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        裝載機線控變量泵液壓轉向系統(tǒng)設計分析

        2022-04-20 09:22:10付志偉
        機械設計與制造工程 2022年3期
        關鍵詞:換向閥排量模糊控制

        徐 楠,付志偉,王 賀

        (山東建筑大學機電工程學院,山東 濟南 250101)

        裝載機是工程機械市場中需求量龐大的機種,轉向系統(tǒng)作為裝載機的重要組成部分,其性能的優(yōu)劣將直接影響裝載機的作業(yè)效率。目前中小型裝載機大多采用定量泵液壓助力轉向系統(tǒng),該系統(tǒng)結構龐大且在高、低速不同工況下的助力特性不可調。定量泵的排量恒定,在低轉向需求的情況下,容易產生溢流損失[1]。

        近年來,線控技術快速發(fā)展,其被應用在裝載機液壓助力轉向中,取消方向盤與液壓系統(tǒng)之間的機械連接,用電磁比例換向閥取代傳統(tǒng)的全液壓轉向器,控制單元通過處理扭矩、轉角及車速等信號后輸出一電流信號控制電磁比例換向閥的開度,進而調整進入執(zhí)行機構的流量來完成轉向動作[2-3]。本文設計了線控變量泵負載敏感轉向系統(tǒng),其變量泵的排量隨換向閥開度的變化而變化[4],實現(xiàn)所供即所需,降低了溢流功率損失。

        采用建立傳遞函數(shù)的方法對轉向液壓系統(tǒng)進行建模分析時通常會忽略對系統(tǒng)影響不大的參數(shù),所建模型并不精確[5]。本文采用圖形建模軟件Amesim對變量泵負載敏感液壓轉向系統(tǒng)進行模型搭建,并在Simulink中設計了PID與模糊PID控制器,對裝載機轉向系統(tǒng)進行控制策略分析,模糊控制的性能很大程度上受到隸屬度函數(shù)的影響,根據(jù)模糊控制的原理,同時對隸屬度函數(shù)進行了優(yōu)化設計。

        1 液壓系統(tǒng)建模仿真

        使用Amesim軟件對液壓部分進行物理建模,某型號裝載機液壓轉向系統(tǒng)部分關鍵參數(shù)見表1,建立的Amesim模型如圖1所示。

        表1 關鍵參數(shù)

        1—變量泵;2—原動機;3—溢流閥;4—電磁比例換向閥;5—轉向液壓缸;6—梭閥;7—負載敏感(LS)閥;8—油缸;9—變量缸

        液壓油經(jīng)過比例換向閥閥口產生壓降ΔP,外負載壓力為Pls,泵出口壓力為P,Pls與P分別作用在比例換向閥進、出口兩端,則閥口兩端滿足壓力損失公式:

        P-Pls=ΔP

        (1)

        當駕駛員轉動方向盤時,控制器輸出一電信號給比例換向閥,換向閥閥芯移動,液壓油進入液壓缸產生負載壓力Pls。變量泵的出口壓力P作用于LS閥左腔,梭閥將轉向缸的最大負載壓力Pls傳遞給LS閥右腔。P和Pls與彈簧力預緊力Pk共同作用于LS閥,使LS閥閥芯移動,進而通過變量缸改變斜盤傾角來調節(jié)泵的排量,直至LS閥達到式(2)所示的平衡狀態(tài)。

        P=Pls+Pk

        (2)

        此時系統(tǒng)穩(wěn)定,通過換向閥的流量Q為:

        (3)

        式中:Cd為流量系數(shù),是一常數(shù);A為換向閥通流面積;ρ為油液密度。結合式(1)與(2)可知,平衡狀態(tài)下ΔP=Pk,故流量只與換向閥開口面積A有關,與負載無關。變量泵負載敏感系統(tǒng)通過改變換向閥閥口大小來調節(jié)換向的速度。

