CN114109949B - 一种阀口独立控制电液系统的数字孪生优化控制系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种阀口独立控制电液系统的数字孪生优化控制系统及方法。本发明包括互相连接的电液阀物理系统、通讯链路系统和电液阀数字孪生系统，电液阀物理系统包括：物理系统数据信息处理单元、决策控制单元、电控系统、电液阀执行单元和参数检测单元，电液阀数字孪生系统包括：决策优化控制单元、优化数学模型单元、数字孪生体数据信息处理单元、虚拟数字电控系统和数字孪生体，通过通讯链路系统传输孪生体和物理实体间的交互数据，通过数字孪生模型和构建的数学模型，进行在线同步仿真，获取各关键部分仿真结果，利用物理实体的运行数据和数字孪生体仿真数据对所构建的数字孪生模型和数学模型进行迭代优化。
Description
技术领域
本发明涉及阀口独立控制电液系统技术领域，尤其涉及一种阀口独立控制电液系统的数字孪生优化控制系统及方法。
背景技术
液压系统由于航空航天、船舶、移动车辆、钢铁工业等领域得到了广泛应用，因此在不同工程装备需求、系统功率及不同工况条件下，建立在不同的优化控制策略尤为重要。为了实现阀口独立控制电液系统高效稳定的控制,往往需要电液系统控制器实时监控阀口的各项环境参数和工况参数，分析并计算给定控制信号。系统实时性和容错要求较高，一方面，其会带来更高的单车成本。另一方面，实际工程设备工况复杂，一旦误识别或管控不及时，容易引发事故，甚至威胁到人身安全。
数字孪生是一种集成多物理、多尺度、多科学属性，具有实时同步，忠实映射，高保真度特性，能够实现物理世界与信息世界交互融合的技术手段，是利用数字技术对物理实体的特征、行为、形成过程和性能等进行描述和建模的过程和方法。数字孪生已经逐渐成为制造和生产过程中的关键技术，该项技术可在虚拟空间中完成物理实体的映射，进一步对所获取的多物理量信息进行融合、分析、仿真和挖掘，从而达到系统监测、容错控制等目的。目前数字孪生技术主要集中于智能制造领域，尚无阀口独立控制电液系统优化控制领域应用数字孪生技术进行动态优化的相关公开技术资料。
发明内容
根据上述提出的现有技术阀口独立控制电液系统控制中容错程度低、难以实现实时动态优化控制的问题，而提供一种阀口独立控制电液系统的数字孪生优化控制系统及方法。本发明采用的技术手段如下：
一种阀口独立控制电液系统的数字孪生优化控制系统，包括互相连接的电液阀物理系统、通讯链路系统和电液阀数字孪生系统，所述电液阀物理系统包括：物理系统数据信息处理单元、决策控制单元、电控系统、电液阀执行单元和参数检测单元，所述电液阀数字孪生系统包括：决策优化控制单元、优化数学模型单元、数字孪生体数据信息处理单元、虚拟数字电控系统和数字孪生体，通过通讯链路系统传输孪生体和物理实体间的交互数据，通过数字孪生模型和构建的数学模型，进行在线同步仿真，获取各关键部分仿真结果，利用物理实体的运行数据和数字孪生体仿真数据对所构建的数字孪生模型和数学模型进行迭代优化。
进一步地，所述参数检测单元用于对液压阀和油路系统的关键性参数进行监测；所述决策控制单元用于接收到数字孪生系统仿真数据和优化控制指令后，同步融合本地传感器采集数据后对电控系统下达控制信号，所述电控系统用于硬件系统的能量管理、过流过压保护、液压阀和油路系统的通断控制。
进一步地，所述通讯链路系统包括：云数据库、本地数据库、物联网通讯链路和数据线通讯链路，云数据库和物联网通信链路通过网络API连接，本地数据库和数据线路通讯通过串口连接，所述云数据库和本地数据库用于备份储存电液阀物理系统和电液阀数字孪生系统传输的传感器数据、仿真数据、控制仿真、优化控制指令的核心控制参数。
进一步地，所述决策优化控制单元用于通过获得的物理系统传感器检测的真实环境数据和数字孪生系统仿真得到运行数据，利用深度学习、强化学习根据云数据库、本地数据进行迭代学习，将最优控制指令传输到液压阀物理系统和数字孪生体进行下一步的控制和仿真；所述优化数学模型单元用于根据物理系统采集数据、仿真系统预测数据和决策优化控制单元的数据进行数学模型的优化；所述虚拟数字电控系统用于实现虚拟电液阀数字孪生体的控制驱动，其接收自虚拟电液阀系统的数字孪生优化制动控制信号，针对数字孪生系统的能量管理、过流过压保护、液压阀和油路系统的通断控制。
一种阀口独立控制电液系统的数字孪生优化控制方法，包括如下步骤：
步骤1、获取电液系统实体的各部件的物理尺寸数据，通过三维建模软件绘制模型；
步骤2、通过电液系统性能评估实验，对阀口独立控制电液系统实体的各关键部件的参数特性进行测定，以在数字孪生体建模过程更真实有效的反应实际的工作状态；
步骤3、基于测定的电液系统物理尺寸数据和核心特性参数构建电液系统的数字孪生模型；
步骤4、通过数字孪生模型和构建的数学模型，进行在线同步仿真，获取各关键部分仿真结果；
