液压作动器（共8篇）
液压作动器 篇1
0 引言
可控悬架已成为车辆悬架技术发展的方向。根据工作机理及调节对象的不同,可控悬架又可分为半主动悬架和主动悬架。半主动悬架介于被动悬架和主动悬架之间,具有与主动悬架较为接近的控制效果[1,2]。然而,时滞问题一直是影响可控悬架动态性能的主要因素之一,包括以下几个方面:①传感器采集信号过程的时滞;②信号由传感器传送到控制器的时滞;③控制器计算的时滞;④控制信号由控制器传送到作动器的时滞;⑤作动器建立控制作用的时滞;⑥作动器动作的时滞。时滞不仅会影响悬架系统的性能,而且可能导致严重的“轮跳”现象致使悬架系统失稳,从而严重影响车辆安全性。
国内外学者先后开展了对可控悬架时滞稳定性问题的研究[3,4,5]。文献[6,7]针对基于可调阻尼减振器的半主动悬架设计了时滞补偿控制器,以解决半主动悬架控制中的“不合拍”问题;文献[8]提出了一种综合考虑系统输入时滞和控制器摄动的输出反馈控制器的设计方法,使悬架仍然能保证自身的性能。
本文提出了基于电动静液压作动器(electrohydrostatic actuator,EHA)的车辆半主动悬架结构[9],并开展其力学特性试验,考虑EHA半主动悬架控制时滞,计算EHA半主动悬架系统的临界时滞,分析时滞对EHA半主动悬架幅频特性和减振效果的影响,采取Smith预估补偿策略对EHA半主动悬架进行模糊时滞补偿控制。
1 EHA半主动悬架结构
1.1 EHA半主动悬架的工作原理
EHA半主动悬架的基本结构如图1所示。该半主动悬架主要由EHA作动器和弹簧组成,其中,EHA作动器由无刷直流电机(发电机)、液压泵(液压马达)、液压缸及控制器、传感器、驱动电路、蓄能电路、蓄能电源等构成。
1.电源2.控制器3.车轮4,8.传感器5.车桥6.弹簧7.车身9.液压缸10.液压泵11.无刷电机
当切断电源供电或电源电量不足时,在车身振动作用下液压缸随动工作,液压泵作为液压马达工作,直流电机作为发电机工作,把振动的能量转化为电能,存储在蓄电电容或电池中,同时可通过控制电磁阻力,产生再生制动力矩,实现悬架的半主动控制。如果接通蓄能电源供电,通过控制直流电机的转向和转速,进而使液压泵的转速和转向也得到控制,从而调节液压缸的阻尼力,也可以实现主动控制功能。
1.2 EHA作动器的力学特性
为了验证EHA半主动悬架作动器的可行性及力学特性,试制了EHA作动器原理样机,并按照国家标准QC/T545-1999《汽车筒式减振器台架试验方法》,进行了半主动悬架作动器的力学特性试验,如图2所示。
将振动台激励设置为正弦输入:激振频率为1Hz,振幅为15mm。为了实现EHA作动器的可控阻尼力,通过分别为直流电机串联0.5"、0.65"、0.75"、0.85"电阻以及断开电路,起到改变作动器阻尼力的作用。图3和图4所示分别为EHA作动器的示功图特性和速度特性曲线。
从图3和图4中可以看出,当直流电机串接电阻R为0.5"时,其阻尼力可达4kN。随着直流电机外接电阻值的增大,EHA作动器的阻尼力变小,主要是因为随着外接电阻值增大,直流电机的电流变小,由于直流电机的扭矩与电流成正比,故阻尼力变小。当电路为开路时,电机不再起作用,此时作动器中仅有黏滞阻尼力发挥作用。
由EHA作动器力学特性试验分析可以看出,通过改变外接负载阻值可以改变作动器阻尼力,因此,EHA作动器具有良好的阻尼可调特性,从而保证了EHA半主动悬架功能实现的可行性。
2 含时滞的EHA半主动悬架模型的建立
2.1 含时滞的EHA半主动悬架力学模型
根据图1所示的半主动悬架基本结构,建立1/4汽车二自由度半主动悬架力学模型,如图5所示。
悬架作动器的阻尼力u由黏滞阻尼力Fs和可控阻尼力Fr组成。本文主要考虑可控阻尼力产生的时滞作用。设系统黏滞阻尼系数为cs,可控阻尼系数为cr,系统时滞为τ,则有
按照牛顿运动定理,得出含时滞的半主动悬架动力学方程:
式中,ms为簧载质量;mu为非簧载质量;kt为轮胎刚度;ks为悬架刚度;z为路面激励;x1为非簧载质量位移;x2为簧载质量位移。
2.2 EHA半主动悬架系统键合图模型的建立
EHA半主动悬架是包含直流电机、液压系统、机械结构的复杂机电液一体化系统。如果采用传统的建模方法,建模难度大,准确性低。本文利用键合图进行建模,将机电部分和液压部分的复杂物理关系统一用势、流等变量来表示,同时按照能量单元之间的实际存在关系用一组相当少的物理元件相互连接,最终组成系统动态综合模型。
按照键合图的建模方法分别建立直流电机、液压泵、液压缸等键合图模型,最终得到EHA作动器键合图模型[10]。在建立半主动悬架系统键合图模型的基础上,将EHA作动器和悬架系统的键合图模型进行耦合,最终得到EHA半主动悬架系统的键合图模型。按照键合图的求解方法,进一步得到EHA半主动悬架的方框图,然后根据系统方框图在MATLAB中建立系统仿真模型。
3 EHA半主动悬架统临界时滞计算
临界时滞是时滞系统由渐进稳定状态转变为不稳定状态的临界点,是表征时滞系统保持稳定状态时所能够允许的最长迟滞时间。按照含时滞的线性常微分方程理论,半主动悬架系统的微分方程(式(4))解的形式如下:
式中,Xi为xi经过拉氏变换的变量,i=1,2。
将式(5)代入式(4),并根据微分方程非零解的存在条件得到特征方程:
半主动悬架系统渐进稳定的充分必要条件是式(6)所有的根都有负实部。系统失稳的临界条件是式(6)有纯虚根λ=iω,系统失稳后将以ω为基频做自激振动。为了计算系统失稳的临界条件,将λ=iω代入式(6),分离实部和虚部得到方程有纯虚根的条件[11]:
如果式(7)没有实根,则EHA半主动悬架系统在任何时滞条件下都处于稳定状态。计算可得系统的临界时滞计算公式:
当EHA半主动悬架参数一定时,根据式(8)可以得到可调阻尼cr与临界时滞τ的关系,如图6所示。可以看出:当基值阻尼cs一定时,临界时滞τ随可控阻尼cr的增大而减小;当可控阻尼cr足够小时,系统进入全时滞稳定状态。
图7所示为当系统基值阻尼变化时基值阻尼cs与可调阻尼cr之间的对应关系,同时,图7还给出了基值阻尼与可控阻尼对系统全时滞稳定区域的影响。由图7可以看出:当基值阻尼cs大于可控阻尼cr时,悬架系统进入全时滞稳定状态。
图8所示为临界时滞、可控阻尼和基值阻尼三者之间的关系。
4 EHA半主动悬架的时滞补偿控制器设计
4.1 EHA半主动悬架模糊控制器
模糊控制是目前工业领域内应用较为广泛的一种控制策略,具有很好的鲁棒性和非线性系统适应性。模糊控制系统的核心是模糊控制器。图9为模糊控制系统的结构图。
由于EHA半主动悬架是通过控制直流电机的转速来实现对液压缸控制的,故本文选择模糊控制输出量为占空比α,输入量为簧载质量的位移偏差e及其变化率ec,同时选择7个模糊集合对输入和输出状态进行描述,即正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(ZE)、负小(NS)、负中(NM)和负大(NB),设输入量的论域均为[-6,6],输出变量U的论域为[-6,6],同时在满足控制精度的前提下选择三角形隶属度函数。在MATLAB软件中设计EHA半主动悬架系统模糊控制器,同时得到输入量e、ec以及输出量u之间的关系,如图10所示。
图11所示为含时滞的模糊控制半主动悬架Simulink仿真模型。
4.2 EHA半主动悬架的预估时滞补偿控制器
4.2.1 Smith预估时滞补偿原理
Smith预估补偿控制策略是目前工业领域应用较为广泛的时滞控制策略[12],如图12所示。该方法的基本原理是给系统的控制回路引入一个与悬架系统相并联的反馈环节,即预估补偿器,该环节由预测单元G0(s)和超越单元eτs组成。预测单元提前预测出半主动悬架的动态模型,然后经由超越单元eτs将被延迟了时间τ的被控量提前送入控制器,从而使得悬架作动器提前动作,抵消时滞对于半主动的影响,提高系统的稳定性[13,14]。
由于EHA半主动悬架的可控阻尼力是时变的,反馈环节中的Smith预估补偿单元的时滞τ应该根据EHA半主动悬架实时可控阻尼的大小和临界时滞计算公式得出,从而取得动态控制EHA半主动悬架的效果。
4.2.2 EHA半主动悬架时滞补偿控制器模型
利用键合图的求解方法得到EHA半主动悬架Simulink仿真模型,并与图11所示的模糊控制器联立。根据图12所示的Smith预估补偿控制原理,在该模糊控制悬架系统中设计时滞预估补偿器,最终得到具有时滞补偿的模糊控制EHA半主动悬架Simulink仿真模型,如图13所示。
5 EHA半主动悬架预估时滞补偿控制仿真
5.1 时滞对EHA半主动悬架的影响
5.1.1 时滞对EHA半主动悬架幅频特性的影响
根据二自由度弹簧质量阻尼系统的幅频特性求法,首先应求出EHA半主动悬架系统的频率响应函数[15]。对式(4)的EHA半主动悬架动力学方程进行傅里叶变换:
由式(9)得到路面激励对簧载质量位移的幅频特性:
根据式(10)即可得到在不同时滞下的EHA半主动悬架幅频特性曲线,如图14和图15所示。
由图14可以看出:随着时滞的增大,EHA半主动悬架系统的一阶和二阶主振型的振动幅值明显增大;同时,一阶主振型的共振频率逐渐增大,二阶主振型共振频率逐渐减小。
