1、本栏目责任编辑：王力本期推荐Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第18卷第36期(2022年12月)第18卷第36期(2022年12月)基于PS0的模糊PID与自抗扰耦合控制的调平系统仿真研究徐凤乾，田勇，王天义（河南工业大学 机电工程学院，河南 郑州 450000）摘要：随着我国工业现代化的发展，液压载重平台面临工作对象精密化和工作环境复杂化等更高要求，因此设计一种具有高效率和高精度的液压载重平台调平控制系统对工业现代化的发展具有重要意义。针对传统模糊PID控制存在精度低和抗干扰能力差的问题，通过PSO优化算法迭代寻找系统最优解与自抗扰耦合控制实现
2、对系统的动态实时反馈，提出了一种基于PSO的模糊PID与自抗扰耦合控制策略来解决同步误差问题。实验结果表明，与传统模糊PID控制相比，系统跟踪时间减少1.5s，正弦信号下跟踪误差降低50%，有效提高调平精度。关键词：载重平台；液压同步控制；联合仿真；优化算法中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2022)36-0008-04开放科学（资源服务）标识码（OSID）：随着我国工业化建设的不断发展，液压调平控制系统的研究得到逐步完善，广泛应用于工业、农业、畜牧业等领域1。随着工作对象对调平控制的要求越来越高，液压控制系统不仅需要具有较好的安全性和稳定性，还应具备高精度和高
3、效率2。1-油箱2-单向阀 3-过滤器 4-液压泵 5-电动机 6-溢流阀 7-电磁换向阀（4个）8-液控单向阀（4对）9-压力表 10-液压缸图1 调平系统液压回路工作原理图截至目前，模糊 PID 已经经历了半个世纪的发展，虽然被广泛应用于各行各业，但是依旧存在精度低等亟待解决的问题3-4，尤其是当遇到单输入多输出以及多输入多输出等复杂的系统模型时，传统的模糊PID效果很不理想，具有较大的动态误差。因此，因此本文提出了一种基于PSO的模糊PID与自抗扰耦合控制，能很大程度地弥补模糊PID的控制缺陷。并采用AMESim与Simulink联合仿真的方法，对载重平台液压调平控制系统进行仿真分析，得
4、出在不同控制策略下系统的性能对比分析，验证了基于PS0的模糊PID与自抗扰耦合控制在优化液压载重平台调平跟踪误差的有效性。1 调平方案设计1.1 调平系统液压回路本文采用电液伺服阀通过液控单向阀控制液压缸的方式。调平系统液压回路如图1所示。1.2调平策略分析调平策略就是通过调节各个液压支撑而使载重平台达到水平或者平行于工作面的控制策略5，为了便于分析和研究，将载重平台进行简化并建立空间直角坐标系，如图2所示。中心点跟随是目前使用最多的调平策略，它在调平过程中整体调平行程短，其原理是液压载重平台始终保持中心点位置不变，中心点位置即为载重平台的几何中心。跟随动作如图 3所示：图2 建立载重平台液压
5、支撑的三维直角坐标收稿日期：2022-03-24基金项目：河南省“三区人才支持”项目（51000559）作者简介：徐凤乾（1995），男，河南驻马店人，硕士，主要从事流体传动与控制方向的研究。E-mail：http：/Tel：+86-551-65690963 65690964ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术Vol.18,No.36,December20228DOI:10.14004/ki.ckt.2022.2238本期推荐本栏目责任编辑：王力Computer Knowledge and Technology电脑知识与技
6、术第18卷第36期(2022年12月)第18卷第36期(2022年12月)图3 中心点跟随示意图在空间直角坐标系中，同样先设任意液压缸支撑点的投影坐标为（xi,yi,h），设定坐标系原点为载重平台重心位置之后，可以确定载重平台在三维空间直角坐标系的平面位置，再通过x轴和y轴方向上倾角传感器监测的角度信息可以求出四支撑点的空间位置坐标，可得其他液压缸支撑点的坐标为：()xi,yi,ziT=|cos0sin0cossin-sin-sin1(xi,yi,0)T（1）几何中心点坐标为：()xp,yp,zpT=|cos0sin0cossin-sin-sin1(La2,Lb2,0)T（2）由公式（1）和（
