CN110873083B - 一种双阀并联的电液伺服系统及其控制方法 - Google Patents

一种双阀并联的电液伺服系统及其控制方法 Download PDF

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CN110873083B CN201811021119.1A CN201811021119A CN110873083B CN 110873083 B CN110873083 B CN 110873083B CN 201811021119 A CN201811021119 A CN 201811021119A CN 110873083 B CN110873083 B CN 110873083B
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Abstract

本发明公开一种双阀并联的电液伺服系统包括柱塞泵、三相电机、三位四通伺服电磁阀和三位四通比例电磁阀，所述三相电机与柱塞泵连接，柱塞泵的进油口与油箱连接；柱塞泵的出油口连接单向阀和回油滤油器；回油滤油器和溢流阀均设置在主回油管路上；所述三位四通伺服电磁阀和三位四通比例电磁阀连接，所述三位四通伺服电磁阀和三位四通比例电磁阀的信号端与控制电路模块连接。其控制方法为先对双阀并联的电液伺服系统内的参数进行定义；然后对双阀并联的电液伺服系统输入输出条件进行约束；再输入输出模块中输出的数值进行初始化；最后实现模块的实时控制功能。本发明能够实现对两阀的优化配置与控制并对电液伺服系统的精度控制。

Description

一种双阀并联的电液伺服系统及其控制方法
技术领域
本发明属于机械工程领域，特别涉及一种双阀并联的电液伺服系统及其控制方法。
背景技术
液压技术于相较于电动与气动元件，在同等条件下液压元件具有更高的功率与力矩和更小的体积，这使得电液伺服系统在结构上可以更加紧凑，同时具有更快的响应速度。因此电液伺服控制技术得以广泛应用于海洋工程、工业生产、航天技术等领域中。但是随着市场对电液伺服技术的进一步开发和使用，对于电液伺服系统的精度与要求越来越高，相应的需要对其系统指标提出更高的要求，其中包括系统的控制精度、动态响应性能与瞬间流量等。在实际工况中，遇到对控制元件(伺服阀/比例阀)响应速度要求非常高，输出流量很大，同时要求成本低，可靠性非常高的电液伺服系统，仅前面两点，目前国内外市场上没有可以满足要求的产品。所以无论在技术方面还是经济方面，依靠提升单个电磁阀的性能来提升电液伺服系统性能的方式事倍功半，且越来越难以满足工业生产的需求。采用双阀并联控制技术方案，可以同时满足系统快响应速度、大输出流量、高可靠性3个方面的要求。
现有技术通过小流量三位四通比例方向阀和大流量三位四通电磁换向阀并联设置。通过不同阀的分时控制，实现对液压缸位置的快速调节和精确调节。现有技术通过并联大范围粗调节的开关型换向阀和小范围高精度连续调节的比例阀组成的双阀并联分级控制装置，从而实现对装置快速精细的控制。
但其双阀并联系统只是简单的将两个不同的阀进行分时控制使用。虽然在一定程度上实现了针对各个阀的物理特性，选择合理的工况条件进行使用。但其在流量控制上并没有实现双阀的并联，依然是每个工况下的单阀控制。如果在低成本约束的条件下，在保证系统的快速精确时，上述方法的在精确定位时并不能实现大流量。
现有技术通过控制电磁阀通断状态，可以动态改变两个伺服阀的连接关系，提高设备的可靠性，实现对负载的高速大流量控制。
但其双阀并联电液伺服系统只是简单的将两个相同的伺服阀并联组成的系统装置，其系统只是简单的将两个相同的伺服阀同步控制使用，并没有根据不同的工况，针对阀的不同物理特性进行控制。如果在大流量约束的条件下，在保证系统的快速精确时，上述方法的成本并没有降低。
因此，为了解决双阀并联的大流量、高响应和低成本的控制问题，需要根据各阀的物理特性，研究实现对双阀的在线优化配置与控制方法，充分发挥其性能优势。
发明内容
发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种通过将大流量比例阀和小流量伺服阀并联，并以PID控制为内环控制、多变量预测控制为外环控制的复合控制算法，实现对两阀的优化配置与控制，实现对电液伺服系统的精度控制的双阀并联的电液伺服系统及其控制方法。
技术方案：为解决上述技术问题，本发明提供一种双阀并联的电液伺服系统，包括柱塞泵、三相电机、三位四通伺服电磁阀和三位四通比例电磁阀，所述三相电机与柱塞泵连接，柱塞泵的进油口与油箱连接；柱塞泵的出油口连接单向阀和回油滤油器；回油滤油器和溢流阀均设置在主回油管路上；所述三位四通伺服电磁阀和三位四通比例电磁阀连接，三位四通伺服电磁阀的一端与回油滤油器，三位四通伺服电磁阀的另一端与液压缸连接，所述三位四通伺服电磁阀和三位四通比例电磁阀的信号端与控制电路模块连接。
进一步的，所述控制电路模块包括位移传感器、伺服阀电子放大器、比例阀电子放大器和运动控制卡，所述三位四通伺服电磁阀和三位四通比例电磁阀的信号端分别连接有伺服阀电子放大器和比例阀电子放大器；所述液压缸的活塞杆与位移传感器连接；所述位移传感器、伺服阀电子放大器和位移阀传感器的另一端均与控制卡连接。
进一步的，所述三位四通伺服电磁阀和三位四通比例电磁阀均设置有A出油口、B出油口、P进油口和T回油口，所述三位四通伺服电磁阀的P进油口管路与三位四通比例电磁阀的P进油口管路连通，并和回油滤油器的出油口相连接；三位四通伺服电磁阀的A出油口管路与三位四通比例电磁阀的A出油口管路连通，通过高压软管和液压缸的无杆腔连接；三位四通伺服电磁阀的B出油口管路与三位四通比例电磁阀的B出油口管路连通，通过高压软管和液压缸的有杆腔连接；三位四通伺服电磁阀的T回油口管路与三位四通比例电磁阀的T回油口管路连通，并与主回油管路相连接。
进一步的，所述主回油管路上插有压力表。
一种如上所述的双阀并联的电液伺服系统的控制方法，包括如下步骤：
(1)通过参数定义模块对双阀并联的电液伺服系统内的参数进行定义；