步骤5、电液系统优化控制算法获取到电液系统传感器采集的物理实体的运行数据和数字孪生体仿真数据，利用物理实体的运行数据和数字孪生体仿真数据对所构建的数字孪生模型和数学模型进行迭代优化。
进一步地，所述步骤2中，电液系统性能评估实验包括静态特性测试实验和动态特性测试实验，所述静态特性测试实验包含：压力特性试验、小信号空载流里特性试验、大信号空载流里特性试验、分辨率试验、内漏试验，获取电液系统的关键参数压力增益Kpress、流量增益Kflow、线性度δ＝ΔYmax/Y*100％其中Δymax为最大偏差，Y为满量程输出、对称度ε、额定流量qp、分辨率α、常值内漏最大内漏/>动态特性测试实验为频率响应测试实验，获取电液系统的幅频宽、相频宽，其中ω为输入信号角频率。
进一步地，电液系统数学模型根据电液系统性能评估实验测定的核心特性参数建立如下优化数学模型：
其中xp为输出位移，xv为输入位移，FL外力作用。
本发明构建具有实时特性的电液系统数字孪生模型，将数字孪生模型部署到本地服务器或云服务器中，通过有线数据接口和互联网接口高效的传输孪生体和物理实体间的交互数据，实现阀口独立控制电液系统的数字孪生优化控制方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明系统结构框图。
图2为本发明数字孪生构建和优化控制流程图。
图3为本发明电液系统性能评估实验框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例公开了一种阀口独立控制电液系统的数字孪生优化控制系统，包括互相连接的电液阀物理系统、通讯链路系统和电液阀数字孪生系统，电液阀物理系统与通信链路系统通过数据线通信和物联网通讯连接，电液阀物理系统与电液阀物理系统通过数据线通信和物联网通讯连接，电液阀数字孪生系统与通信链路系统通过数据线通信和物联网通讯连接。
所述电液阀物理系统包括：物理系统数据信息处理单元、决策控制单元、电控系统、电液阀执行单元和参数检测单元，所述电液阀数字孪生系统包括：决策优化控制单元、数字孪生体数据信息处理单元、虚拟数字电控系统和数字孪生体，通过通讯链路系统传输孪生体和物理实体间的交互数据，通过数字孪生模型和构建的数学模型，进行在线同步仿真，获取各关键部分仿真结果，利用物理实体的运行数据和数字孪生体仿真数据对所构建的数字孪生模型和数学模型进行迭代优化。数据信息处理单元和决策控制单元通过数据总线连接，决策控制单元与电液阀执行单元通过总线连接，参数检测单元通过总线与数据信息处理单元。数据信息处理单元和决策优化控制单元通过数据总线连接，决策优化控制单元和虚拟数字电控系统通过总线连接，虚拟数字电控系统和数字孪生体通过数据总线连接，数字孪生体和数据信息处理单元通过数据总线连接。
所述数据信息处理单元用于处理电液阀物理系统、通讯链路系统和电液阀数字孪生系统间的数据信息流，以实现物理系统将显示环境数据和运行数据传输到数据库和数字孪生系统，同时实现接收数字孪生系统仿真数据和决策的优化后的控制指令。
所述参数检测单元用于对液压阀和油路系统的关键性参数进行监测；所述决策控制单元用于接收到数字孪生系统仿真数据和优化控制指令后，同步融合本地传感器采集数据后对电控系统下达控制信号，所述电控系统为电液阀物理系统各部分硬件提供动力和驱动力的中枢，其用于硬件系统的能量管理、过流过压保护、液压阀和油路系统的通断控制。本实施例中，所述参数检测单元作用在于监测并采集当前物理系统的运行状态参数λi，参数检测单元包含但不限于角度传感器、位移传感器、压力传感器、流量传感器等用于检测状态的检测设备。通过设置的电液传感器检测阀口独立控制电液系统实体当前的核心参数，包含但不限于如下参数：阀口开合角度、阀芯位移距离、电液阀内部压力、阀口处流量。
所述通讯链路系统包括：云数据库、本地数据库、物联网通讯链路和数据线通讯链路，云数据库和物联网通信链路通过网络API连接，本地数据库和数据线路通讯通过串口连接，所述云数据库和本地数据库用于备份储存电液阀物理系统和电液阀数字孪生系统传输的传感器数据、仿真数据、控制仿真、优化控制指令的核心控制参数。所述物联网通信链路和数据线通信链路用于连接电液阀物理系统、通讯链路系统、电液阀数字孪生系统，连接方式包括但不限于互联网、CAN、串口等通讯方式。
所述决策优化控制单元是电液阀物理系统的控制决策核心，其用于通过获得的物理系统传感器检测的真实环境数据和数字孪生系统仿真得到运行数据，利用深度学习、强化学习根据云数据库、本地数据进行迭代学习，将最优控制指令传输到液压阀物理系统和数字孪生体进行下一步的控制和仿真；所述优化数学模型单元用于根据物理系统采集数据、仿真系统预测数据和决策优化控制单元的数据进行数学模型的优化；所述虚拟数字电控系统用于实现虚拟电液阀数字孪生体的控制驱动，其接收自虚拟电液阀系统的数字孪生优化制动控制信号，针对数字孪生系统的能量管理、过流过压保护、液压阀和油路系统的通断控制。
