【摘 要】
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气压传动设备由于元件结构简单、抗环境污染、抗干扰性强、成本低廉、功率体积比高和便于集中供气等特点,已成为现代社会重要的工业设备之一。电-气比例位置控制系统作为气压传动设备的典型应用,已广泛用于包装、机械、印刷、电子等多种行业。但是由于受气体的可压缩性、容腔和负载变化等因素的影响,电-气比例位置控制系统本质上是一类非线性、时变系统,给电-气比例位置控制系统的控制带来了难度。常规定增益PID控制,由于
【基金项目】
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广东省计算机集成制造重点实验室资助项目（2014B030301072）；
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气压传动设备由于元件结构简单、抗环境污染、抗干扰性强、成本低廉、功率体积比高和便于集中供气等特点,已成为现代社会重要的工业设备之一。电-气比例位置控制系统作为气压传动设备的典型应用,已广泛用于包装、机械、印刷、电子等多种行业。但是由于受气体的可压缩性、容腔和负载变化等因素的影响,电-气比例位置控制系统本质上是一类非线性、时变系统,给电-气比例位置控制系统的控制带来了难度。常规定增益PID控制,由于控制器参数难以整定且不能适应系统参数变化,难以满足现代工业设备的定位控制精度要求。为了解决电-气比例位置控制系统PID控制的定位精度问题,本文设计了一种基于负载补偿的电-气比例位置控制系统模糊神经网络（FNN）控制结构和算法,在常规PID控制的基础上结合了模糊控制的仿人思维和神经网络的自适应性,解决了常规PID控制因参数固定难以适应非线性、时变系统动态变化的问题,仿真和实验验证了控制算法的有效性。本文的主要研究工作如下:（1）分析了系统的非线性和时变因素,建立了电-气比例位置控制系统的数学模型,依据实验设备参数建立了实验平台的参数化数学模型,并验证了其稳定性。（2）分析了常规PID控制策略的局限性,提出了以设定位移和气缸压力为输入,以PID控制器输出作为学习信号的FNN控制策略,设计了一种基于负载补偿的电-气比例位置控制系统FNN控制结构和算法。（3）利用AMESim建立了电-气比例方向控制阀控制气缸（阀控缸）的数学模型,利用Simulink建立了控制系统并用S函数编写了控制算法,仿真验证了FNN结构和算法能有效减小常规PID控制的误差。（4）搭建电-气比例位置控制系统实验平台,编写Lab VIEW测控程序,分别实验研究了系统在正弦波、三角波、随机波形和阶跃信号输入时,在气缸速度、负载力和负载容腔变化干扰作用下FNN控制与常规PID控制的轨迹跟踪特性,以及不同位移输入和负载作用下的阶跃响应特性。实验验证了FNN结构和算法能有效补偿负载容腔变化、负载力变化引起的误差且提高气缸的响应速度。
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