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学 号： |
0121618990717 |
摘要
在气动系统中，活塞通常只能在两个末端停止。为了扩展系统的性能，本研究开发了一种基于运动学控制的气动系统。控制气动活塞的位置和速度，使其能以设定的速度运动到目标位置，提出了一种模糊比例积分微分（PID）混合控制算法，将控制算法分为两部分：模糊控制和PID控制。当活塞离目标位置较远时，采用模糊控制器对活塞进行控制，当活塞接近目标位置时，采用PID控制器，从设计位置传感器检测活塞的位置信息开始。设计并实现了由电位器、逆变放大器、求和放大器、低通滤波器和模数转换器组成的传感器控制电路。其次，在微处理器上实现并编程实现了模糊控制和PID控制的混合控制，测试了比例（P）控制、比例积分（PI）控制、比例微分（PD）控制、PID控制等五种控制算法的性能、调整时间和稳态误差，研究了模糊控制与PID控制的混合控制。实验结果表明，所提出的模糊控制与PID控制相结合的混合控制方法具有最满意的调整时间和稳态误差。
关键字
运动学控制；气动系统；模糊控制与PID控制
目录
1. 概述 1
2. 气动系统的控制 2
2.1. 传感单元设计 3
2.2. 控制算法开发 3
2.3. 微处理器程序设计 8
2.4. 驱动单元设计 12
3. 结果和讨论 13
3.1. 计算分析结果 13
3.2. 实验分析结果 15
3.2.1. 位置误差 17
3.2.2. 速度误差 18
4. 结论和建议 19
5. 参考文献 20
概述
气动一词是定义整个气体工作及控制领域的术语。气动技术主要应用于输送系统和自动制造系统两个方面。在包括散料处理的每一个工业过程中，气动输送系统的设计应当满足各种各样的应用需要。在制造系统中，采用自动化的气动装置能够获得合理的性价比。无论是在低成本的自动化系统中，还是在高科技领域的应用中，气动技术都凭借着自身的适应性和创新性，在现代自动化系统占据了一席之地。气动系统的运动学控制是工业定位应用的替代解决方案，它消除了与传统运动控制系统相关的电机、大功率电源和伺服放大器的复杂性、高成本和维护需要。尤其是在长行程和高速状态下，气动系统的运动学控制具有与电机控制方案相对应的能力。
在气动系统中，活塞通常只能在两个端点处停止。大多采用Bang-Bang控制算法对具有这种控制特点的系统进行控制。为了扩展系统的性能，本研究开发了一种基于运动学控制的气动系统。气动活塞的位置和速度的控制方式使得控制活塞能够以设定的速度移动到目标位置。目前市场上气动系统的运动学控制，最多只能通过机械减震器或带有编码器和比例方向控制阀的电气末端位置控制来实现气动位置控制。然而，在许多应用中，尤其是在旋转运动中，速度控制是另一个重要的要求。这项研究的重点是涵盖所有这些基本要求。
气动系统的控制
要实现气动系统的运动学控制，需要以下条件：
设计位置传感器及其接口单元：获取活塞的位置信息，并将其转换成适应于微处理器的信号。
开发控制算法：根据实际需要控制活塞的位置和速度。
编程设计：在已开发的气动系统上编程实现控制算法。
设计驱动单元：放大微处理器所输出的驱动信号。
微处理器从用户处获取期望位置和期望速度的外部输入信号，从传感单元处获取实际位置信息的内部输入信号，用以控制气动活塞的运动。测量得到的实际位置通过模数转换器转换成数字形式，微处理器再将实际位置与所需位置进行比较，并确定差值。该差值应在控制过程中趋向于零。针对这一问题，提出了一种模糊控制与比例积分微分（PID）控制相结合的控制算法，并利用驱动单元对电磁阀进行控制，以脉冲宽度调制（PWM）为控制信号，控制气缸两端的空气量，重复控制过程，直到气动活塞达到目标位置。
系统框图如图1所示。
图1 气动系统运动学控制整体流程图
开发系统的实物图，如图2所示。
图2 开发系统实物图
本研究所采用的气动系统为双作用无杆气缸。根据牛顿第二定律，活塞的数学模型如下：
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, |
（1） |
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, |
（2） |
式中p为气压，A为气缸内横截面积（20cm2），C为空气阻尼常数（asymp;l.5N·s/m,实验值），M为气动活塞质量（1 kg），x为气动活塞位移。因此，压力输入p和位移输出x之间的传递函数如下：
|
（3） |
传感单元设计
需要一个传感单元来测量活塞的当前位置。该传感单元的输出信号要求是微处理器兼容的数字信号。传感单元由电位器、逆变放大器、求和放大器、低通滤波器和模数转换器组成。为了感知位置信息，图3所示的电位器首先产生随位置变化的电压信号，反向放大器和求和放大器再将信号控制到0~5V的范围，有源低通滤波器再对信号的噪声进行消除。最终通过模数转换器将位置信息转换为微处理器的兼容信号。感测单元的概述如图4所示。传感单元的整个电子电路如图5所示，实物图如图6所示。与微处理器连接后的系统实物图如图7所示。
图3 电位器滑动触点
控制算法开发
如前所述，本研究的目的是开发一种有效的方法来控制气动活塞的位置和速度。仅需打开或关闭电磁阀，就可以移动或停止活塞。由于活塞的惯性相对较高，它也可作为低通滤波器使用。因此，活塞的运动直接取决于电磁阀的通断时间。选择PWM作为电磁阀的输入信号成为最佳选择。电磁阀的开启和关闭时间随位置和速度的差值而变化。如果位置差值或速度差值大，则电磁阀的开启时间应较长。另一方面，如果位置差值或速度差值较低，则接通时间应较短。
