气动机械手位置伺服控制系统的研究
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摘要
气动系统以其价廉、简单、抗污染能力强等特点，在工业自动化中得到愈来愈广泛的应用。气动伺服控制技术作为一种自动控制手段，在众多的工业领域中已经成功的获得了应用。本文在对气动位置伺服系统的特性进行研究的基础上，通过对控制策略的理论和实验研究，实现了气动位置伺服系统的高精度控制。
气缸的摩擦力和阀的质量流量特性是影响气动位置控制系统的主要因素。本文首先对气缸的动静态特性进行了理论分析，通过实验来建立气缸的摩擦力、比例流量阀流量特性近似的数学模型，对电气机械手位置控制系统建立了非线性数学模型，并通过计算机仿真技术对系统特性进行研究，讨论了系统参数对系统性能的影响，得出系统对阶跃信号、方波信号等的响应特性。在此基础上，对气动位置伺服系统进行了相应的控制策略研究。由于系统具有严重非线性，经典控制方法(如PID控制)很难获得良好的控制效果，不适合于控制对象参数变化、非线性程度大等场合。神经网络具有很强的逼近非线性曲线的能力和泛化能力，即非线性映射能力。本文利用神经网络的学习功能，在线调整参数，抑制因参数变化对系统稳定性造成影响，成功设计出神经网络模型参考自适应控制器，并进行了仿真和实验研究。结果表明，同PID控制相比，本文所提出的控制策略能明显改善系统的动态性能。
最后，设计并建立了气缸的性能检测系统以及气动位置伺服控制系统，编制出计算机辅助测试软件和系统控制软件，对气动位置伺服系统的控制性能进行了实验研究。
Pneumatic system is used more and more widely in industry automation because of its virtues such as cheapness, simpleness, strong resistance for pollution and so on. As an automatic control means, pneumatic position servo technology has been applied in many industry. Based on research of the characteristics of the pneumatic position servo system, control methods of the system in theory and practice are developed and high-accuracy positioning is achieved.
The friction of the cylinder and the mass flow rate characteristic are important for pneumatic position control system. The static and dynamic behaviors of the cylinder are analyzed in theory in this paper Firstly. The mathematics model of the friction of the cylinder and the flow rate characteristic is founded by experiments. A nonlinear mathematics model of the electric-pneumatic manipulator is presented. Based on this model, compute digital simulation is completed. The infection of the parameter to the system performance is discussed. The response performance of the system to step symbol and wave symbol is gained. Corresponding control strategy is presented for the pneumatic position control system. It is difficult for classic control method to control the pneumatic because it is strongly nonlinear. Neural Net can approach any curve and adjust parameter on-line. The research of simulations shows that the control strategy presented can improve the static and dynamic behavior of the system effectively.
Finally, a cylinder test system and a pneumatic position system are designed and established. The computer aimed test software and control software are also carried out. Then the study to the performance of the cylinder and the pneumatic position servo system in practice is presented.
气缸的摩擦力和阀的质量流量特性是影响气动位置控制系统的主要因素。本文首先对气缸的动静态特性进行了理论分析，通过实验来建立气缸的摩擦力、比例流量阀流量特性近似的数学模型，对电气机械手位置控制系统建立了非线性数学模型，并通过计算机仿真技术对系统特性进行研究，讨论了系统参数对系统性能的影响，得出系统对阶跃信号、方波信号等的响应特性。在此基础上，对气动位置伺服系统进行了相应的控制策略研究。由于系统具有严重非线性，经典控制方法(如PID控制)很难获得良好的控制效果，不适合于控制对象参数变化、非线性程度大等场合。神经网络具有很强的逼近非线性曲线的能力和泛化能力，即非线性映射能力。本文利用神经网络的学习功能，在线调整参数，抑制因参数变化对系统稳定性造成影响，成功设计出神经网络模型参考自适应控制器，并进行了仿真和实验研究。结果表明，同PID控制相比，本文所提出的控制策略能明显改善系统的动态性能。
最后，设计并建立了气缸的性能检测系统以及气动位置伺服控制系统，编制出计算机辅助测试软件和系统控制软件，对气动位置伺服系统的控制性能进行了实验研究。
Pneumatic system is used more and more widely in industry automation because of its virtues such as cheapness, simpleness, strong resistance for pollution and so on. As an automatic control means, pneumatic position servo technology has been applied in many industry. Based on research of the characteristics of the pneumatic position servo system, control methods of the system in theory and practice are developed and high-accuracy positioning is achieved.
