模糊控制工程机械论文

2022-04-17

摘要：为了能够获得较好的制动控制效果，解决不同路况下因滑移率不同而产生的系统误差问题，提出了基于模糊免疫PID的汽车防抱死控制策略。根据汽车防抱死动力学方程，利用simulink搭建了其仿真模型，并设计了模糊免疫PID控制器。以下是小编精心整理的《模糊控制工程机械论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。

模糊控制工程机械论文篇1：

机械工程智能控制技术研究现状及进展

【摘要】随着当今社会经济与科学技术的协同发展，越来越多先进技术开始被应用到了机械工程领域中，尤其是智能控制技术，更是在其中发挥着至关重要的应用优势。为实现智能控制技术在机械工程领域中的良好应用与发展，本文特对其研究现状及进展进行分析，希望通过本次分析，可以为机械工程中的智能控制技术应用及其研究提供科学参考。

【关键词】机械工程;智能控制技术;研究现状;研究进展

前言：智能控制技术是当今新兴起的一种技术形式，将该技术合理应用到机械工程领域中，将会使其控制效果得以显著提升，以此来促进机械工程领域的自动化与智能化发展，尤其是将神经网络控制技术、模糊控制技术以及智能优化算法合理应用到机械工程中，提升机器人、机械制造、工业过程等智能化进程，以此来实现智能控制技术和机械工程技术的协同发展。

一、智能控制技术

（一）神经网络控制技术

在智能控制技术中，神经网络控制是最为关键的一项技术形式。而在神经网络控制中，其技术核心是人工神经网络，该技术可通过神经元间的连接和权值分配来实现特定信息的表示，并对神经元连接权值加以不断修正，以此来达到自我学习和训练的效果[1]。就理论而言，这属于一种善于表达的非线性任意映射关系，因此，该技术经常被用来对非线性对象进行建模[2]。

在通过神经网络控制技术进行机械工程控制的过程中，其主要的研究方式有三种[3]，第一是对控制对象的输入输出之间映射关系的描述模型进行建立，比如，在火电厂机械设备的神经网络控制中，可对其氮氧化物排放模型、锅炉燃烧模型、机炉协调控制系统模型、旋转机械振动故障预测模型等加以建立。第二是借助于神经网络技术所具有的自学能力，根据相应的性能指标以及学习方法对其控制对象或者是控制器的模型参数做寻优处理。第三是将神经网络控制技术和其他算法或技术相结合，比如遗传算法、粒子群优化算法等，以此来达到良好的自动化、智能化机械控制效果。

与其他经典形式的建模方法相比较，神经网络技术在建模过程中对于样本数量与质量都有着极高的要求，且存在很强的不确定性，应用中容易出现局部最优点问题。因此，在目前的研究中，神经网络技术大多为离线应用，其在线应用方面依然有待进一步研究。

（二）模糊控制技术

所谓模糊控制技术，该技术是以模糊语言规则、模糊推理以及模糊数学为基础而开发出的一种智能控制算法，该算法需要基于专家或专业控制来建立，并不需要将对象模型作为依赖[4]。在非线性的复杂系统以及不确定系统中，模糊控制技术优势十分显著。

但目前诸多研究发现，模糊控制技术也存在一定的缺点，由于模糊控制技术不能将稳态静差消除，不具备学习能力，其模糊规则以及隶属度需要相应的专业经验，且无法调整。因此，就目前的机械工程领域中的智能控制技术研究来看，模糊控制算法很难单独实施被控制对象的精确控制，而是需要与其他控制技术相结合，以此来达到良好的智能控制效果。

比如可将模糊规则应用到传统形式的机械工程PID控制系统中，将被控制对象期望值及其实际输出值之间的差距作为基础，结合其偏差变化率，在线进行控制器中的PID参数调整;或是在对复杂对象进行建模的过程中，通过模糊控制技术和神经网络技术之间科学结合，借助于模糊规则，可对前馈信号等进行合理调整，同时也可以让多变量解耦等操作得以有效实现[5]。

