基于能量控制的气动伺服系统仿真与实验研究毕业论文.doc

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1、 毕业设计（论文） 题 目 基于能量的气动伺服系统仿真 与实验研究 专 业 机械设计制造及其自动化 学 号 学 生 指 导 教 师 答 辩 日 期 摘 要因为具有功率-质量比大、清洁、结构简单、易维护等优点,气动伺服技术在机器人、工业自动化和医疗机械等领域具有广泛的应用前景。但是气动系统具有很多不利于精确控制的弱点,如强非线性、参数时变性和模型不确定性等,导致目前气缸仅应用于一些低级任务，如推拉精确定位则采用其他执行元件。如何提高气动位置伺服系统的定位精度仍是当前气动技术研究的一个重要方向。本论文以一个双作用气缸的气动伺服系统为研究对象,以实现气缸精确的位置和压力的同步控制为研究目标,利用理论

2、分析和实验相结合的方法,从建立精确描述系统特性的非线性模型入手,深入的研究了气动伺服位置控制。本文运用实际气体热力学以及气体动力学方程，采用范德瓦尔状态方程对实际气体进行描述，基于能量方程建立了相应的质量流量特性方程。在此基础上对气缸两腔充放气过程进行分析，建立了容器内部实际气体压力数学模型。控制算法利用基于内能反馈的PD控制算法实现了对活塞位置和气缸左右腔气压同时调节的控制目标。在MATLAB的SIMULINK模块中建立了气动伺服仿真模型，对气动伺服系统的动态特性进行仿真研究。得到控制器各参数对气动伺服系统动态特性影响的曲线。利用Actuator Constraint工具箱对气动伺服控制系统

3、进行优化设计。在此基础上，针对位移负载、气源压力和质量负载对活塞定位位置精度的影响，进行了仿真分析。搭建了由单杆气缸、比例流量阀、压力传感器、位移传感器等组成气动伺服系统实验平台。提出一种新型的方法，确定比例阀的中位电压和死区，求出稳定压力与控制电压间的规律。对摩擦力进行非线性拟合，获得摩擦力模型中的各参数，编写了气动位置伺服的控制程序和数据传输程序，进行了气动位置伺服实验，气缸的定位精度达到士0.l mm。关键词：气动伺服系统；能量控制各位如果需要此设计的全套内容（包括二维图纸、中英文翻译、完整版论文、程序、答辩PPT）可加QQ695939903，如果需要代做也请加上述QQ,代做免费讲解。A

4、bstract Pneumatic cylinders are clean, easy to work with, and low cost. In addition, they have a high power-to-weight ratio and an excellent heat dissipation performance. These properties make them favorable for servo applications. The need for pneumatic servo position technology can be found in man

5、y applications, such as industrial automation, robotics and medical equipment. However, the dynamics of pneumatic systems are highly nonlinear. Furthermore, there normally exist rather severe parametric uncertainties and uncertain nonlinearities in the mode of pneumatic systems. This work presents t

6、hat gas thermodynamic equation equations, gas dynamical equations and Van der Waals equation are used to describe the real gas. Mass flow equations of energy transmission are established. On this basis, the charging and releasing of chambers are analyzed to build up the numerical model of real gas w

7、ithin the chamber. An algorithm is proposed based on the gas internal energy, and the control algorithm is used to control the gas pressure and the piston position. Simulation models of pneumatic servo system are established through the MATLAB SIMULINK module based on the math model, and every perio

8、d of pneumatic servo system is detailedly analyzed.and the pneumatic servo controller is optimal designed with Actuator Constraint. Study on the factors such as the pressures, move sizes and payloads which influence the system dynamic behaviors is developed. The platform of pneumatic servo system co

9、ntains pneumatic cylinder,proportional flow valves, pressure sensors and positon sensor. The controller is ADVANTECH IPC-610L with DAQ card PCI-1716.And then pneumatic servo position control algorithm of the robot and data transmission program are programmed, the experiments are carried out in the e

10、xperimental platform, achieving the robots continuous and stable hopping. The system positioning precision is within士0.1mm. Keywords: pneumatic servo-control system, energy control目录第1章 绪论11.1. 课题来源及研究的背景和意义11.1.1. 课题来源11.1.2. 课题研究的背景和意义11.2. 国内外研究现状及分析21.2.1. 控制元件研究现状21.2.2. 气动伺服系统建模研究现状81.2.3. 气动伺