由图15可以看出:当时滞继续增大时,振动系统会出现多个振峰,车辆会因此而出现“轮跳”现象,从而影响了汽车的行驶平顺性和安全性。
5.1.2 时滞对EHA半主动悬架减振性能的影响
EHA半主动悬架参数如下:kt=160kN/m,ks=16kN/m,mu=30kg,ms=210kg,cs=1kN·s/m。EHA作动器的参数如下:K=0.0135,q=4×10-6m3/rad,L=60.5μH,R=0.5Ω,Ra=0.1Ω,A=7.6576×10-4m2。
利用图11所示的时滞控制EHA半主动悬架系统仿真模型,进行模糊控制和时滞响应仿真分析,结果如图16和图17所示。
图16和图17结果表明,不含时滞时模糊控制EHA半主动悬架的簧载质量加速度下降32.38%,汽车平顺性有了大幅提升。随着时滞的增大,EHA半主动悬架的减振性能明显降低。
5.2 EHA半主动悬架时滞补偿控制仿真
利用图13所示的具有时滞补偿的模糊控制EHA半主动悬架仿真模型,采用C级白噪声路面谱输入,汽车行驶速度设为40km/h,对含时滞补偿和不含时滞补偿的模糊控制EHA半主动悬架性能进行对比分析,结果如图18~图21所示。
表1给出了含时滞补偿和不含时滞补偿的模糊控制EHA半主动悬架簧载质量加速度和轮胎动载荷的均方根值。
由图18~图21的仿真结果以及表1可以看出:在相同的随机路面输入的情况下,时滞越大,悬架系统的减振效果越差;带有时滞补偿的模糊控制半主动悬架的簧载质量加速度和轮胎动载荷都小于不含时滞补偿的模糊控制半主动悬架的簧载质量加速度和轮胎动载荷,说明时滞补偿能够有效提高模糊控制半主动悬架的减振性能。通过时滞补偿控制,EHA半主动悬架的簧载质量加速度下降约30%,轮胎动载荷减小约20%。
6 结论
(1)本文设计了一种EHA电动静液压半主动悬架结构,该悬架在簧载质量随动工况下,液压泵作为液压马达工作,直流电机作为发电机工作,通过控制调节电磁阻力,实现悬架的半主动控制功能。通过为直流电机串接电阻,实现了EHA半主动悬架的阻尼力可调。试验结果表明,随着直流电机的外接电阻值增大,EHA作动器的阻尼力变小。
(2)计算出EHA半主动悬架统的临界时滞,获得了基值阻尼、可控阻尼与临界时滞的关系曲线。结果显示,当基值阻尼cs大于可控阻尼cr时,悬架系统进入全时滞稳定状态。
(3)应用键合图法建立了EHA时滞模糊半主动悬架模型,分析了时滞对EHA半主动悬架的影响。结果显示,时滞降低了EHA半主动悬架的减振性能,尤其对于大时滞情况,当时滞增大时,振动系统会出现多个振峰,车辆会出现“轮跳”现象,严重影响其平顺性和操纵稳定性。
(4)将Smith预估时滞补偿法应用于EHA半主动悬架中,设计了时滞补偿控制器,并进行了时滞补偿仿真分析。结果表明,EHA半主动悬架时滞补偿控制能够明显减小时滞对悬架性能的影响,为EHA半主动悬架深入研究打下了基础。
摘要：为了改善车辆行驶的平顺性和操纵稳定性,设计了一种基于电动静液压作动器(EHA)的车辆半主动悬架结构。进行了EHA作动器的性能试验分析,建立了EHA半主动悬架的键合图模型,计算了EHA半主动悬架系统的临界时滞,分析了时滞对EHA半主动悬架幅频特性和减振性能的影响,设计了Smith预估时滞补偿控制器,进行了EHA模糊控制半主动悬架的时滞补偿仿真分析。结果表明,EHA半主动悬架具有较好的阻尼可控性;然而随着时滞的增大,悬架系统会出现“轮跳”现象;在Smith时滞预估补偿控制下,EHA半主动悬架的簧载质量加速度减小约30%,轮胎动载荷减小约20%。
关键词：电动静液压作动器,半主动悬架,模糊控制,预估时滞补偿
液压作动器 篇2
基于AMESim的电动静液作动器的仿真分析
阐述了一种用于飞机主飞行控制的电动静液作动器(EHA)的系统组成和工作原理,并基于AMESim高级建模和仿真平台对其进行了建模和仿真分析.采用AMESim对机电液控混合系统进行仿真具有明显的优势,仿真结果表明,所设计的.EHA动态性能良好,达到了预定的性能指标,能够满足现代飞机对作动系统的要求,在飞控系统中具有很好的应用前景.
作 者：齐海涛 付永领 QI Haitao FU Yongling 作者单位：北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京,100083 刊 名：机床与液压 ISTIC PKU英文刊名：MACHINE TOOL & HYDRAULICS 年，卷(期)：2007 35(3) 分类号：V245.1 TP391.9 关键词：功率电传(PBW) 电动静液作动器(EHA) 仿真 AMESim液压作动器 篇3
国内外对作动器研究多着眼于作动器与位移传感器优化配置以及作动器的设计,刘福强,等采用逐步消减法,实现作动器与位移传感器优化配置[1,2,3,4]。李琳,等从力学和磁学的角度研究了作动器壳体材料对作动器输出性能和轴向刚度的影响[5,6]。李怀洲,等对磁致伸缩位移传感器的信号处理电路、位移测量原理进行了详细研究,实现了磁致伸缩位移传感器高精度测量[7,8]。刘小康,等为了实现纳米位移的精确测量,设计了一种新型纳米时栅位移传感器[9]。强秀华,等基于Leb VIEW设计了作动器位置信号采集系统[10]。目前,对作动器的热分析研究较少,未见作动器位移传感器热分析。通过对常规工况下作动器位移传感器热分析,得到了作动器环境温度、入口工作介质温度和冷却衬套对位移传感器温度的影响规律,为位移传感器的热防护设计提供参考,有重要工程应用价值。
1 热分析模型
设计的作动器结构如图1所示,主要包括作动器筒体、位移传感器、冷却衬套、活塞、活塞杆,其中冷却衬套位于活塞杆与位移传感器之间。作动器筒体两端分别为作动器筒体固定支撑端和作动器筒体运动端。作动器筒体固定支撑侧端部的外面有位移传感器盖板,位移传感器盖板内有位移传感器壳体,在位移传感器盖板与位移传感器壳体间为间隙,充满空气,为空气层。作动器筒体运动端结构为衬套压盖,作动器筒体衬套位于衬套压盖的内侧。
作动器安装在航空发动机矢量喷管夹层中,作动器工作时依靠作动器筒体内部活塞两侧的工作介质压差,即工作油路,推动活塞杆完成往复运动。同时,活塞上的小孔将工作介质引入活塞杆间隙和位移传感器间隙,完成位移传感器冷却,即冷却油路。因此,作动器系统存在三种典型工况:工作油路和冷却油路均流动工况、工作油路流动而冷却油路不流动工况、工作油路和冷却油路均不流动工况。本文所研究的是工作油路流动而冷却油路不流动工况,即活塞杆与作动器筒体之间的工作介质流动,活塞杆间隙和位移传感器间隙内工作介质不流动。
1.1 导热微分方程
常物性、非稳态、有内热源的导热微分方程式[11]
式中t是温度;λ是导热系数;ρ是密度;c是比热容;为单位时间内单位体积中内热源的生成热。
由于采用一维热分析方法,作动器系统内无内热源,所以上式简化成为
作动器在常规工况下,内部需要依靠导热方式完成换热的部分包括:作动器筒体、位移传感器盖板、位移传感器内部空气、位移传感器壳体、作动器筒体固支端、作动器运动端衬套压盖、作动器筒体衬套、活塞杆筒体、活塞杆间隙内工作介质、冷却衬套、位移传感器间隙内工作介质。
作动器筒体导热热量
式中Φtc是作动器筒体导热热量;λtc是作动器筒体导热系数;ltc是作动器筒体长度;ttcn是作动器筒体内壁温度;ttcw是作动器筒体外壁温度,等于twai;rtcw是作动器筒体外壁半径;rtcn是作动器筒体内壁半径。
位移传感器盖板导热热量
式中Φgb是位移传感器盖板导热热量;Agb是位移传感器盖板面积;λAL是位移传感器盖板导热系数;δgb是位移传感器盖板厚度;tgbn是位移传感器盖板内壁温度;tgbw是位移传感器盖板外壁温度,等于twai。
位移传感器内部空气导热热量
式中Φgas是位移传感器内部空气导热热量;Agas是空气层导热面积;λgas是空气导热系数;δgas是空气层厚度;tktw是位移传感器壳体外壁温度。
位移传感器壳体导热热量
式中Φkt是位移传感器壳体导热热量;Akt是位移传感器壳体导热面积;λst是位移传感器壳体导热系数;δkt是位移传感器壳体厚度;tktn是位移传感器壳体内壁温度。
作动器筒体固支端导热热量
式中Φtd是作动器筒体固支端导热热量;Atd是作动器筒体固支端导热面积;λtc是作动器筒体固支端导热系数;δtd是作动器筒体固支端厚度;ttdn是作动器筒体固支端部的内壁温度。
作动器运动端衬套压盖导热热量
式中Φyg是作动器运动端衬套压盖导热热量;Ayg是作动器运动端衬套压盖导热面积;λst是作动器运动端衬套压盖导热系数;δyg是作动器运动端衬套压盖厚度;tygn是衬套压盖内壁温度;tygw是衬套压盖外壁温度,等于twai。
作动器筒体衬套导热热量
式中Φct是作动器筒体衬套导热热量;Act是作动器筒体衬套导热面积;λq AL是作动器筒体衬套导热系数;δct是作动器筒体衬套厚度;tctn是作动器筒体衬套内壁温度。
活塞杆筒体导热热量
式中Φhs是活塞杆筒体导热热量;λst是活塞杆筒体导热系数;lhs是活塞杆筒体长度;rhsw是活塞杆筒体外壁半径;rhsn是活塞杆筒体内壁半径;thsn是活塞杆筒体内壁温度;thsw是活塞杆筒体外壁温度,等于twai。
活塞杆间隙内工作介质导热热量
