本發(fā)明屬于電液伺服系統(tǒng)控制領(lǐng)域，涉及到一種電液伺服系統(tǒng)力信號(hào)和位置信號(hào)協(xié)同控制方法。

背景技術(shù)：

電液伺服系統(tǒng)工作過(guò)程中不僅會(huì)有位姿上的變動(dòng)，還會(huì)與外界產(chǎn)生接觸力，同時(shí)工作環(huán)境也會(huì)受到外界和系統(tǒng)的非線性因素產(chǎn)生的振動(dòng)和沖擊的影響。鑒于此，本研究通過(guò)對(duì)電液伺服系統(tǒng)的力和位置的協(xié)同控制進(jìn)行研究，目的是為了提高電液伺服系統(tǒng)的負(fù)載能力和定位精度，實(shí)現(xiàn)位置信號(hào)和力信號(hào)的協(xié)同控制，滿足生產(chǎn)實(shí)踐的需要。

此方面的研究有很多，國(guó)外學(xué)者mason提出一種力/位協(xié)同控制的思想用于完成柔順控制的功能。其方法單獨(dú)針對(duì)電液伺服系統(tǒng)力信號(hào)和位置信號(hào)進(jìn)行控制，因此過(guò)于局限，沒(méi)有考慮位置信號(hào)和力信號(hào)之間的協(xié)同關(guān)系。目前常用的方法也是通過(guò)各種復(fù)雜的傳感器對(duì)位置信號(hào)和力信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)，通過(guò)軟件處理反饋數(shù)據(jù)構(gòu)建位置信號(hào)和力信號(hào)間的關(guān)系來(lái)對(duì)位置信號(hào)和力信號(hào)進(jìn)行協(xié)同控制，雖然效果也很好但是過(guò)程也較為復(fù)雜，容易受到外界環(huán)境的影響。本發(fā)明采用方法思路簡(jiǎn)單，其控制性能也非常良好，能夠方便且有效解決電液伺服系統(tǒng)位置信號(hào)和力信號(hào)間的協(xié)同控制問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

一種對(duì)電液伺服系統(tǒng)的位置信號(hào)和力信號(hào)的協(xié)同控制方法。

本發(fā)明按以下步驟實(shí)現(xiàn)：

步驟1.設(shè)計(jì)離散pid控制器：

本文在位置控制部分采用離散pid控制器進(jìn)行控制。pid控制是指將比例、積分、微分控制進(jìn)行線性組合而得到控制器，適合用于不能完全掌握系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)的控制對(duì)象或不能得到精確的數(shù)學(xué)模型的場(chǎng)合，在工程實(shí)際中應(yīng)用最為廣泛，其特點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性好、工作可靠；pid控制器的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

離散pid控制器理論結(jié)構(gòu)如下：

式中，t為采樣周期。kp為比例系數(shù)。ki為積分系數(shù)。kd微分系數(shù)。ti為積分時(shí)間常數(shù)。td為微分時(shí)間常數(shù)。第k個(gè)采樣周期偏差與輸入輸出關(guān)系為：

為了實(shí)現(xiàn)有效控制，其參數(shù)要求如下：

步驟2.設(shè)計(jì)自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器：

自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法是不依賴控制對(duì)象的控制算法。此算法將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力和模糊理論表達(dá)知識(shí)的能力結(jié)合起來(lái)，可提高整個(gè)系統(tǒng)對(duì)知識(shí)的學(xué)習(xí)和表達(dá)能力，減小系統(tǒng)在整個(gè)工作過(guò)程中由于速度變化和系統(tǒng)非線性因素導(dǎo)致的振動(dòng)和沖擊，同時(shí)能提高整個(gè)控制過(guò)程穩(wěn)定性。自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示。

matlab中的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論自動(dòng)建立sugeno型模糊模型的一個(gè)軟件。根據(jù)預(yù)先裝入的測(cè)試數(shù)據(jù)可以自動(dòng)的生成初始的fis。生成初始的fis采用網(wǎng)格分割法，輸入向量設(shè)置為3和3，隸屬度函數(shù)類型選用gaussmf型且輸出變量選用線性函數(shù)類型作為輸出類型。對(duì)初始的fis進(jìn)行對(duì)訓(xùn)練中誤差設(shè)為0.001，訓(xùn)練次數(shù)設(shè)為100。經(jīng)過(guò)了100次的訓(xùn)練誤差以后的誤差為0.0056877。據(jù)此可以根據(jù)高斯隸屬度函數(shù)公式：

