单神经元控制器在剥锌机主剥离过程控制的应用研究.pdf

第32 卷增刊12023年6 月文章编号：10 0 4-40 51(2 0 2 3)S1-0267-05单神经元控制器在剥锌机主剥离过程控制的应用研究中国矿业CHINA MINING MAGAZINED0I:10.12075/j.issn.1004-4051.20230420Vol.32,Suppl 1June2023李强1-，范凌霄1.2，刘利敏1-2，苏勇1,2（1矿冶科技集团有限公司，北京10 0 16 0；2.北矿机电科技有限责任公司，北京10 0 16 0)摘要：国产剥锌机主剥离单元的执行机构属于非对称液压缸，采用比例阀进行控制，由于非对称液压缸活塞两边的面积不同，当液压控制系统变更动作方向时，往往容易发生一定的不稳定性，比如液压力突跳或系统振动，而且双向动作具有一定的动态不对称性，这些问题对于剥锌机主剥离单元控制系统的动态性能存在负面影响，引起剥离过程不稳定。单神经元是构成神经网络的基本单位，具有神经网络所具有的自学习和自适应能，而且结构简单易于计算、抗干扰能力强，故将其应用于剥锌机主剥离单元控制系统中，可以克服非对称液压缸的影响，提高剥锌机主剥离单元的动态性能。关键词：自动剥锌机；液压缸；单神经元控制器；PID；仿真中图分类号：TP273+.2Application research of single neuron controller in the main stripping2.BGRIMM Machinery and Automation Technology Co.,Ltd.,Beijing 100160,China)Abstract:The executive mechanism of the main stripping unit of the domestic zinc stripping machinebelongs to an asymmetric hydraulic cylinder,which is controlled by a proportional valve.Due to the differentareas on both sides of the asymmetric hydraulic cylinder piston,when the hydraulic control system changesthe direction of action,it is often prone to certain instability,such as sudden hydraulic pressure jump orsystem vibration,and the bidirectional action has a certain degree of dynamic asymmetry.These issues have anegative impact on the dynamic performance of the main stripping unit control system of the zinc strippingmachine,causing instability in the stripping process.Single neuron is the basic unit that constitutes a neuralnetwork,which has the self-learning and adaptive capabilities of neural networks.Its structure is simple,easyto calculate,and has strong anti-interference ability.Therefore,when applied to the control system of themain stripping unit of a zinc stripping machine,it can overcome the influence of asymmetric hydrauliccylinders and improve the dynamic performance of the main stripping unit of the zinc stripping machine.Keywords:automatic zinc stripping machine;hydraulic cylinder;single neuron controller;PID;simulation0 引 言国产剥锌机主剥离单元执行机构采用非对称液文献标识码：Aprocess control of zinc stripping machineLI Qiangl-2,FAN Lingxiaol-2,LIU Liminl-2,SU Yongl?(1.BGRIMM Technology Group,Beijing 100160,China;压缸，液压控制阀为比例调节阀。阀控非对称液压缸具有占用空间小、构造简单、结构紧凑、成本低廉、收稿日期：2 0 2 3-0 6-0 5第一作者简介：李强（198 6 一），男，硕士，高级工程师，E-。引用格式：李强，范凌霄，刘利敏，等，单神经元控制器在剥锌机主剥离过程控制的应用研究J.