式中Φhsjx是活塞杆间隙内工作介质导热热量;λo是工作介质导热系数;llqct是活塞杆间隙长度;rlqctw是冷却衬套外半径;tlqctw是冷却衬套外壁温度。
冷却衬套导热热量
式中Φlqct是冷却衬套导热热量;λq AL是冷却衬套导热系数;llqct是冷却衬套长度;rlqctw是冷却衬套外半径;rlqctn是冷却衬套内半径;tlqctn是冷却衬套内壁温度。
位移传感器间隙内工作介质导热热量
式中Φcgqjx是位移传感器间隙内工作介质导热热量lcgqjx是位移传感器间隙长度;rcgq是位移传感器半径;tcgq是位移传感器温度。
1.2 对流换热
对流换热是指因流体的宏观运动而引起的流体与固壁之间的热量传递。对流换热公式
式中Q是对流换热热量;h是表面对流换热系数;A是对流换热表面积;Δt是流体与固壁之间温度差值。
作动器在常规工况下,内部需要依靠对流换热方式完成换热的部分包括:作动器筒体与工作介质、作动器筒体固支端端部与工作介质、作动器筒体衬套与工作介质、位移传感器的部分区域与工作介质。
作动器筒体与工作介质对流换热量
式中Φtch是作动器筒体与工作介质对流换热量;htc是作动器筒体内壁面对流换热系数;Atc是作动器筒体内壁面面积;tf是作动器筒体中工作介质的定性温度tf=(tin+tout)/2,tout是作动器筒体工作介质的出口温度。
作动器筒体固支端端部与工作介质对流换热量
式中Φtdh是作动器筒体固支端端部与工作介质对流换热量;htc是筒体内对流换热系数;Atd是作动器筒体固支端的端部面积;ttdn是作动器筒体固支端的端部温度。
作动器筒体衬套与工作介质对流换热量
式中Φcth是作动器筒体衬套与工作介质对流换热量;Act是作动器筒体衬套与工作介质接触面积。
位移传感器部分区域与工作介质对流换热量
式中Φcgqh是位移传感器部分区域与工作介质对流换热量;Acgqh是位移传感器部分区域与工作介质接触面积。
1.3 位移传感器热分析数学模型
作动器筒体导热热量Φtc等于作动器筒体与工作介质的对流换热热量Φtch。
位移传感器盖板的导热热量Φgb等于位移传感器盖板内空气的导热热量Φgas,等于位移传感器壳体导热热量Φkt,等于作动器筒体固支端端部的导热热量Φtd,等于作动器筒体固支端端部与工作介质的对流换热量Φtdh。
衬套压盖导热热量Φyg等于作动器筒体衬套导热热量Φct,等于作动器筒体衬套与工作介质的对流换热热量Φcth。
活塞杆筒体的导热热量Φhs,等于活塞杆间隙内工作介质导热热量Φhsjx,等于冷却衬套导热热量Φlqct,等于位移传感器间隙内工作介质导热热量Φcgqjx,等于位移传感器与工作介质对流换热热量Φcgq。
在稳态时,作动器筒体中工作介质每秒钟的吸热量Φa应等于作动器系统内部导热热量与对流换热热量之和。
2 结果与分析
利用已建立的位移传感器热分析数学模型,基于FORTRAN语言编写求解程序,研究作动器环境温度twai、入口工作介质温度tin和冷却衬套厚度Delta三个因素分别对位移传感器温度tcgq的影响规律。
2.1 环境温度对位移传感器的影响
在常规工况下,工况一:作动器入口工作介质温度tin为50℃,入口工作介质流量Min为40 L/min;工况二:作动器入口工作介质温度tin为70℃,入口工作介质流量Min为60 L/min,两种工况下,环境温度twai为210℃、230℃、250℃、270℃和290℃,得出不同环境温度下的位移传感器温度tcgq变化曲线如图2所示。由图2可知,环境温度为210℃,工况一位移传感器温度为122℃,工况二位移传感器温度为132.8℃,环境温度为290℃,工况一位移传感器温度为158℃,工况二位移传感器温度为168.8℃。伴随作动器环境温度的升高,位移传感器温度升高,当环境温度由210℃升高到290℃,工况一与工况二条件下位移传感器温度均升高36℃,位移传感器温度与环境温度呈线性相关,即环境温度每升高10℃,位移传感器温度升高4.5℃。这表明位移传感器温度受环境温度影响很大。位移传感器无自身发热,其热源为高温环境,冷源为工作介质,作动器筒体、作动器筒体固支端、作动器运动端衬套压盖均暴露在高温环境下,接触表面不断有热流进入作动器内部,导致作动器内部零部件升温。综上可知,在本文参数研究范围内,环境温度直接影响位移传感器温度,恒定入口工作介质流量和入口工作介质温度,环境温度由210℃升高至290℃,位移传感器温度升高28%左右。较低的环境温度能有效防止位移传感器超温而工作失效。
2.2 入口工作介质温度对位移传感器的影响
在常规工况下,工况三:作动器环境温度twai为210℃,入口工作介质流量Min为80 L/min,工况四:作动器环境温度twai为250℃,入口工作介质流量Min为60 L/min,两种工况下,入口工作介质温度tin为50℃、60℃、70℃、80℃和90℃,得出不同入口工作介质温度下的位移传感器温度tcgq变化曲线如图3所示。由图3可知,入口工作介质温度为50℃,工况三位移传感器温度为121.8℃,工况四位移传感器温度为139.8℃,入口工作介质温度为90℃,工况三位移传感器温度为143.8℃,工况四位移传感器温度为161.8℃,伴随入口工作介质温度的升高,位移传感器温度升高,当入口工作介质温度由50℃升高到90℃,工况三与工况四条件下位移传感器温度均升高22℃,位移传感器温度与入口工作介质温度呈线性相关,即入口工作介质温度每升高10℃,位移传感器温度升高5.5℃。这表明位移传感器温度受入口工作介质温度影响很大。部分位移传感器周围存在工作介质,其与工作介质形成对流换热,保证了位移传感器不超温。综上可知,在参数研究范围内,恒定入口工作介质流量和环境温度,入口工作介质温度由50℃升高至90℃,位移传感器温度升高16%左右。在保证作动器正常工作前提下,降低入口工作介质温度能有效防止位移传感器超温而工作失效。
2.3 冷却衬套厚度对位移传感器的影响
在常规工况下,作动器环境温度250℃,入口工作介质温度70℃,入口工作介质流量为60 L/min,冷却衬套原设计尺寸为外半径0.010 5 m,内半径0.008 5 m,研究不同冷却衬套厚度(改变冷却衬套外半径)对位移传感器温度的影响规律,得出位移传感器温度tcgq变化曲线如图4所示,位移传感器工作失效温度165℃。由图4可知,该常规工况下,冷却衬套原设计厚度2 mm时,位移传感器温度为150.82℃,不超过工作失效温度。伴随冷却衬套厚度的增加,位移传感器温度逐渐升高。当冷却衬套厚度为2.6 mm时,位移传感器温度开始超过工作失效温度165℃。位移传感器温度与冷却衬套厚度正相关。该常规工况下,冷却衬套在作动器结构中将位移传感器与活塞杆分割,但工作油路中工作介质流动,冷却油路中工作介质不流动,即活塞杆内部工作介质的热传导方式为导热。由式(12)可知,伴随冷却衬套厚度的增加,外半径增大,即冷却衬套表面积增大,外界高温通过冷却衬套的导热热量增加,导致位移传感器温度升高。综上可知,在参数研究范围内,冷却衬套厚度直接影响位移传感器温度,冷却衬套厚度由0.5 mm增加至3.5 mm,位移传感器温度升高57%,在位移传感器热防护设计工作中,在保证冷却衬套强度的前提下,减小冷却衬套厚度能有效防止位移传感器超温而工作失效。
3 结论
对作动器位移传感器建立了完整的热分析模型,研究了作动器环境温度、入口工作介质温度和冷却衬套厚度对位移传感器温度的影响规律。在本文参数研究范围内,可以得出以下结论:
(1)作动器环境温度对位移传感器温度影响较大,环境温度每升高10℃,位移传感器温度升高4.5℃,温度升高幅度28%左右,较低的作动器环境温度有利于实现位移传感器热防护;
(2)作动器入口工作介质温度对位移传感器温度影响较大,入口工作介质温度每升高10℃,位移传感器温度升高5.5℃,温度升高幅度16%左右,降低作动器入口工作介质温度能实现位移传感器热防护;
(3)作动器冷却衬套厚度对位移传感器温度影响较大,冷却衬套厚度由0.5 mm增加至3.5 mm,位移传感器温度升高幅度57%,减小冷却衬套厚度能实现位移传感器热防护。
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液压作动器 篇4
1 灵巧作动器的概念
灵巧作动器的“灵巧”体现在作动器不再是一个单纯被动的机械作动单元, 而是集控制监控功能于一身, 能够独立形成伺服控制回路, 成为一个系统。与传动作动控制的区别在于, 灵巧作动器通过数字总线直接接收来自于飞控计算机的数字指令, 舵面或作动器位置信号不再远端而是在本地实现与指令的比较, 降低了整个飞控系统的模拟部分, 在降低了指令对电磁干扰的敏感度和对外产生辐射的可能性的同时, 也简化了在物理层的设计。
如图1所示的是一个简化的概念图, 例举了一个灵巧作动器及其提供的控制回路在一个飞控系统中所处的位置和作用。
飞控计算机通过处理来自驾驶员或自动驾驶仪的指令, 经过控制律计算得出相应的舵面位置指令, 并通过数字总线发往作动器。灵巧作动器的控制电子通过模拟信号驱动机械作动单元并接受舵面或作动器位置信号形成控制回路。同时, 通过数据总线, 作动器控制电子还会向飞控计算机传输数据, 这些数据包括但不限于以下:作动器控制电子的状态、构型 (H W P/N、H D L P/N、M odlevel……等) , 以及作动器状态数据。
