【導(dǎo)讀】液壓同步頂升控制系統(tǒng)的設(shè)計與研究。分類號（中圖法）TP273UDC：620密級公開。論文作者姓名***學(xué)號0930604020單位河海大學(xué)。論文中文副題名無。論文語種漢論文摘要語種漢、英論文頁數(shù)91論文字?jǐn)?shù)（萬）。論文主題詞液壓同步頂升控制、電液比例減壓閥、灰色預(yù)測模糊控制、申請學(xué)位級別碩士專業(yè)名稱控制理論與控制工程。研究方向計算機測控系統(tǒng)。論文答辯日期2020年月日。March,2020Nanjing,學(xué)位論文獨創(chuàng)性聲明：。對這種情況，在分析已有系統(tǒng)的利弊后，本文基于中海油油品1#汽車裝車臺整體升高。測模糊控制算法作為系統(tǒng)的控制策略，并且結(jié)合電氣和機械部分的數(shù)學(xué)模型，在Matlab. 行性，并通過與傳統(tǒng)PID、普通模糊控制算法的仿真比較，突出了該控制策略的先進。壓系統(tǒng)、電液比例減壓閥、PLC控制柜、檢測傳感器、上位機等模塊；監(jiān)控軟件包括。研華版本的網(wǎng)際組態(tài)軟件作為平臺開發(fā)而成，PLC控制軟件采用三菱專。用編程軟件GX-DEVELOPER編制了梯形圖控制程序；設(shè)計了PLC與。WebAccess的通訊模塊，詳述了通信方式及通信協(xié)議。

　　

【正文】 控制，如開關(guān)控制、多模態(tài)控制等都屬于變結(jié)構(gòu)控制。變結(jié)構(gòu)控制的缺點就是系統(tǒng)存在抖動 —非線性引起的自振，因此，如何消除其中的 “抖振 ”現(xiàn)象，是變結(jié)構(gòu)控制的一個重要的研究課題。 (5) 魯棒控制（ Robust Control） 魯棒性是指控制系統(tǒng)在未建模動態(tài)特性、過程噪聲、隨機擾動的情況下，仍然能夠維持某些性能的特性。根據(jù)對性能的不同定義，可以 分為穩(wěn)定魯棒性和性能魯棒性。魯棒控制方面的研究始于 20世紀(jì) 50年代，由于工作狀況變動、外部干擾以及建模誤差的緣故，實際工業(yè)過程的精確模型很難得到，而系統(tǒng)的各種故障也將導(dǎo)致模型的不確定性，因此如何設(shè)計一個固定的控制器，使具有不確定性的對象滿足控制品質(zhì)，也就是魯棒控制，成為國內(nèi)外科研人員的研究課題。魯棒控制這一概念，最早是分別于 1972年和 1974年由 。魯棒控制是研究當(dāng)系統(tǒng)有一定范圍的參數(shù)不確定性及一定限度的未建模誤差時的控制器設(shè)計問題，使系統(tǒng)閉環(huán)仍能保持穩(wěn)定 并保證期望的動態(tài)品質(zhì)。 魯棒控制的主要理論有： 1） Kharitonov定理； 2） Zames的 H∞控制理論； 3） Doyle提出的結(jié)構(gòu)奇異理論（ μ理論）。 魯棒控制的主要研究方法有： 1）研究對象是閉環(huán)系統(tǒng)的狀態(tài)矩陣或特征多項式的代數(shù)方法； 2）從系統(tǒng)傳遞函數(shù)或傳遞函數(shù)矩陣出發(fā)的頻域法 [21]。 在過去的幾十年， H∞控制理論得到了很大的發(fā)展，但是依然存在著不少問題，如非線性 H∞控制的研究還沒有比較完備的結(jié)果，在解決魯棒問題的同時不能滿足其他的性能要求（如二次指標(biāo)最小等）。在液壓控制中， H∞控制理論已經(jīng)有了不少應(yīng) 用性的研究，但在實際生產(chǎn)中應(yīng)用卻還比較少，有待繼續(xù)努力。 (6) 模型預(yù)測控制（ Model Predictive Control） 模型預(yù)測控制亦稱預(yù)測控制，是一種基于模型的先進控制策略，最早出現(xiàn)在 20世紀(jì) 70年代中后期，其主要特征是： [21]以預(yù)測模型為基礎(chǔ)，采用二次型在線滾動優(yōu)化性能指標(biāo)與反饋校正的策略，來克服受控對象建模誤差、參數(shù)和環(huán)境不確定性因素的影響，有效地彌補了現(xiàn)代控制理論對復(fù)雜受控對象所無法避免的不足之處，具有控制效果好、魯棒性強等優(yōu)點，并能方便地處理被控變量和操縱變量中的各種約束。 