液压同步模糊控制系统的设计与优化

　　引言

　　液压同步运动系统是在一定的液压伺服回路及其控制的作用下,使得两个(或多个)执行器在克服负载、摩擦、制造质量、结构变形上的差异而保持运动上同步。实际液压伺服系统具有较明显的非线性和时变性,采用常规的反馈、前馈等校正方法,很难得到令人满意的控制效果。模糊控制对系统参数变化有较强的鲁棒性,工程上易于实现,但对于控制器各模糊集的隶属度函数和模糊控制规则等的确定仍缺乏有效的设计和调整方法。作者在文献[1-4]的基础上,提出一种模糊控制器参数优化的方法,在不同的误差等级引入不同的加权因子以实现对模糊控制规则的自调整,应用遗传算法对加权因子以及量化因子、比例因子进行优化选择。

　　1　主从式同步模糊控制系统

　　液压静力压桩机机身的升降同步控制系统属于一种单作用立式多执行元件的电液比例闭环同步控制系统,作者设计的二缸位置同步系统控制原理如图1所示。需同步的两个子系统分别有自己的位置PID控制器,设计时尽量保证两个子系统具有近似的动、静态特性。由于它们有相同的输入信号,所以若系统的参数始终保持稳定,这两个通道的输出就基本同步。系统工作时,由于液压系统参数的时变性和外部干扰的存在,使得两同步子系统的输出不可能完全一致而产生同步误差e,该误差通过同步PI控制器的输出u作用于同步子系统2,使同步子系统2的输出y2与同步子系统1的输出y1保持一致。模糊控制器FC对PI控制器的控制参数进行在线调整,提高了同步控制器的鲁棒性。相对于解耦控制而言,该方式是一种基于主从协调的同步控制方式。

　　2　基于遗传算法的控制器参数优化

　　2·1　优化目标函数

　　整定图1两个子系统的位置PID控制器参数时,传统整定方法难以实现参数的最优整定,容易产生振荡和大超调[5]。遗传算法抽象于生物体进化过程,通过仿真模拟自然选择和遗传机制,以适应度函数为评价依据,以编码群体为进化基础,以对群体中个体的遗传操作实现选择和遗传机制。群体的个体不断进化,逐渐接近最优解,最终达到求解问题的目的。PID参数优化适应度函数如下:

　　式中:前一项为ISE准则,ep(t)为位置误差;后一项为最大超调量罚函数,σmax为系统允许的最大超调量,y(∞)为系统阶跃稳态响应,λ应取一个足够大的正数,例如λ=5 000。

　　在初始群体的生成上,应根据经验或传统整定方法估计出PID 3个参数的取值范围,在此范围内采用随机生成的方式,以使遗传算法在可行解空间进行搜索。

　　2·2　同步控制器参数优化