(2)通过输入输出模块对双阀并联的电液伺服系统输入输出条件进行约束；
(3)通过初始化模块对步骤(2)中的输入输出模块中输出的数值进行初始化；
(4)通过实时控制模块对上述步骤(1-3)所定义的参数及约束条件，确定控制方法的优化策略，滚动地求解最优控制输入，并实施当前控制；同时通过检测实时信息，修正并计算下一时刻的优化输入，并在下一时刻将其作用于电液伺服系统的控制；实现模块的实时控制功能。
进一步的，所述步骤(1)中通过参数定义模块对双阀并联的电液伺服系统内的参数进行定义的具体步骤如下：
(1.1)构建内环PID控制系统
分别设定控制阀的PIDj,j＝1,…,m的参数的KP、Ki、Kd；设置控制阀的跟踪的信号幅值选择wj,j＝1,…,m；
(1.2)单位阶跃采样
确定输入数量为m，输出数量为p；设定采样周期t，建模时域N，对步骤(1.1)中控制的单阀PIDj系统分别做阶跃响应采样分析，获取输出uj对应的输出采样值aij；
其中：aij＝[aij(1) … aij(N)]T,i＝1,…,p；j＝1,…,m；
(1.3)构建矩阵A与
Figure BDA0001787339990000031
取优化时域P，控制时域M，并分别构建出动态矩阵A与阶跃响应系数矩阵
Figure BDA0001787339990000032
Figure BDA0001787339990000033
其中：
Figure BDA0001787339990000041
aij为步骤(1.2)中采样获得的模型向量；
(1.4)确定优化矩阵R、Q和运算矩阵H、C、S0
设定复合控制算法中控制权矩阵R＝block-diag(R1,…,Rm)
其中：Rj＝diag[rj(1),...,rj(M)],j＝1,…,m对应不同的控制输入，Rj中的元素则对应对uj在不同时刻增量的抑制；
设定误差权矩阵参数调整为Q＝block-diag(Q1,…,Qp)
其中：Qi＝diag[qi(1),...,qi(p)],i＝1,…,p对应不同的输出，Qi中的元素则对应于yi在不同时刻的跟踪误差；
设定误差校正矩阵
Figure BDA0001787339990000042
其中：令所有hij(i≠j)为零；
Figure BDA0001787339990000043
为误差校正向量
设定QP求解系数矩阵
Figure BDA0001787339990000044
其中：B＝block-diag(B0,…,B0)(m块)，
Figure BDA0001787339990000045
A的取值见步骤(1.3)
设定移位矩阵S0＝block-diag(S,…,S)(p块)
其中：
Figure BDA0001787339990000051
为由矩阵分块构成的对角矩阵。
进一步的，所述步骤(2)中通过输入输出模块对双阀并联的电液伺服系统输入输出条件进行约束的具体步骤如下：
(2.1)设定执行器输出对应的期望值
Figure BDA0001787339990000052
其中：
Figure BDA0001787339990000053
中各分量表示控制输入uj各自在未来M个时刻的变化，使输出yi在未来P个时刻紧密跟踪相应的期望值；
(2.2)设定系统的输出约束为yi,min、yi,max,i＝1,…,p，输入的约束为uj,min、uj,max,j＝1,…,m。
进一步的，所述步骤(3)中通过初始化模块进行初始化的具体步骤如下：
k时刻，位移传感器检测控制对象的实际输出yi(k),i＝1,…,p；
k时刻初始化，将yi(k)设定为预测模型的初始值
Figure BDA0001787339990000054
其中：
Figure BDA0001787339990000055
中各分量表示在k时刻全部控制量u1,…,um保持不变时对yi在未来P个时刻的初始输出预测值。
进一步的，所述步骤(4)中通过实施控制模块进行实时控制的具体步骤如下：
(4.1)优化变量求解
根据控制量与输出量的约束条件，用二次规划进行求解得到最优解ΔuM(k)；记x＝ΔuM(k)，H1＝2(ATQA+R)，
Figure BDA0001787339990000061
其标准形式为：
Figure BDA0001787339990000062
其中：
Figure BDA0001787339990000063
为最优全部控制增量，其各分量表示在k时刻起uj依次有M个增量变化Δuj(k),…,Δuj(k+M-1),j＝1,…,m；
Figure BDA0001787339990000064
为约束矩阵，其
Figure BDA0001787339990000065
分别为m个输入增量Δum,M(k)在控制时域M范围内的最小值和最大值；其uj(k-1),j＝1,…,m表示输入uj在K-1时刻的输入值；
(4.2)在线计算控制量
在线通过uj(k)＝uj(k-1)+Δuj(k),j＝1,…,m计算得到k时刻要实施的即时控制量uj(K)；
其中：uj(k)为k时刻的即时控制量；uj(k-1)表示输入uj在K-1时刻的输入值；Δuj(k)为上述步骤(a)计算得到的k时刻的即时控制增量；
(4.3)PID控制
将步骤(4.2)中的即时控制量uj(k)通过内环PIDj,j＝1,…,m控制得到
Figure BDA0001787339990000077
并将控制后
Figure BDA0001787339990000078
的输入作用于控制阀上；
其中：PIDj,j＝1,…,m参数为步骤(1.1)中所设置；
(4.4)求出预测模型
在k时刻实时控制后，即可根据
Figure BDA0001787339990000071
算出对象在未来时刻的各输出值；
其中：
Figure BDA0001787339990000075
其中
Figure BDA0001787339990000072
为yi在未来P个时刻的预测值；
Figure BDA0001787339990000076
其中
Figure BDA0001787339990000073
