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                        氣動系統壓力控制研究設計開發

                        添加時間:2019/01/22 來源:北京石油化工學校 作者:宋玉寶
                        2010 年日本的 Kenji 等人將氣體軸承技術應用到氣缸研究中,利用活塞和氣筒內壁間隙中的氣體自行潤滑,實驗表明,所設計的氣體軸承式氣缸能有效消除爬行現象,進行平穩的控制運動,且行程可調。
                        以下為本篇論文正文:

                        摘要

                          氣動系統的輸出力由氣體壓力產生,其本質是壓力控制。由于氣體的可壓縮性、氣體泄露以及系統摩擦力等因素影響,使氣動系統成為復雜的非線性系統,傳統控制方法對其控制效果不理想。因此,實現非線性氣動系統的快速響應和穩態跟蹤的恒壓控制成為了研究重點。目前,研究主要集中在無摩擦氣缸、高精度控制閥以及氣動系統控制算法三個方面。壓力控制算法是本文研究重點,主要研究內容如下:

                         。1)氣動系統建模與仿真。根據無摩擦氣缸和比例控制閥結構原理分別對其進行數學建模,進而建立氣動系統模型。利用MATLAB建立仿真模型,并對氣源壓力和溫度、儲氣罐容積以及管路長度和直徑進行系統影響因素仿真分析。

                         。2)氣動系統實驗平臺搭建。依據氣動系統的結構原理進行實驗平臺的搭建,包括實驗平臺總體設計、關鍵元器件的選型、軟件設計中的數據采集卡驅動編寫、上位機軟件用戶界面交互設計以及CVI與MATLAB的混合編程設計。

                         。3)大腦情感學習算法及其改進。大腦情感學習控制器(BrainEmotion Learning Controller,BELC)在非線性系統控制中,表現出較強的快速響應能力和系統魯棒性。結合氣動系統非線性和BELC特性對BELC算法進行改進。采用模糊控制對BELC權值學習率進行在線調節,克服系統參數時變和建模不確定的影響。并對BELC及其改進算法進行仿真分析。

                         。4)壓力控制算法實驗研究。分別采用PID、BELC及其改進算法進行階躍響應、階躍擾動和正弦跟蹤實驗。實驗表明,BELC改進算法較PID在響應速度和穩態精度上有明顯提高。穩態誤差穩定在400Pa-550Pa之間,較PID降低了70%以上。存在擾動時,穩態時間降低了30%以上,BELC改進算法具有更強的魯棒性。在動態跟蹤中,幅值變化和相位滯后小,跟蹤效果更好。

                          綜上研究表明了BELC算法改進方案的可行性和BELC改進算法在氣動控制方面的良好適應能力和控制優勢。

                          關鍵詞:氣動系統,大腦情感學習,建模仿真,壓力控制

                        ABSTRACT

                          The essence of pneumatic system control is the pressure control of gas. Due to the compressibility of gas, gas leakage and frictional force, pneumatic system is complex and nonlinear. Traditional control method is not ideal for pneumatic system. Therefore, It is the focus of the research that realizing the fast response and steady state tracking of the nonlinear pneumatic system. At present, the research on pneumatic system mainly focuses on three aspects: frictionless cylinder, high-precision control valve and the control algorithm of pneumatic system.It is the key piont of this paper that the algorithm of pressure control. Main contents of this paper are as follows:

                          (1) The modeling and simulation analysis of the pneumatic system.

                          According to the structure principle of friction free cylinder and proportional control valve, mathematical modeling is carried out, and then the pneumatic system model is established. The simulation model is built by using MATLAB, and the influence factors of gas source pressure and temperature, volume of gas tank and length and diameter of pipeline are simulated and analyzed.

                          (2) Build an experimental platform for pneumatic system.

                          According to the structural principle of the pneumatic system, the experimental  platform is built, including the overall design of the experimental platform, the selection of key components, the compilation of data acquisition card driver in software design, the interaction design of the host computer software user interface and the mixed programming design of CVI and MATLAB.

                          (3) The algorithm of brain emotional learning and its improvement.

                          t exhibits strong rapidly response and system robustness in nonlinear system control that the Brain Emotion Learning Controller (BELC). Combined with the nonlinearity of the aerodynamic system and the characteristics of BELC, The algorithm of BELC is improved. In order to overcome the effects of the time-varying and modeling uncertainties of the system parameters, The fuzzy control is used to adjust the learning rate of the weights of BELC online. The simulation of BELC and its improved algorithm are carried out.

                          (4) Experimental research about the algorithm of pressure control.