而在作动器内部, 除了提供满足舵面作动系统带宽、颤振刚度/阻抗要求的控制闭环以外, 控制电子还可为作动器提供以下功能:1) 通过监控器或传感器对急偏和振荡提供失效监控;2) 建立作动器的工作模式;3) 对作动器提供周期性的机内自检测 (B IT) , 以减少潜在故障的暴露时间。
不难看出, 一个灵巧作动器本质上是由两个部分组成的:控制部分和作动部分。其中后者与传统的作动器设计并无不同, 而前者则是“灵巧”这一概念的设计关键。
2 灵巧作动器控制电子分析
在了解了控制电子在灵巧作动器中所处的地位和作用后, 本文将对其构架设计进行探讨。而一个作动器控制电子所应实现的功能和性能指标, 则根据具体飞机型号的飞控系统构架和设计理念各有不同。
2.1 控制电子基本类型
2.1.1 模拟式控制电子
模拟式控制电子除了数据总线接口外, 指令通道与接收通道均由模拟电路构建, 是具有可完全分析性的电子设备。单个控制电子的失效只会导致单个作动器进入阻尼状态。图2为模拟式作动器控制电子的一个构架实例。
优点:
1) 由于使用的器件均为价格低廉的模拟电子, 故生产成本低;
2) 无共模故障, 完全可分析;
3) 技术成熟, 取证风险低, 研发费用低。
缺点:
1) 重量相对加大、体积大;
2) 如果全机只使用一种控制电子, 为了实现通用性, 则需要大量模拟器件根据所使能的不同ID针脚对不同种类的PC U进行控制, 且控制电子上必须为不同舵面的不同功能和性能搭载多余的电路, 使其M TB F降低;
3) 模拟元件的精度普遍低于数字元件, 由于驱动作动部分的需要, 实际上灵巧作动器上不可避免地仍需数模转换并使用模拟元件, 但模拟段越长意味着精度误差累计越大。
2.1.2 数字式控制电子
数字式控制电子使用编程控制电路作为处理芯片, 按D O-254规范Level A (D A LA) 研制保证等级设计。
优点:
1) 较模拟式有更高的信号准确性。通过/失败标准与模拟式相比更宽, 以容纳模拟执行中所产生的错误;LV D T的数字检波精度可以达到0.25%, 较模拟式的1%精度高四倍 (且随着设备数量上升, 精度的下降为乘数效应) ;
2) 与模拟式控制电子相比, 更节省空间与重量。估计可节省30%;
3) 更高的可靠性。根据IC为完成一个功能所需的离散设备数量的不同, 零件数量、失效模式数、由于安装区域不同所需要的多余电路 (例如:升降舵增益、副翼增益与方向舵增益各不相同, 需要设计不同的电路) , 估计数量最高可减少40%;根据由PLD所实现的功能数量的多少, M TB F最高可提高一倍;
4) 耗能低。得益于数字式控制电子不需要将能量用于信号调节和处理, 数字式比模拟式控制电子耗能低约2瓦;
5) 通用性强, 可灵活使用。只需改变固件即可更改设计参数, 不需要更换部件;
6) 能够提高故障隔离的能力。原因在于零件数量的减少和附加的监控能力;
7) 数字信号相对于模拟信号, 对射频干扰的抵抗能力更强。
缺点:
1) 基于取证要求, 相对于模拟式控制电子, 复杂电子的研发费用高。
2.1.3 小结
基于全系统构架的考虑, 数字式控制电子较模拟式控制电子, 重量更轻、体积更小, 精度高, 故障率低, 通用性强。而且即使使用模拟式控制电子, 其通信前端依然是数字式, 使得它同样必须遵循结构化设计规范以及相关的其他规定。因此使用数字式控制电子, 不论是从使用、维护方面, 还是从技术进步的方面, 都更具有优势。
3 灵巧作动器控制电子基本设计要求
与其他复杂电子设备一样, 灵巧作动器控制电子的设计依旧遵循保证设备的功能性、完整性和可用性的要求。
3.1 通用要求
1) 设计中必须使用差异性原则。差异性体现于使用非相似的综合设备;或者将综合设备与简单设备混合使用。这样, 综合设备的失效就不会危及关键完整性与可用性的安全;
2) 遵循SA E A R P 4754, 进行系统的发展与认证;
3) 应用R TC A D O-254于复杂硬件与固件。
3.2 基于可用性要求设计的控制电子设计
可用性被定义为系统或设备在整个寿命期间, 在开始一项任务是处于制定可操作和可提交状态的能力, 具体体现为系统处于可工作状态的时间比例。
3.3 基于完整性要求设计的控制电子设计
完整性是指信号在传输过程中, 保证不被篡改或篡改后能够被发现的能力。
3.4 数字式控制电子设计实例
基于上述设计要求, 在我们的实际工作中, 已经对以下几种数字式控制电子的构架方案进行了研究。
3.4.1 三重非相似通道控制电子
如图3所示, 在一个控制电子内有三个指令通道, 分别使用三种非相似的处理器设计。将来自三个指令通道的信号通过表决器输出指令, 只有在至少两个指令通道指令一致时, 才被认为是有效的命令。当需要多个使用这种控制电子的作动器安装在同一个舵面上时, 可以容忍一次共模故障, 且全机通用一种控制电子。
优点:
1) 抗共模故障能力强, 可容忍一次共模故障, 可用性高。
缺点:
2) 没有监控通道;
3) 生产成本较高;
4) 由于有三组处理器, 重量和体积会相应上升。
3.4.2 指令监控通道非相似控制电子
同时拥有控制通道和监控通道、在控制通道与监控通道上分别使用不同的处理器设计, 称为指令监控通道非相似控制电子。C O M/M O N比较监控器通过对由飞控计算机向控制电子发出的信号与控制电子接收到的信号的比较, 来确定控制电子是否收到了正确的信号。但由于本身单个控制电子缺少像三重非相似通道控制电子那样的多重非相似性, 因此当需要多个作动器同时驱动一个舵面时, 还必须采用两种非相似的控制电子, 如图4所示, 这样可以避免由于共模故障导致其中一种作动器控制电子发生故障的时候, 另一种接收同样信号的控制电子也同样失效, 致使全部舵面失控。
在使用非相似设计的控制电子的基础上, 还可以使用如图5所示的模拟备份通道以增强控制电子的可用性。这样全机可以只使用一种控制电子, 当控制电子发生共模故障时, 由模拟备份通道接受命令信号并作出响应。采用这种设计构架, 还可以额外设计接口直接将驾驶杆模拟信号接入, 从而绕过飞控计算机对作动器进行控制, 以提高设备复杂性和系统重量的代价, 在丧失飞控计算机的情况下提供终极备份。
优点:
a.与三重非相似控制电子相比结构简单, M TB F值较高;
b.引入监控通道可以提高信号的完整性。
缺点:
a.全机使用四种不同的处理芯片、使用两种不同的控制电子, 生产和使用维护成本都会提高, 通用性差;
b.增加模拟备份通道的情况下, 由于系统复杂程度提高, 可靠性下降, M TB F值较无备份下降。
4 总结
综上, 灵巧作动器的发展是飞机全数字化进程上必然的一步, 但灵巧作动器控制电子的构架却可根据飞机的设计理念、成本、飞控系统的可靠性, 甚至目标用户的喜好等因素综合考虑, 在一定的设计自由度内发挥工程师的聪明才智, 并由此反过来影响到整个飞控系统的表现。如何慎重地选择灵巧作动器控制电子的架构, 其影响将会贯穿整个飞机设计周期的始末。
摘要：本文介绍了灵巧作动器控制电子部分在构架设计时的设计要求和设计思路, 并根据工程经验给出了相应的实例。
液压作动器 篇5
1996年, 日本的Hashimoto等[1]提出可利用近声场悬浮现象构造高刚度的悬浮系统或轴承的观点。该悬浮系统或轴承具有结构简单紧凑, 无需专门的反射源, 对悬浮物体没有特殊要求的优点, 开启了对基于近场声悬浮的非接触式压电作动器和超声电机研究的时代。声辐射压力和体声流通常被认为是非接触式超声电机的驱动力来源[2], 同时它也为非接触式操作和传输提供了一种新的作用方式。特别地, 在大多数机械支撑的驱动和传动系统中, 如高速电机、球轴承等的使用寿命主要取决于支承部分的性能, 采用非接触式的支承方式可有效减少摩擦和阻尼干扰力矩[3,4], 改善整个传动系统的特性和延长使用寿命。因此, 非接触式压电作动器在航空航天领域、非接触式轴承传动、姿态敏感器等中具有广阔的应用前景[5,6,7,8,9,10]。
本文提出了一种轴/径向耦合式压电作动器, 该作动器可分别沿轴向和径向对球转子施加超声近场作用, 在深入分析其工作机理的基础上, 探讨了轴/径向悬浮装置在不同的耦合情况下对球转子运行状态的控制方式。其次, 基于有限元法对轴向压电悬浮装置产生的声场进行了仿真分析, 得到了结构的振型分布与声场分布的关系。最后, 搭建了样机的特性测试系统, 对轴向压电作动器样机开展了悬浮稳定性试验研究。
1 轴/径向耦合式压电作动器的机理
图1为轴/径向耦合式压电作动器装配图。当对轴向压电陶瓷片或径向压电陶瓷片施加激励电压时, 依靠压电陶瓷的逆压电效应, 可以在轴向定子或径向定子上激发所需要的振动, 使得轴/径向耦合驱动装置由分解的轴向和径向压电作动器耦合而成, 从而在定子的球形表面和球转子之间形成声场, 通过声辐射压力悬浮、声黏性力驱动球转子悬浮和旋转。
1.球转子2.径向压电作动器3.固定螺钉4.轴向压电作动器5.基座6.固定螺母
