基于模型预测控制的静液压变速器转速控制研究

简介

为提高静液压变速器(HST)控制系统的自适应性和鲁棒性,结合模型预测控制(MPC)与粒子群优化(PSO)算法对HST转速控制性能进行仿真和实验研究.首先,基于状态扩展空间方程建立HST的预测模型,引入PSO确定MPC的最佳超参数,获得综合性能指标最佳的模型预测控制器模型.然后,对HST进行阶跃响应与加减速控制仿真,同时搭建静液压传动实验平台对模型预测控制HST的可行性进行验证.结果表明在阶跃响应和期望转速突变条件下,模型预测控制HST的输出转速均在较短时间内稳定在期望转速附近,且超调量最大不超过5%,具有较好的静态特性.期望转速突变时,MPC亦能快速准确地调控变量泵的排量,使马达转速迅速达到新的稳定状态,且调控过程的转速波动较小.所得实验结果与仿真结果一致,表明MPC在HST转速控制方面具有可行性.最后,针对更为复杂的工况(变化的输入功率、多变的期望转速以及突变的外部负载),采用仿真手段研究了MPC对HST的转速控制性能.结果表明在复杂工况下,MPC亦能使HST具有较好的静动态特性,其转速波动得到有效降低,马达输出转速能稳定在期望值附近.