專利名稱：一種高速電液比例調速系統的控制方法
技術領域：
本發明屬于工業自動控制領域，尤其涉及一種高速電液比例調速系統的控制方法。
背景技術：
電液比例調速控制系統在液壓控制技術中有著廣泛的應用，但這類系統是復雜的非線性高階系統，具有環節多、非線性、回路間相互耦合等特點，這些因素增加了系統的控制難度，基于經典控制算法的電液比例調速系統無法滿足系統的平穩性和跟隨性要求，特別是隨著控制過程和系統越來越復雜以及對不確定性、時變、高度非線性的高速電液比例調速的控制對象，采用傳統的數學工具，在理論和應用上都存在較大的局限性。因此，高速電液比例系統的調速控制性能和控制算法的研究已成為國內外學者的研究熱點。在研究成果中，有學者利用時域最佳校正PID控制、頻域最佳校正PID控制、多目標最佳參數估計校正PID控制(OPEPID)、魯棒SRIV控制算法和自動在線調整的PID算法 (ATPID)用于比例速度控制系統。為了改善電液控制的魯棒性。在大范圍變化的負載和外部干擾波動的環境下，有學者使用二個非線性微分器來獲得高質量微分信號，然后通過建立非線性增益函數和用經驗公式來確定增益的范圍，來保持電液壓力控制系統的控制性能。最近的文獻通過NLPN閥逆輸入狀態映射進行學習，并把這種映射結果反饋到控制系統中，電液提升閾(EHPV)的速度跟蹤性能得到了大大的提高。針對電液比例方向節流閥特有的變流量死區特性，研究提出了一種基于數字控制的變死區自學習補償方法，該方法的基本思想是以系統的定位誤差微目標，用自學習機理，通過在線搜索，判斷是否達到期望的定位精度或系統是否產生振蕩以確定死區補償值。并對自學習補償、欠補償和未補償三種情況進行了實驗研究。結果表明，該控制策略較大地提高了電液比例速度控制的精度和抗干擾能力。以上方法都是在傳統控制方法基礎上進行了一些改進和完善，對高速電液比例調速控制系統具有高度非線性和時變的特點，它們都不能從根本上解決系統的平穩性問題和滿足高精度跟隨性要求。

發明內容
本發明針對上述現有技術的不足，提供了一種新的高速電液比例調速系統的控制方法。該控制方法基于最小二乘支持向量機和遺傳算法，實現了動態自適應電液比例最小二乘支持向量機正逆控制和遺傳算法滾動優化預測控制相融合的調速控制，使高速電液比例調速系統達到了理想的跟蹤效果。本發明是通過如下技術方案實現的一種高速電液比例調速系統的控制方法，包括以下步驟(1)初始化最小二乘支持向量機的模型參數，所述模型參數包括懲罰系數Y和核函數的參數σ ；
(2)確定高速電液比例調速系統的系統參數，所述系統參數包括Q，R，P和M，其中 P是預測時域長度，M是控制時域長度，Q和R為權系數矩陣；(3)在當前時刻k，計算高速電液比例調速系統的實際輸出與辨識模型的輸出誤差 e(k)；(4)在線優化最小二乘支持向量機；(5)在線辨識所述高速電液比例系統的最佳逼近模型，將該最佳逼近模型作為辨識模型，將該辨識模型的逆模型作為支持向量機控制量；(6)根據所述高速電液比例調速系統的參考軌跡方程式，計算出當前期望輸出 vr(k+l)；(7)根據所述高速電液比例調速系統的最佳逼近模型和輸出誤差e(k)，計算得到當前模型輸出、(k+l)及閉環預測輸出vp(k+l) = vm(k+lHhe(k)，其中h為誤差修正系數， h = 0. 91 0. 98 ；(8)根據當前期望輸出v,(k+l)和閉環預測輸出vp(k+l))，采用遺傳算法滾動優化策略求取最優控制量；(9)對支持向量機控制量和最優控制量進行優化補償和復合，得到復合輸出控制量。(10)將復合輸出控制量作用于所述高速電液比例調速系統；(11)反復執行步驟(3)-(10)，直到控制結束。進一步的，步驟中采用不完全交叉驗證網格搜索法在線優化最小二乘支持向量機。進一步的，步驟(4)之后還包括誤差指標計算步驟，若誤差指標超過預先設定的范圍，則執行步驟(5)；否則，跳入步驟(6)。進一步的，在高速電液比例調速系統的反饋通道設置一反饋濾波器(^(z—1)， (^1) = JT^T，其中0彡 彡1。進一步的，在高速電液比例調速系統的輸入信號后設置一輸入濾波器Gjz—1)， = ，其中 0彡、彡1。
