r e s s u r e v a l v e w a s r e s e a r c h e d b y u s i n g s e l f - a d j u s t i n g f u z z y c o n t r o l m e t h o d ， a n d a n e x p e r i me n t p l a t f o r m o f p n e u ma t i c f o r c e c o n t r o l wa s d e s i g n e d a n d b u i l t ．Ai mi n g a t t h e s h o rtc o mi n g o f c o n t r o l r u l e s o f c o n v e n t i o n a l f u z z y c o n t r o l l e r c o u l d n o t b e a d j u s t e d r e a h i me ， t h e p a mm e t e r s s e l f - a d j u s t i n g f u z z y c o n t r o l l e r w a s d e s i g n e d ．T h e p r o p e rt y o f t h e f u z z y c o n t r o l l e r i s b e t t e r t h a n t h a t o f c o n v e n t i o n a l f u z z y c o n t r o l l e r ． Ke y w o r d s P n e u ma t i c s e r v o s y s t e m； F o r c e c o n t r o l ； S y n c h r o c o n t r o l ； S e rf - a d j u s t i n g f u z z y c o n t r o l 气动伺服技术的研究始于 2 0世纪 5 0年代后期 ， 当时美 国的 S H E A R E R等首 次利用航天 飞行器 、导弹 推进器所排出的高温高压气体 5 0 0 o C，3 0 MP a 作 为工作介 质 ，开 发了气 动伺服 控制系统 ，并成功地应 用 于航 天飞行器 及导弹的姿态控制之 中。近 年来 ，基 于高性能的气动控制元件和执行元件的不断开发、计 算机技术的飞速发展以及现代控制理论和智能控制理 论的引入 ，气动伺服技术 的研究 和应用进入 了新 的阶 段 。国内众 多科研 院所及学者对气动伺服 系统控制进 行 了研究 ，取得 了一些成果 。对于 同步控制 问题 ，北 京 理工大学的陈金兵等研 究了带 机械连 接 的 2～ 4个 气 缸的同步运 动特性 ，提出了气 动同步系统 的设计 方 法；西安交通大学的赵弘博士对气动非线性系统的控 制策略作 了研 究 ，进 行 了气 动位 置 同步 系统 的实验 ， 获得了良好的位置同步控制精度。作者采用 自调整模 糊控制器对 基于 比例压 力阀的气动伺 服系统的力同步 控 制问题 进行实验研究。 1 气动力伺服控制系统的设计 根据合理选择的系统硬件 ，在气动控制系统试验 平 台上搭建一个 对力进 行控制的系统 ，搭建后 的气 动 力伺服控 制系统总体结 构原理框 图如 图 1 所示。 r ． 1 葬 r _J 皇 垫 竺 H 皇 垄 匹巫匦 ■ 丽 赢 t H 堕 壁 H璺 望 囹 面 - 图 1 气 动力伺服 系统 的总体结构原理框 图 图2 气动力伺服控制系统实验台实物图 该气 动控 制 系统 中，采 用 L a b w i n d o w s ／ C V I 软 件 开发平 台，开 发 Wi n d o w s 环 境下 的 系统 实时 监控 程 序，完成系统数据采集 、数据分析和处理、数据显示 收稿 日期 2 0 1 0 0 7 2 8 作者简介周玉丰 1 9 7 3 一 ，男，硕士，副教授，长期从事汽车技术和液压与气动方面的应用研究和教学工作。电话 0 83 93 3 501 09， E ma i l z h o u y f 1 9 73 1 2 6．c o n。 第 1 5期 周玉丰基于 自调整模糊控制的气动伺服系统力同步控制实验研究 4 9 及实时控制等功能。