CN108751055B - 一种叉车属具夹紧力无级调控系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种叉车属具夹紧力无级调控系统及方法，涉及叉车属具夹紧力控制领域。该调控系统包括微处理器、电控阀、转速传感器、压力传感器。该调控方法包括以下步骤：微处理器根据设定的叉车属具夹紧力计算得出电控阀开度的控制信号并发送控制信号至电控阀，转速传感器测量叉车油泵的实时转速并将数据传送到微处理器，压力传感器测量叉车属具的实时夹紧力并将数据传送到微处理器，微处理器通过闭环控制对控制信号做出实时调整，最终使叉车属具的夹紧力稳定准确地输出。本发明的优点在于：可以使叉车属具夹紧力实现连续可调并且稳定准确地输出，硬件结构简洁，操作方便。
Description
技术领域
本发明涉及叉车属具夹紧力控制领域，尤其涉及一种叉车属具夹紧力无级调控系统及方法。
背景技术
叉车属具，用于自动化装卸或短距离搬运的一种高效率设备，其种类也多种多样。随着自动化工厂的快速发展以及其较高效的装卸和搬运效率，叉车属具越来越广泛地应用于工厂内的货物搬运和装卸。现有的叉车属具输出的夹紧力是通过在叉车油泵到属具液压系统的油路上设置机械阀而控制的，在机械阀的控制下，叉车属具输出的夹紧力只有几个固定的档位，并且每个档位也难以稳定地输出力，极大地限制了叉车属具的应用。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种可以使叉车属具夹紧力实现连续可调并且稳定准确地输出的叉车属具夹紧力无级调控系统及方法。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：一种叉车属具夹紧力无级调控系统，包括微处理器、电控阀、转速传感器、压力传感器；所述电控阀设在从叉车油泵到属具液压系统的油路上，所述转速传感器设在叉车油泵上，所述压力传感器设在叉车属具上；所述电控阀、转速传感器、压力传感器分别连接所述微处理器。
作为优化的技术方案，所述微处理器采用STM32F407微处理器。
作为优化的技术方案，该调控系统的工作步骤为：微处理器根据设定的夹紧力计算得出电控阀开度的控制信号并发送控制信号至电控阀，转速传感器测量叉车油泵的实时转速并将数据传送到微处理器，压力传感器测量叉车属具的实时夹紧力并将数据传送到微处理器，微处理器通过控制算法对控制信号做出实时调整，最终使叉车属具的夹紧力稳定准确地输出。
作为优化的技术方案，所述控制算法采用ANN-PID算法，并通过所测得的叉车油泵的实时转速和叉车属具的实时夹紧力数据建立叉车属具控制系统的数学模型，利用史密斯预估补偿算法消除模型的滞后环节。
作为优化的技术方案，所述ANN-PID控制包括以下步骤：
第一步，确定ANN的网络结构，即网络的层数和每层神经细胞的个数，并给出网络的初始参数；
第二步，检测输出值Yout，计算输入值Rin与输出值Yout的误差error，error＝Rin-Yout；
第三步，计算ANN各神经细胞的输入和输出，ANN最后一层的输出为PID控制器的三个可变参数Kp、Ki、Kd；
第四步，通过下式计算ANN-PID的输出out(t)，
式中，e(t)为在t时刻叉车属具的实时夹紧力与设定的叉车属具夹紧力之差，Ti为积分常数，Td为微分常数；
第五步，重复第一至四步过程，实现PID参数的在线自整定。
作为优化的技术方案，所述数学模型采用下式，
式中，Fs(s)为叉车属具的实时夹紧力，Fw(uc,n)为叉车属具稳态时的夹紧力，n为叉车油泵的转速，uc为输入的控制信号，τ为延迟时间、wn为固有频率、ξ为阻尼系数，τ、wn、ξ根据所测得的叉车油泵的实时转速和叉车属具的实时夹紧力数据的曲线拟合得出。
一种使用上述调控系统的叉车属具夹紧力无级调控方法，包括以下步骤：微处理器根据设定的叉车属具夹紧力计算得出电控阀开度的控制信号并发送控制信号至电控阀，转速传感器测量叉车油泵的实时转速并将数据传送到微处理器，压力传感器测量叉车属具的实时夹紧力并将数据传送到微处理器，微处理器通过闭环控制对控制信号做出实时调整，最终使叉车属具的夹紧力稳定准确地输出。
作为优化的技术方案，所述闭环控制采用ANN-PID控制，通过所测得的叉车油泵的实时转速和叉车属具的实时夹紧力数据建立数学模型，利用史密斯预估补偿算法消除模型的滞后环节。
作为优化的技术方案，所述ANN-PID控制包括以下步骤：
第一步，确定ANN的网络结构，即网络的层数和每层神经细胞的个数，并给出网络的初始参数；
第二步，检测输出值Yout，计算输入值Rin与输出值Yout的误差error，error＝Rin-Yout；
第三步，计算ANN各神经细胞的输入和输出，ANN最后一层的输出为PID控制器的三个可变参数Kp、Ki、Kd；
第四步，通过下式计算ANN-PID的输出out(t)，
式中，e(t)为在t时刻叉车属具的实时夹紧力与设定的叉车属具夹紧力之差，Ti为积分常数，Td为微分常数；
第五步，重复第一至四步过程，实现PID参数的在线自整定。
作为优化的技术方案，所述数学模型采用下式，
式中，Fs(s)为叉车属具的实时夹紧力，Fw(uc,n)为叉车属具稳态时的夹紧力，n为叉车油泵的转速，uc为输入的控制信号，τ为延迟时间、wn为固有频率、ξ为阻尼系数，τ、wn、ξ根据所测得的叉车油泵的实时转速和叉车属具的实时夹紧力数据的曲线拟合得出。
本发明的优点在于：可以使叉车属具夹紧力实现连续可调并且稳定准确地输出，硬件结构简洁，操作方便。
附图说明
图1是本发明叉车属具夹紧力无级调控系统的硬件结构框图。
