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液壓位置伺服系統(tǒng)PID參數(shù)在線優(yōu)化

摘要:將粒子群算法與傳統(tǒng)的PID控制器相結合,并采用平方誤差矩積分函數(shù)作為適應度判據(jù),構成了PSO-PID控制器,該控制器能夠在線優(yōu)化PID控制器參數(shù)。仿真結果表明,在系統(tǒng)工況發(fā)生變化時,新型控制器能夠取得滿意的控制效果。

1 前言

    閥控缸是液壓位置伺服控制系統(tǒng)常采用的一種形式,被廣泛應用在對控制精度要求較高的大功率場合。活塞位置的偏差信號經PID控制器線性組合后,作為伺服閥控制信號,調節(jié)通過伺服閥的流量,達到控制液壓缸活塞位置的目的。在硬件條件一定的情況下,控制系統(tǒng)的性能主要取決于控制器性能,而控制器的參數(shù)又直接決定著系統(tǒng)的最終控制效果。在鋼鐵生產中,液壓位置伺服系統(tǒng)多運行在惡劣的環(huán)境下,系統(tǒng)的控制特性會隨著設備老化以及現(xiàn)場擾動發(fā)生較大變化,這要求PID控制器參數(shù)能夠根據(jù)現(xiàn)場情況適時調整,維持系統(tǒng)良好的控制性能。

    粒子群優(yōu)化算法(PSO)是一種基于群智能的啟發(fā)式算法,起源于對簡單社會系統(tǒng)的模擬。粒子群算法中,每個優(yōu)化問題的潛在解都是搜索空間中的一個“粒子”。每個粒子由粒子速度決定運動方向和距離,每個粒子都包含一個適應值,空間中的所有粒子通過跟蹤當前最優(yōu)粒子完成解空間中的搜索任務。

    將粒子群算法的啟發(fā)式搜索功能與PID控制器結合起來,構成PSO-PID控制器,并將優(yōu)化后的PID控制器應用到液壓位置伺服系統(tǒng)當中,結果表明采用PSO方法優(yōu)化后的液壓伺服系統(tǒng)在系統(tǒng)特性發(fā)生變化后仍能取得較好的控制效果。

2 粒子群優(yōu)化原理

    粒子群算法對生物種群行為進行模擬,采用群智能的方式進行尋優(yōu)。每個粒子的狀態(tài)根據(jù)自身最優(yōu)解Pb,和全局最優(yōu)解Gb進行更新。下式為粒子的速度表達式

    v(k+1)=W1v(k)+C1r1(k)(Pb-x(k))+C2r2(k)(Gb-x(k))  (1)
    x(k+1)=x(k)+v(k)  (2)
    式中:
    v(k)-第k代粒子運動速度;
    W1-粒子運動速度權重系數(shù);
    Pb-當前粒子的自身最優(yōu)解;
    Gb-粒子群的最優(yōu)解;
    x(k)-第k代粒子運動位置;
    C1,C2-學習常數(shù);
    r1(k)-屬于0~1間的隨機變量。
    為加快尋優(yōu)速度、避免粒子群算法陷入局部最優(yōu),需要對速度權重系數(shù)進行適應性調整。實際應用中可在迭代過程中線性調整加權系數(shù),如下式所示:
    
    式中:Wmax-粒子速度權重最大值,Wmin-粒子速度權重最小值,Nmax-最大迭代次數(shù),ni-當前迭代次數(shù)。

3 PSO-PID控制器

    常規(guī)的PID控制器包括線性的反映偏差的比例環(huán)節(jié)、用于消除靜差的積分環(huán)節(jié)、反映系統(tǒng)變化趨勢的微分環(huán)節(jié)。下式為常規(guī)PID控制算法
    
    PID控制器參數(shù)的優(yōu)化所參照的目標函數(shù)必須與系統(tǒng)的調節(jié)品質密切相關。PSO-PID控制器可采用平方誤差矩積分(ITSE)函數(shù),作為粒子群優(yōu)化的適應度判據(jù)。其表達式為:
    
    式中:e(x)-系統(tǒng)誤差,t-時間。
    以誤差目標函數(shù)為適應度判據(jù),將PSO算法與常規(guī)PID控制器相結合,實現(xiàn)對PID參數(shù)的優(yōu)化,構成一種新型的PSO-PID控制器,該控制器可以實現(xiàn)PID參數(shù)在線優(yōu)化,如圖1所示。


圖1  PSO-PID控制系統(tǒng)框圖

4 液壓位置伺服系統(tǒng)

    典型的液壓位置伺服機構由伺服閥、液壓缸和調節(jié)器以及反饋元件構成,其系統(tǒng)傳遞函數(shù)框圖如圖2。


圖2  液壓位置伺服系統(tǒng)框圖

5 仿真研究

典型液壓伺服系統(tǒng)的參數(shù)如表1所示。


表1  液壓伺服系統(tǒng)參數(shù)

    在仿真中通過PSO算法對PID控制器的kP和KI兩個參數(shù)進行優(yōu)化。模型中PID參數(shù)KP范圍為0.01~0.5,K,范圍為0.01~0.5,KD為0,最大迭代數(shù)Nmax。為100次,粒子速度的最大權重系數(shù)Wmax為0.9,最小權重系數(shù)Wmin為0.3,學習因子C1、C2為2。圖3為采用平方誤差矩作為適應度判據(jù)后,優(yōu)化后的系統(tǒng)階躍響應,優(yōu)化后的系統(tǒng)的綜合性能相對于原系統(tǒng)有了提高,響應速度提高,穩(wěn)定時間縮短,系統(tǒng)靜態(tài)偏差很快得到消除。


圖3  系統(tǒng)階躍響應


圖4  阻尼變化下的系統(tǒng)階躍響應

    液壓設備經過長時間運轉后,由于磨損、老化等原因,液壓系統(tǒng)的系統(tǒng)參數(shù)會發(fā)生變化。圖4為液壓系統(tǒng)的阻尼系數(shù)減小后,PSO-PID控制器經過100次迭代優(yōu)化后的系統(tǒng)階躍響應曲線。當阻尼系數(shù)變小后,原PID控制系統(tǒng)穩(wěn)定性變差,同時出現(xiàn)了振蕩現(xiàn)象,而經過優(yōu)化計算的PSO-PID控制系統(tǒng),其性能優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)。

5  結論

    粒子群算法簡單,易于實現(xiàn),并具有很強的魯棒性和尋優(yōu)速度,將粒子群算法與PID控制器結合在一起,構成基于粒子群優(yōu)化的PID控制器。仿真結果表明,PSO-PID控制器能夠實現(xiàn)液壓位置伺服系統(tǒng)的PID參數(shù)優(yōu)化,在工況變化的情況下仍能取得良好的控制效果。

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