11、服控制策略的研究现状91.3. 本文主要研究内容11第2章 气动位置伺服系统数学模型的建立132.1. 气动伺服系统原理132.2. 气缸动力学方程142.3. 气动系统热力学方程152.3.1. 气缸腔内能量方程162.3.2. 气缸腔内温度方程222.3.3. 气缸流量方程232.4. 比例阀阀芯动力学方程的建立252.5. 控制方程的建立252.6. 控制算法可行性分析272.7. 本章小结28第3章 气动伺服仿真研究293.1. 气动伺服仿真模型搭建293.1.1. PD参数对响应的影响313.1.2. PD参数的优化323.2. 气动伺服仿真研究333.3. 定位精度影响因素分析35

12、3.4. 本章小结41第4章 气动伺服系统实验研究424.1. 机械系统设计424.2. 气动系统设计434.3. 控制系统设计434.4. 实验平台搭建454.5. 传感器的标定464.6. 比例阀的中位死区484.7. 摩擦力参数估计504.8. 气动伺服实验研究514.9. 本章小结53结 论54附录一60致 谢72第1章 绪论1.1. 课题来源及研究的背景和意义1.1.1. 课题来源本课题来源是日本SMC合作开发项目。1.1.2. 课题研究的背景和意义气动技术是以压缩空气为工作介质进行能量与信号传递的技术。随着工业机械化和自动化的发展,气动技术因其具有功率-质量比大、清洁、价格低、结构

13、简单、易维护等优点,得到了迅速的发展及普遍应用。传统的气动系统以开关控制为主,只能在若干个机械设定位置可靠的定位且执行元件的速度控制是通过单向节流阀实现的,已经无法满足许多设备的自动控制要求。在这一背景下,气动伺服技术应运而生,与电气伺服技术相比,气动伺服系统不需要笨重的传动环节,也无需担心散热问题;与液压伺服技术相比,气动伺服系统具有洁净、结构简单、成本低、维护方便等优点。 在工业自动化领域,气动伺服位置控制技术可以实现气缸多点无极定位(柔性定位)和运动速度的连续可调,一方面满足了复杂的工艺过程要求,在生产对象发生改变后,能非常快捷的重新编程,实现柔性生产;另一方面与传统的机械定位及单向节流

14、阀加气缸端部缓冲的速度控制方式相比,可以达到最佳的速度和缓冲效果,大幅度地降低气缸的动作时间,缩短工序节拍,提高生产率,因而具有广泛的应用前景。随着机械系统工作精度、响应速度和自动化程度的提高,对气动控制技术的要求也越来越高。但是由于气动比例系统具有的非线性特性,仅靠提高元件的性能来改善系统的动态特性是不够的,有些特性是气动系统本身固有的,如气体的可压缩性、低阻尼、低刚度等,这些特性给系统带来的不利影响只能通过控制策略来解决,因此控制理论方面还需要进一步深入探索。1.2. 国内外研究现状及分析本课题研究所包含的气动伺服系统是指以直线气缸为执行元件的系统，对其它类型执行元件的气动伺服系统研究现状

15、不作过多阐述。本节从控制元件和执行元件研究、系统建模研究以及控制策略研究三个方面分析国内外对气动位置伺服系统的研究现状。1.2.1. 控制元件研究现状气动伺服位置控制系统按其气动元件组成系统的机械结构形式不同分以下几种。(1) 进出口联动控制的阀控缸系统 由一个比例换向阀(或伺服阀)控制一个气缸，如图1-1所示。结构比较简单、运动速度快,一般来说系统的背压小、刚性较差、阻尼特性差、控制困难,但可以采用小阀口开度保证较高的刚度,但系统耗能非常大且不可控。目前大部分研究采取带状态反馈的控制率,且控制率的有效性取决于不能观子系统的稳定性。图1-1进出口联动控制的阀控缸系统 美国莱特州立大学将多层神经

