专利名称：一种用于横机的模糊自适应气动伺服控制系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种用于横机的模糊自适应气动伺服控制系统，属于机械气动伺服控制技术领域。
背景技术：
在许多需要进行位置控制的工业控制应用场合，往往需要采用伺服控制系统，传统的伺服控制系统有基于电机的伺服控制系统或采用气动方式的气动伺服控制系统。该类系统用来精确地跟随或复现某个过程的反馈控制系统。与电气伺服系统相比，气动伺服控制系统具有输出力大、无发热、不产生磁场等优点，但由于空气具有压缩性系统的时间常数大及控制对象为气缸的时候活塞与气缸缸筒内壁间存在的库伦摩擦力与黏性摩擦力是非线性，传统气动伺服往往由伺服气缸和比例电磁阀等组成，往往价格昂贵、结构复杂、维护困难等缺点。本方法基于普通复动型气缸和价格低廉的开关电磁阀组成，通过控制软件算 法的方法，提高控制精度，具备价格低廉、结构简单及维护容易等优点。正在申请并公开的发明专利主要有“电脑横机摇床运行的控制方法(申请号200910152423. 4)”其提出的方法主要是利用自适应模糊PID算法改善传统的PID控制的控制效果，该方法施加的执行机构是伺服电机，而在该发明中的伺服电机主要用于驱动横机摇床的往复运动。本发明提出的方法是一种基于模糊自适应算法的专家系统，这种方法施加的执行机构是复动式气缸，在本发明中复动式气缸用于驱动横机机头的往复式运动。
发明内容
针对以上问题，本发明提供一种用于横机的模糊自适应气动伺服控制系统，通过模块自适应算法方法，在线调整控制开关电磁阀动作达到精确控制气缸活塞位置，从而间接控制横机机头的目的；采用气动驱动模式，系统安全及节能效果明显，硬件成本低、控制灵活、维护简单等特点。本发明米用的技术方案是系统由横机机头I、活塞2、气缸3、连杆拖动机构4、电磁阀A5、电磁阀B6、压缩空气7、编码器8和控制器9组成，横机机头I由活塞2通过连杆拖动机构4连接，活塞2把气缸分为两个互相隔绝的气缸内腔A腔和B腔，A腔与电磁阀A5连接，B腔于电磁阀B6连接，压缩空气7来自外接的空压机；控制器9的输入端通过编码器8与横机机头I连接，控制器9的输出端分别与电磁阀A5和电磁阀B6连接。所述的控制器9由预存当前横机纺织相关的先验经验，包含有制动补偿参数14、速度预估参数15及工艺负载预估参数16等知识经验的知识经验库模块10、可以实时获取编码器的位置和速度信息，并根据二者信息在线计算当前工况下负载数值的模糊推理运算模块11、可以根据知识经验库模块的经验知识和实时在线负载预测模块的实时在线计算负载特性，并结合预先设置的位置信息，计算开关型电磁阀应作用的时间，在计算点发出制动动作，从而实现气缸活塞的位置控制，达到控制横机机头位置的实时在线负载预测模块12和比较单元13组成，控制器9内置有模糊自适应控制算法。
所述的模糊自适应控制算法作为一种计算机数字控制技术，按照下列步骤进行 第一步、选定模糊控制器的输入量为横机机头负荷e、机头运行速度N,输出变量为电
磁阀制动点U，并进行归一化量程转换；
第二步、模糊化，确定各变量的模糊语言取值及相应的隶属函数；模糊语言值选取5个，取为{负大，负小，零，正小，正大}，然后对所选取的模糊集定义其隶属函数，取梯形隶属函数，取为均匀间隔；
第三步、建立模糊控制规则；规则的归纳和规则库的建立，是从实际控制经验过渡到模糊控制器的中心环节，控制律由一组if-then结构的模糊条件语句构成,并总结为模糊控制规则表，可直接由e和c查询相应的控制量u ；
第四步、利用知识经验库模块的经验知识和实时在线负载预测模块的实时在线计算负载特性，修正横机机头负荷e，达到自适应控制目的；
第五步、模糊推理和解模糊化方法；采用最大乘积推理方法，解模糊化方法采用重心法，将模糊量转化为精确量，用以实施最后的控制策略。本发明具有的有益效果是通过模块自适应算法方法，在线调整控制开关电磁阀动作达到精确控制气缸活塞位置，从而间接控制横机机头的目的，本发明方法具有硬件成本低、控制灵活、维护简单等特点，采用气动驱动模式，系统安全及节能效果明显，对于推广横机的自动化控制具有较大应用价值。
