一种用于锻造过程的在线控制方法及系统与流程

文档序号:16085744发布日期:2018-11-27 22:24阅读:237来源:国知局

本发明涉及锻造设备领域,具体涉及一种用于锻造过程的在线控制方法及系统。



背景技术:

液压执行机构由于响应快、刚度大、功率比小、输出力/扭矩大等优点,被广泛应用于大型模锻装备领域。最常见的应用之一是将材料/工件压成所需的形状。例如,大多数飞机部件包括机身、发动机的旋转部件和起落架都是用液压执行机构形成的。一般情况下,锻件产品的高质量成形取决于液压执行机构的精确控制,即锻件成型工艺需要极稳定运行速度来保障成形精度,然而锻造液压驱动过程中由于材料性能、应力、温度等非线性关系,锻件在锻造过程中的变形是不规则的,使得锻件的变形力随时间以未知的方式变化,并且不同锻件的锻造过程的变形力变化也是不同的;锻件存在不可预测的缺陷是不可避免的,如孔洞,当这些孔洞被压碎时,或当金属被挤压到接触模具壁时,变形力都会突然发生变化。此外,由于执行机构中液压缸的非线性动力学行为、油液的压缩性以及高度非线性的摩擦力等原因,使得液压驱动过程具有很强的非线性,机构系统与液压驱动系统之间的运动和力的相互耦合,也导致液压驱动过程的复杂不确定性。以上种种因素都对高精度控制器的设计提出了巨大挑战。因此,建立一种用于锻造过程液压执行机构运行速度的适用于具有时变特征变形力的在线控制方法是十分必要的。

传统PID控制器在液压驱动过程中得到了广泛的应用。然而液压驱动过程是高度非线性的,这就需要PID控制参数实时在线调整才能达到最佳控制效果,传统PID控制方法并没有考虑这一点;一些锻造液压驱动过程的控制方法将锻件变形力简化为已知的线性模型,这些模型精度低且没有考虑到变形力的突变等情况,导致所设计的控制器适用范围并不广;近年来发展的一些依赖于数据建模的控制方法完全依赖于采集数据,没有考虑到物理知识,导致所建立的控制器控制精度较低,不适用于实际复杂非线性的锻造过程。

因此,针对实际工业过程中的锻造液压驱动过程,建立一种适用于具有时变特征变形力的在线控制方法是十分必要的,能弥补现有控制方法的不足,可以提高模锻装备运行速度稳定性进而提升锻件锻造质量,有着广阔的工业应用前景。



技术实现要素:

本发明的目的在于克服现有技术中存在的缺陷,提供用于锻造过程的在线控制方法。该方法克服了传统锻造液压驱动过程控制方法在锻件变形力发生突变控制精度不高的不足,并提高控制方法在存在外界干扰时的鲁棒性。

本发明采用以下技术方案:

一种用于锻造过程的在线控制方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:

S1、获取数据,所述数据包括锻造过程中液压缸活塞杆位移和速度、驱动缸及回程缸油压、变形力大小、比例流量阀电压、液压缸运动部件质量和系统粘性阻尼系数;

S2、由所述步骤S1获得的数据,根据模锻压机系统动力学方程计算摩擦力Ff;式中,m为模锻压机活动横梁、三个柱塞杆及上模具质量总和,A为驱动缸有效作用面积总和,p为油液压力,x为模锻压机运动位移,B为粘性阻尼系数,Fz为锻件变形抗力,Fh为回程缸作用力总和,ds为外界扰动;

S3、由粒子群优化算法,选取摩擦力均方根误差(RMSE)作为优化指标,即其中,是近似摩擦力;

S4、由所述步骤S1获得的数据,建立比例流量阀液压系统方程;

S5、在工作点处对变形力方程进行泰勒展开,近似为其中所述Fl0,cl0,cl1,cl2,cl3为通过泰勒展开的辨识系数;

S6、由所述步骤S1获得的数据,通过所述摩擦力计算出变形力;利用所述变形力数据,预测下一时刻的变形力;