轴/径向耦合式超声悬浮陀螺通过轴向或径向两个声场辐射模块调控, 图2为轴/径向耦合式压电作动器样机, 其中, 通过施加不同组合的激励电压, 轴向悬浮装置或径向悬浮装置的振动可分别为行波或驻波状态, 不同的耦合构成情况如表1所示。
其中, 若轴向悬浮装置被激励产生驻波振动则诱发的声场主要对球转子施加悬浮效果, 若被激励产生行波, 则诱发的声场对球转子同时有悬浮和驱动其旋转的效果;同样地, 若径向悬浮装置被激励产生驻波振动则主要对球转子施加悬浮效果, 若被激励产生行波, 则对球转子同时有悬浮和驱动其旋转的效果。因此, 工作状况1、2和3的组合均可悬浮和驱动球转子旋转, 而且由于轴向悬浮装置和径向悬浮装置的不同组合使得被诱发出的声场中的悬浮和旋转驱动力的耦合强度不同, 球转子可获得不同的悬浮和旋转效果。
特别地, 当轴向和径向声场辐射模块工作在4组合状态时, 仅对球转子提供沿径向的作用力, 球转子可获得更高的悬浮刚度;而当轴向和径向声场辐射模块工作在3组合状态时, 可同时提供沿径向的悬浮力和沿圆周切向的驱动力, 此时球转子在获得高刚度悬浮的同时, 也可实现大角动量的高速旋转。
因此, 通过定子中轴/径向悬浮装置的不同振动形式组合, 可改变定子和球转子之间声场的悬浮和旋转驱动力耦合强度, 进而有效地改变球转子获得的悬浮驱动力, 达到调节球转子运行状态的目的。
2 轴向悬浮装置声场仿真
COMSOL Multiphysics 4.2是一个用于模拟基于偏微分方程 (PEDs) 的科学和工程应用的人机交互式平台, 本文利用它对碗式定子进行声场仿真。
首先通过COMSOL特征频域计算, 得到轴向悬浮装置的固有频率为99.4855kHz, 其次进行频域分析, 通过压电设备模块和声压模块来仿真陀螺定子在工作模态下的声场分布。其有限元模型和边界条件的设置如图3所示, 网格数为147 720。在实际中, 悬浮装置振动产生的声场将向空间辐射出去, 但若将空气域的体积设置得很大, 会增加所需要的网格数和计算时间。因此, 通过在模型中设置特定的边界来模拟声场向无限远处辐射的效果, 可将模型中空气的分析域限制在一个合适的范围。在图3所示模型中, 利用柱面波辐射、完美匹配层以及平面波辐射边界条件来拟合声场向四周传递 (而非反射) 。即在轴向悬浮装置的上下平面 (轴线方向) 设置平面波辐射, 目的是为了尽可能地模拟真实环境, 即模拟真实情况下的无限远空间, 且不带来计算时间上的增加。
经计算得到其位移分布如图4所示, 在输入电压峰-峰值为100V时, 最大变形为9.0045μm, 其振型为B (0, 5) 。
通过后处理可得到声压分布, 其结果如图5所示。从图中可以看出, 在驱动电压峰-峰值为100V的作用下, 轴向悬浮装置最大声辐射压为812.88Pa, 此时声辐射压流向为逆时针方向, 表明此时形成行波。
轴/径向耦合式定子, 是通过轴向悬浮装置和径向悬浮装置共同组合来驱动球转子的, 所以研究的对象主要是驱动面处的位移分布和声压分布。图6为轴向悬浮装置驱动面处的声压分布, 振型分布与声压分布是有一定对应关系的, 即有多少个峰值位移, 就有多少个峰值声压。
从图7的截面图可以看出, 声波是一种疏密波, 即声压是正负交替向前传播, 随着距离的增加声压会慢慢衰减, 最终与外界大气压一致。轴向悬浮装置的声压分布是指向中心线的, 即具有一定的指向性, 一部分力用来克服转子重力, 另一部分用来平衡水平方向的扰动力。
3 轴向压电作动器悬浮稳定性及转速特性研究
球转子是通过一定频率的空间声场来支承和驱动的, 所以有必要研究稳定状态时, 其悬浮高度是否也存在相应的变化和抖动。下面将针对半实心钢球转子和铝球转子来进行研究, 驱动电压是峰-峰值为300V的电压, 激励电压频率为94.73kHz, 其中钢转子质量为111.2g, 铝转子质量为39.9g, 试验装置如图8所示。
轴向悬浮装置稳定性试验通过非接触式激光位移传感器来测量, 首先对钢球转子进行了稳定性试验, 测试结果如图9所示。将其中的数据进行平均处理, 得到钢球转子竖直抖动最大幅值为20.308μm, 悬浮高度为30.532μm。而实心半铝球转子抖动最大振幅为24.678μm, 悬浮高度为45.145μm如图10所示。
球转子外径为38mm, 材料为硬铝, 使用胜利仪器非接触式激光转速表DM6234P+进行半球形转子的转速测试, 作动器驱动电压峰-峰值为400V, 驱动频率为94.73kHz, 测得转速为691.5r/min, 转子质量为21.350g, 如图11所示。
4 结语
对轴/径向耦合式压电作动器进行了工作机理分析, 并加工制造出了样机。通过声场的计算分析明确了振型分布与声压分布的一一对应关系。对轴向压电作动器样机进行了悬浮稳定性试验, 当激励电压峰—峰值为300V时, 得到了当铝球转子质量为39.9g时, 最大抖动幅值为24.678μm;当钢转子质量为111.2g时, 最大抖动幅值为20.308μm。通过比较钢球转子与铝球转子的抖动性大小可初步得知, 在一定范围内, 较大的质量有利于球转子的稳定, 其动力学机理有待更深入地研究和分析。
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液压作动器 篇6
压电陶瓷作动器是高精度定位中的关键部件, 如扫描探针显微镜、扫描隧道显微镜、光学校准仪、金刚石车削机床和硬盘驱动器等[1]。它能满足纳米级定位精度, 具有体积小、刚度高、响应快等优点。然而, 它的响应位移与驱动电压之间存在着非对称迟滞特性, 同时自身的蠕变和环境温度的变化也会造成其定位精度的漂移。
压电陶瓷作动器的非对称迟滞特性对其控制精度的影响十分显著。为减小或消除该不利影响, 目前主要有两种解决途径: (1) 电荷控制[2], 它需要特别设计的电荷驱动放大器, 但该放大器价格昂贵, 且存在漂移和过饱和等问题, 因此极大地限制了其应用范围; (2) 电压控制, 需要建立非线性迟滞的数学模型, 并通过逆模型前馈补偿来提高控制精度。电压控制逐渐成为压电陶瓷作动器精密控制的首选方案, 其关键是非线性迟滞的精确建模。目前, 国内外学者分别提出了多种迟滞模型, 如Preisach模型[3,4]、Prandtl-Ishlinskii模型[5,6]、Maxwell模型[7]、极坐标模型[8]、Bouc-Wen模型[9,10]等。Preisach模型通过对迟滞因子的双重积分来逼近迟滞特性, 由于模型中含有二次积分项, 导致计算效率低, 难以应用于实时系统。Prandtl-Ishlinskii模型是对Preisach模型的改进, 它由多个PI算子加权叠加组成, 建模的计算量较大且容易产生毛刺。Maxwell模型采用输出力和滑块位移模拟压电陶瓷的驱动电压和响应位移, 须增加弹簧滑块的数目以提高模型精度, 由此导致求解过程复杂、计算量大。极坐标模型采用椭圆曲线的极坐标方法, 在获得主迟滞环模型前提下, 再根据一定的递推公式, 得到次迟滞环模型。
Bouc-Wen模型 (简称B-W模型) 是利用一个具有不确定参数的非线性微分方程来描述迟滞特性, 通过选择合适的参数, 可以得到各种形状的迟滞环。由于它只需要用一个辅助的非线性微分方程来描述迟滞行为, 因而该方法计算效率高, 实时性好, 且逆模型求解十分方便。但是传统B-W模型是一个关于中心点严格对称的模型, 对于非对称迟滞特性的拟合精度有限。
本研究基于传统B-W模型, 提出一种改进的B-W模型来表征压电陶瓷作动器的非对称迟滞特性, 针对压电陶瓷作动器的非对称迟滞特性, 分别基于传统B-W模型和本研究所提的改进B-W模型, 对比研究前馈补偿、前馈加PI反馈补偿两种控制方法的效果。
1 改进B-W模型
1.1 传统B-W模型
传统B-W模型是由Bouc提出并由Wen改进的一种微分方程, 它用于描述压电陶瓷作动器迟滞非线性的微分方程为:
式中:x (t) —压电陶瓷输出位移;u (t) —压电陶瓷输入电压;h (t) —迟滞变量;ψ (u̇, h) —形状控制函数;dp—压电系数;α, β, γ—形状控制参数。
由于模型参数的限制, 传统B-W模型的形状控制函数只有两个自由度 (γ-β, γ+β) , 它是关于中心点严格对称的, ψ (u̇, h) 特性图如图1所示。如果直接用它描述非对称迟滞现象, 很难达到较高的拟合精度。
1.2 改进B-W模型
实验测试结果表明, 压电陶瓷作动器的输出位移与输入电压之间存在着较强的非对称迟滞特性。因此, 采用传统B-W模型很难达到较高的拟合精度。为了提高模型精度, 研究者必须对传统B-W模型进行改进, 使其能够模拟非对称性迟滞特性。由前文分析得知, 传统B-W模型的形状控制函数只有两个自由度, 其中只有β的符号在不同象限内发生变化, 而γ的大小不会影响形状控制函数自由度的数目。因此, 为了增加自由度, 本研究假设γ=0, 并将βsgn (u̇h) 变换成βsgn (u̇h) +ϕsgn (u̇) +φsgn (h) , 具体微分方程为:
式中:α, β, ϕ, φ—形状控制参数;x (t) , u (t) , h (t) , ψ (u̇, h) , dp—含义与式 (1) 相同。