图I为本发明的系统结构示意 图2为本发明的控制器模糊自适应控制算法结构模型 图3为本发明的算法计算流程图。图中1-横机机头、2-活塞、3-气缸、4-连杆拖动机构、5-电磁阀A、6_电磁阀B、7-压缩空气、8-编码器、9-控制器、10-知识经验库模块、11-模糊推理运算模块、12-实时在线负载预测模块、13-比较单元、14-补偿参数、15-速度预估参数、16-工艺负载预估参数。
具体实施例方式下面结合附图和实施例对本发明的实施方法进行描述，以方便技术人员理解。如图I所示本发明的系统结构示意图，由横机机头I、活塞2、气缸3、连杆拖动机构4、电磁阀A5、电磁阀B6、压缩空气7、编码器8和控制器9组成,横机机头I由活塞2通过连杆拖动机构4连接，活塞2把气缸分为两个互相隔绝的气缸内腔A腔和B腔，A腔与电磁阀A5连接，B腔于电磁阀B6连接，压缩空气7来自外接的空压机；控制器9的输入端通过编码器8与横机机头I连接，控制器9的输出端分别与电磁阀A5和电磁阀B6连接。横机机头I由活塞2通过连杆拖动机构4拖动，进行往复式运动，活塞2把气缸分为两个互相隔绝的气缸内腔A腔和B腔，A腔的充气和放气由电磁阀A5控制，B腔的充气和放气由电磁阀B6控制，压缩空气7来自外接的空压机；编码器8用于检测横机机头I的速度，然后把速度信号转换为电信号传送给控制器9，控制器9接收横机机头I的速度，按照储存于控制器9中的控制算法进行计算，然后根据计算结果输出控制信号控制电磁阀A5和电磁阀B6的充气与放气。如图2所示本发明的控制器模糊自适应控制算法结构模型图，控制器9由预存当前横机纺织相关的先验经验，包含有制动补偿参数14、速度预估参数15及工艺负载预估参数16等知识经验的知识经验库模块10、可以实时获取编码器的位置和速度信息，并根据二者信息在线计算当前工况下负载数值的模糊推理运算模块11、可以根据知识经验库模块的经验知识和实时在线负载预测模块的实时在线计算负载特性，并结合预先设置的位置信息，计算开关型电磁阀应作用的时间，在计算点发出制动动作，从而实现气缸活塞的位置控制，达到控制横机机头位置的实时在线负载预测模块12和比较单元13组成，控制器9内置有模糊自适应控制算法。模糊自适应控制算法作为一种计算机数字控制技术，按照下列步骤进行
第一步、选定模糊控制器的输入量为横机机头负荷e、机头运行速度N,输出变量为电
磁阀制动点U，并进行归一化量程转换；
第二步、模糊化，确定各变量的模糊语言取值及相应的隶属函数；模糊语言值选取5个，取为{负大，负小，零，正小，正大}，然后对所选取的模糊集定义其隶属函数，取梯形隶属函数，取为均匀间隔；
第三步、建立模糊控制规则；规则的归纳和规则库的建立，是从实际控制经验过渡到模糊控制器的中心环节，控制律由一组if-then结构的模糊条件语句构成,并总结为模糊控制规则表，可直接由e和c查询相应的控制量u ；
第四步、利用知识经验库模块的经验知识和实时在线负载预测模块的实时在线计算负载特性，修正横机机头负荷e，达到自适应控制目的；
第五步、模糊推理和解模糊化方法；采用最大乘积推理方法，解模糊化方法采用重心法，将模糊量转化为精确量，用以实施最后的控制策略。
实施例下面即利用前述的模型并结合具体实例的控制过程来说明本发明的
具体实施例方式 如图3所示为本发明实施例的算法计算流程图，针对横机的某种工艺，横机机头位于坐标起点，位置设定值为d3，同时设定制动补偿参数14、速度预估参数15、工艺负载预估参数16 ；
1、控制器9发出控制命令，电磁阀A5打开，电磁阀B6关闭；
2、气缸活塞2移动，拖动横机机头I移动，编码器测得气缸活塞2移动位移及速度N；
3、实时在线负载预测模块12根据步骤2的数据，利用公式负荷e=速度N*位移计算得到负载情况；
4、同时编码器测得气缸活塞2移动位移提供比较单元13，该单元利用公式设定位置值一气缸活塞2移动位移得到偏差值e ；
5、对负荷e、机头运行速度N，进行归一化量程转换；
7、模糊化，确定各变量的模糊语言取值及相应的隶属函数；模糊语言值选取5个，取为{NB，NS, ZE, PS, PB};然后对所选取的模糊集定义其隶属函数，取梯形隶属函数，取为均匀间隔;8、建立模糊控制规则；规则的归纳和规则库的建立，模糊控制规则表如下
I机头运行速aN