搭建后的气动力伺服控制系统实 验 台如 图 2所示 。 2 常规模糊控制器实验 采用二维模糊控制器控制 的气 动系统 的结构框图 如 图 3所示 。 图3 模糊控制气动系统结构框图 为了检验常规模糊控制器对该气动系统的控制特 性，采用正弦信号进行模糊控制响应实验。气源压力 为4 5 0 k P a ，用模糊控制算法对中值为6 0 0 N、频率为 0 ． 0 5 H z 、幅值为 1 0 0 N的正弦信号进行了跟踪实验， 量化 因子 和 比例 因子分别 为 k 。 0 ． 3 ，k 。 3 ． 0 ， k l 0 ． 0 0 0 9 ，k 2 0 ． 3 ，k 3 ． 5 ，k 0 ． 0 0 0 9 。得 到 的正 弦跟 踪 曲线 如 图 4 、5所 示 ，跟 踪误 差如 图 6 所示 ，同步误 差曲线如图 7所示 。 1 一 设 定 力值2 一 缸 1 输 出 力值 跟踪 曲线 图4 模糊控制 6 0 0 N正弦双缸输出力值跟踪曲线 时 间／ s 时 间／ s a 缸1 输出力值跟踪曲线 b 缸2 输出力值跟踪 曲线 图 5 模糊控制 6 0 0 N正弦跟踪曲线 在中值为 6 0 0 N正弦跟踪实验中，两缸最大跟踪 误差为 l 7 ． 5 N，最差跟踪精度为 2 ． 9 1 ％；最大同步 误差为7 N，最差同步精度为 1 ． 1 7 ％。两缸平均滞后 时间为0 ． 3 2 s 。在实验中发现 ，当被控制系统受到外 界干扰时，模糊控制器的控制性能基本不变，抗干扰 能力较强，鲁棒性较强，究其原因是由于误差和误差 变化分档的存在削弱了噪声的干扰。正弦跟踪中，在 正弦信号 的 1 ／ 4和 3 ／ 4周期处 ，是误差正 负号转变 的 时刻。当误差较大时，模糊控制器 的输出控制量较 大 ，而且输 出控制量变化较小 ，能 比较及 时地跟踪误 差，故对被跟踪信号的时间滞后有所减小。 Z j 1llI 账 始 蹬 一 _ 时 间， s 时 间， s a 缸l 输出力值跟踪误差 曲线 b 缸2 输出力值跟踪误差曲线 图6 模糊控制6 0 0 N正弦跟踪误差曲线 30 20 嘉10 0 ．1 0 ．2 0 ．3 0 图 7 模糊控制6 0 0 N正弦跟踪同步误差曲线 常规的模糊控制器具有设计比较简单、控制性能 比较好 的特点 。常规模糊 控制 采用 固定 的控制规 则 ， 规则与 因子一 旦确 定 ，在 整个 控制 过 程 中就 不再 改 变。被控系统在响应的不同阶段有不同的特点，若能 利用这些特点对系统在不同的阶段施加不同的控制， 将会对系统的控制带来帮助，常规模糊控制显然不能 满足这一要求。 3 自调整模糊控制器实验 3 ． 1 模 糊 控制 规 则的调 整 对输入 为误 差和 误差 变 化 的二 维模 糊控 制 器来 说 ，当误差较大时，控制系统 的主要任务是消除误 差 ，可适当加强误差在控制规则中的作用；相反 ，当 误差较小时，此时系统已接近稳态 ，控制系统的主要 任务是使系统尽快稳定，为减小超调，可适当加强误 差变化在控制规则中的作用。为此为了适应被控系统 在不同状态下的不同控制要求，应该设法调整模糊控 制器的控制规则。 常规模糊控制表可用一个解析表达式近似为 ／2 , 一 1 式中符号 表示取一个与括号内的数同号而其绝 对值大于或等于l EC ／ 2 I 的最小整数，这样可以 不用计算模糊控制表 ，直接根据误差和误差变化的模 糊量计算出控制量，相对于查表来讲，来得简捷快 速 。 在式 1 的基础上，可以通过调整模糊量 E和 C各自的系数，即调整各自的加权程度，来实现控制 5 0 - 机 床与液压 第 3 9卷 规则 的调整 。 调整模 糊量 E和 C加权 系数 的方法 常用 的有 以 下几种 1 带单个可调整因子的控 制规则 这种调整方法可用 以下 的解析式表示 M一 o 【 ∈ 0 ， 1 2 通过调整 值 的大 小 ，可 以改 变对 误差 和 误差 变化 的不 同加权 程度 。这 种 方法 中 值 的大小 一旦 选定 ，在整个控制过程 中，误 差和误 差变化的加权是 不变 的。 2 带两个可调整因子的控制规则 这种调整方法可用 以下 的解析式表示 r 一 E 2， 1 ， 0 ， 3 “ 【 一 E 4， 5， - 6 3 式 中 O ／ ， ， ∈ 0 ， 1 。