S7、所建立的控制器算法方程为所述vr是参考速度,K是比例流量阀补偿系数,V0是柱塞缸进油腔初始容积,βe是油液体积弹性模量。

优选地,所述摩擦力Ff的数学模型为Fc和Fs分别为库仑摩擦力和最大静摩擦力,v是液压缸活塞杆速度,vs和Fv分别为Stribeck临界速度和静态摩擦系数。

优选地,所述近似摩擦力可以通过如下公式计算得到,其中,所述为摩擦模型辨识参数。

优选地,所述比例流量阀液压系统方程为:和q=Ku。

优选地,变形力方程可表示为Fz=f(锻件位移,横梁速度,锻件形状,锻件材料)。

一种用于锻造过程的在线控制系统,其特征在于,所述系统包括摩擦力离线辨识模块、负载力在线建模预测模块、在线控制器建立模块;

所述摩擦力离线识别模块,用于通过传感器采集到位移、驱动缸压力、负载缸压力数据,识别出Stribeck摩擦模型中的参数;

所述负载力在线建模预测模块,用于负载力模型的在线辨识及预测,通过主机设定变化剧烈的负载缸压力来模拟涉及锻造过程中的锻件不确定的存在突变的负载力;

所述在线控制器建立模块模块,基于离线摩擦辨识及在线负载力建模预测建立在线控制器。

本发明的优点和有益效果在于:本发明提供的用于锻造过程的在线控制方法可用于不同形状锻件锻造的控制过程,适用范围宽,且当锻件负载力在锻造过程中存在突变时仍然可以很好的保持锻造精度;推导出的控制率结果可直接应用于控制器程序中,控制方法不仅适用于各类模锻压机的控制过程,也可适用于其它含有液压执行机构的机械装备控制;技术方案中的Stribeck摩擦模型离线辨识及负载力的在线实时建模,使计算准确,保证了控制器的精度;该控制方法具有很好的的控制精度和抗干扰性。

附图说明

图1是本发明提供的模锻压机系统原理示意图;

图2是本发明提供的在线控制方法流程图;

图3是本发明提供的在线控制执行机构示意图;

图4是本发明提供的摩擦力辨识速度曲线图;

图5是本发明提供的摩擦力辨识结果对比图;

图6是本发明提供的实验条件下负载力在线建模预测对比图;

图7是本发明提供的实验条件下负载力在线建模预测相对误差图;

图8是本发明提供的实验条件下多段常速度追踪在线控制效果对比图;

图中:1为驱动缸,2位活动横梁,3为回程缸,4为油箱,5为回程液压系统,6为液压泵,7为位移传感器,8为压力传感器,9为比例阀,10为伺服阀,11为信息获取系统,12为微处理器。

具体实施方式

下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。

一种用于锻造过程的在线控制方法,所述方法包括:

S1、数据组获得:包括锻造过程中液压缸活塞杆位移和速度、驱动缸油压、变形力大小、比例流量阀电压,液压缸运动部件质量和系统粘性阻尼系数;

S2、由S1获得的数据,其中,模锻压机系统模型如图1所示,根据模锻压机系统动力学方程计算摩擦力Ff;

式中,m为模锻压机活动横梁、三个柱塞杆及上模具质量总和,A为驱动缸有效作用面积总和,p为油液压力,x为模锻压机运动位移,B为粘性阻尼系数,Fz为锻件变形抗力,Fh为回程缸作用力总和,ds为外界扰动。

摩擦力Ff的数学模型为Fc和Fs分别为库仑摩擦力和最大静摩擦力,v是液压缸活塞杆速度,vs和Fv分别为Stribeck临界速度和静态摩擦系数。

S3、由粒子群优化算法,选取摩擦力均方根误差(RMSE)作为优化指标,即是近似摩擦力,可通过下式计算得出,为摩擦模型辨识参数。

S4、由S1获得的数据,建立比例流量阀液压系统方程和q=Ku;

S5、变形力方程可表示为Fz=f(锻件位移,横梁速度,锻件形状,锻件材料),在工作点附近进行泰勒展开,近似为Fl0,cl0,cl1,cl2,cl3为通过泰勒展开的辨识系数;

S6、由S1获得的数据,通过S2中系统动力学方程及S3中近似获得的摩擦力可以计算出变形力。利用这些变形力数据,在线识别S5中泰勒展开式中参数,并预测下一时刻的变形力;

S7、所建立的控制器算法方程为vr是参考速度,K是比例流量阀补偿系数,V0是柱塞缸进油腔初始容积,βe是油液体积弹性模量,可以证明此控制器可保证速度追踪误差是全局一致最终有界的。

S7中控制器稳定性证明:

由S2,S4中方程可得考虑到S3,S5中的辨识及建模误差ζ以及外界干扰ds,上式变为将S7中控制算法方程带入得速度追踪误差e以及误差的连续导数分别为e=vr-v,上式变为可写为引入S>0,上式变为为一个典型的二阶非齐次线性微分方程,特征方程为韦达定理有λ1,λ2为方程的两个根,二阶非齐次线性微分方程的通解可写为f(λ)是二阶非齐次线性微分方程对应齐次方程的通解,特征方程判别式针对其形式作如下讨论:

情形1:

当Δ>0,根据韦达定理λ1,λ2是两个不相等的实根且λ1<0,λ2<0。同时f(λ)=C1exp(λ1x)+C2exp(λ2x),C1,C2是积分常数.当t→∞,C1exp(λ1t)t→∞→0,C2exp(λ2t)t→∞→0,因此f(λ)→0。

情形2:

当Δ=0,根据韦达定理λ1,λ2是两个相等的实根且λ1=λ2<0。同时f(λ)=(C1+C2x)exp(λ1x)且f(λ)→0。

情形3:

当Δ<0,λ1,λ2是一对共轭复数根且形式为λ1,2=α±iβ。同时f(λ)=exp(αx)(C1cosβx+C2sinβx)。根据韦达定理α<0因此f(λ)→0。

根据以上讨论,无论Δ具有何种形式,当t→∞,都有f(λ)→0。此外,因为且S>0,二阶非齐次线性微分方程的通解可写为因为建模误差ζ以及外部干扰都是有界的,从式和式可知是有界的。因此速度追踪误差是全局一致最终有界的。

综上,控制流程如图2所示。

下面对本控制方法的具体实验验证过程加以说明:

控制方法验证平台如图3所示,主要由泵站,伺服阀,管路,驱动缸和负载缸液压系统组成,负载缸液压系统可以通过人为设定预期负载力来模拟实际锻造过程锻件的复杂不确定性变形抗力。硬件系统包括主机,工控机,数据采集系统。传感器包括位移传感器,压力传感器以及力传感器。

摩擦力离线辨识过程为首先通过实验由各传感器采集到位移、驱动缸压力、负载缸压力数据(300组),通过S2、S3所述方法辨识出Stribeck摩擦模型中的参数。实验过程速度曲线如图4所示(时间50S),摩擦力辨识结果如图5所示。

接下来通过主机设定变化剧烈的负载缸压力来模拟涉及锻造过程中的锻件不确定的存在突变的负载力,采用S5、S6中所述的负载力在线建模预测方法,设置三段常速度为目标速度,分别通过S7中的控制率以及传统PID控制率进行控制实验(时间为15S)。负载力预测结果及相对误差分别如图6、7所示,速度追踪对比效果如图8所示,验证了本控制方法的可行性。

该方法基于离线摩擦辨识及在线负载力建模预测建立在线控制器,考虑了非线性摩擦力以及负载力的不确定性及其突变性,使得控制器可用于不同锻件锻造的控制过程,也可适应锻件负载力存在突变的锻造过程的高精度速度控制。

所设计控制器在考虑非线性摩擦力及不确定负载力情况下,可以证明在外界随机扰动时,控制速度误差最终会趋于全局一致有界,适应锻造的存在不确定因素的强非线性驱动过程。

同时,一种用于锻造过程的在线控制系统,所述系统包括摩擦力离线辨识模块、负载力在线建模预测模块、在线控制器建立模块;

所述摩擦力离线识别模块,用于通过传感器采集到位移、驱动缸压力、负载缸压力数据,识别出Stribeck摩擦模型中的参数;

所述负载力在线建模预测模块,用于负载力模型的在线辨识及预测,通过主机设定变化剧烈的负载缸压力来模拟涉及锻造过程中的锻件不确定的存在突变的负载力;

所述在线控制器建立模块模块,基于离线摩擦辨识及在线负载力建模预测建立在线控制器。

根据本发明提供的用于锻造过程的在线控制方法,基于离线摩擦辨识及在线负载力建模预测建立在线控制器,可以控制执行机构的高精度速度运行,且具有很好的抗干扰性。考虑了非线性摩擦力以及负载力的不确定性及其突变性,使本控制器具有更广泛的应用范围。

本发明的摩擦力模型基于物理模型建立,准确性更高,同时基于模型结构建立的控制器,结构更为简单,不需要大量计算,实验效果更好。

以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围内。

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