通过机械工程领域中的智能控制技术研究发现，无论是模糊建模还是模糊控制，其仿真与试验效果都十分良好。但是在具体的应用过程中，模糊控制技术的应用效果则直接取决于控制参数是否具有多样化特征、模型具体的复杂程度、专家与专业经验在控制和建模过程中的有效性等方面。因此，这些方面也是模糊控制技术在未来的主要研究内容和发展方向。

（三）智能优化算法

在对机械工程领域中的智能控制技术进行研究时，智能优化算法也是一项至关重要的研究内容。通常情况下，智能优化算法主要包括两大类，第一是BE（进化计算），第二是EI（群智能），这两种算法都是在自然现象的启发下，将简单自然规则的抽取作为基础而研发出的智能优化计算方[6]。其中，BE算法主要包括遗传规则、进化规则以及遗传算法等;EI算法主要包括免疫算法、蚁群优化算法以及粒子群优化算法等[7]。

在近年來机械工程领域的不断发展中，这些智能优化算法和相关的改进算法已经得到了非常广泛的应用，且在机械负荷优化分配、控制策略优化、控制器参数优化、神经网络模型连接阈值和权值寻优、模型参数辨识等方面都发挥出了良好的应用优势，其研究和发展前景也十分光明[8]。

二、智能控制技术在机械工程中的应用研究现状

为有效打破传统机械工程技术领域的局限性，让智能控制技术在机械工程领域中的应用研究更具便捷性，相关专家、学者和技术人员开始对各种智能控制软件进行研究与开发，并使其在机械工程的智能化控制中得以良好应用。就目前来看，无论是在机器人的智能控制、机械制造过程的智能控制中，亦或是在工业过程的智能控制中，智能控制技术均发挥出了非常显著的应用优势。

（一）机器人智能控制

随着近年来机械工程技术的不断发展，工业机器人以及智能机器人的应用和发展都得到了大力推动，借助于智能控制技术中的神经网络技术、模糊控制技术以及专家系统技术等，可对机器人进行精准定位，对其周围环境进行科学建模，同时也可以实现机器人自身运行情况及其控制情况的定时检查与优化[9]。另外，通过智能控制技术配合相关的传感器应用，也可让机器人具备和人类一样的视觉处理、听觉处理、语言输出等的各项功能[10]。由此可见，在当今的机器人领域中，智能控制技术已经发挥出了关键的控制作用，而在科学技术的不断进步中，此类技术的应用研究也在不断进步。

（二）机械制造智能控制

随着当今机械制造工程的不断发展，智能控制技术已经在这一领域中得到了越来越广泛的应用，且其应用优势也十分显著。比如，在机械制造过程中最为关键的焊接工序，焊接设备控制、焊接质量控制以及焊缝跟踪等都应用到了模糊控制技术与智能优化算法。同时，以智能控制技术为基础的AMS（智能制造系统）、CIM（计算机集成控制系统）以及FMS（柔性制造系统）等，都在当今的机械产品设计、机械制造材料选择、机械产品生产工艺流程设计、机械产品生产过程、机械产品管理过程以及机械产品检测过程中得到了广泛应用[11]。尤其是自计算机技术和网络信息技术在机械工程制造领域中的普及之后，将其与智能控制技术相结合，更是能够让机械制造过程得到非常好的智能化控制。而通过智能控制技术的应用，更是使得传统机械制造中难以解决的数据处理问题、精度不足问题以及一些不良状况的难以预见问题都得到了有效解决，在实现机械制造效率与质量显著提升的同时使其安全性得到了最大限度的保障。

由此可见，智能控制技术在当今的机械制造领域中具有非常好的应用优势。而关于机械制造领域中的智能控制技术研究，也正在伴随着科学技术的发展而不断进步。

（三）工业过程智能控制

在当今的工业生产中，机械化已经成为了主要的生产模式。而关于智能控制技术在工业过程中的应用研究，也已经获得了良好进展。就目前来看，工业化连续生产线大多已经实现了智能化的控制。比如，在轧钢、材料加工、冶金等工业化过程中，通过智能控制技术的应用，可使其各种的机械设备运行状态得以良好保障，并能够根据实际情况和实际需求对其各项运行参数进行智能调整，在有效确保工业过程正常进行的同时尽最大限度避免工业过程所受的不良影响极其对外部环境产生的不良影响[12]。