为yi在未来P个时刻的初始预测值；
Figure BDA0001787339990000074
为k时刻的即时控制增量，为步骤(4.1)中计算所得；
(4.5)系统实时检测
在k+1时刻进行优化计算之前，通过位移传感器，检测液压缸的输出位移yi(k+1),i＝1,…,p，并将值赋给步骤(4.6)进行误差计算；
(4.6)计算输出误差
在k+1时刻进行优化计算之前，将检测值与预测值进行比较，得到这一时刻的误差向量：
Figure BDA0001787339990000081
其中：ei(k+1),i＝1,…,p为k+1时刻个输出的误差值；yi(k+1),i＝1,…,p为步骤(4.5)在k+1时刻检测到的液压缸的输出位移；
Figure BDA0001787339990000082
i＝1,…,p为步骤(4.4)在k时刻计算得到的k+1时刻的预测值；
(4.7)预测值校正
通过误差向量值，对系统输出的预测值进行在线修正，得到修正后对于系统输出的预测值：
Figure BDA0001787339990000083
其中：
Figure BDA0001787339990000084
为矫正后的系统输出预测；
Figure BDA0001787339990000085
为步骤(4.4)中求出的系统输出预测值；H为参数定义模块中步骤(1.3)定义的误差校正矩阵；
(4.8)预测值前移，并设置该时刻初值
在预测值校正后，系统则已经处于k+1时刻，所以需要对校正后的预测值向前推移，使其达到k+1时刻；进行推移计算
Figure BDA0001787339990000086
其中：
Figure BDA0001787339990000087
为k+1时刻修正后的预测输出；S0见步骤(1.4)中所定义；
Figure BDA0001787339990000088
为步骤(4.7)中矫正后的系统输出预测；
(4.9)循环：循环实时控制模块；
令
Figure BDA0001787339990000089
并将
Figure BDA00017873399900000810
赋值给步骤(a),实现对实时控制模块的在线循环。
其中：
Figure BDA00017873399900000811
为k时刻的初始预测值；
Figure BDA00017873399900000812
为步骤(4.8)中计算出的K+1时刻经移位矩阵后的初始预测值。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明有效地实现了针对双阀不同的物理特性，进行合理的优化分配，实现比例阀以流量输出为主，伺服阀保持高频响应的优化配置策略；特别的，在低成本的前提下，有效的补偿了大流量阀存在的死区问题；特别的，在保证系统低成本、高响应和大流量的前提下，有效的实现了实现减小系统的的超调量，提高系统的跟踪精度与稳定性；特别的，该方法还在保证了控制器求解精度的情况下，大幅度的加快求解的速度。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为本发明的方法原理图；
图3为本发明的方法流程图；
图4为具体实施例中比例阀单阀AMESim仿真模型图；
图5为具体实施例中比例阀单阀Simulink仿真模型图；
图6为具体实施例中单阀阶跃响应曲线图；
图7为具体实施例中双阀并联的PID-MPC复合控制算法AMESim仿真模型图；
图8为具体实施例中双阀并联的PID-MPC复合控制算法Simulink仿真模型图；
图9为具体实施例中双阀PID控制斜坡跟踪双阀输入信号图；
图10为具体实施例中PID-MPC复合控制斜坡跟踪双阀输入信号图；
图11为具体实施例中单阀PID、双阀PID与PID-MPC控制斜坡跟踪曲线图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明。
本发明的一种双阀并联的电液伺服系统包括液压模块和控制电路模块。所述液压模块包括：柱塞泵、三相电机、单向阀、回油滤油器、压力表、溢流阀、油箱、三位四通伺服电磁阀、三位四通比例电磁阀、高压软管、液压缸。三相电机连接并驱动柱塞泵为装置提供动力；柱塞泵的进油口与油箱连接；在柱塞泵的出油口连接单向阀和回油滤油器；回油管路上插有压力表并连有回油滤油器和溢流阀；三位四通伺服电磁阀的P进油口管路与三位四通比例电磁阀的P进油口管路连通，并和回油滤油器的出油口相连接；三位四通伺服电磁阀的A出油口管路与三位四通比例电磁阀的A出油口管路连通，通过高压软管和液压缸的无杆腔连接；三位四通伺服电磁阀的B出油口管路与三位四通比例电磁阀的B出油口管路连通，通过高压软管和液压缸的有杆腔连接；三位四通伺服电磁阀的T回油口管路与三位四通比例电磁阀的T回油口管路连通，并与回油管路相连接。所述控制电路模块包括：位移传感器、伺服阀电子放大器、比例阀电子放大器、运动控制卡。三位四通伺服电磁阀和三位四通比例电磁阀的信号端分别连接有伺服阀电子放大器和比例阀电子放大器；位移传感器与液压缸的活塞杆连接；电子放大器和位移传感器的另一端与控制卡连接，实现系统的闭环控制。
作为优选，所述液压模块，是由两种不同物理特性的阀并联而成。特别的其中三位四通比例电磁阀是大流量阀，其流量为a，且从经济成本考虑选带b％的死区；三位四通伺服电磁阀是小流量阀，其流量为c；特别的c＞a·b％。
一种双阀并联电液伺服系统控制的方法，其集传统的的PID控制、预测控制、滚动优化三者于一体。将MPC控制器和PID控制器组成一个串级控制回路。该方法包括以下步骤：(一)参数定义模块、(二)输入输出模块、(三)初始化模块、(四)实时控制模块。
步骤(一)参数定义模块包括：
(1)构建内环PID控制系统
分别设定控制阀的PIDj,j＝1,…,m的参数的KP、Ki、Kd；设置控制阀的跟踪的信号幅值选择wj,j＝1,…,m。
(2)单位阶跃采样
确定输入数量为m，输出数量为p；设定采样周期t，建模时域N，对步骤(1)中控制的单阀PIDj系统分别做阶跃响应采样分析，获取输出uj对应的输出采样值aij。