模型預(yù)測 控制的基本結(jié)構(gòu)模式主要有三種： 1）以非參數(shù)模型為預(yù)測模型的預(yù)測控制算法； 2）與經(jīng)典自適應(yīng)相結(jié)合的一類長程預(yù)測控制算法； 3）基于結(jié)構(gòu)設(shè)計不同的河海大學(xué)碩士學(xué)位論文 16 另一類預(yù)測控制算法。 預(yù)測控制目前算法繁多，但歸納起來，它的任何算法形式都包括了預(yù)測模型、參考軌跡、在線校正、目標(biāo)函數(shù)性能指標(biāo)、在線滾動優(yōu)化等五個方面。預(yù)測控制的主要特點如下： 1）預(yù)測模型的多樣性 從原理上講，只要是具有預(yù)測功能的受控對象模型，無論采用什么描述形式和建模方法，都可以作為預(yù)測模型。 2）滾動優(yōu)化的時變性 預(yù)測控制采用的是在有限時域內(nèi)的滾動優(yōu)化策略，即 在每一時刻，采用對未來充分長時間內(nèi)的理想優(yōu)化和包含系統(tǒng)存在的時變、不確定性、局域優(yōu)化相兼顧的目標(biāo)函數(shù) [21]。 3）在線校正的魯棒性 在預(yù)測控制中，把系統(tǒng)輸出的動態(tài)預(yù)估問題分為預(yù)測模型的輸出預(yù)測和基于偏差的預(yù)測校正兩部分。預(yù)測模型僅僅只是對動態(tài)特性的粗略描述，不可能完全包括實際系統(tǒng)存在的非線性、時變性、模型失配與隨機干擾等因素，因此預(yù)測模型與系統(tǒng)輸出必然存在偏差，對這種偏差進行在線校正，構(gòu)成具有負反饋的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，就可以提高預(yù)測控制系統(tǒng)的魯棒性。 灰色預(yù)測控制是將控制理論與灰色系統(tǒng)理論相結(jié)合的一種新型控制方 法?；疑A(yù)測控制通過研究系統(tǒng)的現(xiàn)有信息來尋找系統(tǒng)的發(fā)展規(guī)律，從而就可以按規(guī)律來預(yù)測系統(tǒng)未來發(fā)展的信息，這樣就可以根據(jù)系統(tǒng)未來發(fā)展的信息趨勢來決定相應(yīng)的控制策略進行預(yù)測控制，做到了及時控制系統(tǒng)發(fā)展的趨勢并能防患于未然，提高系統(tǒng)的適應(yīng)能力?；疑A(yù)測控制屬于超前控制，區(qū)別于屬于事后控制的傳統(tǒng)控制方法，為控制理論的更新提出了一類新機制 [22]?；疑A(yù)測控制最大的優(yōu)勢在于它并不需要被控系統(tǒng)的精確模型，同時它需要的原始數(shù)據(jù)也較少，計算簡單。從灰色預(yù)測控制實現(xiàn)的控制結(jié)構(gòu)上可大致分為兩類：一類是在傳統(tǒng)的 PID反饋控制中加入 灰色預(yù)測模塊 [23~25]；另一類是將灰色預(yù)測與模糊控制相結(jié)合形成灰色預(yù)測模糊控制 [26]。因為預(yù)測的過程中存在誤差是不可避免地，當(dāng)誤差較大時會對系統(tǒng)產(chǎn)生不利的影響，所以應(yīng)根據(jù)預(yù)測精度來調(diào)整預(yù)測值在系統(tǒng)中的作用。 (7) 智能控制（ Intelligent Control） 智能控制指在無人干預(yù)的情況下能自主地驅(qū)動智能機器實現(xiàn)控制目標(biāo)的自動控制技術(shù)。智能控制理論是現(xiàn)代控制理論在深度和廣度上的拓展，是控制理論發(fā)展的一個嶄新階段，是控制系統(tǒng)分析、設(shè)計和應(yīng)用實踐的需要，也是人工智能與控制理論，以第三章 灰色預(yù)測模糊控制算法 17 及控制論和工程控制論 等學(xué)科發(fā)展的必然結(jié)果 [27]。與經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論相比，智能控制系統(tǒng)的設(shè)計在高層控制上 [28]。