基于LabVIEW疲劳试验机模糊PID控制系统研究.pdf

第 48 卷 2020 年第 3 期 通 用 编 辑 安 秀 清 66 基于 LabVIEW 疲劳试验机模糊 PID 控制系统研究 马明阳，王恒迪，邓四二，倪艳光，张文虎 河南科技大学机电工程学院 河南洛阳 471003 摘要针对疲劳试验机传统 PID 控制算法容易超调的问题，设计了模糊 PID 控制算法的交流伺服疲 劳试验机控制系统。该系统由交流伺服电缸提供动力，以引伸计测得的位移量作为控制系统的反馈， 经模糊 PID 控制算法将计算出的相对位移量传送至运动控制卡，实时调整伺服电缸的输出位移量，达 到闭环控制的目的。试验表明，在疲劳试验机中，采用模糊 PID 算法的控制系统相比传统 PID 能够 有效降低系统的超调量，且动态响应速度提升了 16，控制精度也相应有所提升。 关键词模糊 PID 控制；疲劳试验机；LabVIEW；系统超调 中图分类号TD453.1 文献标志码A 文章编号1001-3954202003-0066-05 Research on fuzzy PID control system for fatigue testing machine based on LabVIEW MA Mingyang, WANG Hengdi, DENG Sier, NI Yanguang, ZHANG Wenhu School of Mechatronics Engineering, Henan University of Science fatigue testing machine; LabVIEW; system overshoot 基金项目国家青年科学基金项目 51905152 作者简介马明阳，男，1991 年生，硕士研究生，主要研究方 向为伺服系统控制。 工 业生产中，测试零部件疲劳寿命对于保证机 械设备的安全运转具有重要意义。疲劳试验机 是精确测试材料疲劳寿命的常用设备[1]。目前，市面 上的拉压式疲劳试验机大多是以液压缸作为动力源， 采用传统 PID 算法来实现闭环控制。采用上述方案的 拉压式疲劳试验机结构复杂，并且控制系统超调极易 引起机械结构的过冲，导致试样提前失效，进而影响 疲劳试验的精准性[2]。 国内外研究者对于疲劳试验机控制方案的研究从 未间断，国外先进的试验机制造商如 Instron、岛津、 MTS，均推出了基于自适应式控制策略的产品。但 是由于试样种类的多样性，同一试验机对于不同的试 验对象，在实际测试中存在非线性、参数时变性等问 题，难以真正实现精准控制，试验加载过程中的超调 问题依然存在[3-4]。 为了解决传统 PID 系统超调的问题，笔者设计了 采用模糊 PID 控制算法的疲劳试验机控制系统。该系 统由交流伺服电缸提供动力。模糊 PID 控制算法具有 适应性强、动态响应快、控制精度高等优势[5]，而伺服 万方数据 第 48 卷 2020 年第 3 期 通 用 编 辑 安 秀 清 67 电缸的传动效率高，位置精度可以达到 0.01 mm[6]。笔 者将二者优势结合起来，基于 LabVIEW 平台对试验 机的控制系统进行了开发。试验结果表明，模糊 PID 控制算法对于疲劳试验机具有良好的控制效果，能够 有效地降低系统超调量，且动态响应速度也有所提 高。 1 硬件方案 疲劳试验机是一个单轴运动控制试验平台，主 要功能是能够实现对试样进行精准地循环拉压或单向 拉压。试验机结构如图 1 所示。试验机主要由拉压传 感器、上下夹具、引伸计、机械主体、伺服电缸、计 算机运动控制卡、伺服驱动器及数据采集卡等部件组 成。拉压传感器型号为 HSTL-BLY，位于试验机底 部，通过特殊联结器与下夹具联接；试样装夹在上下 夹具之间；引伸计型号为 CBY1 25 -2.5，加持在试 样上；伺服电缸位于机械结构顶端，由交流伺服电动 机提供动力，通过法兰与上夹具联接；运动控制卡为 雷赛 DMC2410C 控制器，通过 PIC 端口安装于计算 机内部；伺服驱动器和数据采集卡固定在外围电路的 板材上。 2 控制原理 传统疲劳试验机大多采用传统 PID 控制器。因 试验机本身的诸多特性，如时变性、非线性，加之 在试验加载中存在的负载干扰，导致试验机很难设 置最佳的 PID 参数。