CN117553058A - 用于高速开关阀精确压力控制的anfis系统及其控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种用于高速开关阀精确压力控制的ANFIS系统及其控制方法，进气阀进气口通过气动三联件与气源相连，进气阀排气口与固定容腔相连；放气阀进气口与固定容腔相连，放气阀排气口与大气环境相连；进气阀、放气阀分别连接控制系统。本发明具备强大的适应性和学习能力，能够在线调整控制策略以适应系统动态性和不确定性的变化，有效提高系统性能，提高压力跟踪精度；ANFIS的使用使得系统能够更好地适应容腔压力系统的非线性和时变特性，提高了控制器的鲁棒性和性能；联合控制策略中可以实现缓慢加压和减压，从而实现压力的精细化调节并减小超调。

Description

用于高速开关阀精确压力控制的ANFIS系统及其控制方法
技术领域
本发明提供一种用于高速开关阀精确压力控制的ANFIS系统及其控制方法，属于气动控制技术领域。
背景技术
气动伺服系统是利用压缩空气的能量经气动元件，还原为机械能的装置，气动系统具有高速响应能力、可靠性、耐用性、无污染等优点，广泛应用于自动化生产线、工业制造、运输系统以及其他众多领域。气动压力伺服系统常用的调节方式主要是用比例阀进行控制，其体积大、结构复杂和成本高的缺点，制约着气动系统更广泛的应用。高速开关阀因其成本低、抗污染能力强、重复精度高、工作寿命长等优点，在气动系统研究领域受到了广泛关注。高速开关阀在工作时一直处于全开或者全闭的状态，其控制的系统属于强离散和非线性的系统，并且难以建立精确的数学模型。
现有的气动压力伺服系统的控制方法主要有PID(比例积分微分)控制，模糊控制。
PID控制是线性控制方法，气动压力伺服系统作为一种强非线性系统，在对其进行控制时需要仔细调整参数，不易在线实时调整，且控制精度不高；模糊控制设计和调整模糊规则相对复杂，需要专业知识，而且控制性能受到专家知识的限制。
发明内容
本发明针对模糊控制器的设计高度依赖人工经验的问题，提出了一种用神经网络改进模糊控制的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)，以及将价格低廉的高速开关阀代替昂贵的比例阀，该策略将神经网络的学习能力与模糊逻辑的推理能力相结合，以有效处理气动压力伺服系统的复杂非线性特征，从而实现压力的精确控制。
具体技术方案为：
用于高速开关阀精确压力控制的ANFIS系统，包括两个二位二通高速开关阀，分别为进气阀、放气阀；
进气阀进气口通过气动三联件与气源相连，进气阀排气口与固定容腔相连。
放气阀进气口与固定容腔相连，放气阀排气口与大气环境相连；
进气阀、放气阀分别连接控制系统；
气动三联件设有第一压力传感器，固定容腔设有第二压力传感器，第一压力传感器、第二压力传感器连接控制系统。
所述的控制系统包括压力误差计算模块，微分器、模糊控制器、ANFIS控制器、三模式切换控制器；
所述ANFIS控制器的PWM信号输出端与进气阀、放气阀的信号输入端相连；
所述模糊控制器根据系统目标压力和实际压力之间的误差，决定当前状态下PWM占空比，其中模糊控制器控制效果好的部分作为ANFIS的训练数据；
所述的ANFIS控制器对模糊控制器提供的输入数据e和de进行训练后，输出PWM占空比，然后由ANFIS控制器给出控制信号，控制进气阀和放气阀的开启和关闭，然后与三模式切换控制器相结合，从而精确控制固定容腔压力。
用于高速开关阀精确压力控制的ANFIS系统的控制方法，包括如下步骤：
步骤1：测量固定容腔实际压力P，根据期望压力Pr和实际压力P的差值计算压力误差e，并通过微分器计算压力误差变化率de；
步骤2：模糊控制器根据压力误差e和压力误差变化率de的大小，将其变换到论域的范围，并进行模糊处理，使精确输入量变化为模糊值，E和EC为压力误差和压力误差变化率，并用相应的模糊语言值表示，同时设置模糊控制器输出D的论域范围与模糊语言值，其中D为PWM占空比；
步骤2中，E，EC的论域划分为7个模糊等级，分别为负大NB、负中NM、负小NS、零ZO、正小PS、正中PM和正大PB。对于D使用5个模糊子集覆盖，模糊子集分别为NM、NS、ZO、PS和PM。
步骤3：设置模糊规则表，对模糊控制器输出D、压力误差E和压力误差变化率EC进行模糊推理运算，得到模糊控制器输出D的模糊值；
步骤4：对模糊推理得到的模糊控制器输出D进行清晰化，得到论域范围内的清晰值；