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和模糊控制是智能控制理論中最具有代表性的控制理論。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制（ Neural Network Control）是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制，簡稱神經(jīng)控制，是實現(xiàn)智能控制的一種重要形式，最早由心理學(xué)家 Mcculloch和數(shù)學(xué)家 Pitss在 20世紀(jì) 40年代合作提出。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是使用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)作為控制器來對被控系統(tǒng)進行學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和控制。它具有對非線性函數(shù)逼近、大規(guī)模并行處理、學(xué)習(xí)、尋優(yōu)和自適應(yīng)、自組織等能力 [21]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制有效地解決了長期困擾控制界的非線性系統(tǒng)和不確定性系統(tǒng)的問題，在液壓控制領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。目前關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究仍然還存在著一些問題，如學(xué)習(xí)算法收斂速度太低、許多情況下存在局部最優(yōu)、需要研究建模算法和控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和收斂性等，所以需要將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他控制方法有機的結(jié)合起來 [29]，才能擁有更好的發(fā)展前景。 模糊控制（ Fuzzy Control）是一種利用模糊數(shù)學(xué)的基本思想和理論的控制方法。隨著控制系統(tǒng)越來越復(fù)雜，由于變量太多，往往很難描述出較精確的動態(tài)模型，繼續(xù)使用傳統(tǒng) 的控制方法就很難達成理想的控制效果。 1965年，美國學(xué)者 了模糊控制理論。模糊控制是以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，用語言規(guī)則表示方法和先進的計算機技術(shù)，由模糊推理進行判決的一種高級控制策略 [30]。在模糊控制中，首先將精確量轉(zhuǎn)化為的模糊信息輸入到模糊控制器中，然后按照模糊控制規(guī)則進行模糊推理，最后給出模糊輸出判決，將其轉(zhuǎn)化為精確量對被控對象進行控制。在數(shù)學(xué)方程很難建立，其他經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論不太奏效的場合中，模糊控制實現(xiàn)了比較理想的控制。 近年來將不同的控制方法結(jié)合起來，發(fā)揮各自的長處， 形成了新的控制方法。如模糊 PID控制、智能 PID控制、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊預(yù)測控制等，這種復(fù)合式控制方法有利于揚長避短，能很好的達到控制要求。 在液壓同步頂升控制系統(tǒng)中，通過對電液比例減壓閥出口壓力的精確控制，實現(xiàn)建筑物的平穩(wěn)頂升。由于電液比例減壓閥存在滯環(huán)、死區(qū)等非線性因素，且液壓系統(tǒng)受溫度、負載等參數(shù)變化的影響較大，控制策略選擇的好壞對系統(tǒng)性能的影響至關(guān)重要 [31]?？