三、智能控制技术在机械工程中的研究进展

（一）智能控制设计的简单化

为减少智能控制技术的应用费用，使其在机械工程领域中的应用和维护都更加便利，在对此项技术进行研究的过程中，研究者开始致力于研究其设计的简化。其主要的研究思路是将智能控制技术和机械工程领域的全局发展作为基础，对其原理、框架的设计进行简化。虽然此项研究在目前依然处于预想阶段，但是相信随着时代的发展与科技的进步，机械工程领域中的智能控制设计一定会得到合理简化。

（二）智能控制技术的发展创新

就我国目前的智能控制技术研究来看，虽然在智能控制软件方面取得了很大进展，但是其理论研究和相应的硬件研究依然有待进一步创新，为达到这一目标，相关研究人员就需要将国外先进的研究经验作为参考，结合我国机械工程领域的实际发展，对与之相符合的智能控制技术原理进行研究，并对智能控制方面的硬件加以科学研究与设计，这样才可以有效满足我国的机械工程智能化控制需求，让智能控制技术在我国的机械工程领域中得到更好的应用和发展。

（三）智能控制研究体系的建立与完善

在对机械工程中的智能控制技术进行研究时，科学合理的研究体系建立是一项关键内容。但是就我国目前机械工程领域中的智能控制技术研究来看，虽然相应的研究体系已经初步形成，但是其研究内容、研究方法和研究模式等依然需要得到进一步的完善，这样才可以充分满足当今机械工程领域对于智能控制技术的实际应用需求，让智能控制技术和机械工程领域达到共同发展的效果。

结束语：

综上所述，在当今的机械工程领域中，智能控制技术所发挥的优势十分显著。基于此，相关研究人员应加大力度对智能控制技术进行研究，根据机械工程领域的实际发展需求，进一步拓宽智能控制技术的应用与研究范围，以此来充分发挥出此项技术在机械工程中的应用优势，快速促进机械工程领域的自动化、智能化发展。

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作者简介：姓名：张天阳，性别：男，出生年月：2000年12月，民族：汉族，籍贯：湖北鄂州，职务：无职称：无，学历：本科，研究方向：机械工程。

作者：张天阳

模糊控制工程机械论文篇2：

基于模糊免疫PID控制的汽车防抱死制动系统研究

摘要：为了能够获得较好的制动控制效果，解决不同路况下因滑移率不同而产生的系统误差问题，提出了基于模糊免疫PID的汽车防抱死控制策略。根据汽车防抱死动力学方程，利用simulink搭建了其仿真模型，并设计了模糊免疫PID 控制器。仿真结果表明：与传统的PID控制算法相比，模糊免疫PID控制在混凝土、湿沥青和湿泥土路面上，制动时间、制动距离和达到最佳滑移率时间等参数都有明显的减小，证明了该算法的有效性。

关键词：汽车防抱死制动系统;模糊免疫PID;Matlab/simulink;建模与仿真

汽车防抱死制动系统（ABS）的功能是主动监测并防止车轮因紧急制动而发生抱死，从而有效提高行驶安全性。为了改善制动性能，ABS往往需要采用更加可靠的控制算法，目前常用的控制算法有逻辑门限控制[1]、H∞鲁棒控制[2]、神经网络控制[3]、阶梯控制[4]、滑膜控制[5]以及PID控制等，由于ABS控制过程是一个相对复杂的非线性系统，因此，上述控制算法都具有一定的局限性。

模糊控制算法不需要精确的数学模型，并且具有人工智能的特点，因而在ABS控制中应用越来越广泛[6-7];但是，模糊控制在消除系统稳态误差上表现一般，对误差相对较小系统的控制效果一般，难以达到良好的控制精度，因此，汽车防抱死多采用模糊PID控制策略[8-9]。与模糊控制相比，模糊免疫PID控制具有控制算法简单、控制精度高的优点[10-12]，因此，本文在建立汽车防抱死模型的基础上，提出了基于模糊免疫PID的控制策略，并利用Matlab软件进行仿真验证。