其中：aij＝[aij(1) … aij(N)]T,i＝1,…,p…；j＝1,…,m。
(3)构建矩阵A与
Figure BDA0001787339990000101
取优化时域P，控制时域M。并分别构建出动态矩阵A与阶跃响应系数矩
阵
Figure BDA0001787339990000102
Figure BDA0001787339990000103
其中：
Figure BDA0001787339990000111
aij为步骤(2)中采样获得的模型向量。
(4)确定优化矩阵R、Q和运算矩阵H、C、S0
设定复合控制算法中控制权矩阵R＝block-diag(R1,…,Rm)
其中：Rj＝diag[rj(1),...,rj(M)],j＝1,…,m对应不同的控制输入，Rj中的元素则对应对uj在不同时刻增量的抑制；
设定误差权矩阵参数调整为Q＝block-diag(Q1,…,Qp)
其中：Qi＝diag[qi(1),...,qi(p)],i＝1,…,p对应不同的输出，Qi中的元素则对应于yi在不同时刻的跟踪误差。
设定误差校正矩阵
Figure BDA0001787339990000112
其中：令所有hij(i≠j)为零；
Figure BDA0001787339990000113
为误差校正向量
设定QP求解系数矩阵
Figure BDA0001787339990000114
其中：B＝block-diag(B0,…,B0)(m块)，
Figure BDA0001787339990000115
A的取值见步骤(3)
设定移位矩阵S0＝block-diag(S,…,S)(p块)
其中：
Figure BDA0001787339990000121
为由矩阵分块构成的对角矩阵；
步骤(二)输入输出模块包括：
(Ⅰ)设定执行器输出对应的期望值
Figure BDA0001787339990000122
其中：
Figure BDA0001787339990000123
中各分量表示控制输入uj各自在未来M个时刻的变化，使输出yi在未来P个时刻紧密跟踪相应的期望值。
(Ⅱ)设定系统的输出约束为yi,min、yi,max,i＝1,…,p，输入的约束为uj,min、uj,max,j＝1,…,m。
步骤(三)初始化模块包括：
①k时刻，位移传感器检测控制对象的实际输出yi(k),i＝1,…,p；
②k时刻初始化，将yi(k)设定为预测模型的初始值
Figure BDA0001787339990000124
其中：
Figure BDA0001787339990000125
中各分量表示在k时刻全部控制量u1,…,um保持不变时对yi在未来P个时刻的初始输出预测值。
步骤(四)实时控制模块包括：
(a)优化变量求解
根据控制量与输出量的约束条件，用二次规划进行求解得到最优解ΔuM(k)。记x＝ΔuM(k)，H1＝2(ATQA+R)，
Figure BDA0001787339990000126
其标准形式为：
Figure BDA0001787339990000131
其中：
Figure BDA0001787339990000132
为最优全部控制增量，其各分量表示在k时刻起uj依次有M个增量变化Δuj(k),…,Δuj(k+M-1),j＝1,…,m。
Figure BDA0001787339990000133
为约束矩阵，其
Figure BDA0001787339990000134
分别为m个输入增量Δum,M(k)在控制时域M范围内的最小值和最大值。其uj(k-1),j＝1,…,m表示输入uj在K-1时刻的输入值。
(b)在线计算控制量
在线通过uj(k)＝uj(k-1)+Δuj(k),j＝1,…,m计算得到k时刻要实施的即时控制量uj(K)。
其中：uj(k)为k时刻的即时控制量；uj(k-1)表示输入uj在K-1时刻的输入值；Δuj(k)为上述步骤(a)计算得到的k时刻的即时控制增量。
(c)PID控制
将步骤(b)中的即时控制量uj(k)通过内环PIDj,j＝1,…,m控制得到
Figure BDA0001787339990000148
并将控制后
Figure BDA0001787339990000149
的输入作用于控制阀上。
其中：PIDj,j＝1,…,m参数为步骤(1)中所设置。
(d)求出预测模型
在k时刻实时控制后，即可根据
Figure BDA0001787339990000141
算出对象在未来时刻的各输出值
其中：
Figure BDA0001787339990000146
其中
Figure BDA0001787339990000142
为yi在未来P个时刻的预测值；
Figure BDA0001787339990000147
其中
Figure BDA0001787339990000143
为yi在未来P个时刻的初始预测值；
Figure BDA0001787339990000144
为k时刻的即时控制增量，为步骤(a)中计算所得。
(e)系统实时检测
在k+1时刻进行优化计算之前，通过位移传感器，检测液压缸的输出位移yi(k+1),i＝1,…,p，并将值赋给步骤(f)进行误差计算。
(f)计算输出误差
在k+1时刻进行优化计算之前，将检测值与预测值进行比较，得到这一时刻的误差向量：
Figure BDA0001787339990000145
其中：ei(k+1),i＝1,…,p为k+1时刻个输出的误差值；yi(k+1),i＝1,…,p为步骤(e)在k+1时刻检测到的液压缸的输出位移；
Figure BDA0001787339990000151
i＝1,…,p为步骤(d)在k时刻计算得到的k+1时刻的预测值。
(g)预测值校正
通过误差向量值，对系统输出的预测值进行在线修正，得到修正后对于系统输出的预测值：
Figure BDA0001787339990000152
其中：
Figure BDA0001787339990000153
为矫正后的系统输出预测；
Figure BDA0001787339990000154