当误差较 大 时 ，控 制系 统的 主要任务是消除误差，这时取值较大的 O t 来尽快消 除误 差 ，提 高系 统 的 响应 速度 ；相 反 ，当误差 较 小 时，此时系统已接近稳态 ，控制系统的主要任务是使 系统尽快稳定，为此必须减小超调 ，通过取值较小的 使误 差变化 的加权 大些 。通过选 择 O t 和 O t ，可 以 实现 在整个 控制过 程中对 控制规 则的调 整。 3 带多个可调整 因子 的控制规则 这种调整方法对每一个误差等级都各 自引入一个 调整 因子 ，可用 以下解析 式表示 一 E 0 一 E l 4 一 E2 一 E 3 通过调整各个加权因子，可以改善系统的控制特 性。但同时也增加 了确定各个因子的工作量，而且有 时很难调整为一组最佳的参数。 4 自寻优的控 制规则 这种方法是 先 给控 制规 则 的各个 加 权 因子 赋初 值，采取某种性能指标，作为目标函数，根据 目标函 数逐步减小的原则，不断地校正加权因子的取值，最 后获得一组优选的加权 因子 。 这种 自寻优 的方法 ，要花费较大的工作量 ，特别 是当误差、误差变化和控制量的论域量化等级较多 时，会使得寻优很复杂，难于实现实时寻优。 5 带有 自调整因子控制规则 这种方法可用 以下 的解析式来表示 r 一 { 1 一 。 l E l 。 ‘ 5 ’ 式中 0 ≤ 0 ≤ ≤1 ， ∈[ 0 ， ] ， { E}{ C} { ／Z } { 一 N， ⋯， 一 2 ， 一1 ， 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， Ⅳ} 。 这种方法能根据误 差的大小 自动调整误差对控制 作用的权重，这种自动调整是在整个误差论域内进行 的，吸取了多 个调 整 因子 的优 点 ，又 具 有优 化 的特 点 ，很适 合于通 过微 机实时实现对系统 的模糊控制 。 3 ． 2 自调 整 因子 的模 糊 控制 实验 在气源压力 4 5 0 k P a 、量化 因子和 比例 因子 分别 为 k l 0 ． 3 ，k 3 ． 0 ，k l 0 ． 0 0 0 9 ，k 20 ． 3 ， k 3 ． 5，k 0 ． 0 0 0 9，取 N6、O t00 ． 5、O ／ 0 ． 9 ，对气 动力控制 系统进行 自调整模糊控制实验。 对中值为 6 0 0 N、频率为0 ． 0 5 H z 、幅值为 1 0 0 N 的正弦信号进行跟踪实验 ，得到的正弦跟踪曲线如图 8 、9所示 ，跟踪误差曲线如图 1 0所示 ，同步误差曲 线如 图 1 1 所示 。 图 8 自调整模糊控制 6 O O N正弦 双缸输出力值跟踪曲线 时间， s 时 间， s a 缸1 输出力值跟踪曲线 b 缸2 输出力值跟踪曲线 图9 自调整模糊控制 6 0 0 N正弦跟踪曲线 时 间， s 时间／ s a 缸1 输出力值跟踪误差曲线 b 缸2 输出力值跟踪误差曲线 图 1 0 自调整模糊控制6 0 0 N正弦跟踪误差曲线 第 1 5期 周玉丰基于自调整模糊控制的气动伺服系统力同步控制实验研究 5 1 图 1 1 自调整模糊控制 6 0 0 N 正弦跟踪同步误差曲线 在 中值为 6 0 0 N的正弦跟踪实验 中，两缸最 大跟 踪误差为 l 7 N，最差跟踪精度为 2 ． 8 3 ％；最大同步 误差 为 6 N，最 差 同步精度 为 1 ％ 。两缸 的平 均滞 后 时间为 0 ． 3 0 s 。 较之常规模糊控制 ，对正弦跟踪 ，在自调整模糊 控制下，两缸最差跟踪精度 由前者 的 2 ． 9 1 ％减少到 2 ． 8 3 ％ ，最差 同步精 度 由前者 的 1 ． 1 7 ％ 减少 到 1 ％ ， 两缸 的平均滞 后 时 问 由前 者 的 0 ． 3 2 S 减 少 到如 今 的 0 ． 3 S 。实验证明，自调整模糊控制在对时变信号的 跟踪 上要优于常规则模糊控制 。 正是 由于 自调整模糊控制器 能根据误差 的变化来 调整输出控制量，使其对时变信号的跟踪性能和动态 性能、稳态性能较常规模糊控制器有所提高，但 由于 仍有误差和误差变化分档存在 ，使得其稳态性能不是 很理 想。下一步的工作是探讨 一种 由模 糊控制 和 P I D 控制 相结 合 的复合 控 制 器 自调 整模 糊 P I D控制 器 。 