AMESim应用举例分析.doc

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1、AMESim应用举例分析现以一液压位置控制系统为例说明AMESim的应用,使液压执行机构的输出位移跟踪给定的输入信号。首先在AMESim的草图模式(Sketchmode)下建立该液压执行机构位置控制系统的仿真模型,该系统主要是由液压缸、三位四通液压伺服阀、定量泵、蓄能器、溢流阀以及信号源和增益等构成,其液压机械部分是一个开关型阀控缸系统,从整体来看又是一个典型的闭环控制系统,如图5-6所示。其工作原理为:用位移传感器x将执行机构的位移转换为信号并与给定的位移信号进行比较后形成闭环控制的误差信号,所得到的差值通过比例放大后驱动伺服阀动作,来

2、接通/切断执行机构的液压油供应并改变供油方向,就实现了对执行机构位移的大小及方向的控制。只要执行机构的输出位移与给定的位移存在偏差,系统就可以自动调节输出位移,直到误差为零。图5-6中,用分段线性信号源2来模拟执行机构(液压缸)驱动的负载阻力,期望位移信号由左端的分段线性信号源1来给定。系统模型搭建完成之后,在子模型模式(submodelmode)中根据实际需要为每个元件选择一个数学模型即子模型,在这里为简便起见均选择最简子模型。接下来在参数模式(parametermode)中为每个子模型设置参数。将液压缸活塞直径设置为30mm,活塞杆的

3、直径设置为20mm,所连质量块的质量设置为250kg;设置电磁换向阀的固有频率为50Hz,阻尼率为2,额定电流为200mA;泵的排量设置为35cc/rev;泵的转速为1500rev/min;分段线性信号源2设置为常量1000,则经过由信号到力的转换,执行机构活塞杆就能得到一个恒为1000N的阻力;将给定的期望位移信号设置在0-1之间,执行机构的位移也将在0-IM之间,为了提高测量精度位移传感器将这一位移放大了10倍,因此将增益3设置为10,这样给定的期望位移将与执行机构的实际输出位移在相同的范围内变化。将分段线性信号源1设置为在0-5s内

4、从0变化到0.5,在5^-l0s内从0.5变化到0.8并保持不变。其它参数均按默认值来设置。系统所要求达到的性能指标为:在运行时间30s内,动态跟踪误差不超过0.015m,稳态误差不超过0.0005m。因为在AMESim中,三位四通液压伺服阀的0.阀芯的动态特性由一个二阶振荡系统来表示,由自控原理可知,由二阶系统构成的闭环控制系统中,二阶系统的前置放大器放大倍数的大小对系统动态性能的影响是比较大的,在这里,前置放大器即增益4,通过调节增益4的大小,观察液压缸活塞杆的实际输出位移与所给定的期望值之差,找到满足性能指标的增益范围。最后在运行模

5、式(runmode)中的运行参数(runparameters)中设置运行时间为30s,采样周期为0.05s。点击开始运行(startrun),得到仿真结果。(1)当k4=350时,给定的位移信号与执行机构活塞杆实际位移的关系曲线如图5-7、图5-8所示。可见,这时的稳态误差是满足要求的,但动态跟踪误差超过了0.015m.(2)当k4=500时,给定的位移信号与执行机构活塞杆实际位移之差如图5-9所示。可见,这时的动态跟踪误差是满足要求的,但稳态误差超出了0.0005m,仍未能达到性能指标。调整增益4的值,得到满足系统性能指标的增益值范围为

6、443.5^-478。在这个范围内,位置跟踪系统具有较好的闭环跟踪效果。通过反复调整、分析可以得出:K4值越大,响应速度越快,动态跟踪误差越小;但K4值过大,运行los之后,跟随曲线会出现超调,系统存在明显的振荡,不稳定。因此,在实际中为了使系统保持一定的稳定性,可以根据精度和具体要求来确定最佳的增益值。另外,液压缸油腔死区油量越大,油液的可压缩效果就越明显,系统越不稳定。在其它子模型参数完全相同的情况下,将液压缸油腔死区油量从默认值50cm’改为10cm’仿真运行后得到图5-10,与图5-9进行比较可以验证此结论。而且,液压伺服阀的固有

7、频率对系统稳定性也有较大的影响,此值越大,阀的响应速度就越快,会加剧系统的振荡,增大稳态误差,使系统更加不稳定;但是阀固有频率过小,响应速度太慢,会导致动态跟踪误差过大,跟踪效果不好。因此,合理选择具有适当固有频率的液压伺服阀非常重要。蓄能器在系统中主要作为泵的辅助能源,同时作为系统的补油器。它可以在液压缸不工作时将泵输出的油储存起来,在液压缸工作时释放储油以完成整个循环。从系统无蓄能器时的运行结果来看,如果增益4在适当的范围内,系统仍能够达到性能要求,但在相同条件下,与有蓄能器时的运行结果相比,系统会出现明显的振荡,稳定性不够。因此在系

8、统中设置蓄能器是很有必要的,它可以减小压力脉动,使系统更加平稳。由以上可以得出,主体软件AMESim的使用基本步骤看似简单,但真正仿真一个实际系统,使其达到预期的结果并不那么容易用,AMESi

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