为步骤(d)中求出的系统输出预测值；H为参数定义模块中步骤(3)定义的误差校正矩阵。
(h)预测值前移，并设置该时刻初值
在预测值校正后，系统则已经处于k+1时刻，所以需要对校正后的预测值向前推移，使其达到k+1时刻。进行推移计算
Figure BDA0001787339990000155
其中：
Figure BDA0001787339990000156
为k+1时刻修正后的预测输出；S0见步骤(4)中所定义；
Figure BDA0001787339990000157
为步骤(g)中矫正后的系统输出预测。
(i)循环：循环实时控制模块。
令
Figure BDA0001787339990000158
并将
Figure BDA0001787339990000159
赋值给步骤(a),实现对实时控制模块的在线循环。
其中：
Figure BDA00017873399900001510
为k时刻的初始预测值；
Figure BDA00017873399900001511
为步骤(h)中计算出的K+1时刻经移位矩阵后的初始预测值。
作为优选，上述步骤(1)中，控制的阀的PIDj,j＝1,…,m参数设定不同，并且其设定分别根据不同阀的物理特性进行参数设定；
作为优选，上述步骤(2)中，分别对带PIDj内环控制的单阀控制系统做单位阶跃采样；
作为优选，上述步骤(4)中，控制权矩阵R中的分块矩阵Rm，必须根据控制目标阀的物理特性分别进行参数定义，起到针对性的作用。特别的，结合下述具体实施例中对比例阀和伺服阀的控制进行进一步的说明，其中控制权矩阵R中的分块矩阵R1、R2，必须根据控制目标阀的物理特性分别进行参数定义，起到针对性作用。特别的，针对比例阀存在响应频率低、死区，以及无法较好跟踪变化剧烈曲线的问题，需要增大R1中各元素取值，来抑制比例阀控制输入的变化速度；针对伺服阀具有高频响应，以及可以跟踪变化剧烈曲线的问题，需减小R2中各元素取值，来增大伺服阀控制输入的变化速度。
作为优选，上述步骤(c)中，外环PID控制中的PIDj分别只对应控制MPC内环算法优化计算所得的uj(k)；
作为优选，上述双阀并联的控制方法，不仅仅适用于伺服阀和比例阀并联的控制系统，其适用于所有的双阀并联控制系统；
作为优选，该方法不仅适用于两个阀并联控制，还可适用于多个阀并联控制。特别的，下述的具体实施例仅仅作为参考，不作为限制。
下面结合具体实施例：如图1所示，本发明的双阀并联的电液伺服系统包括：液压模块(一)和控制电路模块(二)。
在本发明中，所述液压模块(一)包括：柱塞泵1、三相电机2、单向阀3、回油滤油器4、压力表5、溢流阀6、油箱7、三位四通伺服电磁阀8、三位四通比例电磁9、高压软管10、液压缸11。三相电机2连接并驱动柱塞泵1为装置提供动力；柱塞泵1的进油口与油箱7连接；在柱塞泵1的出油口连接单向阀和回油滤油器4；回油管路上插有压力表5并连有回油滤油器4和溢流阀6；三位四通伺服电磁阀8的P进油口管路与三位四通比例电磁阀9的P进油口管路连通，并和回油滤油器4的出油口相连接；三位四通伺服电磁阀8的A出油口管路与三位四通比例电磁阀9的A出油口管路连通，通过高压软管10和液压缸11的无杆腔连接；三位四通伺服电磁阀8的B出油口管路与三位四通比例电磁阀9的B出油口管路连通，通过高压软管10和液压缸11的有杆腔连接；三位四通伺服电磁阀8的T回油口管路与三位四通比例电磁阀9的T回油口管路连通，并与回油管路相连接。
在本发明中，所述控制电路模块(二)包括：位移传感器12、伺服阀电子放大器13、比例阀电子放大器14、运动控制卡15。三位四通伺服电磁阀8和三位四通比例电磁阀9的信号端分别连接有伺服阀电子放大器13和比例阀电子放大器14；位移传感器12与液压缸11的活塞杆连接；电子放大器和位移传感器12的另一端与控制卡15连接，实现系统的闭环控制。
如图2所示，对本发明的双阀并联系统的控制方法所采用的技术方案的原理做进一步的说明：根据双阀并联电液伺服系统数学模型可知，该系统为双输入单输出系统，设计如图2所示的PID-MPC复合控制算法。由图2可见，PID-MPC复合控制算法是由内环PID控制系统及外环MPC控制系统两部分构成，其中G1(S)为比例阀单阀控制传递函数、G2(S)为伺服阀单阀控制传递函数。图中左侧实线框内为外环控制系统，其中u1为比例阀控制输出、u2为伺服阀控制输出。
如图3所示，对本发明的双阀并联系统的控制方法所采用的技术方案的流程图做进一步的说明：算法总体分为四个步骤：(一)参数定义模块、(二)输入输出模块、(三)初始化模块、(四)实时控制模块。
(一)参数定义模块包括：
(1)构建内环PID控制系统
比例阀PID1参数为KP＝25.5，Ki＝5，Kd＝0；伺服阀PID2参数为KP＝100，Ki＝2，Kd＝0。比例阀跟踪的信号幅值选择w1＝1mm，伺服阀跟踪的信号幅值选择w2＝0.2mm。
建立如图4所示和图5所示的比例阀单阀PID的AMESim和Simulink仿真模型，并对其进行联合仿真。同样建立伺服阀单阀PID的AMESim和Simulink仿真模型，其构建的模型与图4、图5的比例阀单阀PID的AMESim和Simulink仿真模型的搭建类似，只需要将其中的三位四通比例电磁阀变更为三位四通伺服电磁阀，并对其进行联合仿真。得到如图6所示的单阀阶跃响应曲线。图6中w1为比例阀目标曲线，y1为比例阀跟踪曲线，w2为伺服阀目标曲线，y2为伺服阀跟踪曲线。
(2)单位阶跃采样
对步骤(1)中得到的图6的比例阀单阀PID1与伺服阀单阀PID2曲线分别进行采样参数为周期t＝0.01s,建模时域N＝20，输入数量为m＝2,输出数量为p＝1的阶跃响应采样分析。采样后得到：
a11＝[0.0000；0.1046；0.4077；0.7361；0.9508；1.0025；1.0027；1.0025；1.0025；1.0027；1.0025；1.0025；1.0027；1.0026；1.0025；1.0027；1.0026；1.0025；1.0026；1.0026]；