                          The PID, BELC, and its improved algorithm are respectively used to perform step response, step disturbance, and sinusoidal tracking experiments.The experiments show that the improved algorithm of BELC has a significant improvement in response speed and steady-state accuracy compared with PID.The steady-state error is stable between 400 Pa and 550 Pa, which is more than 70% lower than PID. In the presence of disturbances, the steady-state time is reduced by more than 30% and the improved algorithm of BELC is more robust.In dynamic tracking, the amplitude variation and phase lag are smaller, and the tracking effect is better.

                          In summary, the research shows that the feasibility of improved BELC and the algorithm of BELC has good adaptability and the advantage of control in pneumatic control.

                          KEY WORDS: Pneumatic system, Brain emotional learning controller, Modeling and simulation, Pressure control

                          本課題來自國家自然科學基金項目:基于靜壓氣浮無摩擦氣缸的高精度重力補償系統的研究,該項目旨在研究一種基于氣浮式無摩擦氣缸的高精度重力補償系統,用于航天設備進入太空前的地面無重力環境的動力學模擬測試。本文則是其中基于大腦情感學習的氣動系統壓力控制的研究。

                          本課題主要是針對氣動控制系統的研究,根據氣動控制系統的非線性特點,采用大腦情感學習控制算法,通過控制比例電磁流量閥的開度,實現對無摩擦氣缸的壓力控制。驅動氣缸的輸出力由氣體壓力產生,因此,對氣動系統控制本質上就是對氣體壓力的控制。要達到良好的控制效果,就必須保證氣缸內的輸出力快速響應和穩定,也就是要實現氣動系統快速響應和穩態跟蹤的恒壓控制。

                          目前,對于氣動系統的研究,主要集中在以下三個方面,無摩擦氣缸的設計與優化,新型高精度控制閥的研制與開發,以及氣動控制系統控制策略的研究與設計[1]。氣動系統控制的研究多集中在位置控制方面,而對于氣動系統的壓力控制的研究相對較少,特別是高精度的壓力控制。隨著機械生產加工工藝不斷進步,微電子技術的不斷發展,結構設計新穎的無摩擦氣缸、高精度的控制閥相繼出現;針對氣動系統復雜非線性的特點,各種先進控制算法也被引入到氣動系控制領域,最終使得氣動系統的高精度壓力的實現成為可能[2]。氣動系統高精度的壓力控制一般以無摩擦氣缸為執行機構,高精度的控制閥作為控制機構,依靠智能控制算法克服氣動系統復雜的非線性,在控制過程中還需要壓力傳感器進行實時壓力反饋,以形成氣動系統的控制閉環。實現非線性氣動控制系統的精確控制。

                          氣動壓力控制系統與其他用于重力補償的控制系統相比,具有懸掛頻率低,可補償重量大,操作性強,無污染等優點,成為目前實現地面零重力環境模擬的研究熱點[3]。此外,鑒于氣動系統具有使用方便、操作簡單、環保安全等優點,氣動系統壓力控制在工業制造中的應用場景也在不斷增加。特別是一些高精度要求的氣動系統應用場合,對氣動系統的壓力控制精度提出了新的要求。譬如,隨著工業機器人在自動化工廠中的應用普及,對與其配套的氣動夾持裝置的控制精度也提出了較高的要求,特別是某些對于氣動夾持力有要求的工作環境。此外,對于氣動系統的力控制,其本質是氣體的壓力控制。因此,對氣動系統壓力控制的研究具有很大的研究價值和現實意義。氣缸作為氣動系統的執行機構,其性能的好壞直接決定氣動系統的控制性能。缸體和活塞之間的摩擦阻力會影響到氣缸的控制精度,特別是在氣缸低速工作時,摩擦阻力影響對氣缸控制的影響更為明顯,容易出現爬行現象[4]。為降低氣缸摩擦阻力,提高系統控制精度,國內外研究人員進行了大量的相關研究。

                          對于傳統氣缸由于產品受設計理念的限制,一般會通過提高氣缸活塞的加工工藝,選用摩擦系數較小的密封材料和密封形式,使用潤滑效果更好的潤滑脂來減小摩擦力。如日本的 SMC 旗下的 CJ2Q 系列的氣缸通過使用潤滑效果更好的潤滑脂和新的雙向密封形式降低了工作摩擦力和啟動壓力,使其在低速運動時仍保持線性運動[5]。隨著材料科學研究的不斷深入,新型材料的出現為減小氣缸摩擦提供了可能。

                          2006 年美國 David 等人[6]將具有低摩擦系數和低磨損率的復合材料用于氣缸研究。在氣缸實驗中,測得的最低平均摩擦系數為 0.111,有效降低了活塞與氣筒內壁間的摩擦阻力,并保持了良好的線性運動。鑒于傳統氣缸設計的不足,研究人員紛紛結合現有技術對氣缸設計進行改進。日本的 SMC 公司將原有彈性密封改為間隙密封,且采用滾珠導向套技術降低氣缸摩擦力。經測試,該類型的氣缸可在速度最低 0.3mm/s 時,實現平穩的線性運動[7]。