The friction of the cylinder and the mass flow rate characteristic are important for pneumatic position control system. The static and dynamic behaviors of the cylinder are analyzed in theory in this paper Firstly. The mathematics model of the friction of the cylinder and the flow rate characteristic is founded by experiments. A nonlinear mathematics model of the electric-pneumatic manipulator is presented. Based on this model, compute digital simulation is completed. The infection of the parameter to the system performance is discussed. The response performance of the system to step symbol and wave symbol is gained. Corresponding control strategy is presented for the pneumatic position control system. It is difficult for classic control method to control the pneumatic because it is strongly nonlinear. Neural Net can approach any curve and adjust parameter on-line. The research of simulations shows that the control strategy presented can improve the static and dynamic behavior of the system effectively.
Finally, a cylinder test system and a pneumatic position system are designed and established. The computer aimed test software and control software are also carried out. Then the study to the performance of the cylinder and the pneumatic position servo system in practice is presented.
引文
[1] 王雄耀．近代气动机器人(气动机械手)的发展及应用．液压气动与密封，1999，(5)：13-16
[2] 葛宜远．流体传动及控制技术的新成就．液压与气动，1998，(2)：1-3
[3] 路甬祥．气动技术的发展方向．液压与气动，1991，(2)：2-3
[4] 许炳辉．气动技术基础知识(1)．液压与气动，1994，(1)：39-41
[5] J.L.Shear. Study of pneumatic process in the continuous control of motion with compressed air-Ⅰ.Trans of ASME, 1956: 233-241
[6] Zhou Hong. Intelligent pneumatic-The latest trend in pneumatic actuators and control systems. Proceeding of the 4th International Conference on Fluid Power Transmission and Control,1997:335-348
[7] 杨尔庄．国内外液压气动位置控制技术现状与发展方向．液压与气动，1988，(3)：13-14
[8] 李建藩．气压传动系统动力学．广东：华南理工大学出版社，1991，1-3
[9] 孟繁华．机器人应用技术．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1988，138
[10] 张桂香，王辉．计算机控制技术．成都：电子科技大学出版社，1999，2
[11] 廖效果，朱启逑．数字控制机床．武汉：华中理工大学出版社，1992，76-77
[12] 朱力．计算机控制智能高速气动缓冲系统的研究．杭州，浙江大学硕士学位论文，2002，20-27
[13] 曲以义．气压伺服系统．上海：上海交通大学出版社，1987，101
[14] 李宝仁，朱玉泉，郑云舫．基于单神经元控制器的气动位置伺服系统研究．中国机械工程，1998．9，(6)：10
[15] 周恩涛，廖生行．基于LabVIEW的虚拟比例阀测试系统．机床与液压，2003，(1)：251
[16] 烘添胜，李永刚，罗锡文．LabVIEW数据采集动态链接库的设计及应用．计算机自动测量与控制，2000，8(4)：21
[17] 甘俊英，陆桂芳．MATALB在计算机控制系统中的应用．五邑大学学报(自然科学版)，1996，(2)：51-52
[18] 王宣银．气动伺服系统的神经网络辨识．组合机床与自动化加工技术，2001，(1)：11
[19] 史维祥，尤昌德．系统辨识基础．上海：上海科学技术出版社，1988，1
[20] 郑洪生．气压传动与控制．北京：机械工业出版社，1988，61-63