中国矿业，2 0 2 3，32（S1）：2 6 7-2 7 1.LI Qiang,FAN Lingxiao,LIU Limin,et al.Application research of single neuron controller in the main stripping process control of zinc strippingmachineJJ.China Mining Magazine,2023,32(S1):267-271.责任编辑：刘硕268承载能力大等优点-2 ，因此，比例阀控非对称液压控制系统在各种应用场景中均得到了广泛的应用。然而，这种非对称液压缸由于活塞两边的面积不同，当液压控制系统变更动作方向时，往往容易发生一定的不稳定性，比如液压力突跳或系统振动，而且双向动作具有一定的动态不对称性，这些问题对于剥锌机主剥离单元控制系统的动态性能存在负面影响，引起剥离过程不稳定。利用单神经元控制器所具有的结构简单，自学习、自组织能力强，可以调和系统动、静态间的矛盾，且抗干扰能力强等优点，采用单神经元作为剥锌机主剥离单元的控制器来克服比例阀控非对称液压缸系统中参数变化等非线性因素的影响，从而提高剥锌机主剥离单元液压系统的动态特性，对于剥锌机在实际工控中的应用具有很强的现实意义。1剥锌机主剥离单元系统数学模型分析电液比例阀控液压系统是一种以油液作为动力介质，以位移、速度、力等信号作为反馈目标对象调节控制电信号输人，经过电液能转换与功率放大，对目标对象进行随动控制的反馈控制系统。其中，电液比例阀作为液压控制元件，液压缸作为液压执行元件。从控制功能上看，电液比例控制系统可以完成流量、压力等液压控制元件被控量和电气指令信号控制量之间的线性转换，结合了电气与液压控制两方面的优点，因此在现代化工业生产的各个领域应用较为广泛。电液比例阀控液压系统组成主要是控制器、比例放大器、电液比例阀、液压缸、传感器等，其工作原理是通过力传感器和位移传感器采集到目标对象位移和负载力等信号，传输至可编程控制器，可编程控制器对各种传感器和检测元件检测到的信息进行采集处理后，经过控制系统处理后，将最佳的控制参数提供给液压系统，液压系统中的电中国矿业程的自动控制，这里需要对油缸的位移产生反馈信号，可以通过位移传感器进行测量，将反馈信号与给定信号的偏差作为传输值，经过电控器处理后，控制电液比例方向阀开口，从而控制液压缸的位置，液压原理图如图1所示。1.1阀控非对称液压缸数学模型在液压系统中，大都从阀的压力一一流量特性、油缸负载流量方程和油缸的力方程等三方面建立数学模型2-6 。图2 为阀控非对称液压缸动力机构示意图。输人信号一区区山山1、2-两侧主剥刀的工作油缸；3-位移传感器；4、5-比例加法器和放大器；6-电液比例阀；7-溢流阀；8-液压泵；9-油箱Fig.1Hydraulic schematic diagramQPVP,VA,第32 卷2输人信号6图1液压原理图PPoQ2Am液比例阀收到控制电压信号后，使工作阀阀芯产生位移，改变阀口尺寸并以此改变输出流量，控制液压缸的输出力F，从而控制调整目标对象的运动速度和位移，直到目标对象到达指定速度和位置，从而精确控制目标对象的运动。本项目拟采用工业生产中常用的电液比例控制系统对主剥刀剥离过程的位移做出精确控制，并根据仿真得到的理想的剥锌力一位移曲线达到间接控制液压缸的输出力，保证剥离过程稳定进行的目的。剥锌机的主剥离工作装置液压系统主要由两侧主剥刀液压系统组成，两侧的控制原理基本相同，都是给工作油缸一个电信号，通过控制电液比例方向阀的开口来控制液压缸的位置。如果要实现剥锌过图2 阀控非对称液压缸动力机构Fig.2Valve controlled asymmetric hydraulic cylinderpower mechanism由于阀控非对称液压缸在正反两个运动方向运动过程中，系统参数会发生变化，所以需要根据方向的不同分别推导数学模型。1）当活塞运动速度 0（0)时，由基本公式推导得液压缸活塞位移，见式（1）。A1 Ka X.-A cai.(Kn+21+r)gY=(Ke1+2(1+n)V.V.)(ms+Bes+K)+Ais2(1)SF增刊1式中：Cic1(1+n)(1+m)Ca;C1;K.l+K,+cCec2）当活塞运动速度 0（0为学习速率。2.2状态转换器的实现图4中,r(k)为转换器输人值,y(k)为对象输出值，i，2，3为转换器转换后的神经元的输人量，(5)i(k)=r(k)y(k)=e(k),z(k)=e(k)一e(k1)=e(k),s(k)=e(k)一2 e(k一1)十e(k一2),通过SIMULINK仿真环境，得到具体的状态转换器的仿真图，如图5所示。InlS22Ss+10阀控缸与负载(6)u被控K对象Out1Out23YZero-OrderHold图5状态转换器仿真图Fig.5Simulation diagram of state converter2.3单神经元控制器的实现单神经元控制器具有3个输入和1个输出，在SIMULINK中的构造示意图如图6 所示。初始神经元权值w;（i=1，2，3）分别设定为0.3、0.3、0.3。其中，etap为比例学习速率；etai为积Out3Zero-OrderHold1270分学习速率；etad为微分学习速率；k为比例系数。2.4阀控非对称液压缸单神经元控制系统仿真分析通过以上分析结论，可得阀控非对称液压缸单神经元控制系统的SIMULINK仿真模型，如图7所示。剥锌机主剥离单元液压系统的计算参数参考见表1。