所述数字孪生体包括数字油路系统、数字液压阀、数字实景模型仿真，数字油路系统、数字液压阀包含数字的空间几何参数及零部件装配信息,其利用DesignModeler、UG、SOLIDWORKS等三维建模软件绘制获得；所述部件级疲劳性及故障分析模型包含但不限于应力应变云图、机械疲劳寿命分析、油液流场分析等运行过程参数,其通过AMSYS、FEMFAT、FATIGUE有限元分析软件计算得到。
如图2所示，本发明实施例还公开一种阀口独立控制电液系统的数字孪生优化控制方法，包括如下步骤：
步骤1、获取电液系统实体的各部件的物理尺寸数据，通过三维建模软件绘制模型；本实施例中，阀口独立控制电液系统实体，通过点云数据扫描获取电液系统实体的各部件的物理尺寸数据，主要参数包含：阀芯位移最大量程xmax(阀芯位移量为xp)、通过DesignModeler、UG、SOLIDWORKS等三维建模软件绘制；
步骤2、通过电液系统性能评估实验，对阀口独立控制电液系统实体的各关键部件的参数特性进行测定，以在数字孪生体建模过程更真实有效的反应实际的工作状态；
步骤3、基于测定的电液系统物理尺寸数据和核心特性参数构建电液系统的数字孪生模型，几何尺寸、连接关系依照实际物理尺寸数据进行构建；
步骤4、通过数字孪生模型和构建的数学模型，进行在线同步仿真，获取各关键部分仿真结果，由于数字孪生仿真为数学模型仿真，因此可获得更多部件、更多时刻的冗余运行数据；
步骤5、电液系统优化控制算法获取到电液系统传感器采集的物理实体的运行数据和数字孪生体仿真数据，在决策当前电液系统优化控制算法时采取数字孪生体仿真结果数据的置信度较高，相应降低对当前传感器的置信度/>则最终电液系统进行优化控制的参数为/>将优化控制指令传送到电液系统实体中进行控制；在利用物理实体的运行数据和数字孪生体仿真数据对所构建的数字孪生模型和数学模型进行迭代优化。
如图3所示，所述步骤2中，电液系统性能评估实验包括静态特性测试实验和动态特性测试实验，所述静态特性测试实验包含：压力特性试验、小信号空载流里特性试验、大信号空载流里特性试验、分辨率试验、内漏试验，获取电液系统的关键参数压力增益Kpress、流量增益Kflow、线性度δ＝ΔYmax/Y*100％其中Δymax为最大偏差，Y为满量程输出、对称度ε、额定流量qp、分辨率α、常值内漏最大内漏/>动态特性测试实验为频率响应测试实验，获取电液系统的幅频宽、相频宽，其中ω为输入信号角频率。
电液系统数学模型根据电液系统性能评估实验测定的核心特性参数建立如下优化数学模型：
其中xp为输出位移，xv为输入位移，FL外力作用。
所述滤波融合处理方法包括但不限于卡尔曼滤波融合、互补滤波、算术平均滤波、一阶滞后滤波﹑限幅滤波﹑加权递推平均滤波。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (5)
1.一种阀口独立控制电液系统的数字孪生优化控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、获取电液系统实体的各部件的物理尺寸数据，通过三维建模软件绘制模型；
步骤2、通过电液系统性能评估实验，对阀口独立控制电液系统实体的各部件的参数特性进行测定，以在数字孪生体建模过程更真实有效的反应实际的工作状态；
步骤3、基于测定的电液系统物理尺寸数据和核心特性参数构建电液系统的数字孪生模型；
步骤4、通过数字孪生模型和构建的数学模型，进行在线同步仿真，获取实体的各部件仿真结果；
步骤5、电液系统优化控制算法获取到电液系统传感器采集的物理实体的运行数据和数字孪生体仿真数据，利用物理实体的运行数据和数字孪生体仿真数据对所构建的数字孪生模型和数学模型进行迭代优化；
所述步骤2中，电液系统性能评估实验包括静态特性测试实验和动态特性测试实验，所述静态特性测试实验包含：压力特性试验、小信号空载流里特性试验、大信号空载流里特性试验、分辨率试验、内漏试验，获取电液系统实体的各部件的参数：压力增益Kpress、流量增益Kflow、线性度δ＝ΔYmax/Y*100％，其中ΔYmax为最大偏差，Y为满量程输出、对称度ε、额定流量qp、分辨率α、常值内漏最大内漏/>动态特性测试实验为频率响应测试实验，获取电液系统的幅频宽、相频宽，其中ω为输入信号角频率；
电液系统数学模型根据电液系统性能评估实验测定的核心特性参数建立如下优化数学模型：
其中xp为输出位移，xv为输入位移，FL外力作用。