[21] 陆鑫盛，周洪．气动自动化系统的优化设计．上海：上海科学技术文献出版
社，1999，43
[22] 陶国良，毛文杰，王宣银．气动伺服系统机理建模的实验研究．液压气动与密封1999，(5)：26-31
[23] 赵彤．从SMC看世界气动技术发展(下)．液压与气动，1993，(2)：21
[24] 姜明，袁哲俊，徐彬．气动伺服控制系统的建模与控制研究．机械与电子，1998，(4)：31
[25] Araki,Yamamoto A. Model Reference Adaptive Control of Pneumatic Servo With a Constant Trace, Algorithm Journal of Fluid Control,Col.20 30-48
[26] Ishimoto Matsiui E,Takawaki M,Learning Position Control on a Pneumatic Cylinder Using Fuzzy Reasoning, Journal of Fluid Control, 20,(3):7-29
[27] 周洪．电—气比例／伺服系统及其控制策略研究：浙江大学博士学位论文，杭州：浙江大学图书馆，1988，26
[28] 中国机械工程学会，中国机械设计大典编委会，中国机械设计大典(第五卷)．南昌：江西科学技术出版社，2002，123
[29] 成大先等．机械设计手册(第四卷)．北京：化学工业出版社，2002，54
[30] 杨青海，河合素直，曾祥荣．气动位置伺服系统的高精度控制．液压与气动，1994，(6)：11-14
[31] 朱春波．基于压力比例阀的气动位置伺服系统控制策略研究：哈尔滨工业大学博士学位论文，哈尔滨：哈尔滨工业大学图书馆，2001，34-35
[32] 张志涌等．精通MATLAB 6.5．北京：北京航天航空大学出版社，2003．3，150-151
[33] Technical Information for Electro-pneumatic Proportional Valve,1
[36] Araki, Yamamoto A.Model Reference Adaptive Control of Pneumatic Servo With a Constant Trace, Algorithm Journal of Fluid Control,20,30-48
[37] Sanville F E.A new Method of Specifying the Flow Capacity of Pneumatic Fluid Power Valves.Second Fluid Power Symposium, BHRA, England, Paper D3, 1971, 37-47
[38] S.Liu,J.E.Bobrow, An Analysis of a Pneumatic Servo System and Its Application to a Computer-Controlled Robot,Journal of Dynamic System Measurement and Control, 1988,(9): 12-14
[39] X.F.Lin,S.Scavarda,E.Richard.Modeling and Simulation of a Position Control of a Pneumatic Long Actuator, Proc.of the 1st Symposium on Fluid Power Transmission an Control,Oct,1991:469-473
[40] Li Baoren,Xu Yaoming.An Adaptive Variable Gain Control for a Novel Pneumatic Position servo system Proc of the IEEE Inter.Conf.on Industrial
Technology, 1994:263-269
[41] 应自炉．MATALB软件在控制系统仿真与分析中的应用．现代电子技术，1995，(4)：33
[42] 陆璐．学习控制理论及其在气动伺服系统中的应用：西安交通大学硕士论文，西安：西安交通大学图书馆，1996，43-45
[43] 陶永华等．新型PID控制及其应用．北京：机械工业出版社，1999，32
[44] 韦登谷登(译)．非线性和自适应控制技术．北京：科学出版社，1984，205-213
[45] 解学书．控制理论．北京：清华大学出版社，1999，41-50
[46] K.S.Fu,Learning Control Systenms_Review and Outlook,IEEE Transaction on Automatic Control, 15,(2):210-232,
[47] Nielson H R. Theory of the back propagation neural network. Proc. IEEE Intl. Conf.Neural Networks, 1989,(1): 593-606
[48] Kumpati S.Narendra,Fellow, IEEE,and Snehasis Mukhopadhyay.Adaptive controller using Neural Networks and approximate Models. IEEE Transaction on Neural Networks,1997.8, (3): 475-485
[49] Derrick Nguyen,Bemard Widrow.Neural Netoorks for Self-Learning Control systems.IEEE Control Systems Magazines,1990.10, (3): 18-23
