摘 要:手工疏浚作业的效率低、成本高,自动化疏浚具有提高作业效率、提高作业质量的的潜在优势,目前已成为高效疏浚的研究热点.过程控制是自动化疏浚的基础,其中泥泵柴油机系统的控制对疏浚产量和系统的稳定性影响最大,所以研究泥泵柴油机系统的控制具有非常重要的意义.基于传统滑模控制(SMC)和对角形模糊控制器(FLC)与切换控制项之间的相似性,提出了一种泥泵柴油机系统的混合自适应控制策略,该控制策略具备了滑模控制和模糊控制的优点.仿真研究表明本文提出的控制策略对泥泵速度控制的反应速度快且没有稳态误差,具有比以往更优良的控制性能.
关键词:疏浚;引擎;模糊滑模控制;自适应控制
疏浚作业过程具有设备投资大、作业成本高、能耗大、设备保养和维修投入大等特点.我国现有疏浚船舶超过1 000艘,但是其中大部分设备陈旧,自动化程度低,大都由操作人员依据仪表和监测系统提供的数据,凭感觉进行操作和质量控制,生产效率、设备利用率及工作效率均处于非常低的水平.为提高疏浚作业效率和降低高昂的单位产量生产成本,各发达国家一直致力于研制各种适合疏浚船舶的自动化控制系统和自动化清淤疏浚监控仪表,并已取得阶段性的成功[1-2].实现疏浚作业的自动化控制是一项复杂的系统工程,需要疏浚船舶的横移、切削、泥泵、管道和台车等多个作业子系统协调配合与自动调节,是一个交叉耦合的多目标优化决策问题.本文介绍的泥泵柴油机系统在疏浚作业过程中有着非常重要的作用,该系统的合理控制决定了输送管道的流速、排距、扬程、吸排泥效率和能耗等关键因素,在自动化疏浚作业过程中与挖泥船横移控制具有同等重要的作用.目前对挖泥船的调速控制方案以PID控制较为常见.但是疏浚船舶的泥泵柴油机系统是多系统、多层次的复杂系统,难以用合适
的数学模型来表达,而且随着疏浚作业过程中泥浆介质、浓度等的变化,系统的工况会在较大范围内波动[3].如采用常规的PID控制,系统控制性能会随着工况的波动而变坏,甚至会出现不稳定等现象.为改善泥泵柴油机系统的控制性能,作者提出了基于直接自适应模糊控制方法的泥泵柴油机控制方案,并针对900系列挖泥船的泥泵柴油机系统进行了仿真.
1 泥泵柴油机系统的数学模型
泥泵柴油机系统由泥泵、柴油机、油门调节执行器构成,泥浆管道内流动的浆体的作用是该系统的主要负载.要建立完整的柴油机的数学模型是非常困难的所以实际控制过程中大多采用根据柴油机外特性得到的近似模型.柴油机系统的近似数学模型实际上为一阶滞后模型.
较常见的油门调节执行器可分为电动与电液调速两大类.在新改造的疏浚泥泵柴油机控制系统中直流伺服电机驱动的电动齿条结构较为常见,泥泵输出轴上的外部转矩对泥泵转速的影响过程实际是柴油机外特性与泥泵本身的扭矩转速特性间的动态匹配过程.一般说来,在挖泥船作业过程中泥泵输出轴上的负载转矩与泥浆管道中泥浆的浓度、介质构成、流动状态等相关,该负载转矩随着作业工况的变化而变化,难以建立其模型,所以在实际控制系统的设计过程中,通常将其作为一种剧烈波动的外部干扰对待在控制器的设计过程中采用鲁棒性能较好的控制算法,抑制强烈干扰的作用,较常见的有变结构控制、H∞控制、模糊控制等.
泥泵柴油机闭环控制系统的结构见图1.系统以外部给定的目标转速为控制输入信号,以泥泵的实际转速为输出.泥泵柴油机系统的控制与其他类型的柴油机调速控制系统的不同之处在于该系统的干扰作用更为强烈,负载变化范围大.
2 自适应模糊控制器设计
通过分析会发现控制律(5)中kcsgn(S)的项导致系统在运行过程中产生严重的抖振.为此,国外学者采取了许多措施[5-7],如将kc用非线性函数代替,采用边界层法或通过模糊推理的方法确定kc,其主要目标之一在于调节误差状态逼近滑模面的速度,使系统误差状态在距离滑模面较近的情况下,以较小的速度逼近,降低抖振作用.作者提出的自适应模糊变结构控制方案与前述各方案不同,其基本思路是基于对角形模糊控制器与切换控制项之间的相似性,用对角形自适应模糊控制器取代整个切换控制项.
把滑模控制的相平面图和对角形模糊控制器绘制在图2上,可以发现对角形模糊控制器与滑模控制非常相似,对角形模糊控制器的对角线相当于相平面上S=0的滑动模态;两个系统的控制输出都是在对角线上改变符合.设计良好的滑模控制控制器要求在系统状态远离滑动模态时控制作用大,当系统状态靠近滑动模态时控制作用小,使系统能以较小的状态进入滑动模态,这与对角形模糊控制器的设计目标基本一致.
3 挖泥船柴油机泥泵控制系统仿真
为了研究本文提出的控制方案在疏浚泥泵柴油机系统中的控制性能,根据浙江省疏浚工程有限公司900系列挖泥船泥泵柴油机系统的实际参数建立了仿真模型.
输入输出的标准化因子是固定的.[-6,6]对应于S,.S和u标准化之前的变化范围.S,.S和u值域的初始划分是一样的.速度调节模式的仿真结果,设定初始转速是1 000 r/m.由图4可知,泥泵的转速在少于1 s内到达了设定的目标转速值.与刘西全等[8]所用的遗传控制算法的控制效果相比,作者提出算法的反应速度明显快很多.当设定速度从1 000 r/m调整为1 500 r/m时,系统调节过程非常短,超调量极小.调节过程中状态变量S的改变.S和u的值域随着系统误差变化,当系统达到稳定状态时,S和u的值域达到设计的最小值.
为了检验本文所提控制算法的鲁棒性,我们给系统加上了一个很强的外部作用,使泥泵的转速下降了80 r/m.仿真结果表明,当外扰发生时,系统暂时偏离了目标值,但系统能检测到有外扰作用而马上产生了一个补偿作用于系统,使系统很快恢复到原来设定的目标值.在有外扰作用后,作用域的记录表明S,.S和u的作用域立刻发生了扩张,这种自适应的作用域的改变正是本文提出的控制器能够使得泥泵柴油机系统具有响应速度快、稳态误差小而又同时保持系统有足够的鲁棒性以克服很强的外部扰动的本质所在.
4 结 论
根据滑模控制和模糊控制原理,提出了一种简单的泥泵柴油机系统的混合控制策略.初步的仿真结果表明所提出的控制律具有比以往控制方法更快的反应速度.仿真结果也证明所提出的控制律鲁棒性很好,可以使得系统在由于泥泵柴油机系统恶劣的工作条件而引起的强外扰的作用下仍保持稳定的控制作用.
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