2.根据权利要求1所述的一种阀口独立控制电液系统的数字孪生优化控制方法，其特征在于，数字孪生优化控制系统包括互相连接的电液阀物理系统、通讯链路系统和电液阀数字孪生系统，所述电液阀物理系统包括：物理系统数据信息处理单元、决策控制单元、电控系统、电液阀执行单元和参数检测单元，所述电液阀数字孪生系统包括：决策优化控制单元、优化数学模型单元、数字孪生体数据信息处理单元、虚拟数字电控系统和数字孪生体，通过通讯链路系统传输孪生体和物理实体间的交互数据，通过数字孪生模型和构建的数学模型，进行在线同步仿真，获取实体的各部件仿真结果，利用物理实体的运行数据和数字孪生体仿真数据对所构建的数字孪生模型和数学模型进行迭代优化。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述参数检测单元用于对液压阀和油路系统的实体的各部件进行监测；所述决策控制单元用于接收到数字孪生系统仿真数据和优化控制指令后，同步融合本地传感器采集数据后对电控系统下达控制信号，所述电控系统用于硬件系统的能量管理、过流过压保护、液压阀和油路系统的通断控制。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通讯链路系统包括：云数据库、本地数据库、物联网通讯链路和数据线通讯链路，云数据库和物联网通信链路通过网络API连接，本地数据库和数据线路通讯通过串口连接，所述云数据库和本地数据库用于备份储存电液阀物理系统和电液阀数字孪生系统传输的传感器数据、仿真数据、控制仿真、优化控制指令的核心控制参数。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述决策优化控制单元用于通过获得的物理系统传感器检测的真实环境数据和数字孪生系统仿真得到运行数据，利用深度学习、强化学习根据云数据库、本地数据进行迭代学习，将最优控制指令传输到液压阀物理系统和数字孪生体进行下一步的控制和仿真；所述优化数学模型单元用于根据物理系统采集数据、仿真系统预测数据和决策优化控制单元的数据进行数学模型的优化；所述虚拟数字电控系统用于实现虚拟电液阀数字孪生体的控制驱动，其接收自虚拟电液阀系统的数字孪生优化制动控制信号，针对数字孪生系统的能量管理、过流过压保护、液压阀和油路系统的通断控制。
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Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114876636A (zh) * | 2022-05-17 | 2022-08-09 | 天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心) | 一种高压共轨数字孪生系统及其在高压共轨系统状态监测与评估中的应用 |
| CN114961754B (zh) * | 2022-05-31 | 2024-05-14 | 郑州轻工业大学 | 一种基于数字孪生的泥水环流实验系统及方法 |
| CN114912371B (zh) * | 2022-06-13 | 2023-04-07 | 江苏大学 | 一种贯流泵运行稳定检测的数字孪生体建模系统及方法 |
| CN115577488A (zh) * | 2022-08-17 | 2023-01-06 | 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) | 一种关口电能计量装置性能诊断系统 |
| CN115202327B (zh) * | 2022-09-14 | 2022-12-09 | 江苏恒立液压科技有限公司 | 阀口独立控制系统及其安全性能评估方法、装置 |
| CN117108600B (zh) * | 2023-10-24 | 2024-02-06 | 江苏二马液压元件有限公司 | 一种液压系统中压力控制阀的压力控制方法及系统 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1458425A (zh) * | 2003-05-30 | 2003-11-26 | 北京航空航天大学 | 多通道同步液压伺服传动装置 |
| CN101813109A (zh) * | 2010-04-02 | 2010-08-25 | 山东电力研究院 | 伺服阀测试系统 |
| CN102478033A (zh) * | 2010-11-30 | 2012-05-30 | 沈阳理工大学 | 一种电液伺服阀测控系统 |
| CN205483517U (zh) * | 2016-01-16 | 2016-08-17 | 武汉理工大学 | 具有特性曲线和性能参数显示伺服阀静态性能测试仪 |
| CN106682298A (zh) * | 2016-12-22 | 2017-05-17 | 西北工业大学 | 一种航空液压舵机系统故障仿真模型库的构建方法 |