[50] 刘金琨．先进PID控制及其MATLAB仿真．北京：电子工业出版社，2003，87
[51] 陶永华．新型PID控制及其控制．北京：机械工业出版社，1998，68
[52] 袁著祉，阮荣耀，高龙等．现代控制理论在工程中的应用．北京：科学出版社，1985，118-119
[53] 何玉彬，李新忠．神经网络控制技术及其应用．北京：科学出版社，2000，92
[54] R.A.Jacobs and M.I.Jordan,Learning piecewise control strategies in a modular neural network., IEEE Transaction on systems, Man, and Cybernetiexs, 1991, (3):239-265
[55] Huang Wenmei, Yang Yong, Tang Yali.Adaptive neuron control based on predictive model in pneumatic servo system, Proceedings of the fifth international conference on fluid power transmission and control, Beijing: International Academic publishers world publishing corporation,2001,190-194
[2] 葛宜远．流体传动及控制技术的新成就．液压与气动，1998，(2)：1-3
[3] 路甬祥．气动技术的发展方向．液压与气动，1991，(2)：2-3
[4] 许炳辉．气动技术基础知识(1)．液压与气动，1994，(1)：39-41
[5] J.L.Shear. Study of pneumatic process in the continuous control of motion with compressed air-Ⅰ.Trans of ASME, 1956: 233-241
[6] Zhou Hong. Intelligent pneumatic-The latest trend in pneumatic actuators and control systems. Proceeding of the 4th International Conference on Fluid Power Transmission and Control,1997:335-348
[7] 杨尔庄．国内外液压气动位置控制技术现状与发展方向．液压与气动，1988，(3)：13-14
[8] 李建藩．气压传动系统动力学．广东：华南理工大学出版社，1991，1-3
[9] 孟繁华．机器人应用技术．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1988，138
[10] 张桂香，王辉．计算机控制技术．成都：电子科技大学出版社，1999，2
[11] 廖效果，朱启逑．数字控制机床．武汉：华中理工大学出版社，1992，76-77
[12] 朱力．计算机控制智能高速气动缓冲系统的研究．杭州，浙江大学硕士学位论文，2002，20-27
[13] 曲以义．气压伺服系统．上海：上海交通大学出版社，1987，101
[14] 李宝仁，朱玉泉，郑云舫．基于单神经元控制器的气动位置伺服系统研究．中国机械工程，1998．9，(6)：10
[15] 周恩涛，廖生行．基于LabVIEW的虚拟比例阀测试系统．机床与液压，2003，(1)：251
[16] 烘添胜，李永刚，罗锡文．LabVIEW数据采集动态链接库的设计及应用．计算机自动测量与控制，2000，8(4)：21
[17] 甘俊英，陆桂芳．MATALB在计算机控制系统中的应用．五邑大学学报(自然科学版)，1996，(2)：51-52
[18] 王宣银．气动伺服系统的神经网络辨识．组合机床与自动化加工技术，2001，(1)：11
[19] 史维祥，尤昌德．系统辨识基础．上海：上海科学技术出版社，1988，1
[20] 郑洪生．气压传动与控制．北京：机械工业出版社，1988，61-63
[21] 陆鑫盛，周洪．气动自动化系统的优化设计．上海：上海科学技术文献出版
社，1999，43
[22] 陶国良，毛文杰，王宣银．气动伺服系统机理建模的实验研究．液压气动与密封1999，(5)：26-31
[23] 赵彤．从SMC看世界气动技术发展(下)．液压与气动，1993，(2)：21
[24] 姜明，袁哲俊，徐彬．气动伺服控制系统的建模与控制研究．机械与电子，1998，(4)：31
[25] Araki,Yamamoto A. Model Reference Adaptive Control of Pneumatic Servo With a Constant Trace, Algorithm Journal of Fluid Control,Col.20 30-48
[26] Ishimoto Matsiui E,Takawaki M,Learning Position Control on a Pneumatic Cylinder Using Fuzzy Reasoning, Journal of Fluid Control, 20,(3):7-29
[27] 周洪．电—气比例／伺服系统及其控制策略研究：浙江大学博士学位论文，杭州：浙江大学图书馆，1988，26
[28] 中国机械工程学会，中国机械设计大典编委会，中国机械设计大典(第五卷)．南昌：江西科学技术出版社，2002，123
[29] 成大先等．机械设计手册(第四卷)．北京：化学工业出版社，2002，54