腿NSZEPSPB
负荷e I 匪 I 匪NS I ZEPSPS
NSNSNSZEPSPB
ZEZEZEPSPBPB
PSZEZEPSPBPB
PBZENSPBPBPB
直接由e和N查询相应的控制量u ；
9、解模糊化方法采用重心法，将控制量u模糊量转化为精确量，用以实施最后的控制策略；计算结果为d2，在d2点，控制器发出控制指令，即电磁阀A5关闭，电磁阀B6打开，待检测速度N = O，控制器则发出电磁阀A5打开，电磁阀B6打开指令，机头停车，停车位置为d4 ；
10、利用知识经验库模块的经验知识和实时在线负载预测模块的实时在线计算负载特性，图2中的比较单元13比较d4和d3的值，根据偏差修正负荷e，以达到自适应控制目的。本发明是通过具体实施过程进行说明的，在不脱离本发明范围的情况下，还可以对本发明专利进行各种变换及等同代替，因此，本发明专利不局限于所公开的具体实施过程，而应当包括落入本发明专利权利要求范围内的全部实施方案。
权利要求
1.一种用于横机的模糊自适应气动伺服控制系统，其特征在于系统由横机机头、活塞、气缸、连杆拖动机构、电磁阀A、电磁阀B、压缩空气、编码器和控制器组成，横机机头由活塞通过连杆拖动机构连接，活塞把气缸分为两个互相隔绝的气缸内腔A腔和B腔，A腔与电磁阀A连接，B腔于电磁阀B连接，压缩空气来自外接的空压机；控制器的输入端通过编码器与横机机头连接，控制器的输出端ロ分别与电磁阀A和电磁阀B连接。
2.根据权利要求I所述的ー种用于横机的模糊自适应气动伺服控制系统，其特征在于控制器由预存当前横机纺织相关的先验经验，包含有制动补偿參数、速度预估參数及エ艺负载预估參数等知识经验的知识经验库模块、可以实时获取编码器的位置和速度信息，并根据二者信息在线计算当前エ况下负载数值的模糊推理运算模块、可以根据知识经验库模块的经验知识和实时在线负载预测模块的实时在线计算负载特性，并结合预先设置的位置信息，计算开关型的电磁阀应作用的时间，并在计算点发出制动动作，从而实现气缸活塞的位置控制，达到控制横机机头位置的实时在线负载预测模块和比较单元组成，控制器内置有模糊自适应控制算法。
3.根据权利要求2所述的ー种用于横机的模糊自适应气动伺服控制系统，其特征在于模糊自适应控制算法作为ー种计算机数字控制技术，按照下列步骤进行 第一步、选定模糊控制器的输入量为横机机头负荷e、机头运行速度N,输出变量为电磁阀制动点U，并进行归ー化量程转换； 第二歩、模糊化，确定各变量的模糊语言取值及相应的隶属函数；模糊语言值选取5个，取为{负大，负小，零，正小，正大}，然后对所选取的模糊集定义其隶属函数，取梯形隶属函数，取为均匀间隔； 第三步、建立模糊控制规则；规则的归纳和规则库的建立，是从实际控制经验过渡到模糊控制器的中心环节，控制律由ー组if-then结构的模糊条件语句构成，并总结为模糊控制规则表，可直接由e和c查询相应的控制量u ; 第四步、利用知识经验库模块的经验知识和实时在线负载预测模块的实时在线计算负载特性，修正横机机头负荷e，达到自适应控制目的； 第五歩、模糊推理和解模糊化方法；采用最大乘积推理方法，解模糊化方法采用重心法，将模糊量转化为精确量，用以实施最后的控制策略。
全文摘要
本发明涉及一种用于横机的模糊自适应气动伺服控制系统，属于机械气动伺服控制技术领域；系统由横机机头、活塞、气缸、连杆拖动机构、电磁阀A、电磁阀B、压缩空气、编码器和控制器组成，横机机头由活塞通过连杆拖动机构连接，活塞把气缸分为两个互相隔绝的气缸内腔A腔和B腔，A腔与电磁阀A连接，B腔于电磁阀B连接，压缩空气来自外接的空压机；控制器的输入端通过编码器与横机机头连接，控制器的输出端口分别与电磁阀A和电磁阀B连接，本发明通过模块自适应算法方法，在线调整控制开关电磁阀动作达到精确控制气缸活塞位置，从而间接控制横机机头的目的；采用气动驱动模式，系统安全及节能效果明显，硬件成本低、控制灵活、维护简单等特点。
文档编号G05B13/02GK102681439SQ20121016175
公开日2012年9月19日 申请日期2012年5月23日 优先权日2012年5月23日
发明者张云生, 张果, 王剑平, 车国霖, 黄红霞 申请人:昆明理工大学