鄒 莉

（安徽國防科技職業(yè)學(xué)院，安徽六安 237011）

基于模糊PID算法的液壓機(jī)壓邊力系統(tǒng)設(shè)計(jì)＊

鄒 莉

（安徽國防科技職業(yè)學(xué)院，安徽六安 237011）

針對(duì)液壓機(jī)壓邊力控制系統(tǒng)的特點(diǎn)，采用自適應(yīng)模糊PID算法，在Matlab／Simulink中建立模糊邏輯控制器，設(shè)計(jì)出自適應(yīng)模糊PID液壓機(jī)壓邊力控制系統(tǒng).仿真結(jié)果表明，自適應(yīng)模糊PID算法使系統(tǒng)具有良好的動(dòng)靜態(tài)特性，增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性.

壓邊力；模糊PID控制；自適應(yīng)；Simulink

液壓機(jī)壓邊力控制系統(tǒng)的性能參數(shù)直接影響產(chǎn)品成形工藝，壓邊力過大，材料流動(dòng)困難，材料拉破趨勢(shì)增加，模具和材料容易受損；壓邊力過小，材料的流動(dòng)又無法控制，容易起皺［1］，對(duì)液壓機(jī)壓邊力的合理控制調(diào)節(jié)是保證產(chǎn)品質(zhì)量的重要手段.

在目前工業(yè)控制中，使用最多的方法是PID控制，但P，I，D這3個(gè)參數(shù)是針對(duì)特定對(duì)象而設(shè)定的，完全依賴于系統(tǒng)建立精確的數(shù)學(xué)模型，且參數(shù)整定方法復(fù)雜［2］.由于液壓機(jī)壓邊力控制系統(tǒng)中存在液壓時(shí)間常數(shù)較大和局部可能漏油等非線性干擾因素的影響，所以選用自適應(yīng)模糊PID算法，將模糊控制算法與PID控制相結(jié)合，將相關(guān)的專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行綜合，轉(zhuǎn)換成模糊語言，建立模糊規(guī)則，通過模糊推理實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜對(duì)象的控制，從而建立液壓機(jī)壓邊力模糊PID智能控制系統(tǒng).

1 液壓機(jī)壓邊力控制系統(tǒng)的工作原理

圖1 液壓機(jī)壓邊力控制系統(tǒng)原理方框

液壓機(jī)壓邊力控制系統(tǒng)原理如圖1所示［3］.在材料拉深成形過程中，采用光柵式位移傳感器檢測(cè)拉深位移，壓力傳感器檢測(cè)壓邊力，兩者經(jīng)A／D轉(zhuǎn)換輸入計(jì)算機(jī)，然后按照預(yù)先測(cè)定好的壓邊力與位移的關(guān)系，利用液壓油的不可壓縮特性，通過調(diào)節(jié)比例溢流閥的開度，從而實(shí)現(xiàn)壓邊力的調(diào)節(jié).

2 自適應(yīng)模糊PID控制器的設(shè)計(jì)

2.1 自適應(yīng)模糊PID控制器結(jié)構(gòu)

文中的自適應(yīng)模糊PID控制器主要由PID調(diào)節(jié)器和模糊控制器組成，采用2輸入3輸出模糊邏輯控制器，馬丹尼（Mamdani）推理法進(jìn)行模糊推理如圖2所示.

壓邊缸的壓邊力信號(hào)經(jīng)檢測(cè)、轉(zhuǎn)換送到比較器輸入端與給定信號(hào)相比較，得到誤差E，將誤差E及其變化率EC作為模糊控制器的輸入信號(hào).通過量化因子進(jìn)行模糊化處理，轉(zhuǎn)換為模糊集合，然后利用編制好的模糊控制規(guī)則進(jìn)行模糊推理，產(chǎn)生模糊結(jié)論，最后將其清晰化為確切的輸出修正量ΔKp，ΔKi，ΔKd，并分別輸入到PID調(diào)節(jié)器進(jìn)行實(shí)時(shí)在線修正，從而實(shí)現(xiàn)良好的動(dòng)態(tài)性能.［4］自適應(yīng)模糊PID控制結(jié)構(gòu)如圖3所示.

圖2 模糊邏輯控制器模型

圖3 自適應(yīng)模糊PID控制結(jié)構(gòu)

2.2 隸屬度函數(shù)的確定

文中的隸屬度函數(shù)采用對(duì)稱三角形函數(shù)［5］.設(shè)輸入變量誤為差E，誤差變化率為EC，輸出變量ΔKp，ΔKi，ΔKd的模糊子集均為｛NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB｝.選擇輸入輸出變量的基本論域分別為E＝［－10，10］，EC＝［－50，50］，ΔKp＝［－10，10］，ΔKi＝［－100，100］，ΔKd＝［－0.6，0.6］，模糊論域均選擇為｛－6，－5，－4，－3，－2，－1，0，1，2，3，4，5，6｝.圖4為變量E的隸屬度函數(shù)，其他模糊子集的隸屬度函數(shù)與之相同.

誤差量化因子Ke，誤差變化的量化因子Kec，ΔKp的比例因子Kup，ΔKi的比例因子Kui，ΔKd的比例因子Kud分別定義如下［6］：

Ke＝6／10＝0.6，Kec＝6／50＝0.12，Kup＝10／6＝1.67，Kui＝100／6＝16.67，Kud＝0.6／6＝0.1.

2.3 模糊控制規(guī)則的確定

結(jié)合設(shè)計(jì)人員和現(xiàn)場(chǎng)操作人員的工作經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)PID參數(shù)模糊自整定的原則，建立模糊控制規(guī)則表，使ΔKp，ΔKi，ΔKd能夠根據(jù)E和EC的變化作出實(shí)時(shí)調(diào)整.

