浅析simulink的液压油缸爬行仿真

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1、文章编号：1672—0121(2014)05—0048—03基于Simulink的液压油缸爬行仿真葛旭峰。汤炳新(河海大学常州校区机电学院，江苏常州213022)摘要：爬行现象广泛存在于低速液压系统中，严重影响系统的精度与控制。本文建立了横向液压油缸低速运动下滞滑现象的动力学模型，并针对此数学模型搭建了Simulink仿真模型。仿真模型中运用了基本的摩擦模型，成功模拟了液压缸的爬行现象。关键词：液压技术；爬行；液压油缸；Simulink；摩擦模型中图分类号：TP391．9文献标识码：B1引言活塞问的复杂受力关系简化为一个弹簧阻尼系统，液

2、压缸是实现直线往复运动的执行元件，它能将这样就可以把液压缸简化为如图1所示的模型，在液体的液压能转换为机械能『1_。在液压系统中，当液这个模型里，我们认为液压油是不可压缩的14]。那么，压缸处于低速运动状态时，经常会出现滞滑现象(stick活塞所受的动力学方程可表示为：—dip)，这是一种短暂“卡阻”和“失压”前冲现象圄，这my=k(x一)，)十c(—)-f(1)种现象十分普遍且复杂，关于液压爬行的机理已有式中：为液压油的位移；y为活塞的位移；k为很多研究，液压缸爬行的原因有很多，大致可以归纳液压油的弹性刚度；C为阻尼系数i厂为活塞所受

3、的为机械原因、液压原因、润滑原因、混进空气等_3J。摩擦力。对于此模型，我们做如下分析，当液压油以较低的恒速运动时，由于摩擦力厂的存在，活塞不会2理论分析运动而弹簧被压缩。当弹簧的推力大于活塞所受最2．1动力学分析，／／／／／／／／，／／，／／／／／大静摩擦力时，活为了方便研究，我们把外部影响因素、液压油与塞开始运动，由于动摩擦力较最大静收稿日期：2014—03—13摩擦力小，所以活作者简介：葛旭峰(1990一)，男，硕士在读，主攻控制与仿真图1液压缸爬行模型塞会做加速运动。用[J1．现代制造_丁程，2011，(6)：93—96．[4]

4、树平，郭伏．基础工业工程[M]北京：机械工业出版社，2007．[2】王海瑶．工作研究在汽车仪表机芯装配线中的应用[J】_制造技术[5]陆汉东，何卫平．含局部流水的柔性作业车间调度研究fJJ．锻压装与机床，201l，(11)：50—53．备与制造技术，2012，(5)：95—97．[3】郭伏，张围民，温婕．工作研究在轿车装配流水线能力平整[6]董鹏，王铁雁，江佳，等0造业车间作业计划与调度研究中的应用【Jl_工业．亡程与管理，2006，(2)：119—122．(二)【j]．锻压装备与制造技术，2012，(3)：102—105．Analys

5、isandimprovementofthesliderassemblylinebasedonindustrialengineeringWUYueqiang．CHENJian当活塞运动一定距离后，弹簧的压缩量减小，从而使活塞所受推力减小，当活塞受到的推力等于动摩擦力时，活塞就会停止运动。这个过程在液压油的速度低于I临界速度时会周期存在。这里，我们把厂看成是扰动，那么可以对(1)式进行拉氏变换得到传递函数为：G㈥==CS+Ins+CS+系统的结构图如图2所示。图4摩擦的Simulink模型图2系统的结构框图这样做的好处是避免了零速检测问题以

6、及滞滑摩擦2．2摩擦力状态方程间的切换问题，DV的值应该根据实际情摩擦是在两个接触面间产生的切向作用力，它况而选定，这里我们认为是1×10。此模型与文献6普遍存在于各种系统中，许多学者都在研究摩擦特不同之处在于这里的模型加入了switch模块来实现性，无数试验研究已逐渐揭示了摩擦丰富的行为特双向摩擦力参数的设定，从而更符合真实情况。由文性l5]，摩擦特性可分为静态摩擦特性、动态摩擦特性。献6可知，对于11,一ma的动力学方程，运用此摩擦静态摩擦特性包括库伦摩擦(Coulombfriction)、黏模型的滞滑运动的仿真结果和理论值是几乎相

7、等性摩擦(Viscousfriction)、静摩擦力(Staticforce)、的。则将_eL摩擦模型应用到液压系统中，并在Stribeck摩擦(Stribeckfriction)；动态摩擦特性包括MATLAB中进行仿真。其各参数如表1所示，单位均预滑动位移(Preslidingdisplacement)、可变的静摩擦为国际标准单位。力(Varyingstaticforce)、摩擦滞后(Frictionallag)。2,-1参数表本文选用如图3所示的摩擦模型同，该摩擦模型、1、1or、l包括库伦摩擦特性、黏性摩擦特性、静摩擦特性，其数学

8、表达式可以表示为：1ooO7000．O20．0040．110007e6I)=F~sgn(v)+(≠0)仿真时，假定活塞推拉双向的摩擦参数相等，动．户{1u(t)(=o且lM()l<)摩擦系数为0．07，最大