改进后的形状控制函数有4个自由度 (-β-ϕ+φ, β+ϕ+φ, -β+ϕ-φ, β-ϕ-φ) , 它既可以模拟对称迟滞, 也可以模拟非对称迟滞, 如图1所示。因此, 与传统B-W模型相比, 用改进B-W模型来描述非对称迟滞特性能够达到更高的精度。
2 模型参数辨识
2.1 基于粒子群算法的模型离散化
由式 (2) 可知, 改进B-W模型是由5个参数决定的, 它们分别是:dp、α、β、ϕ、φ, 这5个参数为本研究需要辨识的参数。目前, 辨识模型参数的方法有很多, 如最小二乘法、卡尔曼滤波法、差分进化法、遗传算法、粒子群算法等。文献[11]指出, 与遗传算法相比, 粒子群算法容易实现且调节参数少, 此外它对计算机的内存和CPU的速度要求较低, 故本研究选用粒子群算法进行参数辨识。
为了提高粒子群优化算法的计算效率, 避免反复求解微分方程, 将式 (2) 所示的改进B-W模型离散化如下:
本研究采用Shi与Eberhart提出的一种带惯性权重的粒子群算法, 其进化方程为:
式中:N—种群规模;D—粒子维数;i=1, 2⋯N, j=1, 2⋯D;其他参数的含义详见文献[12]。
本研究选用模型仿真位移xBW与实测位移xr的均方根误差eRMS作为适应度函数, 具体形式如下:
式中:n—采样点数。
2.2 模型参数辨识结果
在辨识模型参数前, 首先需要通过实验测试得到一组压电陶瓷作动器的电压—位移曲线, 再利用该曲线进行参数辨识。本研究首先由NI-PXI测试平台产生一个正弦信号u (t) =5+5sin (0.2πt-π/2) , 经过驱动电源放大处理 (放大倍数为15倍) , 输出给压电陶瓷作动器 (PST 150) , 压电陶瓷作动器产生伸缩变形, 并由激光位移传感器 (LK30, 分辨率为10 nm) 获取该伸缩信号, 同时由NI-PXI测试平台将信号采集 (采样频率为100 Hz) 并保存下来。本研究对采集到的信号, 进行粒子群优化算法辨识, 即可得到改进B-W模型5个参数的最优解:dp=0.112 6μm/V, α=0.047 3μm/V, β=0.099 8 V-1, ϕ=-0.097 7 V-1, φ=-0.002 8 V-1 (其中, eRMS=0.121 7) 。利用同样的数据和粒子群优化算法, 即可得到传统B-W模型4个参数的最优解:dp=0.070 9μm/V, α=0.022 6μm/V, β=0.042 0 V-1, γ=-0.017 2 V-1 (其中, eRMS=0.317 3) 。
实测迟滞曲线、传统B-W模型迟滞曲线和改进B-W模型迟滞曲线的对比如图2所示。为了比较上述两种模型的拟合精度, 本研究选用了实测位移相对于仿真位移的下述3个评价指标:均方根误差eRMS、平均绝对误差|e|mean、最大绝对误差|e|max。实测位移相对于上述两种模型的仿真位移的误差对比情况如表1所示。
观察图2和表1可知, 改进B-W模型的拟合误差要明显小于传统B-W模型, 原因在于传统B-W模型是关于中心点严格对称的, 它只能用来模拟对称迟滞特性, 然而改进B-W模型却能够模拟非对称迟滞特性, 更适用于模拟压电陶瓷作动器的非对称迟滞特性。
3 非对称迟滞的补偿控制
3.1 前馈补偿控制
本研究对压电陶瓷作动器的迟滞补偿是基于逆模型的前馈控制, 即在实际压电系统中串入迟滞特性的逆模型作为补偿器, 实现对迟滞非线性的补偿。
基于逆模型的前馈迟滞补偿原理如图4中的虚线框所示。设定期望轨迹xd (t) =4.5+4.5 sin (0.2πt-π/2) , 经过迟滞补偿器计算出压电陶瓷作动器的控制电压u (t) =[xd (t) +H (t) ]/dp, 控制电压u (t) 激励压电陶瓷作动器产生伸缩变形, 采集实际输出轨迹xr (t) , 用于评价其与期望轨迹xd (t) 的误差e (t) =xr (t) -xd (t) 。
本研究分别采用传统B-W模型和改进B-W模型进行前馈补偿控制实验, 以便对比改进B-W模型对于前馈补偿控制的改善效果。期望运动轨迹和采用上述两种模型进行前馈补偿控制的实际输出运动轨迹及其轨迹跟踪误差如图3所示。其中, 跟踪误差的均方根值eRMS、平均绝对值|e|mean、最大绝对值|e|max的对比如表2所示。实验结果表明:与采用传统B-W模型进行前馈补偿控制相比, 采用改进B-W模型可使误差降低约42%。
3.2 前馈+PI反馈补偿控制
在上一节中, 经过逆模型前馈补偿, 迟滞现象虽然得到了明显抑制, 但是对于高精密位移控制, 其控制精度仍然不足。为了进一步提高控制精度, 本研究在前馈补偿的基础上, 引入比例—积分 (PI) 反馈控制, 其控制原理如图4所示。
首先, 在实验前用传统B-W模型作前馈补偿, 用改进B-W模型代替图4中的压电陶瓷作动器进行仿真, 仿真中不断调节参数Kp、Ti的大小, 观察误差e (t) 的变化, 确定Kp和Ti的调节范围。其次, 在实验过程中, 参考仿真时确定的参数调节范围, 可以很快得到较为理想的Kp和Ti值, 从而达到较高的控制精度。
本研究采用上述两种模型进行前馈补偿加PI反馈控制的轨迹跟踪误差的对比如图5所示, 其误差的均方根值eRMS、平均绝对值|e|mean、最大绝对值|e|max的对比如表3所示。实验结果表明: (1) 与单纯采用前馈控制相比, 采用前馈加PI反馈控制可将控制精度提高大约一个量级; (2) 与采用传统B-W模型进行前馈加PI反馈补偿控制相比, 采用改进B-W模型可使误差降低约20%。
4 结束语
针对传统B-W模型不能准确描述压电陶瓷作动器迟滞的非对称性问题, 本研究提出了一种改进的B-W模型, 并采用粒子群优化算法辨识出了模型参数。在相同的电压输入条件下, 仿真与实验结果比较显示, 改进B-W模型的位移输出误差小于传统B-W模型, 表明改进B-W模型对于压电陶瓷作动器非对称迟滞特性的描述精度更高;在相同的期望轨迹输入条件下, 分别采用传统B-W模型和改进的B-W模型进行前馈补偿控制实验, 以及前馈加PI反馈补偿控制实验。实验结果表明在相同的控制方式下, 采用改进B-W模型可得到更高的轨迹跟踪精度, 并且采用基于改进B-W模型的前馈加PI反馈控制效果更好。
摘要：针对传统Bouc-Wen模型不能反映压电陶瓷作动器迟滞的非对称特性而导致其补偿控制精度难以提高的问题, 提出了一种改进Bouc-Wen模型, 通过修改形状控制参数使其能够模拟压电陶瓷作动器的非对称迟滞曲线。利用粒子群优化算法辨识了所需的模型参数, 进一步研究了基于模型的前馈补偿控制、前馈加PI反馈补偿控制对于实现高精度位移输出的效果;在开环前馈补偿控制实验中, 采用改进Bouc-Wen模型比传统Bouc-Wen模型的控制误差可降低约42%;在前馈加PI反馈补偿控制实验中, 采用改进Bouc-Wen模型比传统Bouc-Wen模型的控制误差可降低约20%。研究结果表明:在相同的控制方式下, 采用改进Bouc-Wen模型能够得到比传统Bouc-Wen模型更高的轨迹跟踪精度;与单纯采用基于模型的前馈补偿控制相比, 采用基于模型的前馈加PI反馈补偿控制可显著提高压电陶瓷作动器的位移输出精度。
关键词：压电陶瓷作动器,Bouc-Wen模型,非对称迟滞,迟滞模型,参数辨识,补偿控制
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液压作动器 篇7
迫导向转向架依据车体和转向架之间的相对回转角迫使轮对过曲线时处于径向位置,从而大大降低车辆通过曲线时的轮轨横向力[1]。这种导向装置的技术条件是由圆曲线的几何形状所决定的,因此,降低轮轨横向力的作用在缓和曲线段比在圆曲线段要小。为了进一步降低在缓和曲线段的轮轨横向力,开发了一种电动助力导向系统,在转向架回转方向可以产生可控的导向力[2]。使用这种系统的迫导向转向架可望在包括缓和曲线在内的整个曲线段都具有良好的曲线通过性能。由于这种系统的导向力在误动作时会增大轮轨横向力,所以,在实际应用过程中,必须确保故障防护功能适当工作以防止发生类似事故。此外,如果该导向系统使用液压作动器来获得导向轮对所需要的控制力,由于转向架维护作业中需要清洗液压管路,所以像液压油被灰尘污染等问题发生的可能性就会增加。
下面将介绍所研究开发的电液式导向作动器(以下简称“导向EHA”),该作动器提高了导向系统的可维护性。为防止主动导向系统的最大问题———误导向,开发了故障防护液压回路[3]。
2 电动助力导向系统
2.1 迫导向转向架和导向作动器
配装导向EHA的迫导向转向架基本结构见图1。这种转向架装有导向杠杆和导向连杆,根据导向梁和转向架构架之间的相对回转角(导向角),迫使轮对过曲线时处于径向。在曲线段,导向装置根据相对回转角使外侧轴距增大、内侧轴距减小,通过减小轮轨冲角从而降低轮轨横向力。
电动助力导向系统包括转向架构架和导向梁之间的导向作动器。在缓和曲线段,为了改善曲线通过性能,作动器产生导向力以降低旁承摩擦力。由于控制目标是降低缓和曲线段上的轮轨横向力,为了提高控制效能而采用预见控制法。
2.2 迫导向转向架用导向EHA的开发
为电动助力导向系统开发出一种新型导向EHA。这种装置的主要特点是液压缸、泵和电动机被集成在一起。由于作动器外部没有液压管连接件而提高了可维护性。此外,这种装置使用的液压系统,具有力大、响应快的优点,体积仍然足够小,可以安装在转向架的可利用空间内。图2为安装在迫导向转向架上的导向EHA的外观照片,表1给出了其主要技术参数。