为了充分比对单神经元控制器的动态性能，首先使用传统PID控制器对液压系统进行控制，输入阶跃信号的仿真结果如图8 所示。中国矿业1InlIn2?In3图6单神经元控制器构造示意图Fig.6Schematic diagram of single neuroncontroller construction第32 卷snnpidOutlS-FunctionsnnpidRepeatingS-FunctionsequencesairFig.7 Simulation block diagram of valve controlled asymmetric hydraulic cylinder single neuron control system表1工作油缸液压系统参数Table 1Hydraulic system parameters of working cylinder符号参数名称Ka比例放大器放大系数cd流量系数面积梯度液体弹性模量Po回油压力P.系统供油压力活塞及负载总质量mFLBDdLK/CicA1A2nVK电液比例方向阀增益电液比例方向阀固有频率电液比例方向阀阻尼比Whl液压固有频率液压阻尼比1230.000.0028s2+0.0017s+1ManualGain2Switchl18.3Zero-OrderSubtractHoldZero-OrderHoldl图7阀控非对称液压缸单神经元控制系统仿真框图作为控制单元，控制参数为：K=0.4，e t a p=40 0，数值单位0.075A/V0.610.023 77X108010800负载力500阻尼系数800液压缸活塞直径100活塞杠直径70液压缸行程1200位移传感器放大系数10内泄露系数3X10-11外泄露系数0无杆腔有效面积0.785有杆腔有效面积0.400面积比0.509有效容积1.3X10-35.110-26000.6219.60.16510.000 13s*+0.004s2+sTransferFcn3TransferFcn2110.0000028s2+0.0017s+10.000 13 s*+0.004 s*+sGainlTransferFcn3采用同样的被控对象模型，以单神经元控制器etai=30000,etad=2000，采用阶跃信号作为输人信号，单神经元控制器输出仿真结果如图9所示。m3Pa2Pa1MPa0kg-1N-2Ns/mmmmmmmV/m(m/s)/Pa(m3/s)/Pamm2m3(m3/s)/Arad/srad/sSwitchTransferFcn2123456789t/s图8阶跃信号响应曲线-传统PID控制器Fig.8Step signal response curve-traditional PID controller3210-1-2图阶跃信号响应曲线-单神经控制器Fig.9Step signal response curve-single neural controllerScopel123456789t/s增刊1由图8 和图9 可知，通过两种控制器的响应曲线对比可以看出，单神经元控制器的输出响应的提升效果主要体现在超调量、稳态误差和响应时间等方面，但更重要的是当系统在正反两个方向运动、系统参数发生变化时，系统响应输出曲线依然保持着较高的对称性，而传统PID控制器是不具备该性能。3应用实例在国内某冶炼厂剥锌机将上述研究成果，即单神经元控制器模型应用于主剥离阀控非对称液压系统，与原传统PID控制器进行了对比，通过实际测量主剥离单元的运行速度及液压缸伸出与缩回的时间，发现主剥离单元双向运行速度曲线平滑，具有极高的对称性，速度差值在1%以内，较好的满足了主剥离单元运行过程中所需的平稳性。4结语研究分析并建立了剥锌机主剥离单元阀控非对称液压缸系统的数学模型和仿真模型，介绍了单神经控制器的原理、构成以及学习算法的重要性。利用MATLAB/SIMULINK仿真软件，建立了剥锌机主剥离单元阀控非对称液压缸单神经元控制系统仿真模型，对比了传统PID控制系统和单神经元控李强，等：单神经元控制器在剥锌机主剥离过程控制的应用研究主剥离系统的动态性能。参考文献1王占林.近代液压控制LMI.北京：北京航空航天大学出版社，2005:1-5.2吴振顺.液压控制系统M.北京：高等教育出版社，2 0 0 8.3韩利竹，王华.MATLAB电子仿真与应用MI.北京：国防工业出版社，2 0 0 3：6-30.4李人厚.智能控制理论和方法MJ.西安：西安电子科技大学出版社，1999:2 6-30.5焦李成.神经网络系统理论MJ.西安：西安电子科技大学出版社，1995.6 FANG Y,KINCAID TG.Stability analysis of dynamical neu-ral networksJ.IEEE Transactions on Neural Networks,1996,7(4):1003-1006.271制系统的仿真结果，通过输出曲线证明了单神经元控制器的优异性能。同时，为了充分验证该方法的实用性，将该单神经元控制模型应用于国内某冶炼厂剥锌机主剥离单元上，通过指标对比，再次证明了该控制模型的优异性能。仿真与实践的双重结果表明，单神经元控制系统通过在线学习和参数优化，可以很好的调和系统动、静态间的矛盾，克服系统运行过程中的一些非线性因素，对于剥锌机主剥离单元表现出很强的自适应性和鲁棒性，从而大大改善了*（上接第2 6 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