7、2）可得，各支撑点位置与几何中心在z轴方向上的误差值为：hi=zi-zp=-sin(x1i-La/2)-sin(y1i-La/2)（3）代入各支撑点位置坐标可得：h1=-h3=sinLa/2+sinLb/2h2=-h4=-sinLa/2+sinLb/2（4）2 AMESim仿真系统模型的建立2.1 液压回路仿真模型图4 液压调平控制系统AMESim仿真模型图4为AMESim仿真系统模型6，首先在草图模式下调用相应的库目录树，选取合适的液压元件和电控元件组成液压回路。其次创建了五个联合仿真接口用来与Simulink进行联合，并对接口进行输入变量、接口类型和输出变量的设置。2.2 系统参数的设置本
8、 研 究 参 考 大 型 轮 式 起 重 机 中 联 重 科ZTC550H5，具有28.6t的自重，液压系统主要参数如下表1所示：表1 液压系统主要参数表元件液压泵液压缸电液伺服阀参数压力最大流量内径活塞杆直径最大行程阻尼比输入电流流量增益值351001007010005000-401.6单位MPaL/minmmmmmmNs/mmAm3/(sv)3 基于PSO的模糊PID与自抗扰耦合控制3.1 基于PSO的模糊PID控制原理粒子群优化算法（PSO）最初的提出是通过观察鸟群觅食的群体行为转化为解决问题的群体智能算法，原理就是通过用一群理想化的粒子赋予初速度和初始位置来模拟鸟类觅食的行为路径从而通
9、过迭代来寻找系统最优解7-8。为了解决算法容易陷入局部最优解的缺陷，改进后的PSO优化算法引入了（惯性因子）的概念，惯性因子大表示全局的搜索能力大于局部，惯性因子的调节常用的是权值线性递减策略，如式（5）所示：(t)=(ini-end)(Gk-g)+end（5）其中：ini：惯性初始权值；end：惯性最大迭代权值；Gk：最大迭代次数。图5 基于PSO的模糊PID控制原理图本文中采取典型的惯性初始权值和惯性最大迭代权值分别为ini=0.9,end=0.4。上图5为基于PSO的模糊PID控制原理图。9本栏目责任编辑：王力本期推荐Computer Knowledge and Technology电脑
10、知识与技术第18卷第36期(2022年12月)第18卷第36期(2022年12月)3.2 自抗扰控制原理自抗扰控制器主要由微分跟踪器、校正反馈控制器和扩张状态观测器三个部分组成，它的工作原理图如下图6所示。其中非微分跟踪器可以提取输入信号v并降噪，具有较强的抗干扰能力；非线性校正反馈控制器（NLSEF）可以减少系统对控制过程中产生干扰的敏感性，可以随时控制系统的动态瞬时响应，增强系统的稳定性；扩张状态观测器主要是用来监测系统未建模部分可能产生的外部未知扰动，然后提前抵消扰动，实现系统的动态实时反馈。图6 自抗扰耦合控制器工作原理图3.3 基于Simulink搭建耦合控制模型将基于PSO的模糊P
11、ID控制与自抗扰进行耦合控制，并在Simulink中搭建控制模型如图7所示。4 系统联合仿真为了探究基于PSO的模糊PID与自抗扰耦合控制与传统模糊PID控制的稳定性区别，将基于PSO的模糊PID与自抗扰耦合控制下的液压调平系统分别进行阶跃信号测试和正弦信号测试，并对传统模糊PID控制下的跟随曲线进行对比分析。4.1 阶跃信号下控制结果对比当期望信号为阶跃信号时，用传统的模糊PID控制和基于PSO的模糊PID与自抗扰耦合控制分别对液压调平系统进行控制，将两种控制下液压缸的位移曲线与期望曲线进行对比，如下图8所示，可以看出，在0s-5s左右，两种控制下的液压缸位移保持一致，接着在5s-10s，可