將設(shè)計(jì)好的規(guī)則輸入到模糊規(guī)則編輯器中，用“if（E is NB）and（EC is NB）then（ΔKpis PB）（ΔKiis NB）（ΔKdis PS）”的形式來描述，如圖5所示［7］，共構(gòu)成49條模糊規(guī)則，形成3個(gè)獨(dú)立的子規(guī)則表.

2.4 模糊推理

圖6為模糊規(guī)則瀏覽器圖形界面，通過該界面可以對(duì)模糊推理出的各種情況進(jìn)行詳細(xì)觀察，改變E和EC中豎直線的位置，即改變E和EC2個(gè)輸入量的值，可以看到ΔKp，ΔKi，ΔKd表現(xiàn)出不同的輸出值，非常直觀.模糊推理后3個(gè)輸出量ΔKp，ΔKi，ΔKd的三維立體圖如圖7所示.

圖4 變量e的隸屬度函數(shù)

圖5 模糊控制規(guī)則

圖6 模糊規(guī)則瀏覽器圖形界面

圖7 ΔKp，ΔKi，ΔKd的模糊推理三維立體圖

3 仿真分析

3.1 仿真模型的建立

首先建立比例溢流閥的傳遞函數(shù)，一般情況下可將其看成一個(gè)2階環(huán)節(jié)，經(jīng)整理可得

然后在Simulink環(huán)境下創(chuàng)建仿真模型，如圖8所示.

圖8 Simulink仿真模型

3.2 仿真結(jié)果

進(jìn)行仿真時(shí)，將保存模糊邏輯控制器的文件加載進(jìn)來，其仿真結(jié)果如圖9所示.

分別對(duì)未校正系統(tǒng)、常規(guī)PID校正系統(tǒng)和自適應(yīng)模糊PID校正系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，可以看到，常規(guī)PID校正系統(tǒng)在性能上較校正前的系統(tǒng)有很大改進(jìn)，但仍存在超調(diào)量大、調(diào)整時(shí)間長等缺點(diǎn)，而自適應(yīng)模糊PID校正系統(tǒng)上升時(shí)間短、調(diào)整時(shí)間短、超調(diào)量小、振蕩次數(shù)少且無靜差，使系統(tǒng)具有較好的動(dòng)態(tài)性和穩(wěn)態(tài)性，從而提高了控制效果［8］.

圖9 系統(tǒng)階躍響應(yīng)曲線

4 結(jié)語

文中設(shè)計(jì)了自適應(yīng)模糊PID液壓機(jī)壓邊力控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以根據(jù)誤差的實(shí)時(shí)變化實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)Kp，Ki，Kd的在線自整定，確保系統(tǒng)始終處于最優(yōu)狀態(tài).仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)快速響應(yīng)，精準(zhǔn)調(diào)節(jié)，超調(diào)量小，改善了系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)特性，具有較強(qiáng)的魯棒性.

［1］ 張曉斌，孫 宇，樊紅梅，等.板料成形壓邊力控制技術(shù)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)［J］.鍛壓技術(shù)，2007，32（6）：6－12.

［2］ 劉金琨.先進(jìn)PID控制MATLAB仿真［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2007：43－45.

［3］ 劉 礡，王仲奇，張旭東，等.基于模糊控制算法的多點(diǎn)壓邊力控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］.科學(xué)技術(shù)與工程，2006，1 7（6）：2 697－2 701.

［4］ 劉駿躍.PID參數(shù)的模糊整定器研究［J］.機(jī)電工程，2001，18（4）：65－67.

［5］ 牛秦洲，張宗喜.基于模糊推理PID參數(shù)自整定在鼓風(fēng)曝氣控制中的應(yīng)用［J］.制造業(yè)自動(dòng)化，2011，33（9）：101－104.

［6］ 鄒 莉.板料拉深成形液壓機(jī)壓邊力智能控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)［J］.云南民族大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2013（3）：56－61.

［7］ 邢春芳.螺紋樁機(jī)智能控制系統(tǒng)仿真設(shè)計(jì)［J］.安陽工學(xué)院學(xué)報(bào)，2008（4）：4－6.

［8］ 韓 江，余仲元，何高清，等.模糊自適應(yīng)整定PID控制在數(shù)控精密校直機(jī)電液伺服系統(tǒng)中的應(yīng)用研究［J］.組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)，2009（8）：54－56.

（責(zé)任編輯 陳炳權(quán)）

Application of Simulink－Based Adaptive Fuzzy PID Algorithm in the BHF Control System of Hydraulic Machines

ZOU Li
（Anhui National Defence Vocational College，Lu’an 237011，Anhui China）

Abstrac：According to the characteristics of BHF control system of hydraulic machines，this essay applies the adaptive fuzzy PID algorithm to establish fuzzy logic controller in MATLAB／Simulink，works out the adaptive fuzzy PID hydraulic machines BHF control system.The simulation result shows that with the adaptive fuzzy PID algorithm，the system has good dynamic and static characteristics and good robustness.

blank holder force；fuzzy PID control；self－adjusting；Simulink

TP211

A

10.3969／j.issn.1007－2985.2013.03.012

1007－2985（2013）03－0055－04

2013－04－10

安徽省人才培養(yǎng)模式創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)區(qū)“自動(dòng)化類卓越技能型人才培養(yǎng)計(jì)劃”資助項(xiàng)目

鄒 莉（1982－），女，湖北五峰人，安徽國防科技職業(yè)學(xué)院講師，碩士，主要從事自動(dòng)化控制研究.