I-ClrZ本發明所述的控制方法跟傳統的控制方法相比，動態特性得到大大的改善，在高頻響應下，能達到更好的跟蹤和控制效果。本發明為高速電液比例調速系統提供了一種新的智能控制方法。


圖1為支持向量機的網絡結構；圖2為本發明所述的控制方法流程圖；圖3為辨識結構框圖；圖4為EHP調速控制系統的框圖；圖5為電液比例動力滑臺運動速度控制的仿真結果。
具體實施例方式下面結合附圖，對本發明的具體實施方式
進行詳細說明。高速電液比例(以下簡稱為EHP)調速系統是一類高度的非線性時變系統，采用靜態離線辨識的方法設計控制器已經不能滿足控制需要，當模型時變時，無論是正模型還是逆模型，都不能準確擬合對象的正模型和逆模型，顯然控制精度和穩定性都無法保證。因此本發明采用了自適應策略建立辨識模型和基于支持向量機的內模控制和預測控制的融合的控制模型，以實現對高速電液比例調速系統的控制。本發明是一種基于最小二乘支持向量機(簡稱為LSSVM)的控制方法，支持向量機的基本思想是通過非線性內積核函數將線性不可分的低圍空間數據映射到一個線性可分的高維空間中，并在這個高維空間中進行線性回歸擬合。最小二乘支持向量機的網絡結構包括三層，即輸入層、隱含層和輸出層，如圖1所示。由于核函數能夠反應模型選擇的復雜度，它的選取對支持向量機的性能有重要的影響。遺憾的是，到目前為止，并沒有有效地選擇核函數的方法。本發明根據數學論證，選取Gauss分布的徑向基函數(Gauss Radial Basis Function)作為支持向量機的核函數K (Xi，Xj)，通過證明，它能夠很好地滿足Mercer 條件；能夠盡量準確地反映訓練樣本數據的分布特征(對稱分布)；能夠替代內積，通過一個非線性映射，在一個高維特征空間中給出一個最優分類超平面。本發明所述的高速電液比例調速系統的控制方法，如圖2所示，包括以下步驟(1)初始化最小二乘支持向量機的模型參數，所述模型參數包括懲罰系數Y和核函數的參數ο ；懲罰系數γ和核函數的參數σ的選取是影響支持向量機性能的主要因
ο(2)根據控制對象確定系統參數Q，R，P和Μ，所述控制對象是指電流調節裝置、電流比例流量閥和PWM調節裝置。其中P是預測時域長度，M是控制時域長度，Q和R為權系數矩陣。Q = diag[qi,q2,…，qP]，R = diagtpiv…，rM]。根據高速電液比例調速系統的反復實驗和電流調節裝置、電流比例流量閥和PWM調節裝置高度非線性的特點，取小的M 值有利于調速控制系統的穩定，但得到的動態性能太差。大的M值可以增大控制的靈活性， 有較快速的響應，但有可能引起不穩定。兼顧調速控制的快速性與穩定性，取M = 2. 8 3 · 5 ο對于高速電液比例調速系統來說，P必須滿足條件18 < P < 23，這樣控制系統才有可能達到穩定，同時考慮到其對動態特性的影響，本發明取P = 20。權系數Qi的選擇決定了相應誤差項在最優化指標中所占的比重。根據高速電液比例調速系統的特點，我們取 Q = I，I為單位矩陣，為了壓制速度控制增量的劇烈變化，取R為0. II。(3)在當前時刻k，計算高速電液比例調速系統的輸出誤差e(k)；具體的講，即通過速度傳感器從電流比例流量閥閥芯中檢測，并與系統輸入進行比較，計算輸出誤差 e(k)；(4)采用不完全交叉驗證網格搜索法確定最小二乘支持向量機的最佳參數對 (Y, σ)0具體的講，包括如下子步驟(al)確定合適的正則化參數集和核參數集。實驗發現，按照指數增長方式生成兩種參數集是一種有效的方法，例如，Y = 2_2，2_°，. . . ,210, . . .，ο = 2_6，2_4，. . .，2°，...，網格搜索簡單直接，因為每一個參數對(Y，σ)是獨立的，可以并行地進行網格搜索。