| CN109869177A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-06-11 | 中国矿业大学 | 一种电液伺服阀控液压移架系统及其位移控制方法 |
| CN110030233A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-07-19 | 燕山大学 | 用于液压驱动单元位置控制系统的复合控制方法及系统 |
| CN112417619A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-02-26 | 江苏大学 | 一种基于数字孪生的泵机组优化运行调节系统及方法 |
| CN112947057A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-11 | 天津大学 | 一种基于差分进化算法的电液伺服系统pid参数优化方法 |
| CN113312718A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-08-27 | 上海中联重科桩工机械有限公司 | 一种机电液仿真方法及装置 |
| CN113485096A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-10-08 | 武汉天富海科技发展有限公司 | 一种电液位置伺服系统反馈-前馈迭代学习方法 |
-
2021
- 2021-11-16 CN CN202111356668.6A patent/CN114109949B/zh active Active
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1458425A (zh) * | 2003-05-30 | 2003-11-26 | 北京航空航天大学 | 多通道同步液压伺服传动装置 |
| CN101813109A (zh) * | 2010-04-02 | 2010-08-25 | 山东电力研究院 | 伺服阀测试系统 |
| CN102478033A (zh) * | 2010-11-30 | 2012-05-30 | 沈阳理工大学 | 一种电液伺服阀测控系统 |
| CN205483517U (zh) * | 2016-01-16 | 2016-08-17 | 武汉理工大学 | 具有特性曲线和性能参数显示伺服阀静态性能测试仪 |
| CN106682298A (zh) * | 2016-12-22 | 2017-05-17 | 西北工业大学 | 一种航空液压舵机系统故障仿真模型库的构建方法 |
| CN109869177A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-06-11 | 中国矿业大学 | 一种电液伺服阀控液压移架系统及其位移控制方法 |
| CN110030233A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-07-19 | 燕山大学 | 用于液压驱动单元位置控制系统的复合控制方法及系统 |
| CN112417619A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-02-26 | 江苏大学 | 一种基于数字孪生的泵机组优化运行调节系统及方法 |
| CN112947057A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-11 | 天津大学 | 一种基于差分进化算法的电液伺服系统pid参数优化方法 |
| CN113312718A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-08-27 | 上海中联重科桩工机械有限公司 | 一种机电液仿真方法及装置 |
| CN113485096A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-10-08 | 武汉天富海科技发展有限公司 | 一种电液位置伺服系统反馈-前馈迭代学习方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 泵控缸电液位置伺服系统的迭代学习控制;武永红;太原科技大学学报;20060831;第27卷(第4期);277-280 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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