黃長征,譚建平
(1. 韶關學院 機電工程系,廣東 韶關,512005;2. 中南大學 機電工程學院,湖南 長沙,410083)
300 MN模鍛水壓機是當前亞洲最大的模鍛液壓機,是我國國防和基礎建設的關鍵設備。速度控制技術是其關鍵技術之一,在等溫鍛壓或模擬等溫鍛壓中必須對動梁速度進行跟蹤控制[1-2]。300 MN模鍛水壓機動梁速度控制系統(tǒng)具有巨大慣性、載荷瞬變和控制滯后等特性,這些都將影響水壓機動梁速度跟蹤控制的響應速度、控制精度和魯棒性[3]。所以,研究其動梁速度跟蹤控制具有非常重要的理論意義和工程意義,可為等溫鍛壓或模擬等溫鍛壓提供技術基礎,為同類控制提供參考。目前,解決上述問題的方法主要有前饋PID串級控制和預測控制。采用第1種方法不能取得滿意的控制效果,當前大多采用預測控制[4-5]。Richalet等[6-7]闡述了建立模型預測啟發(fā)控制或稱模型算法控制產(chǎn)生的動因、機理及在工業(yè)過程中的應用。目前,預測控制主要有動態(tài)矩陣控制(DMC)[8]、擴展時域預測自適應控制[9]、擴展時域自適應控制[10]、廣義預測控制(GPC)[11]、廣義極點配置預測控制[12-13]、連續(xù)時域廣義預測控制[14]和內??刂?IMC)[15]等。預測函數(shù)控制(PFC)是第3代模型預測控制算法,它是由Richalet和Kuntze等[16]在20世紀80 年代提出的,PFC控制把控制輸入的結構視為關鍵問題,可克服其他模型預測控制可能出現(xiàn)規(guī)律不明的控制輸入問題,同時具有良好的跟蹤能力及較強的魯棒性,在工業(yè)過程中得到廣泛應用,如在機器人、雷達的目標跟蹤、傳熱設備和反應爐等到工業(yè)過程中取得了一定成果。因此,該水壓機動梁速度跟蹤控制系統(tǒng)采用PFC控制來解決其控制滯后、速度跟蹤和魯棒性問題[4]。
針對300 MN模鍛水壓機動梁速度跟蹤控制系統(tǒng)的特點,將 PFC控制和 PID控制相結合,采用基于PFC-(PID-H∞)雙閉環(huán)串級控制策略。其控制原理框圖如圖1所示。應用PFC控制為監(jiān)督層,PID-H∞控制為控制層的透明控制結構??刂葡到y(tǒng)由2個閉環(huán)系統(tǒng)組成,內控制環(huán)為基于PID-H∞串級控制的凸輪轉角控制環(huán),外控制環(huán)為基于預測函數(shù)控制器的動梁速度跟蹤控制環(huán)。將內控制環(huán)及后續(xù)水路系統(tǒng)看作PFC的廣義被控對象,將廣義被控對象簡化為一階加純滯后對象,作為PFC的預測模型。這種控制系統(tǒng)綜合了PFC 控制、H∞控制及常規(guī)PID 控制的優(yōu)點。其控制原理是:基于PFC控制原理,由給定的動梁速度根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和預測模型求得凸輪軸目標轉角,轉角控制采用PID-H∞串級控制以便保證凸輪轉角控制的魯棒性和控制精度[1];通過控制轉角來控制水路系統(tǒng)的流量,從而控制水壓機的動梁速度。
根據(jù)生產(chǎn)工藝要求確定1條鍛壓速度曲線。
2.2.1 預測模型
將基于 PID-H∞串級控制器的凸輪軸轉角控制回路看作PFC的廣義對象,廣義對象看作一階加純滯后系統(tǒng)。預測控制模型為:
式中:km為增益;tm為時間常數(shù);td為滯后時間常數(shù)。km= 0.77,tm=0.7,td= 1.1[17]。
2.2.2 參考軌跡
對于該穩(wěn)定系統(tǒng),PFC 控制器參考軌跡采用一階指數(shù)形式,即
式中:yr為參考軌跡;ts為采樣周期;tr為95%的參考軌跡響應時間;c為工藝設定值;yp為系統(tǒng)輸出。
圖1 基于PFC-(PID-H∞)動梁速度跟蹤控制原理圖Fig.1 Schematic of speed tracking control for moving beam based on PFC-(PID-H∞)
圖2 動梁速度PFC動態(tài)響應MATLAB仿真模型Fig.2 Simulation model based on MATLAB of PFC dynamic response for moving beam’s speed
為了解基于PFC-(PID-H∞)雙閉環(huán)串級動梁速度控制系統(tǒng)的性能,下面從模型失配和外加干擾2個方面進行仿真研究。動態(tài)響應 MATLAB仿真模型如圖 2所示。
3.1.1 時間常數(shù)失配
廣義受控對象模型如式(1)所示。當時間常數(shù)tm分別為0.3,0.7和0.8時,控制系統(tǒng)動態(tài)響應仿真曲線如圖3所示。由圖3可知:當時間常數(shù)增大時,過渡過程時間變長,響應的初始階段伴有波動,有不穩(wěn)定趨勢;當時間常數(shù)減小時,超調量變大,過渡時間變長。
圖3 時間常數(shù)失配時系統(tǒng)動態(tài)響應仿真曲線Fig.3 Dynamic response simulation curve when time constant is mismatched