1 ABS控制原理

在制动系统中，电子控制单元（ECU）、轮速传感器、压力调节装置和制动控制电路等是ABS系统的重要组成部分。汽车在制动过程中，ECU接收由轮速传感器检测到的轮速信号，分析判断车轮是否发生抱死并将控制指令反馈给压力调节装置，即以“保压”“减压”和“增压”三种方式来实现对制动力的控制，以避免车轮抱死情况的发生。

1.1 车辆动力学模型

ABS系统的构成主要有三个部分：车辆动力学模型、轮胎模型、制动系统模型。在不考虑空气阻力等一些影响因素的情况下，建立单轮车辆模型[8-9]，其动力学模型方程分别如公式（1）（2）（3）所示。

式中：M为四分之一汽车质量; v为汽车行驶车速;[Fxb]为汽车与地面之间的摩擦力;I为车轮转动惯量;[ω]为车轮转动时的轮速;r为车轮的半径;[Tb]为制动力矩;[φ]为制动时车轮与地面之间的纵向附着系数;[FZ]为车轮所受的垂直方向上的载荷。

1.2 轮胎模型

本文所采用的是双线性模型，它是一种相对简化的轮胎模型。滑移率与附着系数两者之间通常是非线性关系，为了方便模拟仿真和求解，将其分段线性化，两者关系表示为式（4）和式（5）。

1.3 制动器模型

制动力矩 Tb 与制动液压力P之间的关系模型称之为制动模型[13]。制动器模型方程为：

1.4 滑移率模型

滑移率通常使用s来表示，其表达式为：

在制动过程中，当制动轮处于纯滚动状态时，[v=ωr，s=0];当制动轮边滚边滑时，[v>ωr，0<s<100%];而當制动轮抱死，轮胎纯滑动时，[ωr=0，s=100%]。

2 ABS模糊免疫PID控制器设计

2.1 生物免疫反馈原理与规则

根据免疫反馈控制理论作如下假设[10-12]：假设第[n]代抗原数量为[εk]，则辅助细胞Th输出为[Thk]，得：

根据生物免疫反馈原理，对模糊免疫PID控制器的比例系数进行调整，将控制器的输出变量调用返回作为比例系数的输入。PID控制器的比例环节可以根据输出的大小和变化的速度进行智能调节，其反馈控制规律为：

2.2 模糊免疫 PID 控制器的结构与原理

免疫反馈控制以控制器的输出为输入，具有一定的滞后性，在工程应用中它通常与其他控制方法一起使用;所以，可将模糊免疫PID控制应用于ABS控制，其原理如图1所示。

根据生物免疫反馈原理，对模糊免疫PID控制器的比例系数进行调整。模糊免疫PID控制器的输出变量用作比例系数的输入，PID控制器的比例环节可以根据输出的大小和变化的速度进行智能调节，其反馈控制规律如式（14）所示，其中：0 ≤η ≤1;[f]（*）是一个非线性函数，用二维模糊控制器的普遍逼近来近似。

非线性函数[f]（*）的模糊实现如下：对输入和输出变量进行模糊化处理，将实际输入变量和模糊语言变量分别定义为u和uc，模糊论域取为[-1，1]，在模糊论域中，u和uc被量化为两个模糊变量，即正大（PB）和负大（NB）。对于任意实际输入量u（k）和Δu（k）都可以通过线性变换转化到模糊论域上，免疫反馈控制器的输出值 [fu，Δu]取[F]。模糊论域设置为[-1，1]，并量化为负、零、正三个模糊变量，分别表示为NB、Z、PB，依据各隶属度函数如图2所示。

在提高、抑制和稳定免疫反应的基础上，可以对非线性函数[fu，Δu]制定以下模糊控制规则：

2.3 积分系数ki和微分系数kd自调整

积分系数和微分系数的自调整可以通过一个二維模糊控制器来实现。控制器的输入量为控制系统的偏差（目标滑移率和实际滑移率的差）和偏差的变化率，根据公式（16）采用模糊控制器在线调整积分系数和微分系数：