a12＝[0.0649；0.1430；0.1757；0.1895；0.1952；0.1967；0.1984；0.1988；0.1988；0.1997；0.1990；0.1990；0.1999；0.1994；0.1998；0.1999；0.1995；0.2002；0.1995；0.2002]；
(3)构建矩阵A与
Figure BDA0001787339990000181
取优化时域P＝10，控制时域M＝4。
A＝[A11 A12]，
Figure BDA0001787339990000182
(4)确定优化矩阵R、Q和运算矩阵H、C、S0
设定控制权矩阵R＝diag(20,20,20,20,2.3,1,1,1)；
误差权矩阵为Q＝diag(5,5,1,1,1,1,1,1,1,1)；
误差校正矩阵H＝[1,0.8,...,0.8]T 20×1；
QP求解系数矩阵
Figure BDA0001787339990000183
其中B＝block-diag(B0,B0)，
Figure BDA0001787339990000184
移位矩阵
Figure BDA0001787339990000185
(二)输入输出模块包括：
(Ⅰ)设定执行器输出对应的期望值w(k)为斜率选为5稳定值为1mm的斜坡信号。
(Ⅱ)设定系统比例阀与伺服阀的预测输出约束为ymin＝-5,ymax＝5，输入信号的约束分别为u1,min＝-40,u1,max＝40,u2,min＝-40,u2,max＝40。
(三)初始化模块包括：
①k时刻，位移传感器检测控制对象的实际输出y1(k)；
②k时刻初始化，将y1(k)设定为预测模型的初始值，即
Figure BDA0001787339990000191
(四)实时控制模块
(a)优化变量求解(求ΔuM(k))。
根据控制量与输出量的约束条件，用二次规划进行求解得到最优解ΔuM(k)。记x＝ΔuM(k)，H1＝2(ATQA+R)，
Figure BDA0001787339990000192
其标准形式为：
Figure BDA0001787339990000193
其中：
Figure BDA0001787339990000194
为最优全部控制增量；
Figure BDA0001787339990000195
为约束矩阵，其
Figure BDA0001787339990000196
(b)在线计算控制量
在线通过计算uj(k)＝uj(k-1)+Δuj(k),j＝1,2。即可得到比例阀和伺服阀要实施的即时控制量u1(k)和u2(k)。
其中：
uj(k)为k时刻的即时控制量；
uj(k-1)表示输入uj在K-1时刻的输入值；
Δuj(k)由上述步骤(a)计算得到的k时刻的即时控制增量
(c)PID控制
将步骤(b)中的即时控制量u1(k)和u2(k)通过内环PID1和PID2控制得到u1,PID1(k)和u2,PID2(k)，并将其输入作用于控制阀上。
其中：PIDj,j＝1,…,m系数为步骤(1)中所设置。
(d)求出预测模型
在k时刻实时控制后，即可根据
Figure BDA0001787339990000201
算出对象在未来时刻的各输出值
其中：
Figure BDA0001787339990000202
为y在未来P个时刻的预测值；
Figure BDA0001787339990000203
为y在未来P个时刻的初始预测值；
Figure BDA0001787339990000204
u1(k)和Δu2(k)为k时刻的即时控制增量。
(e)系统实时检测
在k+1时刻进行优化计算之前，通过位移传感器，检测液压缸的输出位移y1(k+1)，并将值赋给步骤(f)进行误差计算。
(f)计算输出误差
在k+1时刻进行优化计算之前，将检测值与预测值进行比较，得到这一时刻的误差向量：
Figure BDA0001787339990000205
其中：
e(k+1)为k+1时刻各输出的误差值；
y1(k+1)，为步骤(e)在k+1时刻检测到的压缸的输出位移；
Figure BDA0001787339990000211
为步骤(d)在k时刻计算得到的k+1时刻的预测值。
(g)预测值校正
通过误差向量值，对系统输出的预测值进行在线修正，得到修正后对于系统输出的预测值：
Figure BDA0001787339990000212
其中：
Figure BDA0001787339990000213
为矫正后的系统输出预测；
Figure BDA0001787339990000214
为步骤(d)中求出的系统输出预测值；
H为参数定义模块中步骤(3)定义的误差校正矩阵。
(h)预测值前移，并设置该时刻初值
在预测值校正后，系统则已经处于k+1时刻，所以需要对校正后的预测值向前推移，使其达到k+1时刻。
Figure BDA0001787339990000215
其中：
Figure BDA0001787339990000216
为k+1时刻修正后的预测输出；
S0见步骤(4)中所定义；
Figure BDA0001787339990000217
为步骤(g)中矫正后的系统输出预测。
(i)循环：循环实时控制模块。
令
Figure BDA0001787339990000218
并将
Figure BDA0001787339990000219
赋值给步骤(a),对实时控制模块进行在线循环。
其中：
Figure BDA00017873399900002110
为k时刻的初始预测值；
Figure BDA00017873399900002111
为步骤(h)中计算出的K+1时刻经移位矩阵后的初始预测值。
根据上述设计的算法，建立如图7、图8所示的双阀并联的PID-MPC复合控制算法AMESim和Simulink仿真模型，并进行联合仿真。同样双阀PID控制的AMESim和Simulink仿真模型，其模型与图7、图8的双阀并联的PID-MPC复合控制算法的AMESim和Simulink仿真模型的搭建类似，并进行联合仿真。得到如图9所示的双阀PID控制斜坡跟踪双阀输入信号。如图10所示的PID-MPC复合控制斜坡跟踪双阀输入信号。以及如图11所示的单阀PID、双阀PID与PID-MPC控制斜坡跟踪曲线。