3 在试验线上的运行试验
在试验线上针对装有导向EHA的迫导向转向架车辆进行了运行试验。试验过程中,采用内燃机车牵引前转向架为迫导向转向架的试验车辆,迫导向转向架的前导轮对为测力轮对,可以测试轮轨作用力,试验车辆后部转向架为普通无摇枕转向架。试验时,试验车辆以20km/h的速度通过试验曲线段(曲线半径100m,圆曲线超高90mm)。导向控制指令在缓和曲线段一开始便提高导向力,使缓和曲线段中的导向力保持不变,进入圆曲线段或直线段后,撤去导向力。事先通过仿真分析的方法搞清楚了轮轨横向力和导向力之间的关系,在确保安全性的前提下,逐渐增大导向力,获得了大量的测试数据。导向控制所需要的车辆运行位置信息,是根据在轨道上布置的反射片确定出的检测位置,用车轮直径和由转速计传感器产生的脉冲计算得出。
图3给出了前导轮对的内、外侧轮轨横向力、导向力(由液压缸压力计算得出的导向EHA的作用力)和转向架回转角的试验结果。“不控制”是指装有导向EHA的迫导向转向架EHA不工作的试验。“导向控制”就是在缓和曲线段(距离:20 m~75 m,135 m~175m)根据转向架的回转方向,导向EHA产生导向力的试验。“反向导向控制”是指导向EHA在缓和曲线段,在转向架回转的反方向产生导向力的试验。试验结果表明,进入缓和曲线的导向力降低了外侧轮轨横向力。然而,在反向导向控制试验中,观测到在转向架进入缓和曲线时外侧轮轨横向力增大了。此外,试验结果曲线上有时变化很剧烈,这是由钢轨接头一类的不平顺造成的。
图4给出了转向架进入缓和曲线时,导向力和外侧平均轮轨横向力的关系。发现导向力和外侧平均轮轨横向力呈线性关系。此外还可以发现,最大导向力工况“导向控制(55kN)”与“不控制(0kN)”工况相比,在转向架进入缓和曲线段时,前者可降低外侧平均轮轨横向力约60%。
4 故障防护功能的改善
4.1 故障防护液压回路
本文所提出的这种电动助力导向系统用导向EHA,在转向架回转方向产生控制导向力,以降低缓和曲线段的轮轨横向力。但由图4可知,如果导向EHA产生反向导向力,轮轨横向力反而会增大。所以,确保故障防护功能是十分必要的,这可防止实际中可能发生的反向导向。虽然依然可以使用电子传感器的故障防护方法,但本文对凭借机械手段避免故障的方法加以论述。
由于泵向抑制转向架回转的方向供油,故一旦出现反向导向,则导向EHA的液压缸压力就会很大。当液压缸压力超过某一规定值时,用减压阀抑制控制压力从而减少反向导向的影响是可行的。然而,减压又会限制导向力的大小(审校者注:这里是指限制了导向EHA在正确导向时的导向力大小)。由于上述原因,在反向导向的情况下,故障防护装置需要一个以指定低压力释放液压缸内液压油的方法,来控制导向力的机构。基于减压回路和减压阀的作用,能够识别液压缸控制方向和液压缸实际伸出方向之间的一致性,就可以开发出液压回路以避免故障的发生。以下将这种液压回路称为“故障防护液压回路”。
图5和图6为故障防护液压回路和滑阀内部结构的简图。故障防护液压回路由安装在电液泵和液压缸间的4个单向阀和2个滑阀组成。滑阀有一个阀柱,阀柱用弹簧支撑在有6个油口的阀体一侧。其原理是阀柱沿轴向滑动时,由弹簧力和油口B及油口C的压力之间的平衡关系决定油路的开闭。
图7为导向作用的油液流路。图7中,系统“L”为液压回路的活塞杆侧,系统“R”为另一侧。如果作动器活塞因导向梁的外力作用而移向“L”,同时,泵使液压缸的R压力增大也使活塞移向“L”,即如果导向控制方向是正确的,那么从泵中供到液压回路的油通过滑阀(P1R→AR)和单向阀(c2)进入液压缸的R侧。可见,故障防护液压回路不干扰导向作动器的运动,并产生导向力。
相反,图8为反向导向情况下的油液流路。如果液压缸活塞因导向梁的外力作用而移向“R”,同时,泵使液压缸的R侧压力增大而使活塞移向“L”,换言之,如果导向控制方向有误,则当液压缸R侧压力由于反向行动而增大时,在滑阀的作用下,液压缸R侧液压油就会卸荷(CR→D1R)。同时,由于滑阀形成旁路(P1R→D2R),泵供给的液压油通过R侧滑阀流入泵的低压侧,泵不能向液压缸供油。此时,即便泵仍处于工作状态也不会产生导向力,导向EHA不会干扰转向架的运动。由于L侧故障防护回路与R侧故障防护回路完全对称,因此,在上述工作状态相反的情况下,液压回路也能正常工作。
4.2 试验验证和液压回路模拟
图9给出了在反向导向的情况下,试验验证结果和模拟计算结果的对比情况。利用液压缸使导向EHA的活塞速度保持在4mm/s,用于模拟曲线段上导向梁所产生的导向力。导向EHA处于工作状态时,在反向导向情况下,泵成功地接收到相关指令。图9中的实线对应于试验验证结果;虚线则为模拟结果。
虽然在导向EHA开始工作时,液压缸压力快速上升到约6 MPa(审校者注:疑原文有误,应为5MPa),但滑阀对抑制液压缸压力的作用仍能得以验证。在模拟结果中也可得出类似的结论。然而,滑阀工作后,模拟和试验验证间的压力差相差0.5 MPa。原因很可能是模拟中泵的建模不准确。由于模拟结果基本能再现试验验证结果,因此,可以利用模拟的方法来设计滑阀和液压回路。
4.3 带故障防护功能的导向EHA及其性能验证试验
故障防护液压回路的主要技术参数(管路直径、滑阀运动量等)基于液压回路的模拟进行设计。生产出故障防护回路后就可以直接安装到导向EHA上。图10是将故障防护液压回路安装到导向EHA后的外形图。
图11为针对装有故障防护功能的导向EHA进行性能验证试验的概况。与功能验证试验一样,在面向导向EHA的一个位置上设置了一个作动器,用于模拟曲线段转向架的回转角。装有故障防护液压回路的导向EHA的导向性能和故障防护功能都得到了确认。
图12和图13给出了性能验证试验结果。在导向情况下,导向力正常,故障防护液压回路不妨碍导向性能。在反向导向情况下,即便给出导向指令,由于液压缸压力下降而不产生导向力,导向EHA的故障防护功能得以确认。
5 故障防护功能的线路运行试验
针对装有带故障防护功能的导向EHA的迫导向转向架,在与第3节类似的试验条件下,在试验线上进行了性能试验(图14)。图15给出了前导轮对的外侧轮轨横向力、液压缸压力和导向指令的试验结果,横轴代表转向架的运行距离。可见,在整个缓和曲线上,导向控制系统降低了外侧轮轨横向力。在反向导向控制中,即便施加导向指令,在故障防护液压回路的作用下,液压缸压力下降而不产生导向力。并且,在反向导向控制情况下,外侧轮轨横向力与“不控制”情况下的试验结果具有类似的趋势。
图16给出了进入缓和曲线时导向力和外侧平均轮轨横向力之间的关系。与图4相比,即便增加反向导向控制时的导向力,由于故障防护回路的存在,外侧平均轮轨横向力几乎没有增大。这表明在实际车辆上,电动助力导向系统的故障防护功能是有效的。此外,在导向控制时,外侧平均轮轨横向力随着导向力的增加而下降。图15中,导向控制时的液压缸压力在车辆运行到40m~50m处时急剧下降,这是因为转向架在通过钢轨接头一类的不平顺时,外力导致液压缸压力变化,从而使故障防护液压回路处于工作状态。由于这些影响是瞬时的,所以,导向力的有效值并不受这类现象的影响。
带故障防护功能的导向EHA其导向力的大小根据缓和曲线段上外力的变化情况来确定。如果车辆在直线轨道上运行时也输入导向指令,那么滑阀运动或导向力是否会影响车辆的蛇行运动稳定性呢?考虑到上述情况,针对转向架在直线段以10km/h的速度惰行时,输入导向力进行线路运行试验。图17给出了前导轮对的横向力、液压缸压力和导向指令的试验结果,横轴代表转向架运行距离。在直线导向控制下,液压缸压力按导向指令瞬时增大。然而,由于导向梁没能克服旁承的摩擦力,故导向梁不能回转,所以,液压缸压力由于故障防护液压回路的工作而下降。此外,与“不控制”情况下的结果相比,即便当转向架在直线上运行,由于轮轨横向力几乎不变,可以说明导向EHA具有故障防护功能。
6 结论
为迫导向转向架研制了导向EHA。线路运行试验结果表明,导向EHA能在缓和曲线段降低轮轨横向力。此外,为了避免诸如反向导向一类的故障,设计出带机械故障防护功能的液压回路,通过性能验证试验和数值模拟确认了其基本功能。最后,把根据液压模拟结果研制的故障防护液压回路安装到导向EHA上,通过试验台试验和线路试验,确认了液压回路具有故障防护功能,提高了在缓和曲线段的导向性能。转向架在直线段的运行稳定性也没有受到带故障防护功能的导向EHA的影响。
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液压作动器 篇8
很多研究者对作动器的位置优化进行了研究[1,2,3,4],目前已有研究采用了模拟退火算法[5,6]、遗传算法[7,8]和蚁群算法[9,10],采用粒子群(particle swarm optimization,PSO)方法的研究报道还属少数.PSO是一类基于群的随机智能优化算法,它具有简单易行、计算效率高、收敛速度快、并行性强、通用性高等特点,多个学科的研究结果表明,PSO的计算效率优于其它随机类算法[11,12,13,14].
