廖 洋,范大莽,張博鑫,關廣豐,熊 偉,王海濤
(大連海事大學 船舶與海洋工程學院,遼寧 大連 116000)
振動模擬試驗常用類型為正弦振動、隨機振動兩種。正弦振動應用領域為模態(tài)分析、頻率特性分析等,設備在實際工況下經(jīng)受的多為隨機振動,振動條件一般以譜或波的形式給出。通過在電液振動臺上再現(xiàn)實測的隨機波形信號或譜信號、在實驗室環(huán)境下進行寬頻隨機振動模擬試驗,對考驗產(chǎn)品性能、縮短產(chǎn)品開發(fā)周期、減少開發(fā)成本有著重要的意義,隨機振動控制的研究在電液振動臺控制技術(shù)領域也更具實用性[1]。
隨著振動環(huán)境試驗的復雜化,傳統(tǒng)的三狀態(tài)控制不能滿足系統(tǒng)的精度要求,振動臺相關算法有近年來應用較多的幅相控制與STONE D P等[2]提出的MCS算法,但只限于正弦控制。UTKIN V I等[3]提出滑模控制器,抑制干擾力影響,對比傳統(tǒng)干擾補償法,滑??刂茖ν饨缭肼暩蓴_與參數(shù)攝動具有很強的魯棒性,能夠克服由擾動帶來的影響。但當系統(tǒng)階數(shù)較高時,控制器工程實現(xiàn)困難。吳振順等[4]提出自適應逆控制(Adaptive Inverse Control,AIC),補償模型時變,其控制精度、響應速度及穩(wěn)定性在一定范圍內(nèi)得到了提高。在隨機振動環(huán)境下,自適應逆控制是基于模型控制,無法抑制系統(tǒng)不確定干擾力。目前的控制算法很難同時實現(xiàn)干擾抑制和模型不確定補償。
本研究提出滑??刂?SMC)與自適應逆控制相結(jié)合的復合控制策略。利用滑??刂破鬟M行干擾抑制,在考慮伺服閥動態(tài)特性的前提下,采用自適應逆控制算法跟蹤系統(tǒng)動態(tài)特性的變化,同時實現(xiàn)電液振動臺隨機振動控制系統(tǒng)的干擾力抑制和模型不確定性補償。
復合控制策略由自適應逆控制與滑??刂平M成,自適應逆控制方法可以適應系統(tǒng)的時變性、跟蹤系統(tǒng)模型的變化、提升系統(tǒng)跟蹤精度、減少系統(tǒng)模型不確定性的影響,但是自適應逆控制本身無法消除干擾力對系統(tǒng)的影響。利用滑??刂品椒上淮_定干擾力對系統(tǒng)的影響,結(jié)合三順饋加速度控制,通過隨機信號響應曲線檢驗動態(tài)性能,基本原理如圖1所示。
圖1 復合控制策略的基本原理圖
x(n)為系統(tǒng)加速度輸入,y(n)為系統(tǒng)加速度輸出,d(n)為期望信號,e(n)為誤差信號,復合控制策略外環(huán)通過RLS算法對系統(tǒng)進行實時辨識,更新系統(tǒng)逆模型輸出a,內(nèi)環(huán)經(jīng)三順饋控制器輸入到滑模控制,更新控制律μ以消除干擾力的影響。
閥控缸動力機構(gòu)數(shù)學模型為[5]:
QL=Kqxv-KcpL
(1)
(2)
(3)
式中,QL—— 液壓缸流量
xv—— 閥芯位移
Kq—— 閥的流量增益
Kc—— 閥的流量-壓力系數(shù)
pL—— 負載壓降
Ctc—— 液壓缸總泄漏系數(shù)
A—— 液壓缸活塞有效面積
Vt—— 液壓缸兩腔總?cè)莘e
βe—— 有效體積彈性模量
m—— 液壓缸負載
d—— 干擾力
現(xiàn)代控制理論中閥控液壓缸與滑模推導原理過程建立在狀態(tài)方程的基礎上[6],設狀態(tài)變量為:
(4)
基于式(1)~式(3)得閥控液壓缸狀態(tài)空間方程為:
(5)
(6)
(7)