16、网络用于进出口联动的气动伺服位置控制系统的轨迹跟踪。建立一个气缸的模型，为前馈多层神经网络控制器提供训练数据。多层神经网络被设计消除气缸动力并与比例反馈控制器结合来控制缸的运动。通过一系列气缸匀速运动轨迹训练多层神经网络，合成控制器可以使模型跟踪在训练过的状态空间里的匀速运动轨迹l。针对建立精确的气缸模型和用额外的轨迹/阀输出关系寻找输入/输出数据的缺点,采用自适应多层神经网络来实现气缸的运动轨迹跟踪控制,需要注意的是使用两种自适应多层神经网络。离线自适应多层神经网络用于初始训练,并且适合于系统发生重大变化的场合。在线自适应多层神经网络适合于在存在轻微变化时精确调整其权值,逐渐提高多层神经网络

17、的性能。自适应多层神经网络方法允许用多层神经网络学习更复杂的轨迹。控制器的PI部分将补偿未训练的多层神经网络,直到多层神经网络已经学习到新系统的动力学特性2。 美国范德比尔特大学用非线性观测器取代压力传感器的可能性依然存在。通过一个非线性可观测矩阵的建立和等级测试，表明那些提出不切实际的用非线性观测器重构压力状态来达到实际目的的系统中存在重要的奇异点3。提出两种基于李雅普诺夫的压力观测器,第一个方法是由状态方程推出的基于能量的稳定压力观测器。另一个方法是结合输出误差控制观测到的压力值收敛。仿真和实验结果演示证明了提出的观测器的有效性4。 美国俄亥俄州立大学利用滑模观测器的气动系统的一种基于反馈

18、线性化的变结构控制器。利用滑模控制理论的鲁棒影响和气动系统的结构特性，设计一个非线性控制器实现在有限时间里使输出的跟随误差变为零。通过补偿气缸中摩擦力对活塞的影响得到关于有界模型和参数不确定的强鲁棒性。该控制器和观测器是建立在三阶非线性气动系统模型上的，该模型由Acarman等提出并通过实验数据进行了验证。仿真结果证明了设计的观测器的有效性和设计的控制器的良好表现5。 德国卡塞尔大学研究具有时变垂直载荷的气动伺服位置控制。通过真实应用用非线性系统的输入输出测量值进行系统辨识方法研究，该方法是以一个混合的多模型结构为基础，该结构描述了整个工作范围的系统全部运行状况。在不同的工作点，通过有限的输入

19、输出信号测量值在频域内辨识20个局部线性化黑箱模型。并由物理规律和几个过程状态的测量来估算未知参数推出系统的灰色模型，与黑箱模型进行对比研究6。为了使位置控制精度与活塞位置和负载变化无关,对于每个局部线性化模型，都推出一个状态反馈控制器。最终的系统控制器设计成一个具有模糊增益调度局部状态反馈控制器的程序。实验结果证实该控制器能处理设备中的主要非线性和不同负载，而且在每个实验阶段都能保持连续7。 加拿大马尼托巴大学用定量反馈理论设计了一个简单有效的位置控制器。提出一个简单的动态反馈固定增益PI控制，来保证满足一个优先特定的闭环性能要求，如鲁棒稳定性，跟踪性能和干扰抑制。提出一种新型内外设计方法，

20、避免一个不必要的复杂的外环路控制器的合成。从系统对参考位置的每步变化的响应和干扰力的每步变化的响应角度检查内回路反馈的优点。仿真结果清晰表明内环路反馈通过消除振荡和减小超调量提高了干扰响应8。加拿大麦克马斯特大学文中研究了影响一个由中位全开的伺服阀控制的气动伺服系统稳定误差的原因。给出了设备完整的非线型和线型模型。介绍了一种可以用于任何控制策略的有效的摩擦力补偿方法。当与一种新型的PVA/PV控制方法结合，在实验中证实稳态误差为0.01mm，比先前记录的此类系统的实验结果提高了十倍。系统在带0.3-11.3kg负载的竖直水平运动，不需重新调控制器，就能实现这一目标9。得到的气动伺服系统非线性动