如图9所示，仿真结果曲线为PID控制时的斜坡跟踪双阀输入信号，其中Proportional为比例阀控制信号，Servo为伺服阀控制信号。从中可以看出当采用PID控制时，伺服阀与比例阀的控制信号完全相同，不能根据阀的特性对控制输入进行优化。
如图10所示，仿真结果曲线为PID-MPC复合控制时斜坡跟踪双阀输入信号。从中可以看出两阀控制信号存在明显差异，且比例阀控制信号变化变化相对较小，伺服阀控制信号变化较大，体现出在跟踪斜坡时比例阀以流量输出为主，伺服阀保持高频响应的优化配置策略。
如图11所示，仿真结果曲线为比例阀单阀PID控制、双阀PID控制与PID-MPC控制斜坡信号跟踪曲线。其中斜坡信号斜率选择5，w是目标跟踪信号曲线，mpc是PID-MPC复合算法跟踪曲线，pid是PID跟踪曲线，pv是比例阀单阀跟踪曲线。
从图11中可知，比例阀单阀PID控制存在较大的跟踪偏差，同时由于存在死区，使得跟踪曲线在水平位置存在明显偏差，无法到达目标位置；双阀PID控制在跟踪过程中则始终保持一定的偏差，且其跟踪效果随着时间的推移无明显提升；PID-MPC复合控制算法相较于双阀PID控制除在零位附近跟踪误差稍大外，在其他时刻跟踪误差较小，且随着时间的推移跟踪精度与稳定性明显上升。
对比在0.2S后的跟踪偏差。比例阀单阀PID控制跟踪曲线的误差主要是由于比例阀存在死区造成的，说明PID控制无法有效补偿比例阀存在的死区。
PID-MPC复合控制算法因其实时对两阀控制信号进行优化分配，使其在有效补偿了比例阀存在的死区，同时从放大图中可以看出PID-MPC复合控制跟踪曲线超调量、上升时间等也明显小于PID控制。
上述的实施例仅例示性说明本发明创造的原理及其功效，以及部分运用的实施例，而非用于限制本发明；应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于双阀并联的电液伺服系统的控制方法，其特征在于，所述双阀并联的电液伺服系统，包括柱塞泵、三相电机、三位四通伺服电磁阀和三位四通比例电磁阀，所述三相电机与柱塞泵连接，柱塞泵的进油口与油箱连接；柱塞泵的出油口连接单向阀和回油滤油器；回油滤油器和溢流阀均设置在主回油管路上；所述三位四通伺服电磁阀和三位四通比例电磁阀连接，三位四通伺服电磁阀的一端与回油滤油器，三位四通伺服电磁阀的另一端与液压缸连接，所述三位四通伺服电磁阀和三位四通比例电磁阀的信号端与控制电路模块连接；
所述三位四通伺服电磁阀和三位四通比例电磁阀均设置有A出油口、B出油口、P进油口和T回油口，所述三位四通伺服电磁阀的P进油口管路与三位四通比例电磁阀的P进油口管路连通，并和回油滤油器的出油口相连接；三位四通伺服电磁阀的A出油口管路与三位四通比例电磁阀的A出油口管路连通，通过高压软管和液压缸的无杆腔连接；三位四通伺服电磁阀的B出油口管路与三位四通比例电磁阀的B出油口管路连通，通过高压软管和液压缸的有杆腔连接；三位四通伺服电磁阀的T回油口管路与三位四通比例电磁阀的T回油口管路连通，并与主回油管路相连接；
控制电路模块包括位移传感器、伺服阀电子放大器、比例阀电子放大器和运动控制卡，所述三位四通伺服电磁阀和三位四通比例电磁阀的信号端分别连接有伺服阀电子放大器和比例阀电子放大器；所述液压缸的活塞杆与位移传感器连接；所述位移传感器、伺服阀电子放大器和位移阀传感器的另一端均与控制卡连接；
基于双阀并联的电液伺服系统得到的控制方法包括如下步骤：
(1)通过参数定义模块对双阀并联的电液伺服系统内的参数进行定义；
具体步骤如下：
(1.1)构建内环PID控制系统
分别设定控制阀的PIDj,j＝1,…,m的参数的KP、Ki、Kd；设置控制阀的跟踪的信号幅值选择wj,j＝1,…,m；
(1.2)单位阶跃采样
确定输入数量为m，输出数量为p；设定采样周期t，建模时域N，对步骤(1.1)中控制的单阀PIDj系统分别做阶跃响应采样分析，获取输出uj对应的输出采样值aij；
其中：aij＝[aij(1)…aij(N)]T,i＝1,…,p；j＝1,…,m；
(1.3)构建矩阵A与
Figure FDA0003104440760000021
取优化时域P，控制时域M，并分别构建出动态矩阵A与阶跃响应系数矩阵
Figure FDA0003104440760000022
Figure FDA0003104440760000023
其中：
Figure FDA0003104440760000024
aij为步骤(1.2)中采样获得的模型向量；
(1.4)确定优化矩阵R、Q和运算矩阵H、C、S0
设定复合控制算法中控制权矩阵R＝block-diag(R1,…,Rm)
其中：Rj＝diag[rj(1),...,rj(M)],j＝1,…,m对应不同的控制输入，Rj中的元素则对应对uj在不同时刻增量的抑制；
设定误差权矩阵参数调整为Q＝block-diag(Q1,…,Qp)
其中：Qi＝diag[qi(1),...,qi(p)],i＝1,…,p对应不同的输出，Qi中的元素则对应于yi在不同时刻的跟踪误差；
设定误差校正矩阵
Figure FDA0003104440760000025
其中：令所有hij(i≠j)为零；
Figure FDA0003104440760000026
为误差校正向量，
设定QP求解系数矩阵
Figure FDA0003104440760000031
其中：B＝block-diag(B0,…,B0)(m块)，
Figure FDA0003104440760000032
A的取值见步骤(1.3)；
设定移位矩阵S0＝block-diag(S,…,S)(p块)
其中：
Figure FDA0003104440760000033
为由矩阵分块构成的对角矩阵；
(2)通过输入输出模块对双阀并联的电液伺服系统输入输出条件进行约束；
具体步骤如下：
(2.1)设定执行器输出对应的期望值
