第31卷第2期
文章编号：10069348(2014)02038605
计算机仿真
2014年2月
数据驱动的无模型自适应轧机液压位置控制
崔桂梅，冯小东'，李伟明2
（1.内蒙古科技大学信息工程学院，内蒙古包头014010； 2.中冶东方技术工程有限公司，内蒙古包头014010）
摘要：关于轧机液压伺服系统性能优化的研究，针对轧机减压伺服位置系统是一个多变量、强耦合、非线性控制系统，传统 PID需建立被控对象的精确数学模型，难以处理复杂非线性间题，神经网络控制又需要进行在线与离线系统辨识，且计算量大、适合阶数已知的被控系统，而数据需动仅使用被控系统的在线与离线VO数据便可完成控制器的设计，无需任何过程数学模型信息，因此提出基于无模型自适应的液压位置控制方法。在相同条件下，通过PID、神经网络、无模型自适应控制三种算法对液压位置系统进行仿真比较，结果表明，无模型自适应控制收敛快，稳态误差小，且提高对扰动和模型变化的鲁样性。
关键调：轧机液压位置控制；数据驱动；无模型白适应控制；鲁棒性
中图分类号：TP391.9
文献标识码：B
Data-drivenModel--freeAdaptivePrecisionControl forHydraulicPositionControlSystemofRollingMill
CUIGui-mei',FENGXiao-dong,LIWei-ming
(1. School of Information Engineering, Inner Mongolia University of Science and Technology,
Baotou Inner Mongolia 014010, China;
2. Beris Engineering and Research Corporation, Baotou Inner Mongolia 014010, China)
ABSTRACT: Rolling mill hydraulic servo position system is such a system with multi variable, strong coupling and nonlinear. A hydraulic servo position system based on model free adaptive control algorithm was put forward in this article. Under the identical conditions,control strategies of PID,the neural network and the model free adap tive control on hydraulic position system were compared through simulations. Simulation results indicate that the mod-el free adaptive control can converge fast with small steady state error and improve the robustness of the disturbance and changing model.
KEYWORDS: Hydraulic position control system of the rolling mill; Data driven; Model free adaptive control; Ro-bustness
1引言
液压位置闭环系统简称液压APC，它作为液压ACC系统的内环，因具有高精、快速等优点，在轧机上得以广泛应用。但由于电液伺服系统存在参变量多、不可测、强耦合及非线性等因索()，增大了控制系统设计的难度。
介于常规PID需建立液压APC的精确数学模型及难以处理复杂非线性间题。近年来，为提高液压APC系统的性
基金项日：国家自然科学基金项目（61164018）收稿日期：201303-15
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能，国内外学者为此做了大量研究，并将鲁棒控制和神经网络控制等方法应用到液压APC系统中。自适应鲁稀控制蛋能抑制外部扰动，但其算法复杂、参数收敛慢等因素[2]，限制了其在瞬时性要求很高的液压APC系统；神经网络算法因其能利用被控系统的VO数据拟合来设计控制器而得以广泛应用，但需进行在线、离线辨识，且计算量大，适合已知阶数的被控系统3，亦难以满足要求。因此，进--步提高液压 APC控制器性能需用新方法，并在一定条件下，有收敏性、稳定性保障。这种新方法被称为数据驱动无模型自适应控制(model free adaptive control, MFAC) [56)
本文提出了数据驱动的无模型自适应液压APC方案。