3.1.2 增益失配
廣義受控對象模型如式(1)所示。當增益km分別為0.50,0.77和1.00時,控制系統(tǒng)動態(tài)響應仿真曲線如圖4所示。可見:當增益失配時,雖然系統(tǒng)保持穩(wěn)定,但存在較大的余差;當比例系數(shù)增大時,過渡過程時間變長;當比例系數(shù)減小時,響應加快,超調量增大。
圖4 增益失配時系統(tǒng)動態(tài)響應仿真曲線Fig.4 Dynamic response simulation curve when gain is mismatched
3.1.3 滯后失配
廣義受控對象模型如式(1)所示。當滯后時間常數(shù)td分別為0.8,1.1和1.2時,控制系統(tǒng)動態(tài)響應仿真曲線如圖5所示。由圖5可見:因滯后失配,當遲延時間增大時,響應速度變慢,而且在接近穩(wěn)態(tài)時有小的波動;當遲延時間減小時,響應速度加快,但超調量增大,過渡過程時間變長。
系統(tǒng)在第4 s加入20%負荷階躍干擾時,控制系統(tǒng)動態(tài)響應仿真曲線見圖6。由圖6可知:基于PFC-H∞雙閉環(huán)串級控制系統(tǒng)具有很強的外加抗干擾能力,外加干擾基本不會對控制系統(tǒng)品質造成不良影響,能較好地滿足工程要求??梢姡夯赑FC- (PID-H∞)的300 MN模鍛水壓機速度控制系統(tǒng)在預測模型失配時,控制系統(tǒng)仍具有良好的控制品質,只是在模型失配過大,特別是模型遲延時間失配過大時,系統(tǒng)性能變差;當系統(tǒng)受到外加干擾時,系統(tǒng)具有很強的外加抗干擾能力。所以,PFC 具有較強的抗干擾能力和魯棒性,具有較大的穩(wěn)態(tài)精度、良好的動態(tài)品質和跟蹤性能。同時,控制算法簡單,對預測模型準確度要求低,易于工程實現(xiàn),能滿足工程要求。
圖5 遲延時間常數(shù)失配時動態(tài)響應仿真曲線Fig.5 Dynamic response simulation curve when lag time constant is mismatched
圖6 階躍干擾下系統(tǒng)動態(tài)響應仿真曲線Fig.6 Dynamic response simulation curve under disturbance
對300 MN模鍛水壓機動梁速度控制系統(tǒng),在不同速度、不同工藝條件下,使水壓機自動沿著某一速度曲線運行,其中1種工藝條件下的速度實測曲線如圖7所示;在一種給定速度曲線條件下,實測動梁速度跟蹤曲線如圖8所示。
圖7 1種工藝條件下實測速度曲線Fig.7 Speed test curve under a process conditions
圖8 速度跟蹤試驗曲線Fig.8 Speed tracking test curves
試驗結果表明:
(1)在空程、升程和鍛壓這 3個階段中鍛壓階段動梁速度控制效果最好,重復性最好,空程次之。但在水壓機動梁速度控制中,主要對鍛壓速度的控制要求最高;在空程、升程2個階段,對速度控制要求較低,所以,能滿足生產(chǎn)要求。
(2)在水壓機低速鍛壓階段比高速鍛壓階段的動梁速度控制效果好。這主要是因為低速階段動梁速度慢,速度容易控制。
(3)水壓機鍛壓速度變化慢階段比速度變化快階段的速度控制效果好。這主要是因為水壓機控制系統(tǒng)的慣性大,在速度變化快的階段,鍛壓速度控制較難。
(4)速度跟蹤控制效果良好,在鍛壓階段效果優(yōu)于其他階段效果,能滿足實際要求。
綜上所述,動梁速度控制系統(tǒng)的測試結果與仿真結果相互吻合,證實了控制理論、控制模型、控制策略的正確性、可靠性和實用性[17]。
(1)基于PFC-(PID-H∞)的300 MN模鍛水壓機速度控制系統(tǒng)具有較強的抗干擾能力和魯棒性、較大的穩(wěn)態(tài)精度、良好的動態(tài)品質和跟蹤性能。
(2)在空程、升程和鍛壓這 3個階段中,鍛壓階段的動梁速度控制效果最好,重復性最好,空程次之。
(3)在水壓機低速鍛壓階段比高速鍛壓階段的動梁速度控制效果好。水壓機鍛壓速度變化慢階段比速度變化快階段的速度控制效果好。在鍛壓階段效果的速度跟蹤控制效果優(yōu)于其他階段的控制效果,能滿足實際要求。
(4)仿真結果和試驗結果相吻合,證實了研究方法和模型建立的正確性,為同類系統(tǒng)研究提供了參考。
[1] 譚建平, 黃長征, 劉彬, 等. 瞬變載荷下巨型模鍛水壓機液壓操作控制策略研究[J]. 機械工程學報, 2008, 44(11): 272-276.TAN Jian-ping, HUANG Chang-zheng, LIU Bin, et al. Control strategy of hydraulic operation control system under the transient load in giant hydraulic press[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2008, 44(11): 272-276.