對(duì)e和ec進(jìn)行訓(xùn)練，可以得出e訓(xùn)練以后覆蓋模糊子集的高斯隸屬度函數(shù)表達(dá)式：

同樣，在訓(xùn)練后輸入變量ec的隸屬度函數(shù)會(huì)發(fā)生變化?？梢缘贸?i>ec訓(xùn)練以后覆蓋模糊子集的高斯隸屬度函數(shù)表達(dá)式：

訓(xùn)練后輸出量的隸屬度函數(shù)為9個(gè)輸出函數(shù)，獲取當(dāng)前9個(gè)隸屬度函數(shù)的相應(yīng)參數(shù)，可以歸納出該系統(tǒng)的輸出函數(shù)為：

f1=-0.004742e+0.0009752ec+0.003943

f2=-0.5691e+2.076e-06ec+0.2173

f3=-31.49e+8.549ec+17.1

f4=-0.2256e+0.06084ec+0.1203

f5=-0.1678e+0.0001295ec-0.1535

f6=0.04813e+0.02218ec+0.04439

f7=0.07298e+0.0001578ec+0.02196

f8=7.921e+3.359e-07ec+2.361

f9=0.06705e+0.137ec+0.2741

最后得到9條模糊規(guī)則為：

1.if(eisn)and(ecisr1)then(outputisf5)

2.if(eisn)and(ecisr2)then(outputisf4)

3.if(eisn)and(ecisr3)then(outputisf3)

4.if(eiso)and(ecisr1)then(outputisf2)

5.if(eiso)and(ecisr2)then(outputisf1)

6.if(eiso)and(ecisr3)then(outputisf9)

7.if(eisz)and(ecisr1)then(outputisf8)

8.if(eisz)and(ecisr2)then(outputisf7)

9.if(eisz)and(ecisr3)then(outputisf6)

這就完成了整個(gè)電液伺服系統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)模糊控制器的設(shè)計(jì)。

步驟3、根據(jù)位置和力信號(hào)的協(xié)同控制原理構(gòu)建系統(tǒng)力/位協(xié)同控制的方框圖，并添加控制器進(jìn)行控制

位置和力信號(hào)的協(xié)同控制原理：位置控制部分通過(guò)位移傳感器測(cè)得閥控缸的位置輸出信號(hào)，并將其反饋到位置信號(hào)輸入部分與輸入信號(hào)對(duì)比，獲得位置偏差信號(hào)；力控制部分通過(guò)力傳感器測(cè)得閥控缸的力輸出信號(hào)，并將其反饋給力輸入部分與力輸入信號(hào)做比較，獲得相應(yīng)的力偏差信號(hào)；最后將位置控制部分的偏差信號(hào)和力控制部分的偏差信號(hào)相加，作為整個(gè)閥控缸的位置增量期望輸入，閥控缸利用增量控制來(lái)動(dòng)態(tài)的調(diào)節(jié)閥控缸的位置信號(hào)和力信號(hào)，并最終完成對(duì)電液伺服系統(tǒng)位置和力的協(xié)同控制，其原理圖如圖3所示。根據(jù)圖3建立力/位協(xié)同控制方框圖如圖4所示，將所設(shè)計(jì)的pid控制器和自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器分別加入到位置控制部分和力控制部分進(jìn)行控制，調(diào)節(jié)控制器參數(shù)就可使系統(tǒng)的位置信號(hào)和力信號(hào)達(dá)到最終輸出的要求，圖中實(shí)線框中表示離散pid控制器，虛線框中表示自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。

有益效果：

本發(fā)明對(duì)比已有的方法思路簡(jiǎn)單清晰，采用的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法能夠?qū)⑸窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制的有點(diǎn)結(jié)合起來(lái)，提高系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力和表達(dá)知識(shí)的能力，能有效提高系統(tǒng)對(duì)力信號(hào)的振動(dòng)和沖擊的抑制作用，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和定位精度，提高系統(tǒng)的負(fù)載能力。

附圖說(shuō)明

圖1pid基本組成原理結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。

圖3力/位協(xié)同控制原理方框圖。

圖4加入控制器的力/位協(xié)同控制仿真圖。

具體實(shí)施方式

步驟1.設(shè)計(jì)離散pid控制器

本文在位置控制部分采用離散pid控制器進(jìn)行控制。pid控制是指將比例、積分、微分控制進(jìn)行線性組合而得到控制器，適合用于不能完全掌握系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)的控制對(duì)象或不能得到精確的數(shù)學(xué)模型的場(chǎng)合，在工程實(shí)際中應(yīng)用最為廣泛，其特點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性好、工作可靠；pid控制器的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