                          2010 年日本的 Kenji 等人[8]將氣體軸承技術應用到氣缸研究中,利用活塞和氣筒內壁間隙中的氣體自行潤滑,實驗表明,所設計的氣體軸承式氣缸能有效消除爬行現象,進行平穩的控制運動,且行程可調。無需額外外部動力源供應。但該類型的氣缸要想實現氣缸的氣浮控制必須先對對氣浮軸承充氣,使其處于氣浮狀態。這也致使在氣缸斷氣、漏氣或供氣不足時,容易控制不穩。

                          在國內,2006 年,南京理工大學施艷博等人[9]

                          針對氣缸金屬密封的減摩效果進行了研究,研究表明,采用金屬密封的氣缸相較于采用傳統橡膠密封的氣缸,運動摩擦力明顯降低,其摩擦阻力僅相當于傳統橡膠密封的 1/40。2008 年,浙江大學路波等人[10]根據提出一種基于非支配排序遺傳算法的氣缸設計方法,該設計方法優化了氣浮式無摩擦氣缸的工作性能,優化后的氣缸摩擦阻力明顯降低,氣體泄漏量也得以減小。

                          其后,朱曉等人[11]針對該氣缸只能垂直安裝和單向工作的不足,對氣浮式無摩擦氣缸提出新型設計,將氣缸活塞作為氣體軸承的一部分,設計了雙向對稱結構,并對均壓腔的設計進行了參數優化。仿真實驗表明,該設計顯著增加了軸承的徑向承載能力和氣缸的穩定性。

                          氣動系統壓力控制研究設計:

                        搭建的氣動系統實驗平臺
                        搭建的氣動系統實驗平臺
                        1.直流電源 2.端子板 3.編程與數采上位機 4.壓力傳感器 5.比例電磁閥 6.壓力調節閥 7.無摩擦氣缸 8.連接管路 9.氣泵 10.儲氣罐

                        數顯壓力傳感器實物圖
                        數顯壓力傳感器實物圖

                        比例控制閥實物圖
                        比例控制閥實物圖

                        PCI-1716 型號的多功能數據采集卡
                        PCI-1716 型號的多功能數據采集卡

                        PCLD-8710 型號的螺絲端子板
                        PCLD-8710 型號的螺絲端子板

                        目 錄

                          第一章 緒論
                            1.1 課題來源與研究意義
                            1.2 氣動系統國內外研究現狀
                              1.2.1 無摩擦氣缸研究現狀
                              1.2.2 比例控制閥研究現狀
                              1.2.3 控制算法研究現狀
                            1.3 課題研究主要內容
                            1.4 本章小結
                          第二章 氣動系統數學建模與仿真
                            2.1 系統組成與工作原理
                              2.1.1 無摩擦氣缸結構原理
                              2.1.2 比例電磁閥結構原理
                            2.2 系統數學建模
                              2.2.1 無摩擦氣缸建模
                              2.2.2 比例電磁閥建模
                              2.2.3 系統建模
                            2.3 系統影響因素仿真
                              2.3.1 氣源壓力與溫度
                              2.3.2 儲氣罐容積
                              2.3.3 連接管路長度和直徑
                            2.4 本章小結
                          第三章 氣動系統實驗平臺搭建
                            3.1 實驗平臺總體設計
                            3.2 實驗平臺主要元器件選型
                              3.2.1 壓力傳感器
                              3.2.2 比例電磁閥
                              3.2.3 數據采集卡
                            3.3 控制系統軟件設計
                              3.3.1 軟件功能設計
                              3.3.2 數據采集卡驅動設計
                              3.3.3 控制界面交互設計
                              3.3.4 混合編程設計
                            3.4 本章小結
                          第四章 大腦情感學習算法及其改進
                            4.1 大腦情感學習算法
                              4.1.1 算法提出與應用
                              4.1.2 結構原理與壓力控制
                            4.2 大腦情感學習算法改進
                              4.2.1 BELC 權值調節率
                              4.2.2 權值學習率的模糊調節
                            4.3 控制算法仿真
                            4.4 本章小結
                          第五章 壓力控制實驗研究
                            5.1 實驗條件分析
                            5.2 壓力控制實驗
                              5.2.1 階躍響應實驗
                              5.2.2 正弦跟蹤實驗
                            5.3 實驗結果分析
                              5.3.1 結果可靠性
                              5.3.2 算法優越性
                            5.4 本章小結
                          第六章 結論與展望
                            6.1 結論
                            6.2 展望
                          參 考 文 獻
                          致 謝
                          研究成果及發表的學術論文
                          作者及導師簡介

                        (如您需要查看本篇畢業設計全文,請您聯系客服索。

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