葉 海
(中色科技股份有限公司,河南 洛陽 471039)
由于軋制工藝的復(fù)雜性,AGC系統(tǒng)參數(shù)存在不確定性,系統(tǒng)存在著滯后、時(shí)變及非線性等特點(diǎn),常規(guī)的PID控制不易實(shí)現(xiàn)此類過程的精確控制。本文將模糊控制和PID控制兩者結(jié)合起來,設(shè)計(jì)了模糊自適應(yīng)PID控制方法,該方法既具有模糊控制靈活、適應(yīng)性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),又具有PID控制精度高的特點(diǎn),仿真結(jié)果證明了其有效性。
由于軋輥運(yùn)動(dòng)時(shí),系統(tǒng)的增益在兩個(gè)方向上不同,因此要對xv≥0和xv<0兩種情況分別建立數(shù)學(xué)模型。
當(dāng)xv≥ 0,伺服閥的流量方程為:
當(dāng)xv<0,伺服閥的流量方程為:
式中,qL—伺服閥負(fù)載流量,m3/s;
Cd—伺服閥的流量系數(shù);
w—伺服閥節(jié)流口的面積梯度,m;
ρ—油液密度,kg/m3;
xv—閥芯位移,m;
ps—供油壓力,Pa;
pc—負(fù)載壓力,Pa。
伺服閥的數(shù)學(xué)模型可簡化為二階振蕩環(huán)節(jié)[1,2],其傳遞函數(shù)為:
式中,KV—電液伺服閥流量增益,(m3/s)/A;
ωv—電液伺服閥的固有頻率,rad/s;
s—拉普拉斯算子;
ζv—伺服閥阻尼比。
以Q為輸入,以Y為輸出,液壓缸的傳遞函數(shù)為:
式中,Y—液壓缸的位置輸出,m;
A1—液壓缸的活塞面積,m2;
w2—負(fù)載剛度與阻尼系數(shù)之比,rad/s。
模糊自適應(yīng)PID是在PID算法的基礎(chǔ)上,利用模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理,查詢模糊控制表進(jìn)行參數(shù)調(diào)整[3]。PID參數(shù)的整定必須考慮到在不同時(shí)刻三個(gè)參數(shù)的作用以及相互之間的互聯(lián)關(guān)系。模糊自適應(yīng)PID控制器結(jié)構(gòu)框圖如下圖1所示[4]。
輸入、輸出變量的隸屬度函數(shù)為三角形隸屬函數(shù),它們的論域分別為:
e=[-3, 3],ec=[-3, 3],Kp=[-3, 3],Ki=[-3, 3],Kd=[-3,3]
圖1 模糊自適應(yīng)PID控制原理圖
由e,ec和△KP,△KI和△KD的模糊控制規(guī)則表構(gòu)造一個(gè)兩輸入(e, ec)三輸出(△KP,△KI和△KD)模糊控制器,如圖2、3。
圖2 模糊自適應(yīng)控制器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)
圖3 液壓AGC系統(tǒng)位置內(nèi)環(huán)方框圖
通過仿真工具Simulink逐步校正,最終取KP=5,KI=0.7(圖4、5)。
圖4 系統(tǒng)PID控制階躍輸入仿真圖
圖5 系統(tǒng)模糊自適應(yīng)PID控制Simulink仿真框圖
由前面分析可得出該兩種控制的仿真比較圖,如圖6和圖7所示。
圖6 xv≥0,y≥0時(shí)兩種控制仿真比較圖
圖7 xv<0,y<0時(shí)兩種控制仿真比較圖
由仿真結(jié)果可知,模糊自適應(yīng)PID的控制效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的PID控制效果,將模糊控制與PID控制兩者結(jié)合起來,這種模糊自適應(yīng)PID型控制器,對復(fù)雜控制系統(tǒng)和高精度伺服系統(tǒng)具有良好的控制效果。
[1] 范春懿.液壓AGC系統(tǒng)動(dòng)特性的計(jì)算機(jī)輔助分析[D].燕山大學(xué),2000.
[2]Frank Feldmann. Mathematical models for simulation and control in flat rollingmill[J],MPT International,1997(1):90-94.
[3]韓峻峰,李玉惠,等.模糊控制技術(shù)[M].重慶:重慶大學(xué)出版社,2003.
[4]陳剛.智能PID控制在電液位置伺服系統(tǒng)中的應(yīng)用[D],華南理工大學(xué),2005.