【AI+波浪补偿】基于非线性阀补偿模型预测控制器的液压阀升沉主动补偿

图1显示了本工程中使用的开环液压AHC试验台的示意图。

图1  AHC实验试验台布局的液压示意图。

负载感应泵为四向三位比例阀提供流量，阀门由一个电压信号控制，该信号打开阀门，引导流体进出液压马达。

如图2所示，框图显示了在实现MPC和PID控制器时遵循的控制器逻辑。

图2 控制器逻辑简图。

控制器模块基于电机角度和期望的设定点产生控制信号，MPC控制器还使用升沉预测算法的输出来进行设定点预览。

3.1 测试案例

图3中所示的四个升沉运动测试案例用于比较MPC和PID控制器在这项工作中的跟踪能力。对于每种测试情况，都有两个轴:左轴表示电机的转数，而右轴是以米为单位的等效升沉运动，假设一个16英寸(0.4046m)直径的绞车滚筒连接到液压电机上。

图3 四个测试案例图。

实验中使用的最大功率控制参数通过最小化基准情况下的跟踪误差来调整。表1总结了最终的调谐参数。相应的PID控制器使用以下等式实现:

表1 已调整的MPC参数

3.2 实验结果

如图4所示，MPC和PID之间的误差差值从基准测试用例A的14.8mm和测试用例A的8.6mm增加到测试用例B的13cm和测试用例C的26.4cm，与PID相比，MPC的误差减少了13cm和26.4cm，这表明与PID控制器相比，MPC控制器对变化的条件更加鲁棒。这种鲁棒性是控制器的理想特性，因为它允许在多个升沉运动条件下使用相同的控制器，而不需要修改任何控制器调谐参数。

图4 四个测试用例的误差标准偏差。