在實際工作中,由于存在時間上的延遲和空間上的滯后,使得滑動模態(tài)呈抖動形式,產(chǎn)生了抖振。而針對滑??刂葡到y(tǒng)中的抖振問題,本研究采用飽和函數(shù)sat(s)代替理想滑動模態(tài)中的符號函數(shù)sgn(s)[7]。在邊界層內(nèi),準滑動模態(tài)不要求在切換面上進行控制結(jié)構(gòu)的切換,既可以是在邊界層上進行結(jié)構(gòu)變換的控制系統(tǒng),也可以是根本不進行結(jié)構(gòu)變換的連續(xù)狀態(tài)反饋控制系統(tǒng),準滑動模態(tài)在控制上實現(xiàn)了這種差別,從根本上避免或削弱了抖振。
(8)
由閥控液壓缸狀態(tài)空間方程可知,系統(tǒng)的第一個方程沒有不確定性,將第一個系統(tǒng)方程與第二個系統(tǒng)方程結(jié)合設計,定義的誤差變量為:
z1=x1-xm
(9)
(10)
(11)
式中,x2eq—— 期望位移值與滑模位移變量值的差值
k1—— 正反饋增益
xm—— 期望位置輸出
xm可以通過設計k1來獲得期望的濾波效果,進而優(yōu)化系統(tǒng)位置跟蹤誤差z1,且z2同時集合位置跟蹤誤差和速度跟蹤誤差,因此在接下來的設計中,以將z2趨近于0為設計目標,定義李雅普諾夫函數(shù)V1為:
(12)
(13)
為了使z2趨近于0,將x3設為虛擬控制輸入,需設計一個控制函數(shù)α2控制x3使z2趨近于0,則控制函數(shù)α2具有如下的結(jié)構(gòu)形式:
α2=α2a+α2s
(14)
(15)
α2s=-k2z2-Dsat(z2)
(16)
其中,α2a為模型補償項,α2s可當做系統(tǒng)的線性穩(wěn)定反饋。定義控制函數(shù)α2和虛擬控制輸入x3之間的偏差z3、李雅普諾夫函數(shù)V2為:
z3=x3-α2
(17)
(18)
將閥控缸狀態(tài)空間方程和控制函數(shù)α2代入為:
(19)
如果能使z3趨近于0,即x3精確追蹤到α2,跟蹤誤差z1和z2將有界,因此設計控制器μ具有如下的結(jié)構(gòu)。
μ=μ1+μ2
(20)
(21)
(22)
(23)
當k2=mk3時:
(24)
根據(jù)滑模變結(jié)構(gòu)控制理論[8],此時V2漸進收斂,收斂精度取決于D,k3,1/k。D越小、k3越大、1/k越小,收斂精度越小,則滑??刂破鞣€(wěn)定。
滑??刂破骺梢韵蓴_力的影響,并且具有良好的控制效果與跟蹤精度。但在實際工況下,需考慮伺服閥動態(tài)特性,系統(tǒng)階數(shù)升高,基于三階系統(tǒng)設計的滑??刂破鞑荒苡行岣吒唠A系統(tǒng)的控制精度。
自適應逆控制利用被控對象的逆?zhèn)骱鳛榍梆伩刂破餮a償系統(tǒng)的模型不確定性。自適應逆控制常用算法為最小均方誤差(Least Mean Square,LMS)算法與遞推最小二乘法(Recursive Least Squares,RLS)算法[9],本研究采用收斂更快的RLS算法,其關鍵步驟為[10]:
(25)
y(n)=WT(n-1)X(n)
(26)
e(n)=d(n)-y(n)
(27)
W(n)=W(n-1)+K(n)e(n)
(28)
P(n)=λ-1P(n-1)-λ-1K(n)x(n)P(n-1)
(29)
其中,n為第n時刻,K(n)為增益矢量,W(n)為權(quán)向量,P(n)為逆矩陣,λ是遺忘因子,0<λ<1。
為了驗證復合控制有效性,在考慮二階伺服閥動態(tài)特性的條件下[11],通過MATLAB/Simulink建立控制系統(tǒng)數(shù)學模型[12],進行4組隨機振動仿真分析,各組仿真參數(shù)如表1所示,控制方法如表2所示。
表1 閥控液壓缸系統(tǒng)主要參數(shù)
表2 隨機振動仿真控制方法
加速度輸入信號取80 Hz寬頻隨機信號,4組仿真中加速度輸入信號相同,參考模型為純延遲環(huán)節(jié),將干擾力擾動信號設定為100 Hz以內(nèi)的寬頻隨機信號,峰值設置為液壓源額定供油壓力的30%。設定emax為隨機波形跟蹤的最大誤差[13],計算公式為:
(30)