4小结 模糊控制器体现 了控 制简 单 、鲁棒性 强 的特点 。 自调整 因子的模糊控制器和模糊 P I D复合控制器都能 根据偏 差 的大小来 自动调节控制量 ，从而实现 了对常 规模糊控制的优化，其较常规模糊控制器有更高的控 制精度。 参考文献 【 1 】王宣银， 岳继光， 王旭永， 等． G P C M控制气动伺服系统 的理论分析与实验研究[ J ] ． 宇航学报， 1 9 9 9 2 8 7 92． 【 2 】 朱春波， 包钢， 程树康， 等． 基于比例阀的气动伺服系统 神经网络控制方法 的研究 [ J ] ． 中国机械工 程， 2 0 0 1 1 2 1 4 1 21 4 1 4 ． 【 3 】杨云， 李艳慧 ， 李天石． 气动脉宽调制开关位置伺服系统 驱动模式的研究[ J ] ． 西安交通大学学报， 2 0 0 2 ， 3 6 9 95 5958 ． 【 4 】 许宏 ， 陶国良． 变阻尼气压比例伺服系统理论分析及其 低速特性的实验研究[ J ] ． 中国机械工程， 2 0 0 2 1 5 1 2 81 1 28 5． 【 5 】陈金兵， 宁汝新 ， 赵彤． 气动同步的实用技术研究[ J ] ． 液压与气动， 2 0 0 3 4 3 8 3 9 ． 【 6 】赵弘． 气动非线性系统的控制策略及其应用研究[ D ] ． 西安 西安交通 大学 ， 2 0 0 3 ． 【 7 】易继锴， 侯嫒彬． 智能控制技术 [ M] ． 北京 北京工业大 学出版社 ， 1 9 9 9 ． 9 ． 【 8 】 李士勇． 模糊控制神经网络和智能控制论[ M] ． 哈尔滨 哈尔滨工业大学出版社， 1 9 9 8 ． 上接第 3 7页 表 1 匹配数据 特征区域黑点数／ 点 最大累积次数／ 次 最佳匹配点 匹配率 2 05 5 22 1 7 ， 2 3 0． 981 63 4 3结论 作者利用视觉反馈方法实现了 A G V的停车定位。 在标志符识别及配准过程中，采用了基于黑点数筛选 模板 的办法 以减少模 板 匹配 的计算 量 ，并利 用 S S D A 算法进行图像匹配来实现配准，使原图像与模板图像 在 空间上配准 。通过实验可知 ，在标识符形状差别较 大 、黑点的误差区问距离比较远的情况下 ，配准精度 和效率高，为后续 的 A G V定位及转 向控制打下 了良 好 的基础 。 参考文献 【 1 】赵玉麟． 单轮驱动 一转向 A G V轨迹分析及视觉引导 [ D] ． 西安 西安理工大学， 2 0 0 6 ． 【 2 】马新露， 赵林度 ， 鲁德 舒尔兹． A G V S 在中国的应用与 发展[ J ] ． 物流技术， 2 0 0 6 1 2 2 7 3 0 ． 【 3 】齐正罡． 基于统计特征的 A G V特殊标志符识别方式研 究[ D] ． 长春 吉林大学 ， 2 0 0 5 ． 【 4 】 应浩． 基于视觉的 A G V路径跟踪及避障研究 [ D ] ． 昆 明 昆 明理工大学 ， 2 0 0 6 ． 【 5 】高军 ， 李学伟， 张建， 等． 基于模板匹配的图像配准算法 [ J ] ． 西安交通大学学报， 2 0 0 7 ， 4 1 3 3 0 7 3 1 1 ． 【 6 】H u t u b u A， Mi y a z u k i T ． O p t i m i z a t i o n o f D e c i s i o n t i m i n g f o r E a r l y T e r m i n a t i o n o f S S D A b a s e d B l o c k Ma t c h i n g[ C] ／ ／ I EEE I n t e rna t i o n al Co n f e r e n c e o n Ac o us t i c s， S p e e c h， S i g n a l Pr o c e s s i n g， 2 O O 3 ． 4 8 218 24 ． 【 7 】 张立 ， 周泽魁． 基于特征融合的 A G V小车图像数字识别 方法[ J ] ． 机电工程， 2 0 0 7， 2 4 4 4 6 ． 【 8 】 沈慧玲 ， 戴本祁． 一种基于序贯相似性检测算法 S S D A 的加速算法[ J ] ． 光电技术应用， 2 0 0 6 ， 2 1 4 6 0 6 3 ．