21、力学模型的方法，模型包括缸的动力、有效载荷运动、摩擦力和阀特性。还描述了通过简单的实验来估算模型参数的方法。表明标准质量流量阀模型不符合中位全开的比例阀。建立了一个更符合实验数据的新型阀模型。提出的建模方法不需要专门的测量设备或拆卸系统硬件。在连续使用的气动伺服系统中这是个优势。文中实验结果证明了该模型预测活塞位置和气缸腔压力的能力10。中国哈工大将基于直接反馈线性化的非线性控制策略应用于气压伺服系统。其引入反馈线性化把具有强非线性的气压伺服系统转化为伪线性系统,采取控制,处理由于模型不准确、运行参数的摄动等引起的鲁棒性问题11。(2) 两腔独立控制的阀控缸系统 由于两腔独立控制,因此具有两个

22、控制量,除了控制位置之外,另一个控制量可以用来控制背压、控制刚度。其又有三种不同的结构形式:其一,由两个比例换向阀控制一个气缸图1-2。要求计算流量反馈;系统阶数较高,为四阶;系统的模型参数与温度、气源压力、负载力的性质及比例阀的参数等诸多因素有关。优点是频率响应快,可以实现高精度控制。其二,由两个比例减压阀控制一个气缸如图1-3。气体可压缩性大使得比例压力阀出现滞后,为解决两个比例阀同时受控时出现的控制效果不佳现象,需要通过固定一比例阀电压而简化数学模型。优点是不需要考虑压力调节,可以降低系统模型阶数。其三,由两个或两个以上的高速开关阀控制一个气缸如图1-4。具有非解析的数学模型,需要采用线

23、性状态空间平均或非线性状态平均方法来转化成等价的时间连续动力学方程;有死区,压差一占空比曲线原点处具有非线性特性,需要采用修正的微分脉宽调制方法;必须选取合适的载波周期;控制精度低于比例阀和伺服阀。优点是价格便宜、系统抗干扰能力强。 图1-2 两个比例换向阀控制气缸系统 图1-3 两个比例减压阀控制气缸系统 图1-4 多个高速开关阀控制气缸系统法国INSA Lyon大学，Smaoui M，Brun X等人针对一阶滑模控制主要的一个问题是抖振现象。提出一种在电气系统中位置控制中应用的二阶滑模控制方法。证明通过这种方法可以避免抖振现象，同时还能保持与一阶滑模控制相同的鲁棒性12。对采用两个三通比例

24、阀系统。一般情况下，这两个阀的输入符号相反时，它们的控制方式，应该相当于一个五通比例阀。在这种情况下，可以建立一元控制法则。但是，有两个三通阀的系统可以控制两个不同的轨迹。由于建模过程中的不确定性，必须采用鲁棒控制器来确保位置和压力的高精度跟踪。对此，提出了两个基于一阶和二阶滑模控制组合的控制法。文中介绍了实验结果，并进行讨论分析13。近几年，反步设计技术作为一种非线性控制技术，吸引了大批研究者兴趣。但它主要应用于严格反馈系统。提出了一种电子-气动系统的新型反步控制器。应该注意的是该系统的模型是半严格反馈形式。然后，提出一种修改方法，并在实验测试平台上合成实现该方法14。 日本立命馆大学采用以

25、模型为基础的滑模控制方法的气动执行元件，提出新型自适应控制算法。该设计以完整的四阶非线性动力学方程为基础。为了避免加速度的反馈和变量突变，我们采用两腔压力差和其导数作为状态量。给出自适应估计未知参数的方法。该控制器很容易实现，而且对负载和参数的变化具有鲁棒性。在带比例阀的工业圆柱气缸系统中实现该新方案15。 美国范德比尔特大学将用于气动伺服控制的标准四通滑阀解耦成两个三通阀，然后采用两个自由度同时满足性能约束（基于滑模控制）和节能动态约束来最小化气缸压力，来表述该控制方法。给出了控制公式，实验结果表明所耗能量有明显下降，且从本质上来说，该方法相对于控制标准的四通滑阀并没有牺牲跟踪性能16。 中

