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6.1负载感测系统之节能实验:本实验的目的,在实现负在载感测系统的节能控制,希望负载感测控制器能跟随负载端压力变化,及时调整变量泵的供给压力如图
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1.1所示,给予负载感测阀Load-sensingvalve定电压
0.3伏__号,使得负载感测缸Load-sensingcylinder往前直进将所量测到的负载感测泵的供给压力Ps以及负载感测缸的负载端压力Pa回授回负载传感器Load-sensingcontroller负载感测控制器会根据Ps与Pa间的相对关系,调整负载感测泵的斜盘角度,以改变供给压力Ps目的是希望负载感测泵的供给压力Pa能随着负载感测缸的负载端压力Pa的变化而调整,使着两者间的差值Pd保持一预设的常数,亦即希望Ps-Pa=constant图
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1.2则为负载感测控制器在Simulink下的型态,此模糊滑动平面控制器的输出值为比例阀阀轴每次__的相对__量,所以需要一积分器或迭加器每一次的相对__量累积起来其所选取的滑动平面是σ=3e+e本实验采用控制软件是以__tlab/Simulink搭配dSPA__之ControlDesk所建立及时控制Realtimecontrol介绍,图
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1.3为此节能控制实验的窗口操作接口本实验扫描频率取200Hz,油温变化约30~40度之间,最大供给压力设为160bar左右,所预设的目标压差为30bar第一次实验图
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1.4时,在主缸前进行程时不加入外界干扰力一开始因为负载感测阀突然瞬间变动,使得负载感测缸的负载力Pa急速累积,此时压差仍为不可控,到约
0.9秒时,负载端压力Pa到某__衡位置后,压差的控制才有明显的效果约过
1.4秒后,变量泵供给压力Ps与负载端压力Pa的差值,可维持在30bar左右的差值,达到负载感测控制器设计的目的第二次实验图
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1.5时,在主缸前进行程约3到5秒之间,对负载感测缸加入一外界干扰力约20bar当负载端遇到外界干扰使得负载端压力Pa急速激增时,负载感测控制器也随时偶时调整负载感测泵的供给压力Ps因此两者间的压差Pd仍然可以维持定值30bar左右此实验证实了此负载感测控制器的强健性电液负载感测实验机台与控制系统介绍:液电系统实验机台如图
2.0所示,本机台为一相当复杂系统,主要包括二个闭回路伺服控制系统:电液负载感测系统Electro-hydraulicload-sensingsystem及阀控液压缸系统Hydraulicvalvecontrolledsystem其主要实验目的,是在整合阀控液压系统的伺服控制(包括轨迹速度、以及速度控制)以及电液负载感测系统的节能控制
2.1电液负载感测系统:电液负载感测系统包括有负载感测泵Load-systempump、电动马达、导压Pilot动力单元;负载感测伺服机构、泄载阀‧‧‧等组成本系统主要功能是决定阀控液压系统的供给压力当阀控液系统作伺服运动时,其负载端压力会变动,故将负载端压力回授至控制器,控制器会根据需求调整电动比例阀控制差动式液压缸,藉以改变负载感测泵之斜般盘角度,提供不同的供给压力,以达成节省能量的目的图
2.
1.1在此负载感测泵为一可变排量柱塞泵,其作用原理如图
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1.1所示,当a斜盘角度在中间时,因柱塞行程在中等位置,可得到中等排量b斜盘角度在零时,柱塞行程为零,故无输出排量c斜盘角度在最大时,因柱塞行程最大,故可得到最大排量模糊控制理论模糊__在传统的明确__CrispSet中,对于描述不同__间的关系是二元的,也就是”有关系”或”无关系”、”0”或”1”而模糊__与之最大的差异是在于将描述__间关的方式,__成多元值的,将__间的关系以程度化方式表达举个简单的例子来说,假设我们定义体重超过70公斤的是过胖,则根据传统__的观念,便是非此即彼,不是胖就是瘦两种表示如下表姓名体重公斤λ过胖x小明711小华680小英500小亚320“过胖”明确__的函数特性从上表我们可以发现,单是0与1并不能完整表现所有人对于过胖特性的关系很明显的,将小华的体重68公斤与小亚的体重32公斤,同时归属于非过胖__”0”时,而只乙小华多3公斤的小明却归属于过胖__”1”,如此的表达方式并不能客观、公正的呈现现实情况下表则是使用模糊__表达每个人对于过胖的归属度,在此归属函数是使用成比例的方式归属此种表达法比明确__更能代表实际情况下表的”过胖”模糊__可写成:λ过胖x=1/小明+
0.9147/小华+
0.7042/小英+
0.4286/小亚姓名体重公斤λ过胖x小明711小华
680.9147小英
500.7042小亚
320.4286“过胖”模糊__的函数特性模糊系统模糊__自从1965年由Zedeh教授提出后,现今已经用在相当广泛的领域,例如在控制系统Controlsystem、图形识别Patternrecognition、决策分析Decision____ysis及时序__处理等方面上尤其在控制系统上,近年来有相当多的学者在这方面__心力传统的控制器设计上,必须先对整个系统进行了解、分析,也就是根据系统特性推导出精确的微分方程式或差分方程式表系统的数学模型,描述受控系统然而在实际复杂系统上,往往很难以参数鉴定Systemidentification的方式对受控制系统建模Modeling,再加上受控系统中本来就存在的不确定性如:干扰,使得传统设计法增加相当的难度而使用模糊系统的优点是:
一、不需要精密的数学模型
二、以人类的专家的知识结合至控制器的设计流程上
三、增加对受控系统的强健性Robusteness及适应性在进行模糊控制时,受控的行为是以一组模糊规则来加以描述,而这些模糊规则使用的是语意式的模糊信息,而不是数学方程式,因此可以将人类的专家经验转换为模糊控制规则,减低了设计控制器的复杂度简单地说,模糊控制是类似人类经验法则的if-then形式,来表达模糊性的思考和决策过程对于复杂的系统或是难以用明确的数学模式来表达的系统,以直觉及经验为基础的模糊控制,亦可获得极佳的控制效果模糊系统的架构:一般模糊系统包括三个部分1模糊化机构Fuzzifier、2模糊规则库Fuzzyrulebase、3模糊推论引擎Fuzzyinferen__engine、4解模糊化机构Defuzzifier图
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2.1所示为模糊控制系统的基本架构当系统藉由传感器Sensor将明确Crisp的外界数据输入,藉由模糊化机构将之转化为适当的模糊信息;模糊推论引擎则是整个模糊控制系统的核心,它根据所得到的模糊信息以及在模糊规则库中预先存放解决问题所需的知识及规则,仿真人类思考决策的模式,解决所有问题,最后去模糊化机构则将模糊推论引擎所推论出的模糊信息,转化为外界所能接受的明确信息模糊控制系统的基本架构模糊化机构Fuzzifier模糊化机构势将明确的外界信息转换为适当的语意式模糊信息,可将之视为一种映射,由一明确的空间映射到另一模糊的空间由于模糊控制理论基础在于模糊理论,所以需要使用模糊化机构将输入数据作前置处理模糊化的目的即为将系统量到的明确值转换为语意上相对的模糊标签,其步骤有三:1量测控制器输入变量的明确值2将1之值正规化3依模糊论域分割之隶属函数,找到相对应的模糊标签与隶属度模糊化示意图其中E:误差EC:误差变化量GE:误差增益值GEC:误差变化量增益值模糊规则库Fuzzyrulebase模糊规则库是由一组以If-Then形式的模糊规则所组成,以这种表达方式表达系统输入与输出的关系故,可将多输入\多输出的系统分解成数个多输入\输出的系统,其主要形式有:1语意式模糊规则linguisticfuzzyrule模糊规则Rj:IfX1isAj1and‧‧‧andXpisAjpThenyis__其中Aj1与__是语意式模糊变量2函数式模糊规则模糊规则Rj:IfX1isAj1and‧‧‧andXpisAjpThenyisfjX1X2…..,Xp3Tsukamoto模糊规则此种模糊规则与第一种规则差异性不多,主要差别在于此规则推论后,得到的会是一个明确的值模糊规则库中所存放的控制规则主要来自于:1依据系统的响应推导出控制规则:最简单的方法便是输入一个最基本的步阶UnitStep响应,将其输出讯号的响应与输入的误差、误差变化量讯号作讨论、比较,观察其特性,再以If-Then形式表示其控制规则2参考专家的知识或操__的经验,将其归纳、整理:可参照、询问专家从事相关研究所得的知识,或是现场操作员长时间累积出的操作经验,将之整编成If-Then此种语意式的型态,得到规则库3根据推导出的系统模型作研究所得:将实际系统的数学模型推导出,可帮助设计者更了解系统参数一般将推导出的模型于相关仿真软件下如:Simulink仿真,可以将加速对实际系统的掌握,增快效率4自我学习修正:单靠经验;直觉所归纳出的控制规则库,在实际运用时常常会出现规则库不合需求或是不足的情况于是近年来,有相当多的新技术来从事规则库的们我学习、改良,如类神经网络学习、基因算法在此论文中,便是以自__模糊控制器对规则库作修正模糊推论引擎Fuzzyinferen__engine模糊推论引擎是整个模糊系统的核心部分,根据规则库中设定的控制条件,将件部、后件部所构成的模糊关系与输入变量的__作运算,很到所需的输出变量,藉以仿真人类思考解决控制问以下便是模糊推论的示意图模糊推论引擎示意图举个例来说,对于最简单的单一规则、单一变量,其运算过程可表示如下:输入条件:XisA’规则库:IfXisAthenyisB-------------------------------------------------------------------------------------------------------结论:YisB’单一规则、单一变量的推论过程将单变量、单规则__成多变量、多规则的通式,可得下列运算过程:输入:XisA’andYisB’模糊规则R1:IfXisA1andYisB1thenZisC1Else模糊规则R2:IfXisA2andYisB2thenZisC2Else‧‧‧‧‧‧模糊规则Rj:IfXisA2andYisB2thenZisC2Else-------------------------------------------------------------------------------------------------------结论:ZisC’其中Else可解释为「联集」,因此:推论的过程图多规则、多变量的推论过程解模糊化机构Defuzzifier将模糊推论所得到的结论,经过解模糊化机构运算后,转换为明确的数值由于模糊规则所采取的后鉴部会有所不同,经过模糊推论后所得到的结论,有的是以模糊__表达如语意式模糊规则,而有的是明确数值来表达如函数式模糊规则以下分别解释:当推论后得到的是模糊__:令模糊__C为为模糊规则经过模糊推论所得到的结论,以Y代表模糊规则的后鉴部分即推论结果将介绍四种较常用的解法,Y*则代表解模糊化后之明确输出值1重心法或中心__法__nterofgr__itydefuzzifieror__nterofareadefuzzifier2最大平均法meanof__xi__defuzzifier3最大平均修__modifiedmeanof__xi__defuzzifier4中心值平均法__nter__eragedefuzzifier。