紤]到這些非線性、動態(tài)、多變量耦合、不確定性等因素，很難建立一個精確的數(shù)學(xué)模型，故采用模糊控制算法來進行該系統(tǒng)控制算法的設(shè)計，同時為了解 決基于河海大學(xué)碩士學(xué)位論文 18 模糊控制算法設(shè)計的系統(tǒng)響應(yīng)時間長的問題，將模糊控制與灰色預(yù)測控制相結(jié)合，由于有灰色預(yù)測環(huán)節(jié)的加入，可以提前預(yù)知一個或幾個采樣周期之后的輸出值，提前采取適當(dāng)動作，可以縮短系統(tǒng)響應(yīng)時間，得到較高的控制精度。 3. 2 模糊控制 3. 2. 1 模糊控制的概念和發(fā)展 控制論的創(chuàng)始人維納教授在談到人勝過最完善的機器時說過： “人具有運用模糊概念的能力 ”。它清楚地揭示了電腦與人腦之間存在著本質(zhì)的區(qū)別，電腦是對人類已經(jīng)確知的經(jīng)驗的模擬，而人腦主要在于判斷和處理模糊現(xiàn)象。 “精確 ”和 “模糊 ”是一對相對的概念。不確定 性主要分為兩種：模糊性和隨機性。不確定性的一種表現(xiàn)就是模糊性，它普遍存在于人類思維和語言交流中。不確定性的另一種表現(xiàn)就是隨機性，它則是客觀存在的。這兩者雖然都具有不確定性的特點，但是卻有著本質(zhì)的區(qū)別：模糊性主要體現(xiàn)在人針對概念外延主觀認(rèn)識的不確定性；而隨機性是對事件或行為發(fā)生與否的不確定性，表達了客觀上的自然的不確定性 [32]。 模糊數(shù)學(xué)和模糊邏輯經(jīng)過短短幾十年的發(fā)展，其理論和應(yīng)用的研究就已取得了碩果累累。尤其是在自動控制領(lǐng)域，因為模糊邏輯的實際應(yīng)用成功的多米諾骨牌效應(yīng)引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對模糊控制理論和方 法的廣泛關(guān)注 [32]。自從美國加利福尼亞大學(xué)教授 Zadeh提出了分解定理和擴展原則，人們以此為基礎(chǔ)并在模糊理論研究方面完善模糊數(shù)學(xué)理論，且已有大量的成果問世。各種關(guān)于模糊理論的組織和期刊相繼開辦。 1978年，國際性期刊 Fuzzy Sets and Systems（模糊集與系統(tǒng)）誕生； 1984年，國際模糊系統(tǒng)協(xié)會（ IFSA）成立； 1989年，日本 20家大公司集資 30億日元成立了國際模糊工程研究所，制定了模糊數(shù)學(xué)和模糊技術(shù)研究開發(fā)的長遠規(guī)劃，以保持日本在這個領(lǐng)域的競爭能力；我國從 70年代初起也開始了模糊數(shù)學(xué)理論 與應(yīng)用方面的研究，并取得了很多成果。在模糊邏輯的應(yīng)用方面更是富有成效， 1974年，英國學(xué)者 控制語句組成模糊控制器，并把它成功地運用于鍋爐和蒸汽機的控制，繼這一開拓性的工作后，模糊邏輯先后在機器人、工業(yè)過程控制、交通運輸?shù)确矫娴玫酱罅康膽?yīng)用。和傳統(tǒng) PID控制控制方法相比，模糊控制主要是利用專家已知的控制經(jīng)驗和知識，在復(fù)雜對象和非線性對象的控制方面具有控制性能高、魯棒性強等優(yōu)點。而在專家系統(tǒng)、第三章 灰色預(yù)測模糊控制算法 19 聚類分析、故障診斷和圖像等領(lǐng)域也有模糊邏輯應(yīng)用的足跡。 3. 2. 2 模糊控制系統(tǒng) 模糊控制是以人的控制經(jīng)驗作為控制的知識模型，以模糊集合、模糊語言變量以及模糊邏輯推理作為控制算法的數(shù)學(xué)工具，用計算機來實現(xiàn)的一種智能控制。 模糊控制系統(tǒng)的框圖如圖 31所示： 圖 31 模糊控制系統(tǒng)框圖 [33] 從圖 31可以看出，模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架與一般的計算機數(shù)字控制系統(tǒng)基本上是類似的，只是它是以模糊控制器作為控制器。