Figure FDA0003104440760000034
其中：
Figure FDA0003104440760000035
中各分量表示控制输入uj各自在未来M个时刻的变化，使输出yi在未来P个时刻紧密跟踪相应的期望值；
(2.2)设定系统的输出约束为yi,min、yi,max,i＝1,…,p，输入的约束为uj,min、uj,max,j＝1,…,m；
(3)通过初始化模块对步骤(2)中的输入输出模块中输出的数值进行初始化；
具体步骤如下：
k时刻，位移传感器检测控制对象的实际输出yi(k),i＝1,…,p；
k时刻初始化，将yi(k)设定为预测模型的初始值
Figure FDA0003104440760000041
其中：
Figure FDA0003104440760000042
中各分量表示在k时刻全部控制量u1,…,um保持不变时对yi在未来P个时刻的初始输出预测值；
(4)通过实时控制模块对上述步骤(1)-步骤(3)所定义的参数及约束条件，确定控制方法的优化策略，滚动地求解最优控制输入，并实施当前控制；同时通过检测实时信息，修正并计算下一时刻的优化输入，并在下一时刻将其作用于电液伺服系统的控制；实现模块的实时控制功能。
2.根据权利要求1所述的基于一种双阀并联的电液伺服系统的控制方法，其特征在于：所述步骤(4)中通过实施控制模块进行实时控制的具体步骤如下：
(4.1)优化变量求解
根据控制量与输出量的约束条件，用二次规划进行求解得到最优解ΔuM(k)；记x＝ΔuM(k)，H1＝2(ATQA+R)，
Figure FDA0003104440760000043
其标准形式为：
Figure FDA0003104440760000044
s.t.Cx≤l
其中：
Figure FDA0003104440760000045
为最优全部控制增量，其各分量表示在k时刻起uj依次有M个增量变化Δuj(k),…,Δuj(k+M-1),j＝1,…,m；
Figure FDA0003104440760000051
为约束矩阵，其
Figure FDA0003104440760000052
分别为m个输入增量Δum,M(k)在控制时域M范围内的最小值和最大值；其uj(k-1),j＝1,…,m表示输入uj在K-1时刻的输入值；
(4.2)在线计算控制量
在线通过uj(k)＝uj(k-1)+Δuj(k),j＝1,…,m计算得到k时刻要实施的即时控制量uj(K)；
其中：uj(k)为k时刻的即时控制量；uj(k-1)表示输入uj在K-1时刻的输入值；Δuj(k)为上述步骤(4.1)计算得到的k时刻的即时控制增量；
(4.3)PID控制
将步骤(4.2)中的即时控制量uj(k)通过内环PIDj,j＝1,…,m控制得到
Figure FDA0003104440760000053
并将控制后
Figure FDA0003104440760000054
的输入作用于控制阀上；
其中：PIDj,j＝1,…,m参数为步骤(1.1)中所设置；
(4.4)求出预测模型
在k时刻实时控制后，即可根据
Figure FDA0003104440760000055
算出对象在未来时刻的各输出值；
其中：
Figure FDA0003104440760000061
其中
Figure FDA0003104440760000062
为yi在未来P个时刻的预测值；
Figure FDA0003104440760000063
其中
Figure FDA0003104440760000064
为yi在未来P个时刻的初始预测值；
Figure FDA0003104440760000065
uj(k),j＝1，…，m为k时刻的即时控制增量，为步骤(4.1)中计算所得；
(4.5)系统实时检测
在k+1时刻进行优化计算之前，通过位移传感器，检测液压缸的输出位移yi(k+1),i＝1,…,p，并将值赋给步骤(4.6)进行误差计算；
(4.6)计算输出误差
在k+1时刻进行优化计算之前，将检测值与预测值进行比较，得到这一时刻的误差向量：
Figure FDA0003104440760000066
其中：ei(k+1),i＝1,…,p为k+1时刻个输出的误差值；yi(k+1),i＝1,…,p为步骤(4.5)在k+1时刻检测到的液压缸的输出位移；
Figure FDA0003104440760000067
为步骤(4.4)在k时刻计算得到的k+1时刻的预测值；
(4.7)预测值校正
通过误差向量值，对系统输出的预测值进行在线修正，得到修正后对于系统输出的预测值：
Figure FDA0003104440760000068
其中：
Figure FDA0003104440760000069
为矫正后的系统输出预测；
Figure FDA00031044407600000610
为步骤(4.4)中求出的系统输出预测值；H为参数定义模块中步骤(1.3)定义的误差校正矩阵；
(4.8)预测值前移，并设置该时刻初值
在预测值校正后，系统则已经处于k+1时刻，所以需要对校正后的预测值向前推移，使其达到k+1时刻；进行推移计算
Figure FDA0003104440760000071
其中：
Figure FDA0003104440760000072
为k+1时刻修正后的预测输出；S0见步骤(1.4)中所定义；
Figure FDA0003104440760000073
为步骤(4.7)中矫正后的系统输出预测；
(4.9)循环：循环实时控制模块；
令
Figure FDA0003104440760000074
并将
Figure FDA0003104440760000075
赋值给步骤(4.1),实现对实时控制模块的在线循环；
其中：
Figure FDA0003104440760000076
为k时刻的初始预测值；
Figure FDA0003104440760000077
为步骤(4.8)中计算出的K+1时刻经移位矩阵后的初始预测值。
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