论文摘要
油源系统是某综合试验台的重要组成部分,它为该综合试验台的某执行元件提供性能可靠质量稳定的液压源,以满足其负载驱动实现相应运动特性。试验台为达到这一要求对油源的油温等提出了较高的性能指标,因而必须控制好温度变化大小,保证其精度。基于对液压系统的工作参数和特点分析,搭建了该油源控制系统。温控装置构建由冷却元件选型和冷却水路设计两部分组成。计算了该系统在不同工况下的最大发热功率,并以此为依据确定了可拆卸式板式换热器的各个参数。采用三通比例流量阀分水原理进行冷却水量的连续调节,通过调节三通比例流量水阀的阀芯开度来调节通过板式换热器的冷却水流量,进而改变板式换热器的换热能力,以此达到温控的目的。通过分析可知该油源温度控制系统本质上是一种大时滞、非线性、时变,不确定系统,很难用精确的数学模型描述它。这对温度控制提出了更高的要求。参照国内外对大滞后温度控制系统的控制算法的研究与应用,首先采用了PID控制算法对该温控系统进行研究,在一定条件下进行了实验,实验结果和仿真曲线基本上吻合,系统响应比较慢,上升时间长,且温度变化大。最后设计了一种单神经元PID温控算法,将神经网络和PID控制结合起来,利用神经元自学习功能进行训练,根据对象参数发生变化时对系统输出性能的影响而不断修正神经元之间的连接权值,从而使其稳定状态对应于某种最优化控制规律下的PID控制器参数。通过仿真分析,可以看出单神经元PID控制具有较强的自适应性和较高的控制精度。为了更好的表述该温控系统的非线性动态变化过程,对系统的变化趋势进行预测或估计,采用了神经网络预测控制算法。利用SIMULINK动态仿真工具和相关模块设计了温控对象神经网络预测控制系统,通过对神经网络的训练,得到满意的训练结果。动态可视化仿真发现该系统不但跟踪性能好,而且对模型失配有较强的鲁棒性。