因此，传统 PID 对试验加载的 整个过程难以做到精准控制，系统超调问题也屡见 不鲜[7]。 模糊 PID 控制器是一种新型的控制器。该控制器 是在传统 PID 控制器前端加入了模糊逻辑，故其集合 了模糊控制的灵活性和 PID 控制器的强适应性[8]。 该控制器为二维模糊自适应 PID 控制器，模糊控 制原理如图 2 所示。计算机程序调用 DLL 文件 动态 链接库 把应变量 转化为位移量 等参数信息和控制 指令生成运动代码发送给运动控制卡，运动控制卡规 划运行路线，并把速度指令发送给伺服驱动器，驱动 器一方面把脉冲信号输送至伺服电缸，另一方面读取 编码器信号反馈给运动控制卡，形成内环 速度环 控 制，如图 2 中虚线框所示；伺服电缸带动夹具向试样 施加载荷，其产生的位移和载荷分别由引伸计和拉压 传感器测量，并把实时数据传送给计算机；计算机通 过运算将设定位移与实际位移作比较，并以偏差 e 和 偏差变化率 ec 作为模糊逻辑的输入量，经模糊化、 模糊推理、去模糊化计算出输出量 Δkp、Δki、Δkb，并 发送给 PID 控制器，PID 将修正后的位置信息发送给 运动控制卡，实现外部位置环控制。 与基于传统 PID 控制器的疲劳试验机相比，该系 统的区别在于加入了模糊控制，且每一次疲劳试验均 由系统计算出最佳 PID 参数，规避了由于对不同试样 和试验参数使用相同 PID 参数而导致超调量。 1. 拉压传感器 2. 下夹具 3. 引伸计 4. 上夹具 5. 机械主体 6. 伺服电缸 7. 计算机运动控制卡 8. 伺服驱动器及数据采集卡 图 1 试验机结构 Fig. 1 Structure of testing machine 图 2 模糊控制原理 Fig. 2 Principle of fuzzy control 万方数据 第 48 卷 2020 年第 3 期 通 用 编 辑 安 秀 清 68 3 控制系统程序设计 3.1 模糊 PID 控制器开发 要在控制系统中实现模糊 PID 算法，需要遵从以 下步骤[9]① 根据实际情况计算论域；② 确定控制器 模糊子集和隶属度函数类型；③ 确定模糊控制规则 并制作规则表。利用论域、模糊子集、隶属度函数和 模糊控制规则表，即可依托 LabVIEW 的模糊逻辑和 PID 控制器编写程序，开发出疲劳试验机的模糊 PID 控制器。 3.2 模糊逻辑的建立 LabVIEW 内置了建立模糊控制的工具包，通 过模糊系统设计器写入输入量 e、ec 和输出量 Δk p、 Δk i、Δkb，由 if-then 语句编写模糊规则库，模糊控制 器编辑完成之后会生成一个 fs 文件，模糊控制规则是 以文件的形式供模糊逻辑相关函数调用[10]。 根据输入输出变量的论域和隶属度函数，将其写 入模糊系统设计器。如图 3 所示建立模糊逻辑 fs 文 件。模糊子集为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM， PB}，其中 NB、PB 隶属度函数采用高斯形，其余参 数采用三角形。根据模糊控制规则表编写模糊规则 库，建立完整的 fs 文件。为方便建立模糊逻辑，变量 e、ec、Δkp、Δki、Δkb 均采用论域 [-6，6]，实际上变 量的基本论域到论域的转换均有不同的放大系数，在 模糊化与去模糊化时已经做了相应处理。 3.3 模糊 PID 控制器的实现 由于疲劳试验是往复运动试验，对于试样的拉伸 和压缩具有对称性。控制策略主要讨论 1 个循环周期 里的前半个周期，模糊 PID 控制流程如图 4 所示。 LabVIEW 中实现模糊 PID 控制的原理如下程 序开始，进入初始化，系统通过预设路径加载模糊规 则，变量的隶属度函数和模糊规则寄存于“FL 加载 模糊系统 MIMO”函数中，由“FL 获取规则文本” 函数读取规则表；系统加载用户输入的应变量，经计 算转化为位移，电缸开始运动，试样发生位移，即产 生偏差 e，通过运算，计算出偏差变化率 ec；e 和 ec 实时输送给“FL 模糊控制器”，控制器通过规则找 出此时 e 和 ec 对应 PID 的 3 个参数值，经过去模糊 化，把 Δkp、Δki、Δkb 输送给 PID 控制器；PID 控制器 对比目标位移和实际位移，并把运算出相对位移，经 脉冲转化传送给伺服电动机在线变位模块；伺服电动 机随即按照新的目标位置运动，产生新的 e 和 ec，并 送给模糊控制器，经过不断地实时检测调整，直到精 准地到达设定值。