[30] 杨青海，河合素直，曾祥荣．气动位置伺服系统的高精度控制．液压与气动，1994，(6)：11-14
[31] 朱春波．基于压力比例阀的气动位置伺服系统控制策略研究：哈尔滨工业大学博士学位论文，哈尔滨：哈尔滨工业大学图书馆，2001，34-35
[32] 张志涌等．精通MATLAB 6.5．北京：北京航天航空大学出版社，2003．3，150-151
[33] Technical Information for Electro-pneumatic Proportional Valve,1
[36] Araki, Yamamoto A.Model Reference Adaptive Control of Pneumatic Servo With a Constant Trace, Algorithm Journal of Fluid Control,20,30-48
[37] Sanville F E.A new Method of Specifying the Flow Capacity of Pneumatic Fluid Power Valves.Second Fluid Power Symposium, BHRA, England, Paper D3, 1971, 37-47
[38] S.Liu,J.E.Bobrow, An Analysis of a Pneumatic Servo System and Its Application to a Computer-Controlled Robot,Journal of Dynamic System Measurement and Control, 1988,(9): 12-14
[39] X.F.Lin,S.Scavarda,E.Richard.Modeling and Simulation of a Position Control of a Pneumatic Long Actuator, Proc.of the 1st Symposium on Fluid Power Transmission an Control,Oct,1991:469-473
[40] Li Baoren,Xu Yaoming.An Adaptive Variable Gain Control for a Novel Pneumatic Position servo system Proc of the IEEE Inter.Conf.on Industrial
Technology, 1994:263-269
[41] 应自炉．MATALB软件在控制系统仿真与分析中的应用．现代电子技术，1995，(4)：33
[42] 陆璐．学习控制理论及其在气动伺服系统中的应用：西安交通大学硕士论文，西安：西安交通大学图书馆，1996，43-45
[43] 陶永华等．新型PID控制及其应用．北京：机械工业出版社，1999，32
[44] 韦登谷登(译)．非线性和自适应控制技术．北京：科学出版社，1984，205-213
[45] 解学书．控制理论．北京：清华大学出版社，1999，41-50
[46] K.S.Fu,Learning Control Systenms_Review and Outlook,IEEE Transaction on Automatic Control, 15,(2):210-232,
[47] Nielson H R. Theory of the back propagation neural network. Proc. IEEE Intl. Conf.Neural Networks, 1989,(1): 593-606
[48] Kumpati S.Narendra,Fellow, IEEE,and Snehasis Mukhopadhyay.Adaptive controller using Neural Networks and approximate Models. IEEE Transaction on Neural Networks,1997.8, (3): 475-485
[49] Derrick Nguyen,Bemard Widrow.Neural Netoorks for Self-Learning Control systems.IEEE Control Systems Magazines,1990.10, (3): 18-23
[50] 刘金琨．先进PID控制及其MATLAB仿真．北京：电子工业出版社，2003，87
[51] 陶永华．新型PID控制及其控制．北京：机械工业出版社，1998，68
[52] 袁著祉，阮荣耀，高龙等．现代控制理论在工程中的应用．北京：科学出版社，1985，118-119
[53] 何玉彬，李新忠．神经网络控制技术及其应用．北京：科学出版社，2000，92
[54] R.A.Jacobs and M.I.Jordan,Learning piecewise control strategies in a modular neural network., IEEE Transaction on systems, Man, and Cybernetiexs, 1991, (3):239-265
[55] Huang Wenmei, Yang Yong, Tang Yali.Adaptive neuron control based on predictive model in pneumatic servo system, Proceedings of the fifth international conference on fluid power transmission and control, Beijing: International Academic publishers world publishing corporation,2001,190-194