        如圖2所示,給電磁比例換向閥一個從0.1到0.5的逐漸增大信號,采樣時間為5 s,采樣間隔為0.01 s。

        圖2 換向閥輸入信號

        換向閥開度與泵的流量變化如圖3所示,輸入信號控制換向閥開度按比例增大,其壓降效果減弱,使LS閥左移,液壓油進入變量缸大腔,活塞桿左移,泵斜盤角度增大,排量增大,P增大,ΔP增大,直至平衡ΔP=Pk。在0.25 s之前,泵的排量降到最低點1 L/min,這是因為泵開始工作時,液壓油還未進入負載,此時Pls最小,LS閥兩側壓差ΔP最大,變量缸活塞移動到最左端,泵的排量減到最小。結果表明,變量泵只提供所需要的流量,節(jié)約了能源。

        圖3 閥開度與泵的流量變化

        2 控制策略

        裝載機轉向動作的控制一般采用PID控制,其參數(shù)單一且固定,對于裝載機轉向這種非線性嚴重且時變的過程,PID控制器很難取得理想的結果。模糊PID控制器結合PID控制與智能控制技術中的模糊理論,即利用模糊邏輯,按照一定的邏輯規(guī)則對PID參數(shù)進行一定的修訂后輸出給被控系統(tǒng)[6]。模糊控制器分為模糊化、模糊推理、解模糊(清晰化)3部分。圖4為模糊PID控制的方塊圖,控制器輸出量u的計算公式為:

        圖4 模糊PID方塊簡圖

        (4)

        式中:Kp,Ki,Kd為采用試湊法得到的原始PID控制參數(shù),取值分別為20,1,3;ΔKp,ΔKi,ΔKd為模糊控制器清晰化后輸出的調整參數(shù);E為偏差值;t為時間常數(shù)。

        2.1 模糊化

        模糊化過程中將輸入的數(shù)字信號轉變?yōu)槟:刂浦械淖兞?,將目標位移值與反饋位移的偏差值E作為一個輸入,E的增量EC為另一輸入。

        E,EC,ΔKp,ΔKi,ΔKd的模糊子集設為{NB(負大),NM(負中),NS(負小),ZO(零),PS(正小),PM(正中),PB(正大)},EC的模糊論域為{-3,3},其他模糊論域設為{-6,6}。模糊子集通過隸屬度函數(shù)來描述,為了計算簡便,隸屬度函數(shù)通常采用如圖5所示的三角均布式。

        圖5 三角均布式隸屬度函數(shù)

        實際轉向系統(tǒng)中的基本論域可能大于所建立的模糊論域,導致在模糊論域中匹配不到值,因此采用量化因子、比例因子來解決。該系統(tǒng)實際的基本論域:E為{-1,1},EC為{-1,1},ΔKp,ΔKi,ΔKd均為{-6,6}。故量化因子KE,KEC與比例因子KΔKp,KΔKi,KΔKd為:KE=6,KEC=3,KΔKp=1,KΔKi=1,KΔKd=1。

        2.2 模糊推理

        模糊化后的系統(tǒng)輸入應按照模糊規(guī)則與輸出一一對應。經(jīng)過專家在生產、實踐、學習中的不斷積累總結,已形成了具有一定適應性的模糊控制規(guī)則[7],采用文獻[7]中的規(guī)則對ΔKp,ΔKi,ΔKd進行模糊推理。

        2.3 解模糊

        采用重心法將模糊推理后的結果轉化成一個確切的值,然后輸出給PID控制器進行控制。重心法的公式如下[8]:

        (5)

        式中:z為輸出后的清晰值;x為模糊子集內的值;μc(x)為隸屬度值。

        2.4 隸屬度函數(shù)設計

        根據(jù)模糊控制理論可知,隸屬度函數(shù)的形狀越陡,模糊控制器越靈敏,精度越高;反之,如果隸屬度函數(shù)越緩,模糊控制的穩(wěn)定性越好,速度越快[9]。按照此規(guī)律在偏差較大的區(qū)域選擇較緩且疏的隸屬度函數(shù),在偏差較小的ZO區(qū)域附近選擇較窄且密集的隸屬度函數(shù)。