模糊控制系統(tǒng)其實也是一個計算機數(shù)字控制系統(tǒng)，控制器由計算機來實現(xiàn)，計算機與模擬環(huán)節(jié)的連接則通過 A/D， D/A轉(zhuǎn)換接口來完成。 同時，模糊控制系統(tǒng)也是一個閉環(huán)反饋系統(tǒng)，被控制量可以反饋到模糊控制器，與初始的設(shè)定值相比較，根據(jù)誤差信號進行控制。模糊控制系統(tǒng)主要由以下幾個部分組成：模糊控制器、輸入輸出接口、檢測裝置、執(zhí)行機構(gòu)和被控對象 [33]。 (1) 被控對象 被控對象可以是一種設(shè)備，可以是一種裝置，也可以是由若干個裝置或設(shè)備組成的綜合體，它們在一定的約束條件下工作以實現(xiàn)人們的某種控制目的。從數(shù)學(xué)模型的角度來講，它們可能是單變量的或多變量的，可能是線性的或非線性的，可能是定常的或時變的，可能是一階的或高階的，可能是確定性的或隨機的過程 ，也可能是混合有多種特性的過程。在工業(yè)上，比較典型的被控對象是由各種各樣的生產(chǎn)設(shè)備實現(xiàn)的生產(chǎn)過程。在實際工程中，很多對象都是難以建模的。對于這些難以建立精確數(shù)學(xué)模型的、非線性和時變的復(fù)雜對象，模糊控制策略是一種比較適宜的方案。 (2) 檢測裝置 輸 入 輸入接 口 輸出接 口 模糊控制 器 執(zhí)行機 構(gòu) 對 象 檢測裝 置 + 輸出 河海大學(xué)碩士學(xué)位論文 20 檢測裝置一般包括傳感器和變送裝置。它們能夠檢測到各種變量如溫度、流量、位移、壓力、轉(zhuǎn)速、液位、角度等并將其放大轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)的電信號以供系統(tǒng)使用。與一般的自動控制系統(tǒng)一樣，模糊控制也需要能夠提供實時數(shù)據(jù)的在線檢測裝置，而且檢測裝置的精度級別應(yīng)該高于系統(tǒng)所要求的精度控制指 標(biāo)。 (3) 執(zhí)行機構(gòu) 執(zhí)行機構(gòu)是模糊控制器向被控對象賴以施加控制作用的裝置，如工業(yè)過程控制中應(yīng)用最典型最普遍的各種控制閥。執(zhí)行機構(gòu)實現(xiàn)的控制作用常常表現(xiàn)為使角度、壓力、位移等發(fā)生變化，因此它往往是由伺服電機、步進電機、氣動調(diào)節(jié)閥、液壓閥等加上驅(qū)動裝置組成。 (4) 輸入輸出接口 輸入輸出接口是連接計算機與執(zhí)行機構(gòu)的橋梁，由圖 31可以看出，輸入接口主要是與檢測裝置連接的，它把檢測信號轉(zhuǎn)換為計算機可以識別處理的數(shù)字信號并輸入給計算機。輸出接口則把計算機輸出的數(shù)字信號轉(zhuǎn)換為執(zhí)行機構(gòu)所要求的信號，然后輸出給執(zhí)行 機構(gòu)對被控對象進行控制。 由于大部分檢測裝置和執(zhí)行機構(gòu)的信號都是模擬信號，因此輸入輸出接口通常是模數(shù)轉(zhuǎn)換電路（ A/D）和數(shù)模轉(zhuǎn)換電路（ D/A）。 (5) 模糊控制器 模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)的核心，也是模糊控制系統(tǒng)區(qū)別于其它控制系統(tǒng)的主要標(biāo)志。模糊控制器一般由計算機實現(xiàn)，用計算機程序和硬件來實現(xiàn)模糊控制算法，計算機可以是單片機、工控機、 IPC等各種類型的微型計算機，程序設(shè)計語言可以是匯編語言， C語言及其其它語言?，F(xiàn)在也有一些模糊芯片實現(xiàn)模糊邏輯推理算法，成為模糊控制器的重要組成部分。 3. 2. 3 模糊 控制 器 模糊控制器（ FCFuzzy Controller）又稱為模糊邏輯控制器（ FLCFuzzy Logic Controller）。由于其采用的模糊控制規(guī)則是由模糊控制理論中模糊條件語句來描述的，因此模糊控制器還是一種語言型的控制器