式中：[ki]和[kd]分别为积分和微分系数;[ki0]和 [kd0]为控制器初始参数;[Δki]和[Δkd]是模糊控制输出变量。将二维模糊控制器的输入偏差变量设为[e]，输入偏差变量的模糊变量设为[ec]，输出变量的模糊语言变量分别设为[Δki]和[Δkd]。[e]和[ec]的模糊论域为[-6，6]，输出变量[Δki]和[Δkd]的模糊论域为[-6，6]。其中，将[e]和[ec]、[Δki]和[Δkd]的变化由7个离散的模糊语言变量描述：负大（NB）、负中（NM）、负小（NS）、零（Z0）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB），其隶属度函数均为三角形隶属函数，如图3所示。

模糊控制器两个输入变量均含有7个模糊子集，故一共有49条控制规则，根据人工调节经验，[Δki]和[Δkd]控制规则如表1所示。

3 仿真实验

本文模拟仿真在Microsoft Windows10环境下运用 MATLAB 2010b进行，车辆模型的具体参数如表2所示。根据表中参数，利用simlink模块搭建汽车防抱死模型，并分别设计模糊控制器和PID控制。通过试验法，确定PID参数的[kp]、[ki]和[kd]分别为40、1.5和5.2，并与模糊免疫PID控制进行仿真对比。

为了验证模糊免疫PID控制算法在ABS系统上的可行性，结合各仿真模块建立基于模糊免疫PID控制的ABS仿真模型如图4所示。其动力学模型的输入为制动力矩Tb和路面纵向附着系数μ，输出为车速v、车轮转速ω和制动距离s。

分别对该模型在混凝土、湿沥青和湿泥土三种附着系数路面上进行仿真分析，采样时间设为0.01 s，仿真时间设为10 s。初始状态汽车行驶车速为25 m/s，高、中、低附着路面三种行驶路况下的仿真结果如图5、图6和图7所示，各仿真数据如表3、表4和表5所示。其中，每幅图中（a）（b）（c）分别表示滑移率、制动距离曲线和速度曲线。

根据图5和表3的数据可知：在高附着行驶路况下，PID控制仿真数据显示，汽车在3.112 s停止，刹车距离为41.89 m，滑移率在2.182 s时到达最佳滑移率附近，但还在上下波动;模糊免疫PID控制器作用时，汽车在3.005 s停止，制动时间缩短了3.43%，刹车距离为39.93 m，制动距离缩短4.67%，并且制动到0.756 s时达到了最佳滑移率的状态，后续并无超调或波动，一直维持在最佳滑移率状态。数据显示：模糊免疫PID控制方法在制动初期速度波动更小，速度衰减平稳，响应更快，能够保证汽车以更短的刹车距离和刹车时间完成制动过程，安全系数更高。相对而言，模糊免疫PID控制方法的效果更好。

从图6和表4可知：在中附着系数路面情况下，模糊免疫PID控制器作用时，汽车在3.431 s停止，刹车距离为45.46 m，滑移率在1.034 s时达到最佳滑移率的状态;PID控制器作用时，汽车在 3.489 s停止，刹车距离为46.66 m，且滑移率直到汽车停止时仍未平稳。对比两种控制方法的数据可知：PID控制方法在制动初期滑移率和速度的振幅更大，制动距离和制动时间更长，因而模糊免疫PID控制方法效果更优，对驾驶员而言安全系数更高。

从图7和表5可知：在低附着系数路面情况下，模糊免疫PID控制器作用时，汽车在5.738 s停止，刹车距离为74.11 m，滑移率在0.74 s时达到最佳;而在传统PID控制器的作用下，汽车在 6.033 s停止，刹车距离为79.87 m，在2.01 s的时候制动到达最佳滑移率状态。由上述数据对比可知：模糊免疫PID控制方法在制动初期速度波动更小且相对平稳，刹车距离和刹车时间更短，因而制动效果更佳。