        如圖6所示,對模糊控制的隸屬度函數(shù)進行了優(yōu)化。設計一疏密式隸屬度函數(shù),在誤差較大的NB、PB附近分別采用了“Z”、“S”形函數(shù),且根據(jù)誤差由大到小將隸屬度函數(shù)疏密度設置為由疏到密,在聯(lián)合仿真中對優(yōu)化后的模糊PID控制進行控制效果分析。

        圖6 疏密式隸屬度函數(shù)

        3 聯(lián)合仿真與分析

        在Simulink中建立轉向系統(tǒng)的控制器模型,使用Amesim與Simulink進行聯(lián)合仿真。將Amesim中建立的液壓模型編譯生成一個S-function函數(shù),并導入到Simulink建立的模型中。Amesim中換向閥的控制由Simulink中搭建的算法實現(xiàn)。圖7、圖8分別為聯(lián)合仿真環(huán)境下Simulink中PID、模糊PID控制器的模型。設置一個0.5的階躍信號和幅值為0.4、偏距為0.2、頻率為0.25 Hz的正弦信號,分別分析轉向系統(tǒng)的靈敏性與跟隨性,并在階躍響應3 s時加入一個100 N的負載,分析轉向系統(tǒng)的抗干擾性。

        圖7 PID模型

        圖8 模糊PID模型

        圖9為階躍信號下PID與模糊PID控制及優(yōu)化后模糊PID的響應曲線,可以看出模糊PID控制比PID控制更早到達穩(wěn)態(tài),響應速度大約提高了11%。隸屬度函數(shù)優(yōu)化后的模糊PID控制達到穩(wěn)態(tài)速度大約提高了33%,且穩(wěn)態(tài)誤差最小約為0.8 cm,比PID控制誤差降低了約0.7 cm,具有更好的轉向快速性與準確性。

        圖9 階躍信號的響應

        圖10為正弦信號下三者的響應曲線,PID控制峰值誤差為2.2 cm,模糊PID控制的峰值誤差相對較小為1.7 cm,跟隨性與準確性更好一些。隸屬度函數(shù)優(yōu)化后,模糊PID控制的峰值誤差最小為1 cm,響應曲線更加接近所輸入的正弦信號。

        圖10 正弦信號的響應

        圖11為施加干擾下的響應曲線,能夠發(fā)現(xiàn)PID控制曲線在4~6 s有一個值為5 cm的明顯波動,受干擾較明顯。而模糊PID控制響應曲線無明顯波動,穩(wěn)定在0.5 m左右,未優(yōu)化前模糊PID響應曲線在7 s后有微小波動,隸屬度函數(shù)優(yōu)化后響應曲線更加穩(wěn)定,抗干擾能力增強。

        圖11 施加干擾的階躍響應

        圖12為兩種信號下變量泵輸出流量的變化曲線,在階躍信號下,轉向動作在1.5 s左右完成,變量泵的輸出流量降到0,歷時約為2 s;在正弦信號下,泵的排量在5 s和9 s有明顯增大,與轉向缸的動作匹配,變量泵一直調節(jié)自身的排量來適應響應過程轉向缸的流量需求,減少了溢流損失,降低了能源消耗。

        圖12 變量泵的流量變化

        4 結束語

        本文運用變量泵負載敏感系統(tǒng)實現(xiàn)了泵的排量隨著轉向過程的需要而改變,減少了溢流損失,降低了能耗。采用電磁比例換向閥取代全液壓轉向器為裝載機轉向系統(tǒng)的線控化提供了條件。使用Amesim與Simulink聯(lián)合建模,比傳統(tǒng)建立傳遞函數(shù)的方法更加簡單、準確且直觀。與PID控制相比,采用模糊PID控制策略,線控轉向系統(tǒng)具有更好的快速性、準確性、穩(wěn)定性。對隸屬度函數(shù)進行優(yōu)化,可以大大提高模糊PID的轉向控制性能。

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