基于AMESim和Simulink聯合仿真的閥控馬達轉速控制

毛雨露

（長安大學工程機械學院，西安 710000）

0 引言

隨著液壓伺服技術的快速發展，閥控馬達系統由于其響應頻率高、控制精度準、調節時間短、動態性能好被廣泛應用在工程機械領域，尤其是功率小、響應速度快的系統[1]。閥控馬達速度控制系統中馬達的轉速控制是整個系統的核心，然而由于液壓系統本身具有高度的非線性，且工程機械在大多情況下面臨載荷大、工況復雜多變的情況，系統往往具有大遲滯性和時變性等特點，傳統PID控制不能滿足控制要求。為此，本文提出了基于參數自整定的模糊自適應PID控制理論來提高閥控馬達系統的調速性能，并利用AMESim和Simulink軟件進行了聯合仿真[2]。

1 閥控馬達速度控制系統

1.1 閥控馬達速度控制系統的控制原理

本研究中的閥控馬達速度控制系統的結構原理如圖1所示。其中液壓系統主要由三位四通電液比例閥、液壓馬達和負載3部分組成。

圖1 閥控馬達速度控制系統結構原理

本文研究的電液比例閥控馬達系統的輸入信號為期望轉速轉換成的電壓信號Ur，將電壓Ur與轉速傳感器轉換成的馬達實際轉速電壓Uf一起輸入到比較器中得到偏差信號Ue，當偏差信號通過比例放大器放大后作為電液比例閥的輸入信號，信號大小控制閥芯的開口大小，從而帶動液壓馬達旋轉，達到實時改變馬達轉速的目的[3]。

1.2 AMESim中系統模型建立及參數設置

根據實際需要，在AMESim中建立閥控馬達系統的物理模型，設置系統和元件的仿真參數，并添加與MAT?LAB相連接的interface接口。創建的模型如圖2所示。

圖2 閥控馬達系統AMESim模型

系統中主要元件的參數如表1所示。

表1 泵控馬達調速系統的相關參數

系統通過接口模塊將液壓馬達的轉速信號傳遞到Simulink中，同時通過該模塊輸出MATLAB中的控制信號，從而控制電液比例閥的開口。

2 模糊PID控制器設計

2.1 模糊控制器結構的選擇

模糊PID控制系統結構框圖如圖3所示，控制器選擇2輸入3輸出的二維模糊控制器，以期望信號與實際測量信號的偏差e和偏差變化率ec作為輸入，通過量化、模糊化、模糊推理和去模糊化4個過程，得到3個輸出參數：比例系數變化量△Kp、積分系數變化量△Ki和微分系數變化量△Kd，然后通過系數變化量分別對PID的3個參數Kp、Ki、Kd進行在線整定，保證閥控馬達速度控制系統具有良好的動態特性。

圖3 模糊PID控制器結構框圖

2.2 輸入、輸出模糊化與隸屬函數的選擇

設輸入偏差e，偏差變化率ec的模糊論域為E、EC=[-3,3]，輸出ΔKp的模糊論域為ΔKp=[-0.3,0.3]，ΔKi的模糊論域為ΔKi=[-0.06,0.06]，ΔKd的模糊論域為ΔKd=[-3,3]。根據實際情況，若輸入和輸出的實際論域為N=[A，B]，[A，B]不在E、EC的模糊論域范圍內，則需要通過量化因子和比例因子將輸入、輸出量化到各自論域范圍中，如表2所示。

表2 輸入、輸出變量模糊化表

將輸入、輸出量劃分為7個模糊子集{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，并為了方便起見，簡記為{負大，負中，負小，零，正小，正中，正大}。隸屬度函數的確定：Z型和S型隸屬度函數分別用于左邊界和右邊界，中間選用三角形隸屬度函數。輸入、輸出量的模糊隸屬度函數定義如圖4所示。