4 结论

针对传统PID控制汽车防抱死系统效果不理想的问题，建立了四分之一车轮非线性动力学模型，并采用将模糊与免疫PID相结合的控制方法进行了仿真。仿真结果表明，在不同路况下行驶时，设计的模糊免疫PID 控制算法相比于PID控制算法明显缩短了刹车距离和刹车时间：在混凝土路面上制动距离缩短了1.96 m，制动效果提升了4.67%;在湿沥青路面上制动距离缩短了1.20 m，制动效果提升了2.57%;在湿泥土路面上制动距离缩短了5.76 m，制动效果提升了7.21%。因此，与PID控制对比，模糊免疫PID控制算法在防抱死控制中更具优势，安全性更高。

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责任编辑盛艳

作者：毛湘文李广军

模糊控制工程机械论文篇3：

电液比例铲斗联控制系统建模与联合仿真

摘要：基于挖掘机SY215C8M样机，分析铲斗联系统的结构组成原理并对其进行电液比例系统改造，利用AMEsim建模并仿真验证。为提高控制精度，提出模糊自整定PID控制策略，用AMESim-Simulink联合仿真，观察比较传统pid控制和模糊pid控制的区别。

关键词：铲斗联系统;电液比例控制;模糊控制;联合仿真

本文著錄格式：孙畅励，贾文华. 电液比例铲斗联控制系统建模与联合仿真[J]. 软件，2019，40（5）：134-139

【

【Key words】： Bucket linkage system; Electro-hydraulic proportional control; Fuzzy control; Joint simulation

0 引言

挖掘机（如图1）在工程上应用十分广泛。本文基于三一重机SY215C8M样机铲斗联电铲斗联液比例系统，分析其工作原理并进行电液比例改造，推导挖掘机铲斗联电液比例系统数学模型并利用AMEsim进行建模并仿真验证系统改造的合理性。采用模糊PID控制策略代替传统pid对液压缸位置进行控制，利用AMESim-Simulink进行联合仿真，观察比较传统pid控制器和模糊pid控制器在控制效果上的区别。

1 系统组成原理及改造

1.1 挖掘机铲斗联系统组成

挖掘机工作装置中应用最为广泛的是铰接反铲式工作装置，主要由动臂、斗杆、铲斗及其相应的液压油缸组合而成，本文是基于挖掘机铲斗联系统进行研究。

铲斗作为挖掘机进行挖掘动作的执行元件，主要有内收和外摆两个动作，两个动作之间的切换主要来实现[1-2]，液压回路如图2。在挖掘机作业之前，铲斗主控阀1处于左位，铲斗合流阀2关闭，前泵单独供油，液压缸有杆腔进油，铲斗活塞后缩实现铲斗外摆动，进入准备挖掘动作状态。当铲斗开始挖掘作业时，铲斗主控阀1处于右位，液压油经过主控阀流入液压缸无杆腔，活塞外伸，铲斗内收。因挖掘作业时负载较大，此时铲斗合流阀2处于右位，前泵在供油的同时，后泵的液压油也同时流向主控阀1，实现合流，提高了铲斗挖掘的挖掘效率。设置防反转阀3的目的是防止挖掘负载过大时引起铲斗液压缸活塞反向运动。

1.2 电液比例系统改造

三一重机经典款SY215C8挖掘机液压控制系统采用液控先导和正流量控制联合的方式[3]。为了能够让挖掘机在环境恶劣、负载多变的情况下迅速、高精度动作，现提出利用电液比例技术对挖掘机铲斗联先导系统进行改造。