模糊 PID 控制程序如图 5 所示。 程序中，伺服电缸的控制模块为 DLL 生成的子 程序，在线变位模块与运动控制卡通信由内环 速度 环 保证其精准性。数据采集卡测得的拉压传感器信 号用作生成应力应变曲线，测得引伸计的实际位移保 存到电子表格文件中，供对比试验分析研究。 图 3 建立模糊逻辑 fs 文件 Fig. 3 Establishment of fuzzy logic fs file 图 4 模糊 PID 控制流程 Fig. 4 Process flow of fuzzy PID control 万方数据 第 48 卷 2020 年第 3 期 通 用 编 辑 安 秀 清 69 4 试验结果与分析 按照系统设计方案，将机械结构、运动控制模 块、数据采集模块和外围电路等各项硬件进行实物连 接。对伺服驱动器进行设置，控制模式选“位置控 制”，指令脉冲输入模式为“脉冲 方向”，每转 脉冲数为 10 000。测试伺服电缸、数据采集卡、引伸 计、拉压传感器等各项硬件设施功能是否运行正常。 试样选用直径为 8 mm Q235 碳素钢，将待测试 样装夹到上下夹具中，使伺服电缸推杆主轴与试样保 持良好的同轴度，在试样中心部位装夹上引伸计；引 伸计标距 L＝25 mm，应变量 ε 设定为 0.04，设置伺 服电动机运动位移 ΔL εL 1 mm；设置数据采集 卡的采样率为 1 000。 为了验证模糊 PID 控制算法的控制效果，采用传 统 PID 控制算法做对比试验。控制精度为 0.01 mm， 采样周期 T 3 ms，依据经验输入 PID 控制器的参数 值 kp 30，ki 6，kd 310-2，试验样本及加载频率 与模糊 PID 控制算法试验保持一致，加载频率均设置 为 1。 试验测量在 4 个循环之内 2 组试验引伸计的位 移。伺服电缸位移曲线如图 6 所示。从图 6 可以看 出，传统 PID 控制器在达到设定值之后，会有一定的 超调量；而模糊 PID 控制器的动态响应要比传统 PID 控制器更加迅速。 根据测试数据针对伺服电缸的超调量和动态响 应时间进行数据分析，把数据分为拉伸阶段和压缩阶 图 5 模糊 PID 控制程序 Fig. 5 Program of fuzzy PID control 图 6 伺服电缸位移曲线 Fig. 6 Displacement curve of servo cylinder 段 2 部分，取 4 个循环内超调量和动态响应时间的数 据平均值制作表格。2 种控制方法数据对比如表 1 所 列。 由表 1 可知，无论在拉伸阶段还是压缩阶段， 模糊 PID 控制器的超调量都要比传统 PID 控制器小 很多，且动态响应速度相比传统 PID 控制器提升了约 16。 5 结语 模糊 PID 控制算法具有参数自整定的功能，通 表 1 2 种控制方法数据对比 Tab. 1 Comparison of two control s in data 拉伸 压缩 控制方法 传统 PID 模糊 PID 传统 PID 模糊 PID 超调量/mm 0.015 264 0.000 025 0.018 015 0.000 003 动态响应时间/s 0.394 0.233 0.398 0.239 万方数据 第 48 卷 2020 年第 3 期 通 用 编 辑 安 秀 清 70 过参数模糊化、模糊规则推理、去模糊化等几个运算 环节，可以依靠计算得出较为准确的 PID 参数，避免 了传统 PID 控制需要依靠人工经验整定 PID 参数的情 况。通过传统 PID 和模糊 PID 的对比试验可知，模糊 PID 控制算法对于超调量的抑制效果更佳，且动态响 应时间更短。 参 考 文 献 [1] 张小丽，陈雪峰，李 兵，等．机械重大装备寿命预测综述 [J]．机械工程学报，2011，4711100-116. 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