[2] 黃長征, 譚建平. 液壓機分配閥芯驅動凸輪升程曲線優(yōu)化設計[J]. 中南大學學報: 自然科學版, 2007, 38(2): 303-308.HUANG Chang-zheng, TAN Jian-ping. Optimization design for cam lifting curve used to drive spool of distributor in hydraulic press[J]. Journal of Central South University: Science and Technology, 2007, 38(2): 303-308.
[3] 黃長征, 譚建平. 300 MN水壓機動梁驅動系統(tǒng)鍛壓速度動態(tài)響應特性[J]. 中南大學學報: 自然科學版, 2008, 39(5):1023-1028.HUANG Chang-zheng, TAN Jian-ping. Forging speed’s response characteristic of moving beam drive system for 300 MN die forging hydraulic press[J]. Journal of Central South University: Science and Technology, 2008, 39(5): 1023-1028.
[4] Anwar S. Generalized predictive control of yaw dynamics of a hybrid brake-by-wire equipped vehicle[J]. Mechatronics, 2005,15(9): 1089-1108.
[5] 席裕庚. 預測控制[M]. 北京: 國防工業(yè)出版社, 1993: 10-13.XI Yu-geng. Predictive control[M]. Beijing: National Defense Industry Press, 1993: 10-13.
[6] Richalet J, Rault A, Testud J L, et al. Model predictive heuristic control: Application to industrial processes[J]. Automatica, 1978,14(5): 413-428.
[7] Rouhani R, Mehra R. K. Model algorithmic control (MAC),basic theoretical properties[J]. Automatica, 1982,18(4):401-414.
[8] Culter C R, Ramaker B L. Dynamic matrix control: A computer control algorithm[C]//Proc JACC. SanFranciso, 1980: 5-8.
[9] De Keyser R M C, Van Cauwenberghe A R. A self-tuning multistep redictor application[J]. Automatica, 1981, 17(1):167-174.
[10] Ydstie P S. Extended horizon adaptive control[C]//Proceedings of IFAC 9th World Congress. Budapest, Hungary: Pergamon Press Ltd, 1984: 133-137.
[11] Clarke D W, Mohtadi C, Tuffs P S. Generalized predictive control (Part 1): The basic algorithm; Part 2: Extensions and interpretations[J]. Automatica, 1987, 23(2): 137-160.
[12] Lelic M A, Zarrop M B. Generalized pole-placement self-tuning controller (Part 1): Basic algorithm[J]. Intl J Control, 1987, 46(2):547-568.
[13] Lelic M A, Zarrop M B. Generalized pole-placement self-tuning controller[J]. Intl J Control, 1987, 46(2): 569-601.
[14] Demircloglu H, Gawthrop P J. Continuous-time generalized predictive control (CGPC)[J]. Automatica, 1991, 27(1): 55-74.
[15] Garcia C E, Morari M. Internal model control 1. A unifying review and some new results[C]//I&EC Process Des Dev. 1982:308-323.
[16] Kuntze H B, et al. On the predictive functional control of an elastic industrial robot[C]//Proc 25th CDC. Athens, Greece, 1986:1877-1881.
[17] 鄭征, 田書. 基于MATLAB的輔助變量法參數(shù)辨識與仿真[J].計算機應用與軟件, 2004, 21(7): 127-129.ZHENG Zheng, TIAN Shu. Supplementary variable parameter identification and emulate based on MATLAB[J]. Computer Applications and Software, 2004, 21(7): 127-129.