SY215C8挖掘机正流量控制系统中采用液控先导方式，即通过人为操作先导手柄，使之摆动一定角度，从而产生相应压力的先导液压油来控制主阀芯的开度[4]。同时挖掘机六个执行装置（两组动臂液压缸、两组斗杆液压缸、一组铲斗液压缸、行走机构和回转机构）共需约20组梭阀来筛选压力信号并筛选出最大控制压力信号以控制主泵输出流量，导致液压系统结构冗杂，系统的响应速度慢、响应精度较低。为了解决这一问题，现用电控先导替代液控先导，即使用电液比例减压阀替代原有的液控先导阀，用电气手柄替换原机械操作手柄。电气手柄操纵方式与原手柄完全一样，可同时在前后、左右摆动一定的角度，供电电压为5V或者10V。由于电气手柄产生的是电压信号，比例减压阀接受的驱动信号是电流，因此电气手柄发出的电压信号需要经控制器转换后输出PWM信号，从而驱动比例减压阀对主阀加以控制[5-6]。

改造后的电液控制系统原理如图3所示。操纵手柄及脚踏板动作产生的操纵信号传入控制器，经过处理后送达主泵，流量调节比例阀组调节送达各执行元件的流量，同时向各联电液比例阀组传送控制信号以调节主阀阀芯位移，从而推动液压缸或者液压马达实现对工作装置行走、回转等动作的控制。

2 AMEsim建模仿真及参数设置

铲斗联电液比例控制系统主要由电液比例阀和主阀控液压缸组成。在分析系统结构的基础上，从电液比例阀动态方程，主阀流量方程、液压缸流量连续性方程和液压负载力平衡方程来建立系统数学模型[7-9]，具体推导过程不再赘述。

2.1 AMESim建模与参数设置

利用AMESim软件对铲斗联系统进行建模，主要需要考虑液压泵和多路阀建模。挖掘机采用近恒功率控制，主液压回路中采用两个柱塞式变量泵供油;先导液压回路供油装置采用一个定量齿轮泵。本文主要研究阀控液压缸位置运动控制，为简化问题，此处不对液压泵自身机构及内部特性进行研究，只对主泵外部输出特性，即输出压力—流量特性进行分析。根据各类泵的工作原理及AMESim软件中规定的各泵的应用范围，结合实际电液比例系统中主泵工作原理和控制方式，此处选取双变量泵作为主泵的AMESim仿真模型。泵的额定转速设定为2050 r/min。

多路阀的建模需要根据三位六通阀内部结构和工作原理，将铲斗联阀芯拆分为若干个基本功能单元，利用AMESim液压元件设计库（HCD）中相应的模块来搭建模型。对对中弹簧、弹簧刚度弹簧预紧力、先导压力、阀口过流面积等主要参数进行设置。液压系统相关参数汇总于表1。

在仿真软件中将双变量泵仿真模型、铲斗联阀芯仿真模型、液压缸模型等各模块相连接，并设置相应先导控制，构成铲斗联电液比例系统仿真模型，如图4所示。

2.2 AMEsim仿真验证

给定电气手柄先导控制信號，运行仿真模型，主阀芯位移-时间曲线如下图6。主阀芯0.23s时开始运动，运动初期控制信号足够大，阀芯迅速打开至最大位移，过流面积达到饱和状态并保持一段时间，随后位移减小，阀口调节至稳定状态，实现液压缸从内缩到完全伸出状态。阀芯逐渐减小最终保持不动，液压缸保持在顶位一定时间。阀芯位移为负时，液压缸开始做回缩动作。

如图7所示为液压缸活塞杆位移-时间曲线。由图7可知，由于阀芯存在死区，液压缸在0至0.93 s时处于静止状态，当阀芯位移量大于2.5 mm时油路才通。0.93 s时活塞开始运动，6.39 s时活塞杆近似匀速伸出至最大行程1.15 m处，保持最大伸出量状态至8.21 s，之后液压缸回缩，12.48 s时收缩完成。

如图8为动作过程中，无杆腔和有杆腔压力随时间变化的曲线。Port1、Port2分别代表了无杆腔和有杆腔。0-0.6 s，阀芯位于死区，有杆腔压力保持在331 bar，无杆腔压力为0。0.6 s后，无杆腔进油，有杆腔出油，有杆腔压力降低，无杆腔压力上升，当无杆腔压力克服有杆腔压力时活塞开始移动。该过程中，由于无杆腔作用面积比有杆腔大，背压的作用，因此有杆腔压力始终略大于无杆腔压力。6.4 s时液压缸处于最大位移处，压力迅速上升至312.7 bar。