12、以看出在PSO-PID的控制下，液压缸位移更加快速地接近于缸位移期望值。图8 两种控制下位移对比图为了更明显地观察两种控制下的液压缸跟踪误差，将两种控制下的液压缸位移与缸位移期望值进行比较，得出跟踪误差值，并截取有明显区别的5s-13s区间，如图9所示。图9两种控制下跟踪误差对比图可以看出，在PSO-PID控制下系统运行7.5s就能保证误差小于0.5mm，在Fuzzy PID控制下则需要9s，节省了1.5s的跟踪时间。这说明当期望值为阶跃信号的情况下，基于PSO的模糊PID与自抗扰耦合控制比传统的模糊PID控制具有更小的跟踪误差和更快的响应。4.2 正弦信号下控制结果对比当期望信号为正弦信号时
13、，用传统的模糊PID控制和基于PSO的模糊PID与自抗扰耦合控制分别对液压调平系统进行控制，将两种控制下液压缸的位移曲线与期望曲线进行对比，如下图10所示。可以看出在0s-6s，两种控制下的液压缸位移保持一致，接着在6s-15s，可以看出在PSO-PID的控制下，液压缸位移更加快速的接近于缸位移期图7 液压调平控制系统Simulink控制模型10本期推荐本栏目责任编辑：王力Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第18卷第36期(2022年12月)第18卷第36期(2022年12月)望值。图10 两种控制下位移对比图为了更明显地观察两种控制下的液压缸跟踪
14、误差，将两种控制下的液压缸位移与缸位移期望值进行比较得出跟踪误差值，并截取有明显区别的6s-16s区间，如图11所示：图11 两种控制下跟踪误差对比图可以看出，在6s-16s区间内，PSO-PID控制策略下的系统运行误差始终小于1.5mm，在Fuzzy PID控制下则达到了3mm的误差值。这说明当期望值为正弦信号的情况下，基于PSO的模糊PID与自抗扰耦合控制比传统的模糊PID控制的跟踪误差约降低了50%。5结论本文以液压载重平台为研究对象，对平台的调平和控制策略进行研究。随着目标对精度和效率的要求越来越高，对平台的效率、稳定性和通用性也提出了新要求。针对目前的液压调平系统存在非对称性误差、调
15、平策略单一和控制容易陷入局部最优等问题。以AMESim与Simulink联合仿真平台为载体，通过对液压系统、调平策略和控制等多角度分析和优化，提出了一种基于 PSO的模糊PID和自抗扰耦合控制的液压调平系统。从以上分析可以得出，基于PSO的模糊PID与自抗扰耦合控制比Fuzzy PID控制具有更高的系统稳定性、更快的速度响应和更小的位移跟踪误差。能够有效地降低同步误差以及速度振荡的问题，有助于推进工业现代化发展朝着精密化的方向发展，对后续的研究和生产具有一定的指导意义。参考文献：1 邓飙,邱义,张宝生.基于电液比例技术的快速自动调平系统J.兵工自动化,2009,28(1):70-72,75.2
16、 魏敬成,陈秀生,倪林,等.基于物联网技术的工程机械监控系统设计J.中国工程机械学报,2014,12(4):364-366,371.3 司昌练.基于电液位置伺服系统机床滑台模糊自适应控制研究J.液压气动与密封,2019,39(5):32-37.4 徐瑞亮,陈奎生,刘洋,等.基于模糊PID算法的车载液压调平动态特性联合仿真研究J.液压与气动,2017(8):112-117.5 王冰.基于神经网络的车载平台自动调平控制系统的研究D.哈尔滨:哈尔滨工业大学,2012.6 米晓明,王杭凯,杨志超.基于AMESim的板带纠偏装置电液伺服系统分析和仿真J.液压气动与密封,2019,39(1):72-75.7 Ye Y.Position control of nonlinear hydraulic system using animproved PSO based PID controllerJ.Mechanical Systemsand Signal Processing,2017(83):241-259.8 蔡改贫,曾常熙,周小云,等.基于改进PSO算法的电液位置伺服系统MRAC跟踪控制J.液压