圖4 隸屬度函數曲線

2.3 建立模糊控制規則

模糊控制規則表是專家知識和現場操作員經驗的結合，通過分析得到若干條模糊條件語句，使控制器按照實際需要實現參數的在線自調整[4-6]。

（1）當實際馬達轉速與期望值誤差|e|較大時，應先輸入較大的Kp，目的是為了使系統響應快速提升，同時需要對積分作用加以限制，防止偏差瞬時增大。

（2）當馬達轉速誤差|e|為中等時，應取較小的Kp，防止系統具有較大的超調，并且保證系統有較快的響應速度。

（3）當馬達轉速誤差|e|較小時，應取較大的Kp和Ki使系統的穩態性能更好。同時為了防止振蕩出現在系統期望值附近，馬達轉速誤差變化率|ec|也應當合理取值。

綜上，制定模糊調整規則表三維響應曲面圖如圖5所示。

圖5 模糊PID模糊控制規則表三維響應曲面圖

3 AMESim與Simulink聯合仿真

3.1 聯合仿真方法

本文是在AMESim軟件里搭建閥控馬達系統的物理模型，然后在Simulink軟件里搭建系統的控制模型。通過在AMESim軟件中創建interface接口將閥控馬達系統的轉速信號輸入到Simulink中，在仿真過程中，AMEsim將自動生成與存儲文件名一致的動態鏈接文件，以S函數的方式存在。當在Simulink中創建控制模型時，調用S函數并輸入控制器輸出信號，運行后通過AMESim轉速傳感器可以觀察系統的響應曲線[7]。

3.2 MATLAB/Simulink中建立聯合仿真模型

將MATLAB/Simulink與AMESim的工作目錄設置成相同的，在新建的Simulink中調用AMESim生成的S函數，并在S-function中設置參數[8]。

Simulink中搭建的自適應模糊PID控制系統封裝后模型如圖6所示。

圖6 閥控馬達模糊PID調速系統仿真模型

3.3 仿真結果及其分析

本文仿真設定如下：（1）液壓馬達轉速的期望值為200r·min-1，并在5 s時施加反向負載；（2）系統跟蹤周期1 s的正弦信號。

為了驗證模糊自適應PID控制策略的優越性，對閥控馬達系統分別進行了傳統PID控制和模糊自適應PID控制仿真，并對仿真結果進行對比分析。

當對系統輸入幅值為200的階躍信號時，仿真結果如圖7所示。通過對比圖可以看出采用模糊自適應PID控制的系統響應速度更快，超調量更小，調節時間由1.5 s變為0.5 s。

圖7 AMESim空載時閥控馬達系統階躍響應

系統穩定后，對兩種控制系統在5 s時分別加入階躍干擾，測試它們的魯棒性。仿真結果如圖8所示。可以明顯看出：模糊自適應PID控制器加入擾動后恢復到期望轉速所用時間少，且轉速震蕩更小。

圖8 AMESim加載時閥控馬達系統階躍響應

在工程實際應用中閥控馬達系統還需要研究追蹤性能。對兩種控制系統輸入幅值200，頻率為1 r/s的正弦信號，仿真結果如圖9所示。通過圖9可以看出采用模糊自適應PID控制下的正弦信號響應與輸入信號幾乎完全重合，幅值超調減小，相角滯后減小，跟隨性能高，系統的跟隨性能有很大的改善。

圖9 AMESim閥控馬達系統空載正弦信號響應

4 結束語

本文通過AMESim和Simulink聯合仿真建立了閥控馬達速度控制系統數學模型，解決Matlab使用傳遞函數單一仿真的不精確性。同時分別采用了傳統PID控制和模糊自適應PID控制策略對液壓馬達轉速進行控制，通過結果對比圖發現，模糊自適應PID控制下的系統有更好的動態性能，系統的響應速度明顯提高，超調量減小，抗干擾能力提高，跟隨性能更好，其魯棒性優于傳統PID控制器。