步骤5：根据模糊控制器控制较好的部分作为ANFIS的训练数据，ANFIS结构由模糊化、规则库、模糊推理、去模糊化、参数调整五部分构成，根据输入即误差和误差的变化率生成模糊规则库。
步骤6：对样本的训练，(1)前向传播：输入数据到模糊规则库，计算每个规则的激活度。将激活度作为权重，进行加权平均，得到模糊输出。将模糊输出和神经网络的输入传递给神经网络，得到神经网络的输出。(2)计算误差：计算实际输出与模型输出之间的误差。(3)反向传播：使用反向传播算法更新神经网络的权重和偏置，更新模糊规则库的参数，以减小误差。
步骤7：重复训练，定义终止训练的条件为50次。
步骤8：将训练好的模型应用于压力伺服系统中，用于生成占空比的预测或控制信号。
步骤9：通过和三模式切换相结合，提出了一种联合控制策略，再通过数字信号板卡输出数字信号控制2个高速开关阀的通断，实现固定容腔的加压和减压，最终使容腔压力保持到期望压力Pr。
高速开关阀的控制通常采用脉宽调制(Pulse Width Modulation,PWM)技术，PWM控制的开关阀具有近似于比例阀的连续输出特性，但是由于高速开关阀磁滞现象和阀惯性的存在，采用PWM技术存在较大的控制死区、非线性区和饱和区，模式切换可以有效避免控制死区带来的影响，同时与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合，提高压力的控制精度，为气动伺服系统的控制提供了新思路。
本发明提出的基于高速开关阀模式切换和ANFIS相结合的容腔压力控制方法，相比于传统模糊控制器和PID控制的压力控制系统具有明显的优势。其具备强大的适应性和学习能力，能够在线调整控制策略以适应系统动态性和不确定性的变化，有效提高系统性能，提高压力跟踪精度；ANFIS的使用使得系统能够更好地适应容腔压力系统的非线性和时变特性，提高了控制器的鲁棒性和性能；联合控制策略中可以实现缓慢加压和减压，从而实现压力的精细化调节并减小超调。
附图说明
图1是本发明的系统框图；
图2是本发明的整体控制的逻辑框图；
图3是本发明的ANFIS体系结构。
具体实施方式
结合附图说明本发明的具体技术方案。
如图1所示，用于高速开关阀精确压力控制的ANFIS系统，包括两个二位二通高速开关阀，分别为进气阀1、放气阀2；
进气阀1进气口通过气动三联件3与气源4相连，进气阀1排气口与固定容腔5相连。
放气阀2进气口与固定容腔5相连，放气阀2排气口与大气环境相连；
进气阀1、放气阀2分别连接控制系统6；
气动三联件3设有第一压力传感器8，固定容腔5设有第二压力传感器7，第一压力传感器8、第二压力传感器7连接控制系统6。
控制系统6包括压力误差计算模块，微分器、模糊控制器、ANFIS控制器、三模式切换控制器；
所述ANFIS控制器的PWM信号输出端与进气阀1、放气阀2的信号输入端相连；
所述模糊控制器根据系统目标压力和实际压力之间的误差，决定当前状态下PWM占空比，其中模糊控制器控制效果好的部分作为ANFIS的训练数据；
所述的ANFIS控制器对模糊控制器提供的输入数据e和de进行训练后，输出PWM占空比，然后由ANFIS控制器给出控制信号，控制进气阀1和放气阀2的开启和关闭，然后与三模式切换控制器相结合，从而精确控制固定容腔5压力。
用于高速开关阀精确压力控制的ANFIS系统的控制方法，包括如下步骤：
步骤1：测量固定容腔5实际压力P，根据期望压力Pr和实际压力P的差值计算压力误差e，并通过微分器计算压力误差变化率de；
步骤2：模糊控制器根据压力误差e和压力误差变化率de的大小，将其变换到论域的范围，并进行模糊处理，使精确输入量变化为模糊值，E和EC为压力误差和压力误差变化率，并用相应的模糊语言值表示，同时设置模糊控制器输出D的论域范围与模糊语言值，其中D为PWM占空比；
步骤2中，E，EC的论域划分为7个模糊等级，分别为负大NB、负中NM、负小NS、零ZO、正小PS、正中PM和正大PB。对于D使用5个模糊子集覆盖，模糊子集分别为NM、NS、ZO、PS和PM。
步骤3：设置模糊规则表，对模糊控制器输出D、压力误差E和压力误差变化率EC进行模糊推理运算，得到模糊控制器输出D的模糊值；
步骤3中，需经过模糊逻辑中的推理规则来对模糊量进行处理；模糊控制器输出D、压力误差E和压力误差变化率EC之间的模糊规则表1如下所示：
表1模糊规则
步骤4：对模糊推理得到的模糊控制器输出D进行清晰化，得到论域范围内的清晰值；
步骤5：根据模糊控制器控制较好的部分作为ANFIS的训练数据，ANFIS结构由模糊化、规则库、模糊推理、去模糊化、参数调整五部分构成，根据输入即误差和误差的变化率生成模糊规则库。ANFIS体系结构如图3所示。