(a2)應用網格搜索法在正則化參數集和核參數集中選擇一個參數對(Y, σ )，用該參數對進行交叉驗證。首先用一個步長為22的(γ，ο)組合，得到學習精度最高的Y 和ο的值。然后在這兩個值旁的一定范圍內進行一次更細致的網格搜索。在兩個值的一定范圍內把樣本集D分為S組(G1A2，…，(^，把任意的S-I組作為訓練集，剩余的一組作為驗證集。通過選擇不同的驗證集，可重復S次。泛化性能可通過下式評價
權利要求
1.一種高速電液比例調速系統的控制方法，包括以下步驟(1)初始化最小二乘支持向量機的模型參數，所述模型參數包括懲罰系數 7和核函數的參數T(2)確定高速電液比例調速系統的系統參數，所述系統參數包括β，i ，P和Jf,其中 P是預測時域長度，Ji是控制時域長度，β和i 為權系數矩陣；(3)在當前時刻λ，計算高速電液比例調速系統的實際輸出與辨識模型的輸出誤差 ；(4)在線優化最小二乘支持向量機；(5)在線辨識所述高速電液比例系統的最佳逼近模型，將該最佳逼近模型作為辨識模型，將該辨識模型的逆模型作為支持向量機控制量；(6)根據所述高速電液比例調速系統的參考軌跡方程式，計算出當前期望輸出 Vr(JUl)；(7)根據所述高速電液比例調速系統的最佳逼近模型和輸出誤差〃(Α),計算得到當前模型輸出力休+ 1)及閉環預測輸出、該+ 1) = &@+1) + &(幻，其中；3為誤差修正系數， A= 0.91 ~ 0.98 ；(8)根據當前期望輸出％(λ+ l)和閉環預測輸出、(Α + 1)),采用遺傳算法滾動優化策略求取最優控制量；(9)對支持向量機控制量和最優控制量進行優化補償和復合，得到復合輸出控制量。
2.(10)將復合輸出控制量作用于所述高速電液比例調速系統； (11)反復執行步驟(3)- (10)，直到控制結束。
3.根據權利要求1所述的控制方法，其特征在于，步驟(4)中采用不完全交叉驗證網格搜索法在線優化最小二乘支持向量機。
4.根據權利要求1所述的控制方法，其特征在于，步驟(4)之后還包括誤差指標計算步驟，若誤差指標超過預先設定的范圍，則執行步驟(5)；否則，跳入步驟(6)。
5.根據權利要求1所述的控制方法，其特征在于，在高速電液比例調速系統的反饋通道設置一反饋濾波器Gif (f1),G/(Z \-afzA '其巾 <1 °
6.根據權利要求1所述的控制方法，其特征在于，在高速電液比例調速系統的輸入信號后設置一輸入濾波器σ,οτ1),σ,^"1) = -^，其中…。i)<ar <
全文摘要
本發明把支持向量機和遺傳算法嵌入到具有高度非線性特點的高速電液比例調速系統辨識和控制建模中，實現了動態自適應電液比例最小二乘支持向量機正逆控制和遺傳算法滾動優化預測控制相融合的調速控制方法，構建了一種基于支持向量機的高速電液比例調速系統電流調節裝置、電流比例流量閥和PWM調節裝置的結構辨識模型和逆控制器模型以及遺傳算法滾動優化預測控制策略，在此基礎上獲得最優的速度控制律。本發明所述的控制方法跟傳統的控制方法相比，動態特性得到大大的改善，在高頻響應下，能達到更好的跟蹤和控制效果。本發明為高速電液比例調速系統提供了一種新的智能控制方法。
文檔編號G05B13/04GK102393645SQ20111034887
公開日2012年3月28日 申請日期2011年11月7日 優先權日2011年11月7日
發明者萬毅 申請人:溫州大學