26、国空军工程大学提出一种基于预测模型的神经网络自适应控制算法,具体由一个神经网络控制器和一个神经网络模型预测器组成，此控制策略对于具有强烈非线性和参数不确定性的气动伺服系统行之有效17。由于I-PD控制器的良好性能，作为过程控制，它被广泛应用。然而，如果被控对象存在时滞，将很难确定I-PD控制的增益。在此，日本明治大学提出一种自校正I-PD控制器，并列出仿真和实验结果证明该方法的有效性18。为了解决气动伺服系统中的非线性问题，Song J，Bao X等人提出一种基于多倍扩展卡尔曼算法(MEKA)训练的多层神经网络(MNN)的控制策略。对该控制器的测试结果表明它具有优越的性能。实验结果表明该方法比

27、简单的梯度下降训练算法训练的神经网络要不敏感19。Song J，Ishida Y. 针对气动伺服系统提出一种鲁棒滑模控制的方法。通过使用李雅普诺夫稳定理论和气动伺服系统一些结构特性,设计一个鲁棒滑模控制器以致当时间趋向无穷大时,输出跟踪误差保证进入任意的边界层邻域内,并且对较大的不确定性保证强的鲁棒性。采用该控制方案的气动伺服系统有很强的鲁棒性。这不仅是因为动态误差对滑模中不确定因素不敏感，而且在控制器设计中只用到系统中不确定因素的边界值。在仿真和实际系统中的应用结果都证明了该控制器的优秀性能20。中国北京理工大学建立了两个比例减压阀独立控制的气动伺服位置控制系统,其气缸为低摩擦缸21。气动伺

28、服系统存在滞后性，使两个比例阀同时受控时出现的控制效果不佳,彭光正等人通过固定一个比例阀电压而简化数学模型。先采用增量式PID控制,系统最小超调可以达到2.5%,最小重复稳态精度可以达到0.1毫米。压力控制对提高控制性能不可或缺，日本冈山大学采用PCM阀研究了压力控制的定位控制系统。将两个干扰观测器应用在定位系统，来提高压力响应和补偿摩擦力和参数变化的影响。最终，提高了对有效载荷的鲁棒性和定位精度22。日本神户大学用高速开关阀在气缸中实现高精度定位为了使气缸在负载(或速度)改变的情况下,速度(或力)的输出特性保持相同,采用动态阻抗匹配的方法使气动执行元件对于负载变化更加鲁棒性23。美国范德比尔

29、特大学提出一种脉宽调制控制气动系统的建模和设计控制的方法。采用线性状态空间平均技术建立一个PWM气动模型。将非连续开关模型转化成一个连续模型，使模型用标准的非线性控制设计技术容易处理。利用这个模型直接地解决稳定鲁棒性和性能带宽的问题。实验上证明了该技术对气动定位系统单自由度的控制作用24。加拿大麦克马斯特大学采用一种新型PWM脉冲控制算法，可以用开关电磁阀代替昂贵的伺服阀。通过理论和实验证明阀的开环特性是近似对称的。通过比较标准的PWM控制技术和新式的PWM控制技术它们的开闭环响应，表明该方法队控制性能有明显提升。用系统辨识方法从实验数据中获得了线性过程模型。成功实现了带摩擦力补偿和位置反馈的

30、PID控制器。从0.11 to 64 mm经180ms可达到0.21mm的稳态误差。跟踪幅度为64mm的曲线，跟踪误差小于2mm.系统质量增加六倍，该控制器也具有鲁棒性。执行机构的超调量与其他采用伺服阀研究的结果相似25。中国浙江大学采用高速开关阀的脉码调制技术实现气动伺服位置控制,采用PID控制方法,分析参数对系统性能的影响26。并用气动PCM控制,即用有效截面积不同的开关阀组来实现对机械臂的伺服控制,并使用模糊算法进行控制。中国哈工大很早就开始研究脉冲编码调制实现电一气开关/伺服控制。在基于高速开关阀气动位置控制系统上,采用修正差动脉宽调制的方法,用模糊控制+PI控制结合的控制策略,不但提

31、高了系统的动态性能和精度,又提高了系统的稳定性,系统的稳态误差达到0.14毫米27。1.2.2. 气动伺服系统建模研究现状 研究气动伺服系统基本特性，建立其数学模型的方法有三种,分别为机理分析、系统辨识及机理分析与系统辨识相结合的建模方法。系统辨识是用系统的输入输出数据所提供的信息来直接建立系统的数学模型,国外学者Zorlu A.28、Hjalmarsson H.29，国内学者王宣银30等人都做过气动伺服系统的辨识建模研究。因为气动位置伺服系统开环不稳定,上述学者都是直接对闭环系统进行辨识,采用M序列伪随机信号作为辨识实验输入信号,选用自回归滑动平均(ARMAX)模型、最小二乘辨识算法。部分学