離散pid控制器理論結(jié)構(gòu)如下：

式中，t為采樣周期。kp為比例系數(shù)。ki為積分系數(shù)。kd微分系數(shù)。ti為積分時(shí)間常數(shù)。td為微分時(shí)間常數(shù)。第k個(gè)采樣周期偏差與輸入輸出關(guān)系為：

為了實(shí)現(xiàn)有效控制，其參數(shù)要求如下：

步驟2.設(shè)計(jì)自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器

自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法是不依賴控制對(duì)象的控制算法。此算法將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力和模糊理論表達(dá)知識(shí)的能力結(jié)合起來(lái)，可提高整個(gè)系統(tǒng)對(duì)知識(shí)的學(xué)習(xí)和表達(dá)能力，減小系統(tǒng)在整個(gè)工作過(guò)程中由于速度變化和系統(tǒng)非線性因素導(dǎo)致的振動(dòng)和沖擊，同時(shí)能提高整個(gè)控制過(guò)程穩(wěn)定性。自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示。

matlab中的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論自動(dòng)建立sugeno型模糊模型的一個(gè)軟件。根據(jù)預(yù)先裝入的測(cè)試數(shù)據(jù)可以自動(dòng)的生成初始的fis。生成初始的fis采用網(wǎng)格分割法，輸入向量設(shè)置為3和3，隸屬度函數(shù)類型選用gaussmf型且輸出變量選用線性函數(shù)類型作為輸出類型。對(duì)初始的fis進(jìn)行對(duì)訓(xùn)練中誤差設(shè)為0.001，訓(xùn)練次數(shù)設(shè)為100。經(jīng)過(guò)了100次的訓(xùn)練誤差以后的誤差為0.0056877。據(jù)此可以根據(jù)高斯隸屬度函數(shù)公式：

對(duì)e和ec進(jìn)行訓(xùn)練，可以得出e訓(xùn)練以后覆蓋模糊子集的高斯隸屬度函數(shù)表達(dá)式：

同樣，在訓(xùn)練后輸入變量ec的隸屬度函數(shù)會(huì)發(fā)生變化?？梢缘贸?i>ec訓(xùn)練以后覆蓋模糊子集的高斯隸屬度函數(shù)表達(dá)式：

訓(xùn)練后輸出量的隸屬度函數(shù)為9個(gè)輸出函數(shù)，獲取當(dāng)前9個(gè)隸屬度函數(shù)的相應(yīng)參數(shù)，可以歸納出該系統(tǒng)的輸出函數(shù)為：

f1=-0.004742e+0.0009752ec+0.003943

f2=-0.5691e+2.076e-06ec+0.2173

f3=-31.49e+8.549ec+17.1

f4=-0.2256e+0.06084ec+0.1203

f5=-0.1678e+0.0001295ec-0.1535

f6=0.04813e+0.02218ec+0.04439

f7=0.07298e+0.0001578ec+0.02196

f8=7.921e+3.359e-07ec+2.361

f9=0.06705e+0.137ec+0.2741

最后得到9條模糊規(guī)則為：

1.if(eisn)and(ecisr1)then(outputisf5)

2.if(eisn)and(ecisr2)then(outputisf4)

3.if(eisn)and(ecisr3)then(outputisf3)

4.if(eiso)and(ecisr1)then(outputisf2)

5.if(eiso)and(ecisr2)then(outputisf1)

6.if(eiso)and(ecisr3)then(outputisf9)

7.if(eisz)and(ecisr1)then(outputisf8)

8.if(eisz)and(ecisr2)then(outputisf7)

9.if(eisz)and(ecisr3)then(outputisf6)

這就完成了整個(gè)電液伺服系統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)模糊控制器的設(shè)計(jì)。

步驟3、根據(jù)位置和力信號(hào)的協(xié)同控制原理構(gòu)建系統(tǒng)力/位協(xié)同控制的方框圖，并添加控制器進(jìn)行控制。

如圖4所示，通過(guò)圖3構(gòu)建出的力/位協(xié)同控制方框圖中，位置控制部分采用了pid控制器，力控制部分采用了自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器控制器以后，先調(diào)節(jié)力控制部分的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，當(dāng)系統(tǒng)的控制效果達(dá)到最佳的時(shí)候停止調(diào)節(jié)自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，保留其參數(shù)，再開(kāi)始調(diào)節(jié)位置控制部分的pid參數(shù)，直到最終的位置信號(hào)和力信號(hào)的控制效果達(dá)到最佳狀態(tài)，就說(shuō)明了圖4中的電液伺服系統(tǒng)位置信號(hào)和力信號(hào)的協(xié)同控制效果已經(jīng)達(dá)到了理想狀態(tài)，最終非常好的實(shí)現(xiàn)了位置信號(hào)和力信號(hào)的協(xié)同控制。