分析泵阀的协调控制

一、方案原理

　　泵阀协调控制的EHA方案原理。此方案采用直流调速电机带动定量泵，由伺服阀换向，回避了电机换向或泵换向的非灵敏区及大惯量，提高了系统的响应;用电机调速改变流量的方式与斜盘调节方式相比，降低了结构复杂性，斜盘调节机构转化成功率调节器既降低了结构质量又减少了斜盘调节机构自身的功率损耗。工作过程中，根据负载特性的不同，调节泵的流量和阀前压力以及泵，阀的工作过程，使作动系统既满足动态性能的需要，又能提高系统效率，降低发热。

二、前馈控制设计

　　泵阀协调控制EHA阀前压力的维持主要是由电机带动定量泵提供流量和蓄能器释放或吸收流量的共同作用来实现，即系统的压力环服务于位置环。但由于泵阀协调控制EHA位置环是阀控缸环节，伺服阀的频宽远高于电机频宽，因此独立的压力环控制很难有效满足工作压力在设计值附近小幅波动的要求。若将位置环的误差引入压力环，则可使电机先于压力环压力改变而提前运行，从而提高压力环的响应速度。

三、模糊免疫控制器设计

　　免疫系统是生物尤其是脊椎动物和人类所必备的防御机理。它能保护机体抗御病原体，有害异物及癌细胞等致病因子的侵害，淋巴细胞是免疫系统中最重要的细胞，主要有B细胞和T细胞2类。当抗原进入机体，被加工处理后递呈给相应的T细胞，即传递给TH细胞和TS细胞，然后共同刺激B细胞，B细胞通过表面感受器接受刺激，经过一段时间后产生抗体以清除抗原。而抗原减少，体内TS细胞增多，抑制了TH细胞的产生，则B细胞也随着减少。若干时间之后，免疫反馈系统便趋于平衡。TH细胞和TS细胞的调节过程可以分别看成是正反馈和负反馈的免疫调节过程，这些过程是一种高度进化的生物调节过程，能识别和清除像抗原和微生物细胞这样的外部物质，使免疫系统具有学习，记忆和模式识别能力。

四、模型建立及仿真

　　AMESim是基于图形化的仿真软件，主要用于工程系统的建模，仿真和动态性能分析，该软件在建立液压系统数字模型的过程中充分考虑到液压油的物理特性和液压元件的非线性特性，具有强大的后处理功能，但其对控制算法的建模处理上功能较差，不过，由于AMESim软件具备了控制软件Simulink的接口功能，通过它可以将复杂的控制算法添加到液压系统的模型中，然后进行机电液一体化联合仿真。

　　因此，采用MATLAB软件进行控制算法的处理，采用AMESim软件进行泵阀协调控制EHA的建模。

　　为了更好地反应FFIM算法控制器对泵阀协调控制EHA压力环节复杂特性的控制能力，假设某飞行器高负载工况下，泵阀协调控制EHA跟随的典型位移测试信号。飞采用常规PID控制器跟随测试信号的阀前压力曲线如图7所示。由图7可以看出，在跟随阶跃信号时，最低压力值降低到15MPa，在高频小幅值信号阶段，最低压力值约为15.8MPa，在低频大幅值信号阶段，压力最低值约为15.4MPa.将位置环误差信号作为前馈信号引入压力环后，而进一步加入模糊免疫控制算法(FFIM)后，系统的压力环阀前压力变化曲线。

　　前馈信号的引入，使得阀前最低压力值约为15.1MPa，而由于电机动作较早，使得阀前压力高于设计压力值，且波动大，造成了系统的效率降低。采用前馈模糊免疫控制算法后，系统压力环的最低压力约为15.1MPa，与采用前馈PID控制算法的最低压力值基本相同，而在跟随其它信号后，压力环最低压力约为15.7MPa，最高压力约为16.2MPa，压力基本在设计值16MPa附近波动，控制性能较好。

五、结论

　　针对泵阀协调控制EHA的阀控环节响应高于压力环节的特殊性，提出将阀控环节的位置偏差作为前馈信号引入压力环，同时对前馈信号引入所带来的压力值升高和波动问题，选取了具有在线整定参数和优化能力的前馈模糊免疫控制(FFIM)算法。

　　仿真结果表明，FFIM控制器与常规PID及引入前馈的PID控制器相比，不仅系统的最低工作压力值增大，而且压力环响应的快速性得到提高，压力值的波动较小，阀前压力基本维持在设计点附近，增强了控制器对压力环复杂特性的控制能力，实现了泵阀协调控制EHA性能与效率兼顾的目的。