基于动力学模型的智能阀门控制优化策略.pdf

中国新技术新产品2024 NO.2（上）-21-高 新 技 术智能阀门设计了气动执行机构，将气源产生的推力作用于阀杆，进而控制阀位移动量及阀门开度。由于气动过程较为复杂，受到很多因素的影响，因此在实际应用过程中有可能出现超调。为了解决该问题，研究其动力学过程有助于挖掘关键影响因素，并制定提高控制精度的策略。1 智能阀门定位装置1.1 智能阀门定位装置工作原理阀门定位器是智能阀门的定位装置，能够根据设定的信号改变阀杆的运动幅度，进而实现阀门开度控制，其工作原理如图 1 所示。由系统设定阀门开度的电信号，其电流强度通常在 4 mA20 mA，阀门的实际开度取决于阀杆的位移量。智能阀门定位器由控制器、压电阀式 I/P 转换单元和位置传感器组成，能够将电信号作用于执行机构，进而控制调节阀。1.2 智能阀门定位装置的主要组件及功能1.2.1 压电阀式 I/P 转换单元智能阀门定位器的控制器在接收电信号后，以脉冲宽度调制（Pulse Width Modulation，PWM）的方式将信号传输至压电阀式 I/P 转换单元，再由该转换单元将 PWM 信号转变为气动信号，执行机构受到气动信号的驱动，作用于阀杆，进而控制调节阀1。压电阀的工作原理为逆压电效应，在本研究中，压电阀的型号为 HOERBIGER-P20，其技术指标见表 1。1.2.2 气动执行机构智能调节阀采用气动薄膜式执行机构，将高压气源作为动力能源，压电阀式 I/P 转换单元向执行机构发出压力信号，其信号量为 2 kPa10 kPa，通过高压气源将信号转化为阀杆的推力。气源通入薄膜气室，产生特定大小的作用力，使弹簧发生形变，进而推动阀杆2。阀杆的动作量与信号的压力值成正比。表 1 压电阀技术指标名称参数名称参数工作电压DC/V24 额定空气流量/（Lmin-1）1.5 耗电量/W0 额定工作压力/kPa120内部电容/mF100 使用温度/-30+80空气泄漏量/（Lmin-1）0.1 动作时间/ms0 （7）式中：Ffmax（x0）为阀杆的最大静摩擦力。如果阀杆的运动速度过快，就有可能造成气动系统震荡，为了避免该问题，必须适当限制阀杆的运动速度，将最大运动速度记为 vmax，阀杆的实时运动速度 v（t）和总运动时间 t 满足 v（t）vmax，0 t tf5。2.3 调节阀特性参数整定问题由以上分析可知，在阀门定位装置的动力学模型中存在部分不确定因素，包括流体扰动和摩擦力的跳变，其中涉及未知的参数，这些参数与阀杆的运动控制有关。如果根据工程经验整定运动方程中的未知参数，就会导致定位装置的通用性不足。另外，调节阀来自不同的生产厂家，其结构设计、工作特性存在一定的差异。即使定位器的型号相同，其安装方式、工作环境不同，工作时的气源压力不稳定，同样有可能影响阀杆的运动控制。针对这些问题，应该引入调节阀的特性参数，并对其进行整定。3 基于动力学模型和参数整定的阀位最优控制策略本次研究中，相关工作人员深入了解阀门系统动力学特性，引入参数整定法，建立数学模型，通过这种方式观察阀门在气动控制过程中的响应情，为制定有效的阀位控制策略提供理论基础。同时，研究人员采用最优控制策略，提高阀门控制系统稳定性、精确性以及响应速度，提高工业生产自动化水平。3.1 五步开关控制算法的基本原理3.1.1 基本原理分析五步开关控制算法在调节阀控制中应用广泛，其实施过程如图2所示。由图2可知，该控制算法将脉冲宽度调制（Pulse Width Modulation，PWM）控制和起停式控制（Bang-Bang）相结合，在控制过程的初始阶段，由 Bang-Bang 控制发挥作用。此时，阀杆上受到的作用力最大，因此加速度也最大。然后以稳定的 PWM 信号控制阀杆，保持一定的阀位运动速度，当接近死区时取消控制，阀杆通过惯性达到设定的阀位。参数 e2为排气阶段的阀位分界点，为死区范围的边界点，充气阶段的阀位分界点记为 e1，阀位的最终误差记为 e6。3.1.2 控制过程阀位调节是控制系统中的一个重要环节，需要经过三个阶段，三个阶段相互衔接，构成了高效调节系统。这种精密的控制过程可以在不同误差范围内，灵活、稳定地进行阀位调节。1）当 e e1或者 e e1时，说明阀位的反馈值和设定值存在显著的差异，此时电动阀的进气口或排气口受到阀门定位器的控制，进入全开状态，通过 Bang-Bang 控制实现排气或者进气，Bang-Bang 控制模式的调节速度较快，能够快速缩小误差。2）当-e2 e -或者 e e1时，说明阀位的反馈值与设定值较为接近，此时，阀门定位装置通过 PWM 模式控制阀位，该方法能够根据现有情况合理输出 PWM 信号，进行小幅度阀位调节，以相对平缓的速度控制阀位的误差。3）当 e 时，说明阀位已进入死区，此时智能阀门定位器进入保持状态，电动阀将停止进气或者排气。3.1.3 局限性分析传统的五步开关控制算法在部分场景下有一定的局限图 2 五步开关控制算法实施过程偏差 e0e1e2Bang-Bang控制 Bang-Bang控制 PWM控制 PWM控制 死区中国新技术新产品2024 NO.2（上）-23-高 新 技 术性。例如，当阀位调节幅度较小时，该控制算法容易出现超调。