图4 传感单元概述
本研究基于获得PWM的有效算法这一实际需求，提出了模糊与PID混合控制算法。PID控制因其能同时改善系统的暂态响应和稳态误差而在工业上广受好评。持续发展的PID控制理论中传统的PID控制对被控对象的参数变化不具有鲁棒性。除此之外，自动自整定的PID控制器需要时间来在线适应其最终状态。
图5 传感单元电路图
而模糊控制对系统动态变化、无模型或不需要精确信息的系统具有鲁棒性。它已成功地应用于复杂的不确定过程，其性能优于PID控制。但模糊控制的设计仍然存在困难。模糊控制的复杂性就是模糊逻辑控制设计中最重要的问题之一。当输入变量数目增加时，模糊控制的复杂度呈指数增长。二者结合的控制便充分利用了模糊控制的非线性特性和标准PID控制在定点处的精确性。
图6 传感单元实物图
图7 与微处理器连接后的系统实物图
本文将模糊控制与PID控制相结合，应用于气动系统的运动学控制。该混合控制方法采用模糊控制算法，以较短的上升时间和较小的超调量逼近设定位置。当活塞接近设定位置时，微处理器将控制算法转换为PID控制算法，使得系统在设定点附近获得更高的精度。混合控制的框图如图8所示。
图8 模糊与PID混合控制框图
在设计模糊控制时，首先必须将所有变量定义为语言变量。通过考虑位置差值（Delta;P=实际位置-设定位置）和速度差值（Delta;V=实际速度-设定速度）来确定合适的PWM信号输出。位置差值，Delta;P，500到500mm的距离范围用255到255之间的一个数字表示。在本研究中，使用语言变量将位置差值的范围划分为五种程度：负远、负中、短、正中、正远。如图9所示，将上述的语言变量用梯形隶属函数来表示。速度差，Delta;V，500到500mm/s的速度范围也用255到255之间的一个数字表示。速度差值有六种程度，用语言变量表示为：负大、负中、负小、正小、正中、正大。如图10所示，将上述的语言变量用三角形隶属函数来表示。为了计算输出，必须定义表示所需的PWM信号的语言变量。有六种程度的PWM特性表现为：负长、负中、负短、正短、正中、正长。如图11所示，表示这些语言表达式的隶属函数的合理定义。
图9 位置差值隶属函数
图10 速度差值隶属函数
图11 PWM特性隶属函数
接下来根据所定义的模糊语言变量，对模糊关系和模糊控制规则进行建立，共产生30个ifthen规则。当位置差值处于“短”（S）程度时，PID算法将代替模糊算法进行控制。因此ifthen规则将减少到24个。例如，每个规则包含两个条件和一个结果，形式如下：
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Rule1:If P is NF and V is NB,then PWM is PB [(P=NF V=NB)PWM=PB] |
(4) |
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Rule2: If P is NF and V is NM,then PWM is PB [(P=NF V=NM)PWM=PB] |
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Rule3: If P is NF and V is NS,then PWM is PB [(P=NF V=NS)PWM=PB] |
hellip;hellip;
如规则1所示，如果位置差为负远（NF），速度差为负大（NB），则输出为正大（PB）。此规则适用于启动阶段：气动活塞远离指定位置且速度仍然为零。此时必须长时间打开电磁阀，才能驱动活塞向指定位置移动，并将速度加快到设定值。所有ifthen规则用模糊规则矩阵表示，如表1所示。
表1 模糊规则矩阵
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资料编号：[239266]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
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差值 |
速度 |
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位置 |
NB |
NM |
NS |
PS |
PM |
PB |
|
NF |
PB |
PB |
PM |
PS |
PS |
PS |
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NM |
PB |
PM |
PS |
PS |
PS |
PS |
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S |
PID控制 |
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PM |
NS |
NS |
NS |
NS |
NM |
NB |
|
PF |
NS |
NS |
NS |
NM |
NB |
NB |
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