基于RBFNNS的某电液伺服系统ISPID控制.pdf

《基于RBFNNS的某电液伺服系统ISPID控制.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、2014年6月机械设计与制造工程Jun．2014第43卷第6期MachineDesignandManufacturingEn~neefingVo1．43No．6DOI：10．3969／j．issn．2095—509X．2014．06．014基于RBFNNS的某电液伺服系统ISPID控制王荣林，范欢迎，高强。(1．南京理工大学泰州科技学院，江苏泰州2253OO)(2．南京理工大学机械学院，江苏南京210094)摘要：针对某扫雷犁电液伺服系统存在非线性和时变性，难以对其实现平稳快速和精确控制的问题，提出了将

2、积分分离PID控制和RBF网络监督相结合的控制方案。该方案利用两种控制方法各自的优点，实现对某扫雷犁电液伺服系统的最优控制。通过MATLAB计算机仿真和试验，结果证明该控制方案具有较高的可行性和正确性，所设计的控制系统具有响应快、超调量小、精度高、鲁棒性强等特点，能够满足某扫雷犁电液伺服系统的性能要求。关键词：电液伺服系统；非线性；RBF网络监督；积分分离PID控制中图分类号：TP273文献标识码：A文章编号：2095—509X(2014)06—0054—04电液伺服系统具有响应速度快、精度高、功率针对

3、上述情况，本文提出了一种新型结构的体积比大、调速范围广等优点，在航空航天、武器系PID控制方式，将积分分离PID控制和前馈加反馈统等方面得到了广泛的应用。与交直流电机伺服的RBF网络监督控制有效地结合起来进行研究。系统相比，电液伺服系统动态特性较为复杂，它是仿真实验和试验结果表明，本文提出的基于RBF一种典型的非线性、时变性系统。引起其非线性的网络监督的积分分离PID控制方案明显优于传统主要因素有液压阀的工作死区、液压油压缩、饱和控制方法或RBF网络监督控制方法，有效地克服摩擦等，其时变性主要表现为液压

4、油的粘温特性、了电液伺服系统非线性、时变性的影响，获得了较粘压特性、弹性模量等随系统负载、环境温度的变好的控制效果。化而变化¨j。在变负载、强干扰、大惯量等恶劣条件下，常规的控制方法，很难实现电液伺服系统l某扫雷犁电液伺服系统的响应速度快、超调量小、跟踪精度高等要求，难以扫雷犁电液伺服系统的原理框图如图1所示。满足电液伺服系统动态和稳态性能指标的要求。其工作原理是：控制计算机通过比较设定的吃土深文献[3]设计了基于径向基函数(RadialBasis度与实际吃土深度，计算出两者之间的差值；然后Functi

5、on，RBF)神经网络整定的PID控制器，有效根据差值计算出相应的控制信号，控制信号经过地削弱致动器磁滞引起的非线性，实现了位移的精D／A数模转换后，传递给伺服放大器；再经过伺服密定位控制，但是该系统超调量明显偏大。文献放大器对控制信号进行调理、放大，驱动伺服阀控[4]提出了基于RBF神经网络的自整定PID控制制工作液压缸的伸缩，从而实现扫雷犁的升降，控算法，应用在双护盾掘进机推进系统中，取得了较制扫雷犁按照给定的吃土深度进行扫雷作业。好的跟踪控制效果，明显改善了系统的适应性和鲁棒性，但若系统的控制参数

6、选择不当，训练时间就会变长，直接影响系统的跟踪性能。文献[5]、[6]所采用的积分分离PID控制算法，有效地解决了系统在启动、停止或受到强干扰时，PID瞬时积分积累所引起的系统响应慢、超调量大等问题。图1电液伺服系统工作原理图收稿日期：2014—04—08基金项目：泰州市“311工程”培养对象赞助项目和泰州市科技发展计划项目(泰科2012156)作者简介：王荣林(1978一)，男，江苏泰州人，南京理工大学泰州科技学院讲师，硕士，主要研究方向为机电液产品的智能控制研究以及设计、开发、维护。·54·2014

7、年第6期王荣林：基于RBFNNS的某电液伺服系统ISPID控制扫雷犁的实际吃土深度由仿形靴上安装的轴角传一叩[U(k)一(k)]·(．i})(4)感器测量，由RDC模块解码后反馈回控制计算机式中：叼为学习速率。神经网络权值的调整过程中，形成闭环控制。为：W(k)=W(k一1)+△W(k)+2基于RBF网络监督的积分分离PID控[W(k一1)一W(k一2)](5)制器设计式中：a为动量因子。2．1RBF网络监督控制器2．2基于RBF网络监督的积分分离PID控制器神经网络监督控制器的工作原理近似于一个基于R

8、BF神经网络的传统PID控制器，虽然前馈控制器，其建立的是被控对象的逆模型，通过能够实现非线性系统的有效控制，但是如果系统参对传统控制器的输出进行学习，在线实时调整神经数选择不当，或者在变负载、强干扰的情况下，在系网络的权值，使得反馈控制输入M。(k)趋近于零，统响应初期或过程中，容易产生超调量过大、训练实现神经网络控制器取代传统的反馈控制器。当时间过长，甚至引起系统较大的振荡而引入积分分离的基于RBF网络监督的PID控制器则可以很系统受到