32、者还通过实验研究了釆样周期及模型阶数对系统辨识所获模型的质量的影响。但是,气动伺服系统是复杂的非线性系统,由辨识方法得到的简单线性模型掩盖了系统本质,在此基础上设计的控制器性能有限,抗干扰能力差,只能用于控制精度要求不高的场合。气动伺服系统的机理建模研究，Liu等学者在上世纪80年代发表的气动伺服控制文章中,先后建立了适用于气缸活塞一系列位置的线性状态空间模型31。1990年之后,各国学者在进一步深入研究通过阀口的质量流量方程、气腔内的热力过程的同时,开始更多的关注气缸的摩擦力特性、气缸两腔之间的泄漏及控制阀与气缸之间连接管路等对气动伺服控制的影响,发表了大量的论文,其中比较著名的是Riche

33、rE.在2000年发表的两篇文章。为了利用比例方向阀精确控制单活塞杆气缸的输出力,RicherE.建立了系统详细的数学模型,该模型考虑了气缸两腔之间的泄露、气缸两腔的死容积、控制阀和气缸之间连接管路的延时和压力衰减及控制阀的机械部分动态特性等方面的影响32。1.2.3. 气动伺服控制策略的研究现状 目前，两大类控制策略获得了广泛使用,分别是用增益调度、最优控制、人工智能等技术改进后的线性控制器和非线性鲁棒控制。因此,下文将从这两个方面详细介绍气动伺服控制策略的研究现状。(1)线性控制策略:因为算法实现容易,研究人员一直都没有放弃PID、状态反馈等线性控制策略,提出通过使用增益调度、最优控制、线

34、性鲁棒控制、人工智能等手段来弥补其不足。图2-7 Ning实验台Ning建立了如图2.7所示系统的详细非线性模型,通过位置+速度+加速度(PVA )反馈实验和理论分析指出系统稳态误差主要是由气缸静摩擦力和阀的死区特性造成的,为此提出了一种气缸摩擦力和阀死区补偿方法,与PVA控制结合,稳态定位精度达到0.01 mm。作者还通过实验证实PVA+前馈+死区补偿控制方法能以较高精度跟踪水平和垂直两个方向上的多重圆形和正旋曲线,对负载变化具有鲁棒性33。Ahn研究的高速开关阀式气动位置伺服系统结构如图2.8所示,因为阀额定流量小,导致每个通路需并联使用两个阀;Ahn提出了一种改进脉宽调制(PWM)方法,

35、消除了阀的死区,釆用位置+速度+加速度反馈控制,稳态定位误差可达0.2 mm34。 图2-8 Ahn实验台李宝仁35针对高压气动位置伺服系统,提出釆用变增益单神经元自适应PID控制器来实现活塞位移的实时控制,并通过仿真验证了该控制器的性能。朱春波_使用两个比例压力阀控制一个无杆气缸,研究了神经网络PID控制器,根据连续10次幅值为20mm的阶跃响应,均方根定位误差为0.09 mm,重复定位精度为 0.27 mm。高翔36也对上述结构型式的系统进行了研究,提出了一种新型的自适应模糊+PD控制器和一种新的基于模糊推理的摩擦力补偿算法,通过一个自适应模型参数Ma的实时调整,提高了气动位置伺服系统的控

36、制精度。薛阳研究的气动位置伺服系统釆用两个比例压力阀控制一个有杆缸,针对气缸两腔物理结构和摩擦力特性不对称这一特点,提出了一种基于非对称模糊策略的模糊PID控制算法,获得了满意的重复定位精度且超调量小、过渡过程时间短;为进一步提高系统对于惯性负载变化的自适应性,提出一种新型的带a因子的非对称模糊PID控制策略。王祖温37研究了开关阀控气动位置伺服系统的鲁棒控制,针对模型参数不确定、摄动量大和负载变化范围大等问题,采用包含小闭环的2自由度控制结构(反馈控制+前馈控制,前者用来保证稳定性,后者用来保证轨迹跟踪性能)和定量反馈理论(QFT),设计了线性鲁棒控制器和摩擦力补偿器。为进一步提高闭环系统性