步骤6：对样本的训练，(1)前向传播：输入数据到模糊规则库，计算每个规则的激活度。将激活度作为权重，进行加权平均，得到模糊输出。将模糊输出和神经网络的输入传递给神经网络，得到神经网络的输出。(2)计算误差：计算实际输出与模型输出之间的误差。(3)反向传播：使用反向传播算法更新神经网络的权重和偏置，更新模糊规则库的参数，以减小误差。
步骤7：重复训练，定义终止训练的条件为50次。
步骤8：将训练好的模型应用于压力伺服系统中，用于生成占空比的预测或控制信号。
步骤9：通过和三模式切换相结合，提出了一种联合控制策略，再通过数字信号板卡输出数字信号控制2个高速开关阀的通断，实现固定容腔5的加压和减压，最终使容腔压力保持到期望压力Pr。

Claims (4)

1.用于高速开关阀精确压力控制的ANFIS系统，其特征在于，包括两个二位二通高速开关阀，分别为进气阀(1)、放气阀(2)；
进气阀(1)进气口通过气动三联件(3)与气源(4)相连，进气阀(1)排气口与固定容腔(5)相连；
放气阀(2)进气口与固定容腔(5)相连，放气阀(2)排气口与大气环境相连；
进气阀(1)、放气阀(2)分别连接控制系统(6)；
气动三联件(3)设有第一压力传感器(8)，固定容腔(5)设有第二压力传感器(7)，第一压力传感器(8)、第二压力传感器(7)连接控制系统(6)。
2.根据权利要求1所述的用于高速开关阀精确压力控制的ANFIS系统，其特征在于，所述的控制系统(6)包括压力误差计算模块，微分器、模糊控制器、ANFIS控制器、三模式切换控制器；
所述ANFIS控制器的PWM信号输出端与进气阀(1)、放气阀(2)的信号输入端相连；
所述模糊控制器根据系统目标压力和实际压力之间的误差，决定当前状态下PWM占空比，其中模糊控制器控制效果好的部分作为ANFIS的训练数据；
所述的ANFIS控制器对模糊控制器提供的输入数据e和de进行训练后，输出PWM占空比，然后由ANFIS控制器给出控制信号，控制进气阀(1)和放气阀(2)的开启和关闭，然后与三模式切换控制器相结合，从而精确控制固定容腔(5)压力。
3.用于高速开关阀精确压力控制的ANFIS系统的控制方法，其特征在于，采用权利要求1或2所述的用于高速开关阀精确压力控制的ANFIS系统，所述的方法包括如下步骤：
步骤1：测量固定容腔(5)实际压力P，根据期望压力Pr和实际压力P的差值计算压力误差e，并通过微分器计算压力误差变化率de；
步骤2：模糊控制器根据压力误差e和压力误差变化率de的大小，将其变换到论域的范围，并进行模糊处理，使精确输入量变化为模糊值，E和EC为压力误差和压力误差变化率，并用相应的模糊语言值表示，同时设置模糊控制器输出D的论域范围与模糊语言值，其中D为PWM占空比；
步骤3：设置模糊规则表，对模糊控制器输出D、压力误差E和压力误差变化率EC进行模糊推理运算，得到模糊控制器输出D的模糊值；
步骤4：对模糊推理得到的模糊控制器输出D进行清晰化，得到论域范围内的清晰值；
步骤5：根据模糊控制器控制较好的部分作为ANFIS的训练数据，ANFIS结构由模糊化、规则库、模糊推理、去模糊化、参数调整五部分构成，根据输入即误差和误差的变化率生成模糊规则库；
步骤6：对样本的训练，(1)前向传播：输入数据到模糊规则库，计算每个规则的激活度；将激活度作为权重，进行加权平均，得到模糊输出；将模糊输出和神经网络的输入传递给神经网络，得到神经网络的输出；(2)计算误差：计算实际输出与模型输出之间的误差；(3)反向传播：使用反向传播算法更新神经网络的权重和偏置，更新模糊规则库的参数，以减小误差；
步骤7：重复训练，定义终止训练的条件为50次；
步骤8：将训练好的模型应用于压力伺服系统中，用于生成占空比的预测或控制信号；
步骤9：通过和三模式切换相结合，提出了一种联合控制策略，再通过数字信号板卡输出数字信号控制2个高速开关阀的通断，实现固定容腔(5)的加压和减压，最终使容腔压力保持到期望压力Pr。
4.根据权利要求3所述的用于高速开关阀精确压力控制的ANFIS系统的控制方法，其特征在于，步骤2中，E，EC的论域划分为7个模糊等级，分别为负大NB、负中NM、负小NS、零ZO、正小PS、正中PM和正大PB；对于D使用5个模糊子集覆盖，模糊子集分别为NM、NS、ZO、PS和PM。
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