另外，在控制过程中的各分界点缺少明确、量化的实现手段。对于不同类型的气动阀来说，由于结构、内部摩擦力等因素存在差异，因此传统的五步法调节模式缺乏足够的通用性。3.2 阀门定位装置影响因素分析门定位装置的性能受到多方面因素的影响，例如摩擦力、进气量或排气量、控制算法的质量以及环境条件的变化等。深入了解这些影响因素，有助于相关从业人员优化阀门定位装置设计，提高其在工业生产过程中的可靠性。3.2.1 摩擦力3.2.1.1 摩擦力对阀位运行距离的影响当阀杆运动时，先克服最大静摩擦力，再进入运动状态，在运动过程中还需克服动摩擦力。在不考虑静摩擦力的情况下，采用相同大小的气源压力，利用动力学模型分别计算阀位的运动距离，按照 10 Hz 的频率进行采样，结果见表 2。理想状态是动摩擦力为 0 N，阀位的额定行程为 FSR，从数据可知，随着动摩擦力增加，阀位的最终行程持续下降。表 2 不同摩擦力下的阀位运动距离动摩擦力/N阀位运动距离（%FSR，mm）阀位移动距离（mm）0100.0302095.20-4.834089.60-10.436084.30-15.738079.30-20.739072.80-27.233.2.1.2 选取调节阀填料在调节阀中设置填料，其作用是填充阀盖和阀杆之间的空隙，使其达到良好的密封性，填料也会引起摩擦力差异。当前，常用的填料为聚四氟乙烯和石墨，聚四氟乙烯的摩擦力更小，使用聚四氟乙烯填料有利于提高对阀位的控制能力。3.2.2 进气量或排气量从动力学模型可知，进气量的大小影响了阀杆的受力，进而改变阀位的运动距离。本研究利用可调节进气量的辅助进气装置进行模拟，该装置由腔体、流量调节手轮、弹簧以及推杆等组成。将该装置作为调节阀的气源进行试验。将辅助进气装置的手轮开度分别设置为 30%、40%、50%100%，对比不同开度的阀位运行速度，以 90%开度和 100%开度为例，其对应的阀杆速度分别为 0.8 m/s、0.2 m/s，说明开度越大，阀杆受力和运行速度越大。如果进气量不足，阀位就无法达到设定的位置；如果进气量过大，阀位就有可能出现超调。3.3 参数整定方法参数整定的内容包括 4 个方面，分别为最小启动 PWM 信号量、行程类型、阀杆最大运动速度及过冲量、阀杆基准运动速度及相应的 PWM 信号量。以阀杆最大运动速度及其过冲量整定为例，其整定流程如下：充气判断是否达到最大阀位运行速度 vup如果未达到那么继续充气如果达到那么保持3 s 计算充气阶段的过冲量充气到顶端排气判断是否到达最小阀位运行速度 vdown如果未达到那么继续排气如果达到那么保持 3 s 计算排气阶段的过冲量返回。例如，调节阀行程类型的整定流程如下：开始下达 Bang-Bang 排气指令判断气缸内气体是否排出如果未排出那么继续排气如果排出到位那么记录当前阀位反馈值下达 Bang-Bang进气指令判断阀位是否变化如果阀位增大，那么为反行程如果阀位减少，那么为正行程。3.4 最优控制策略以五步开关控制算法为基础，引入降速区、微调区和快速区，优化后的控制策略如图 3 所示。控制过程采用的具体方法如下：1）在阀位调节过程启动后，阀杆先进入快速运动区，此时采用 Bang-Bang 控制模式。2）当偏差 e 的值在最大过冲量和最小过冲量之间时，阀位进入降速控制区，此时采用PWM 控制模式。3）如果阀位实时运动速度 v（t）小于整定后基准速度 vmax，那么阀位进入微调区。在这种控制模式下，阀位的实时运动速度不会超过最大速度限值，避免了阀位震荡的问题，并且阀位将以相对平缓的速度进入死区。当阀位运行过程进入死区时，x（tf）-xset的绝对值不能大于偏差阈值，此时，压电阀进入保持状态，终止进气或者排气操作。4 结语综上所述，本研究针对智能阀门定位装置的气动执行机构建受力方程，并且根据牛顿运动定律提出阀杆的动力学方程，从动力学模型中发现影响阀门开度控制精度的关键因素，包括阀杆的基准速度、行程类型、阀位启动的最小 PWM 信号量、阀位最大运行速度及其过冲量、基准速度对应的 PWM 信号量等。以动力学模型为基础，对这些关键参数进行整定，再利用整定后的参数建立阀位的优化控制策略，有效地避免了超调、震荡等问题。参考文献1 王怀康，赵立业.改进预估模糊 PID 控制在气动阀门定位系统中的应用 J.组合机床与自动化加工技术，2023（1）：156-157.2 丁琛.气动阀门控制方式在滤池控制系统中的比选应用 J.流体测量与控制，2023，4（3）：74-75.3 刘晶，李超然，张建楠，等.基于融合驱动的余热阀门控制优化方法 J.热力发电，2023，52（10）：298-299.4 李培金，黄超武，邹向阳.气动调节阀控制回路可靠性提升解决方案研究 J.仪器仪表用户，2023，30（9）：103-104.5 李海龙，李国镔，余道刚，等.某调节阀气动及振动噪声性能研究 J.热能动力工程，2023，38（10）：25-27.6 魏高鹏.气动调节阀气路控制原理分析 J.中国设备工程，2021（1）：169-170.注：e1为整定后的上升过程最大冲量；e2为整定后的下降过程最大冲量；为死区范围的边界，取值为0.5%FSR。图 3 控制策略整体优化方案-e2e1快速区降速区降速区偏差e降速区微调区微调区死区