37、能,基于系统辨识模型设计了零相位误差前馈控制器(ZPETC), ZPETC将闭环系统带宽拓宽为100 rad/s左右。(2)非线性鲁棒控制：Drakunov S.38针对气动系统建立了一个四阶非线性状态空间模型,通过滑模控制来补偿活塞受到的粘性摩擦力和库伦摩擦力。Surgenor B. W.39研究了连续滑模控制在第一种结构类型的气动位置伺服系统中的应用,定位精度达到士0.2mm,负载在非常大范围内变化时,系统控制性能不受影响。Song40针对采用比例压力阀分别控制气缸两腔的系统,提出一种鲁棒滑模控制方法,通过使用李雅普诺夫稳定理论和系统的一些结构特性来设计该控制器,当时间趋向无穷大时,保证跟

38、踪误差进入任意的边界层领域内,系统响应对不确定性不敏感。Pandian41采用两个比例方向阀控制一个气缸,建立了以活塞位移、速度和气两腔压差为状态变量的三阶线性模型,然后设计了滑模控制器并使用压差反馈代替加速度反馈。通过实验证实该控制器对负载变化不敏感,能很好的实现定位和轨迹跟踪,稳态定位误差可达到士0.2mm。Pandian还进一步构造了压力观测器来观测气缸腔内压力,由于不再需要压力传感器,节约了成本Righettini42采用两个比例方向阀控制一个单杆气缸,建立了以活塞位移、速度和气虹两腔压力为状态变量的四阶非线性模型,设计了一个基于滑模的非线性控制器,使得在气缸任意行程和较大负载变化范围

39、内,均可达到较高的轨迹跟踪精度。过实验比较了滑模控制器和“PVA反馈+前馈+死区补偿”控制策略,得出了前者的性能要更优越的结论。国内空军工程大学的钱坤和上海交通大学的刘春元等人也对滑模控制方法在气动位置伺服系统中的应用作了探讨。近年来,一些文献中提出将反步法用于非线性鲁棒控制器设计以进一步减小跟踪误差,获得了良好的效果。Smaoui14利用反步法设计了非线性控制器对单活塞杆气缸进行控制,跟踪幅值0.25m、最大速度为0.6m/s的光滑阶跃轨迹时,最大误差为1.62mm。但没有测试控制器对于参数不确定性的性能鲁棒性。1.3. 本文主要研究内容通过对国内外文献的总结分析，在国内外其他学者研究成果的

40、基础上，研究通过能量反馈来控制气动伺服系统，使活塞位移和左右腔压力同时达到目标值，具体的研究内容如下：(1)气动伺服系统建模 分析气动过程中能量转换关系，建立气动伺服系统模型，包括气缸动力学方程、摩擦力方程、能量方程、流量方程、温度方程、阀芯动力学方程和控制算法。(2)气动伺服系统仿真研究 在SIMULINK上建立气动伺服系统数学模型，优化控制器参数，并在此基础上，研究位移负载、气源压力和质量负载对系统动态响应和定位精度的影响。(3)气动伺服系统实验研究 完成气动伺服系统实验平台机械部分、气动回路、控制电路的设计，重新标定传感器，编写了气动位置伺服的控制程序和数据传输程序，调试程序。对系统的建

41、模和仿真进行验证。第2章 气动位置伺服系统数学模型的建立针对由气缸、两个比例流量阀、工控机、两个压力传感器、位移传感器、数据采集卡组成的气动位置伺服系统，根据热力学、动力学和自动控制的的基本理论和方法建立气缸的运动方程、摩擦力方程、气缸左右腔的能量方程、温度方程、比例阀的流量方程、控制方程，为仿真奠定必要的基础。2.1. 气动伺服系统原理气动位置伺服系统原理如图2-1所示。1-位移传感器 2-气缸 3-压力传感器 4-比例流量阀 5-过滤减压阀 6-上位机7-PCI-1716数据采集卡 8-负载图2-1气动位置伺服系统原理图与气缸轴线平行的位移传感器，精确的测量活塞位置，同时采用伺服比例阀可以