图2是本发明中的电控阀的控制框图。
具体实施方式
如图1-2所示，一种叉车属具夹紧力无级调控系统，包括微处理器、电控阀、转速传感器、压力传感器；所述电控阀设在从叉车油泵到属具液压系统的油路上，所述转速传感器设在叉车油泵上，所述压力传感器设在叉车属具上；所述电控阀、转速传感器、压力传感器分别连接所述微处理器。
所述微处理器采用STM32F407微处理器。
一种使用上述调控系统的叉车属具夹紧力无级调控方法，包括以下步骤：微处理器根据设定的叉车属具夹紧力计算得出电控阀开度的控制信号并发送控制信号至电控阀，转速传感器测量叉车油泵的实时转速并将数据传送到微处理器，压力传感器测量叉车属具的实时夹紧力并将数据传送到微处理器，微处理器通过闭环控制对控制信号做出实时调整，最终使叉车属具的夹紧力稳定准确地输出。
所述闭环控制采用ANN-PID控制，通过所测得的叉车油泵的实时转速和叉车属具的实时夹紧力数据建立数学模型，利用史密斯预估补偿算法消除模型的滞后环节。
PID控制又称为比例积分微分控制，其控制规律如下式：
由于微处理器采用STM32F407微处理器，因此ANN-PID算法中的PID部分就得转换成D-PID(Digital-PID)。D-PID的实质就是将其离散化，D-PID控制数学形式如下式：
u(k)＝kpe(k)+ki∑e(k)+kd[e(k)-e(k-1)]，
但是在计算机中实现PID算法时，一般选用其增量形式Δu(k)＝u(k)-u(k-1)：
Δu(k)＝kp[e(k)-e(k-1)]+kie(k)+kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]。
人工神经网络(Artificial Neural Networks，ANN)，由大量的人工神经细胞组成的具有层级结构的网络，相邻层的神经细胞全连接，每个人工神经细胞的输入为上一层所有细胞输出与权值之积的和，其数学形式如下式：
式中，w为权值，a为阈值，f(·)为激活函数，数学表达式如下式：
ANN具有较强的映射能力，其学习的过程就是w和a择优过程，w和a的改变规则通过梯度下降法。
所述ANN-PID控制包括以下步骤：
第一步，确定ANN的网络结构，即网络的层数和每层神经细胞的个数，并给出网络的初始参数；
第二步，检测输出值Yout，计算输入值Rin与输出值Yout的误差error，error＝Rin-Yout；
第三步，计算ANN各神经细胞的输入和输出，ANN最后一层的输出为PID控制器的三个可变参数Kp、Ki、Kd；
第四步，通过下式计算ANN-PID的输出out(t)，
式中，e(t)为在t时刻叉车属具的实时夹紧力与设定的叉车属具夹紧力之差，Ti为积分常数，Td为微分常数；
第五步，重复第一至四步过程，实现PID参数的在线自整定。
在控制信号输入初始阶段，e(t)的值较大，ANN控制输出的Kp、Ki、Kd值较大以迅速降低e(t)的值；当e(t)的值较小的时候，ANN减少Kp、Ki、Kd值以保证叉车属具夹紧力输出的稳定性。
所述数学模型采用下式，模型的建立过程是，首先实测出叉车油泵的实时转速和叉车属具的实时夹紧力数据，然后根据数据表现出系统的瞬态和稳态特性预先估计出模型的数学表达式，然后根据实测数据拟合出数学模型中的未知参数。
式中，Fs(s)为叉车属具的实时夹紧力，Fw(uc,n)为叉车属具稳态时的夹紧力，n为叉车油泵的转速，uc为输入的控制信号，τ为延迟时间、wn为固有频率、ξ为阻尼系数，τ、wn、ξ根据所测得的叉车油泵的实时转速和叉车属具的实时夹紧力数据的曲线拟合得出，最终获取：τ＝0.025，wn＝119，ξ＝0.28。
由于叉车油泵和叉车属具电控阀是具有时滞特性的硬件，系统带有非线性滞后环节e-sτ，为提高系统的可控性和鲁棒性，利用史密斯预估补偿算法消除模型的滞后环节。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种叉车属具夹紧力无极调控系统，其特征在于，包括微处理器、电控阀、转速传感器、压力传感器；所述电控阀设在从叉车油泵到属具液压系统的油路上，所述转速传感器设在叉车油泵上，所述压力传感器设在叉车属具上；所述电控阀、转速传感器、压力传感器分别连接所述微处理器；
该调控系统的工作步骤为：微处理器根据设定的夹紧力计算得出电控阀开度的控制信号并发送控制信号至电控阀，转速传感器测量叉车油泵的实时转速并将数据传送到微处理器，压力传感器测量叉车属具的实时夹紧力并将数据传送到微处理器，微处理器通过控制算法对控制信号做出实时调整，最终使叉车属具的夹紧力稳定准确地输出；
所述控制算法采用ANN-PID算法，并通过所测得的叉车油泵的实时转速和叉车属具的实时夹紧力数据建立叉车属具控制系统的数学模型，利用史密斯预估补偿算法消除模型的滞后环节；
所述ANN-PID控制包括以下步骤：
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第二步，检测输出值Yout，计算输入值Rin与输出值Yout的误差error，error＝Rin-Yout；
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2.如权利要求1所述的叉车属具夹紧力无极调控系统，其特征在于，所述微处理器采用STM32F407微处理器。
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Family
ID=64005296
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