在MATLAB/Simulink中搭建基于圖1的復合控制原理模型,仿真框圖如圖2所示。由信號輸入模塊、 自適應逆控制模塊、滑??刂颇K、 三狀態(tài)控制模塊、干擾力模塊、閥控缸動力機構(gòu)模型組成。其中三狀態(tài)模塊搭建參考文獻[13],滑??刂颇K參考式(20)~式(24),自適應逆控制模塊參考式(25)~式(29)。4組不同控制策略仿真與開關位置有關,如表3所示。
圖2 復合控制策略MATLAB/Simulink仿真框圖
表3 MATLAB/Simulink控制模型切換
當給定80 Hz加速度隨機信號時,閥控缸系統(tǒng)僅用三狀態(tài)控制如圖3、圖4所示。
圖3 三狀態(tài)控制時加速度a跟蹤曲線
圖4 三狀態(tài)控制時加速度a波形誤差
由圖3和圖4可知,傳統(tǒng)三狀態(tài)控制器受干擾力與伺服閥動態(tài)特性的影響較大,存在相位延遲,控制效果較差,加速度隨機波跟蹤誤差最大值為60%,跟蹤精度低。
當僅采用滑??刂破鲿r,與傳統(tǒng)三狀態(tài)控制器相比,干擾力與活塞桿位移頻率特性L(ω)如圖5所示,滑??刂破鲗Ρ热隣顟B(tài)控制器的位移頻率特性明顯下降。在10 Hz之前幅值差值在50 dB以上,10 Hz之后逐漸減少,在工作頻率范圍內(nèi)幅值差距在20 dB左右,證明滑模控制能夠在一定程度上削弱干擾力對系統(tǒng)輸出的影響,干擾抑制效果更好。
圖5 干擾力與活塞桿位移之間的頻率特性
同樣給定80 Hz加速度隨機波形信號,其仿真結(jié)果如圖6、圖7所示。
圖6 僅采用滑??刂萍铀俣雀櫱€
圖7 僅采用滑??刂萍铀俣炔ㄐ握`差
由圖6和圖7可知,僅采用滑??刂葡到y(tǒng)時,加速度隨機波跟蹤誤差最大為22%,這是由于系統(tǒng)考慮伺服閥動態(tài)特性后階數(shù)升高,基于低階系統(tǒng)設計的滑??刂破鳠o法很好的補償系統(tǒng)的模型變化,導致控制系統(tǒng)仍存在較大誤差,跟蹤精度較低。
僅采用自適應逆控制器時,將振動臺系統(tǒng)逆模型作為控制器串聯(lián)到自適應逆控制系統(tǒng)中完成系統(tǒng)的自適應逆控制,同樣給定80 Hz的隨機信號加速度系統(tǒng)仿真結(jié)果如圖8、圖9所示。
由圖8和圖9可知,采用自適應逆控制器,不考慮滑??刂茖Ω蓴_力的抑制時,加速度隨機波形跟蹤誤差最大仍有16%,沒達到理想的跟蹤效果。
圖8 僅采用自適應逆控制加速度跟蹤曲線
圖9 僅采用自適應逆控制加速度波形誤差
針對滑??刂破鳠o法解決的模型不確定性問題,逆控制無法解決的干擾力問題,將滑??刂破髋c自適應逆控制結(jié)合使用,仿真結(jié)果如圖10、圖11所示。
圖10 復合控制加速度跟蹤曲線
圖11 復合控制加速度隨機誤差
由圖10和圖11仿真結(jié)果可知,復合控制具有更好的控制特性,在同樣考慮干擾力以及伺服閥動態(tài)特性時,加速度隨機波跟蹤誤差最大僅為4%,對比前3組仿真結(jié)果,復合控制策略能夠明顯提高加速度隨機波形跟蹤控制精度。
本研究為了提高隨機振動模擬實驗的控制精度,提出復合控制策略并運用到閥控液壓缸系統(tǒng)中,復合控制策略中滑??刂瓶梢种聘蓴_力,針對考慮伺服閥動態(tài)特性后滑??刂频牟蛔?,結(jié)合自適應逆控制補償高階模型的不確定性。在MATLAB/Simulink構(gòu)建基于復合控制策略的仿真模型,結(jié)合三狀態(tài)控制器設計單軸電液振動臺隨機加速度控制系統(tǒng)并進行4組仿真。
隨機振動仿真結(jié)果表明,在考慮干擾力與伺服閥動態(tài)特性時,前3組跟蹤精度較低,傳統(tǒng)三狀態(tài)控制最大跟蹤誤差為60%,滑模控制跟蹤誤差為22%,自適應逆控制跟蹤誤差為16%,而復合控制最大跟蹤誤差僅為4%,系統(tǒng)的跟蹤精度較高,驗證了控制策略的有效性。