42、控制阀口的截面积和充放气时间，控制部分采用PCI-1716数据采集卡高速数据采集卡。气缸工作过程中，位移传感器和压力传感器将位移和压力转化成电信号，经A/D转换成数字信号，信号由控制板和上位机运算处理后，再经D/A还原成模拟信号，输出给比例流量阀，控制阀芯位移和充放气时间，最终实现活塞的运动控制。2.2. 气缸动力学方程气缸活塞受力分析如图2-2所示。图2-2气缸活塞受力分析图当合外力小于最大静摩擦力时，活塞静止不动。随着驱动腔不断进气，驱动腔压力不断增大，当大到合外力超过最大静摩擦力时，活塞开始运动。由于最大静摩擦力大于动摩擦力，活塞开始会加速运动，但随着驱动腔增大，驱动腔压力会变小，同时，

43、背压腔压力则会增大，使加速度减小，并最终使活塞停止运动。根据牛顿第二定律，可得活塞的动力学方程为： （2-1）式中活塞位移(m)；活塞和活塞杆总质量(kg)；驱动腔相对压力(Mpa)；驱动腔压力作用面积(mm2)；背压腔相对压力(Mpa)；背压腔压力作用面积(mm2)；活塞上作用的摩擦力(N)；负载作用于活塞杆的力(N);气缸行程(m); 气缸工作过程中，活塞与缸筒会发生摩擦，其摩擦力方程为： （2-2）式中活塞运动速度(m/s)；活塞上作用的最大静摩擦力(N)；气缸活塞与气缸缸筒的库伦摩擦力(N)；缸活塞与气缸缸筒的粘性阻尼系数(Ns/m)；2.3. 气动系统热力学方程由于气体的热力过程具有

44、很强的非线性，为简化研究过程，对气缸活塞运动过程中各腔室内气体的热力学过程做如下假设：（1）气缸各腔室内的充放气过程遵循范德瓦尔气体定律。（2）气缸各腔室内的热力学过程为准静态过程，考虑气缸内壁与外界的热交换。（3）气缸运动过程中气体的泄漏忽略不计。（4）气源压力稳定，且气源温度为环境温度。（5）气体经过节流口的流动为等熵流动；2.3.1. 气缸腔内能量方程2.3.2. 气缸腔内温度方程2.3.3. 气缸流量方程2.4. 比例阀阀芯动力学方程的建立比例阀阀芯的动力学方程可以用一阶微分方程45近似表示。 （2-24） （2-25）式中 一阶时间常数； 阀芯位移单位增量（mm/V）； 上腔比例阀控

45、制信号电压（V）； 下腔比例阀控制信号电压（V）； 基准信号电压（V）。2.5. 控制方程的建立气缸在运动过程中，根据假设气体热力过程为准静态过程，可以得到任意时刻气缸左右腔的内能。 (2-26) （2-27)左右腔气体内能的控制目标为： （2-28） （2-29）式中 上腔的理想控制气压（Mpa）； 下腔的理想控制气压（Mpa）； 活塞位置的控制目标（m）；能量控制策略采用的控制方法是通用的PD控制，通过对比例阀的信号电压控制，实现设定的气压和活塞位置的伺服，左腔比例阀的控制方程为： （2-30） （2-31）由于比例阀的控制信号电压范围为010V，对控制信号电压进行修正得： （2-32）右腔比例阀的控制方程为： （2-33） （2-34）由于比例阀的控制信号电压范围为010V，对控制信号电压进行修正得： （2-35）式中 采样时间（s）； 基准信号电压（V）。2.6. 控制算法可行性分析在气缸运动中，活塞的运动如（2-1）式表达，活塞运动到目标位置时，由于摩擦力及背压腔作用力，活塞速度减为零，活塞所受外力最终达到平衡状态。此时 将此式代入的活塞动力学方程（2-1），不考虑外力负载，并进行化简整理可得： （2-36）根据相对气体压力和绝对气体压力的关系，对上式进行变换，可得： （2-37）将内能的表达式代入上式，对其进行整理变