本文对基本PSO算法进行了改进,以系统总能量为优化性能指标,进行了结构作动器的位置优化计算;并应用此改进方法和模拟退火等优化方法对一算例结构进行了仿真对比;结果表明:几种优化方法计算结果相符;且改进后的PSO优化算法能更有效地快速解决复杂优化问题,从而有效地进行结构的振动控制.
1 传感器/作动器配置问题建模
某空间结构由n根刚度较大的径向骨架、反射面和牵引面索网,及调节绳索组成.结构共由三种单元组成,其中刚性骨架及主动部件均采用线性梁单元模拟,主动部件结构为在调节绳索中局部采用压电主动杆的形式,传感器与作动器采取对位配置.反射面和牵引面采用三维薄膜单元,索网和调节绳索均采用索单元模拟,则系统的动力学方程最终可写为
其中,F为作用于结构的节点力向量,B为控制器作用矩阵,U为控制输入矩阵,M,K和C分别为结构质量矩阵、刚度矩阵和阻尼矩阵.
若控制输入矩阵U采用线性负速度反馈,由于传感器/作动器采用对位配置,所以系统的观测速度v和控制输入为
其中,G为非负定常增益矩阵.将式(3)代入式(1)中,可得闭环的系统方程为
通过以上方程可以看出,作动器的位置优化问题,最终可以归结为:求取满足某一性能指标时,最优的控制器作用矩阵B的问题.
2 优化性能指标
将系统的闭环方程(4)变换到状态空间[15],得
其中状态变量
系统的总体能量可以写为
其中Q为权矩阵,t0为初始时刻.
与控制器作用矩阵B直接相关的系统总体能量为结构阻尼和主动控制所产生的主动阻尼所吸收,若作动器的作用位置使主动阻尼所消耗的能量最大,则系统总体能量最小,所以优化性能指标可以选取为系统的总体能量,即
具体进行优化时,将所有待配置作动器的位置一一进行编号,这些编号的所有组合就组成一个解的集合J,则约束条件为:作用矩阵B中的非零元素所在的列号均包含在集合J内.
3 改进的粒子群优化(PSO)算法
PSO算法是一种新兴的、基于群体的搜索优化算法,起源于对鸟群飞行的仿真研究.PSO问题中的每个可行解都是搜索空间中的一个点,称为粒子.根据每个粒子对环境的适应度,可评价对应可行解的优劣,并逐渐将群体中的个体移动到最优区域.粒子具有位置和速度两种属性.在搜索空间中,粒子以一定的速度飞行,并根据它自身的飞行经验和同伴的飞行经验来动态调整速度.
3.1 基本PSO算法描述
PSO算法初始时,首先确定粒子种群的规模,初始化一群随机粒子,并随机初始化每个粒子的位置和速度,然后通过迭代找寻最优解.在每次迭代中,粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己:第一个就是粒子本身所找到的最优解,叫做个体极值;另一个极值是整个粒子群中所有粒子在历代搜索过程中所达到的最优解,称为全局极值点.然后粒子种群进行演变,演变进行到一定次数就会得到搜索空间中的全局最优解.
假定搜索空间的维数为D,粒子种群的规模为S,则基本PSO算法中第i个粒子的位置矢量,即问题的一个潜在解xi,和速度vi分别表示为
式中,i=1,2,…,S;d=1,2,…,D;c1和c2是加速因子,r1和r2是服从[0,1]上均匀分布的随机数;pid为第i个粒子迄今为止搜索到的个体极值;gd则为整个粒子群迄今为止搜索到的全局最优解;a为约束因子;ω为惯性因子,既可以取为常数,也可以取为下列动态的表达方式
其中,ωmax,ωmin分别为ω的最大值和最小值;I,Imax分别为当前迭代步数和最大迭代步数.
迭代时将xi代入优化性能指标就可算出其适应值,根据适应值f(xi)的大小来衡量xi的优劣.当达到设定的最大迭代步数或最小适应值时,则整个迭代过程终止.
3.2 改进的PSO算法描述
在式(8)和(9)所描述的基本PSO算法中,粒子i的飞行速度只取决于当前位置xi(t),粒子i的历史最好位置pi和粒子群的历史最好位置g.一些文献中提出,基本PSO算法收敛很快,只在其参数在某些范围内时才可保证全局收敛,容易陷入局部最优解,所以很多研究针对上述基本PSO算法进行了各种改进.本文提出的改进PSO算法将式(8)改写为
其中,Rid为当前步的粒子随机任意位置,其不与该粒子的任何历史位置重合;c3是用来衡量当前速度与Rid相关性的相关因子,若c3取的较大,则粒子将在较大的范围内搜索,反之亦然;r3亦是服从[0,1]上均匀分布的随机数.若粒子i与历史最优解gd重合,则其在下一步时放慢搜索速度,即
其中常数0
其中常数a2>0,即令其反向搜索.
改进后的PSO算法式(11),由于附加了第4项,引入了随机速度.随机速度项的引入,使粒子除了向个体极值和全局极值飞行外,还能向其他飞行盲区移动,其飞行盲区的范围取决于c3的大小.这就使得粒子在搜索时不会过早收敛,而陷入局部最优.其次当粒子i与历史最优解gd重合时,采用了速度式(12),这样使得总有一个粒子在当前全局极值附近放慢速度搜索,不会由于整体飞行速度过快而飞过最优解.采用速度式(13)可以使得飞出边界的粒子重新调整速度,反向飞行.
4 算例
考虑某空间结构,其有限元模型见图1.分别对各可配置作动器节点位置进行编号,并建立编号与节点号的联系,则作动器可布置在所有已编号的位置.分别采用改进的PSO算法、基本PSO算法、模拟退火法(SA)和枚举法,应用之前介绍的优化性能指标,对该模型的振动控制问题中的作动器配置进行了优化计算.各优化算法均为在54个编号中选出3个编号配置作动器,并使得优化性能指标极小.
经过计算,4种算法得到了一致的优化位置编号:16,18,52.由于枚举法将问题的所有可能解一一列举,得到的结果肯定是正确的,所以4种算法的优化结果均正确,但是枚举法做了很多的无用功,效率极为低下,且随着问题的复杂性增加,其将不再适用.如针对本例中的问题,枚举法需进行次计算;当问题增加至配置6个作动器时,则需计算次,此时的计算耗费资源之大是非常惊人的,而PSO算法则只需要增加很小的计算代价,就能得到理想的计算结果.图2和图3分别给出了SA算法和两种PSO算法在寻优过程中优化性能指标的变化曲线.
从中可以看出:在达到相同正确优化结果时,SA算法的迭代步数为150步左右,基本PSO则算法为60步,是SA算法的一半;而改进的PSO算法不到30步就达到了最优结果,效率提高了50%.图4为配置6个作动器时,基本PSO和改进PSO算法优化指标变化趋势的对比,可以看出当问题更加复杂时,改进PSO算法的更具优势,比基本PSO算法提前200步即达到收敛值.
利用上述优化后3个作动器的情况,对图1给出的结构进行了振动控制,并与未优化时,任意位置配置3个作动器情况进行对比,16号点的结果见图5,其他两点效果与图5近似,由于篇幅限制,没有给出.可以看出位置优化后的控制效果要明显优于未优化的控制效果.
(6个作动器情况)
5 结论
本文针对空间结构振动控制中的作动器位置优化问题,以系统能量为目标,应用改进的PSO算法进行了研究,得出以下结论:
(1)文中提出的改进的PSO方法引入了随机位置对速度的影响,拓宽了粒子的搜索范围,可以有效地避免搜索过早收敛而陷入局部最优;且保证了每次迭代都至少有一个粒子放慢速度,在当前全局最优解附近搜索,避免了因粒子速度过快等原因导致搜索跳过全局最优解;
(2)针对算例结构应用改进的PSO算法得到了与基本PSO算法、枚举法和模拟退火法相同的优化结果;且改进的PSO算法可以更快速准确的给出问题的全局最优解;
(3)当解的维数D较大时,即作动器数目较多时,改进的PSO算法在计算量和计算结果上,都明显优于其他优化算法.
摘要：针对空间结构振动主动控制中的作动器位置优化问题,提出了一种改进的粒子群(PSO)优化方法,以系统总能量为性能指标进行优化;应用改进PSO方法对算例结构进行了计算,并与其他算法的优化结果进行了对比;结果表明:几种优化方法计算结果相符;且PSO优化算法能更有效快速地解决复杂优化问题,从而有效地进行结构的振动控制.