通过实际信号的输入，对液压缸压力特性、主阀以及液压缸位移特性三者的对比分析可知，系统仿真模型符合真实运动，较为真实了反应了实际状态，间接验证了液压仿真模型的正确性。

3 PID控制器设计

传统PID控制存在复杂变参数、外干扰系统难以整定，动态响应速度慢等缺点[10]。模糊控制作为一种非线性控制的控制策略，方法灵活，适应性强，能够适用于一些精度要求高、非线性、变参数的复杂系统[11]。对于挖掘机电液比例系统，可以结合模糊控制和PID控制，采用模糊控制原理对PID参数进行二次最优控制，从而满足系统对控制精度和智能化的要求。

模糊自整定PID控制器主要由一个模糊控制器和一个变参数PID控制器共同作用完成参数自整定。根据输入模糊控制器的独立变量的个数，可将其分为一维、二维、三维模糊控制器（FC）。

考虑到挖掘机稳定性及计算机性能，选取二维模糊控制器，采用两输入三输出的形式[12-14]。模糊控制器的输入为e和ec，其中e为挖掘机铲斗联液压缸位移差，e=x0-x（x0为目标位移值，x为实际位移值）。ec为偏差的变化率，ec=de/dt。输出为PID控制器三个参数的调整值。模糊PID控制器最终输出信号u为液压缸活塞杆对应的比例减压阀的控制信号，如图9所示。规则制定主要依据工作人员或专家的实际经验来适当选取，模糊推理在Matlab模糊工具箱中采用Mamdain型推理算法。

4 AMESim-Simulink联合仿真

基于AMESim-Simulink对铲斗联电液比例系统进行在对软件环境设置和联合仿真接口设置完成后，分别建立PID控制和模糊自调整控制联合仿真模型，并确定相关控制器参数。

4.1 阶跃信号验证

输入阶跃信号观察系统的动态特性。阶跃信号参考值取1m，如图10所示为采用传统PID控制方式和采用模糊自调整PID控制方式所得到的阶跃信号位移响应曲线图。

由仿真结果可知，两者最终稳态误差近似为0。采用传统PID控制时，系统上升时间为1.92 s、稳定时间4.72 s;采用模糊自整定PID控制方式时，系统上升时间为1.19 s、稳定时间2.81 s。说明模糊自整定PID控制方式能够比传统PID控制方式更快地进行动作反应，具有更好的输出特性。

4.2 正弦信号验证

输入正弦信号以观察系统的跟踪性能。正弦波频率为0.2 Hz，幅值0.5 m。如图11所示为分别两种控制方法下位移曲线图以及标准参考位移曲线。由图可知，传统PID控制下的系统输出滞后时间为0.38 s。模糊自整定PID方法控制下系统的滞后时间为0.18 s。另外，采用传统PID控制时存在失真情况。

如图12所示为采用两种控制方式时位置误差曲线图。与传统PID控制相比，采用模糊自整定控制位置误差变化范围小，液压缸外伸工况下，活塞位移最大误差值为95.6 mm，液压缸回缩工况下，活塞位移最大误差值为66.7 mm。PID控制时，液压缸外伸工况下，活塞位移最大误差值为175.7 mm，液压缸回缩工况下，活塞位移最大误差值为163.2 mm。两种控制方式的结果对比见表2。

综上所述，相同条件下，模糊自整定PID控制比传统PID控制在跟踪性能方面具有更好的效果。

5 结束语

挖掘机智能化是挖掘机发展的未来趋势。本文以SY215C8M型挖掘机铲斗联液压系统为基础，对铲斗联系统进行电液比例改造和仿真验证。进而提出采用模糊自整定PID的控制方法对挖掘机进行控制，基于AMESim-Simulink联合仿真比较与传统方法的控制效果。仿真结果表明，较于传统PID控制，模糊自整定PID控制下的铲斗联液压系统具有较快的响应速度和良好的跟踪性能，输出特性较好。

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