基于AMESim及MATLAB/Simulink联合仿真的风帆转角复合控制

何建海，张建霞

(1.上海工程技术大学高等职业技术学院，上海 200437；2.上海市高级技工学校，上海 200437；3.上海交通职业技术学院水运工程系，上海 200431)

0 前言

近年来随着国家对船舶节能减排的要求以及IMO关于新船能效设计指数(EEDI)的推广，风帆助航技术又重新引起人们的重视并得到了进一步的发展，国内外相继开发出了不同形式的风帆助航技术。对于大型风帆助航船舶来说，其风帆助航装置基本上都是靠液压系统来控制的。风帆驱动转帆机构可设计为回转式或往复式，回转式机构一般采用低速大扭矩液压马达来驱动风帆转帆运动，还有就是采用带减速机构的液压马达来带动风帆转动。液压马达加减速齿轮装置可以根据风帆转动速度要求把速度降到合适，同时提高驱动扭矩，具有转动惯量小等优点，但是加装减速齿轮机构使系统变得复杂；采用低速大扭矩液压马达可以省略减速机构，或者加装传动比较小的减速装置，使结构变得简单，但是存在制动力矩大、在低速运行时容易出现“爬行”现象、转速产生脉动等情况，使得系统出现走走停停的状况。对于风帆这种重心高度较高、转动惯量较大的特殊结构来说影响较大，容易造成风帆来回攒动，影响系统控制稳定性。国内一些学者针对某大型散货船设计了阀控型开式风翼回转液压系统并做了相关研究，该系统由单泵驱动6个液压马达来驱动风帆，液压马达的正反转通过换向阀来实现，但是由于其6个大扭矩马达安装在桅杆内部使得安装及维修保养不便，同时由于受风阻力矩、倾侧力矩及惯性力矩等影响使得系统动态特性，尤其是在启动及制动阶段波动较大；此外6个液压马达间相互干扰及同步性等也对控制提出较为复杂要求。本文作者采用阀控液压缸型式来驱动风帆转动，将圆周转动转换为直线运动，对于具有较大甲板位置空间的船舶来说，这样的设计安装方便，维护保养容易，油缸直接通过一体设计的齿条驱动风帆桅杆本体的齿轮来控制风帆的转角。在风帆转角控制过程中，既要保证转角位置精度要求，又要控制转动速度，以免速度突变不稳定造成液压冲击，使风帆系统受到振颤扰动等影响，进而影响到船舶安全行驶，所以有必要对研究液压系统转角位置及速度综合协调策略控制。本文作者采用AMESim及MATLAB联合仿真，建立风帆转角/速度单神经元控制联合仿真模型，通过仿真研究及实验验证了复合控制策略的有效性，为大型风帆驱动控制提供了参考。

1 风帆液压驱动控制原理

对于安装了风帆助航装置的船舶来说，为了达到最大利用风力资源的目的，需要根据变化的风速风向及航线的方位来调整风帆的转角，使得风帆转动到合适的转角位置。这个控制就需要一定的控制策略。本文作者所设计的风帆驱动系统主要由定量泵、电液伺服阀、反馈单元、油缸及传动机构组成，其控制转帆信号由风速风向传感器采集信号输入计算机风帆综合控制系统，经过计算比对最佳操帆曲线得到所需转帆角度，作为输入控制量，与实际采集到的风帆转角进行偏差比对，获得值经伺服阀放大器运算来控制电液伺服阀开度，从而调整流入液压缸的流量，通过电液伺服阀流量精确调节控制来实现油缸齿条的位置控制，进而通过齿条齿轮结构来精确控制风帆转角。其风帆液压驱动控制系统原理如图1所示。

图1 风帆驱动控制液压系统原理

2 风帆转角速度与位移复合控制策略

风帆转角控制对于此设计研究来说属于位置伺服控制，在保证位置转角达到要求的情况下，也要控制速度稳定性。在实际控制过程中，风帆驱动控制油缸所受到负载随风帆攻角及风速大小等不同而变化，这种负载的突变冲击容易造成速度及压力波动冲击，进而对位置变化产生冲击影响。这种冲击一般在油缸活塞伸出或缩回时所承受负载不同、速度不同进而对风帆转动带来冲击，同时若控制不稳定，在所需转角位置不能尽快稳定下来，导致出现来回波动调整，对整个系统非常不利，如果控制不好，可能造成风帆本体的振颤扰动等影响。此外若在大范围调整风帆转角过程中不进行速度控制，也会对风帆转角变化产生冲击。常规PID控制在控制过程中参数不变，位移跟踪曲线会有一定的滞后偏差，同时活塞速度也会出现一定的波动，特别是在启停阶段出现速度突变，对大载荷风帆系统来说容易造成运动部件磨损，减少使用寿命。所以要在控制策略上加以优化改进，以便适应风帆系统的操作要求。

根据所采用的阀控差动缸系统，考虑风帆转角位置和转动速度综合协调控制，设计了油缸速度前馈和风帆转角位置神经元综合优化协调控制方案，其原理如图2所示。控制系统转角位置给定为，速度给定为，经过速度转角位移规划模块设计后输出为规划后的位移设计值及速度设计值, 此设计值也就是规划的转角位移曲线及速度曲线。在控制过程中，开始阶段利用速度控制器来控制液压系统，通过采集负载两端压力及和系统压力, 联合速度设计值构建速度前馈补偿模型，经过速度控制器输出控制信号叠加到伺服阀上来动态地控制速度，使系统按照规划速度曲线驱动差动液压缸快速而稳定运行到设定稳定速度，在快接近给定位置附近，再逐步减小运行速度，使其在动态运行过程中能较好跟随期望速度曲线。当接近目标值时，为了提高转角位置控制精度同时减小系统超调，采用位置闭环来控制，利用神经元PID自适应调整误差的算法控制，使转角位移能平稳达到所需角度，来达到综合协调控制风帆阀控液压差动缸系统转角位置的目的。

图2 转角速度与位移复合控制原理

2.1 风帆液压控制系统转角速度前馈模型

根据风帆液压控制系统原理及所提转角速度与位移复合控制方案，油缸无杆腔流入流量，油缸进油活塞杆做伸出运动。结合流量及压差关系可以推导出速度前馈计算公式:

(1)

式中：为伺服阀控制信号电压, -1 V≤≤1 V；为伺服阀额定流量，m/s；为系统压力，MPa；为液压缸无杆腔压力，MPa;为液压缸活塞杆速度，m/s;为液压缸无杆腔面积，m；Δ为液压缸两边压力差，MPa。

同样思路，可以得到油缸活塞杆缩回反向运动前馈计算公式：

(2)

式中：为液压缸有杆腔面积，m。

根据方案规划的速度曲线，把规划设计值代入式(1)(2)得到速度前馈计算模型关系式：

(3)

(4)

从式(4)可以看出速度前馈模型中控制电压与伺服阀流口压差及规划设计速度等有关：伺服阀流口压差体现了负载的情况，负载变化时，伺服阀流口压差相应跟着变化，控制电压也同时变化；规划设计速度不同，前馈控制信号也不同，模型能够根据变化情况自动加以适应。这对于受到不同负载的风帆系统来说，增加的速度前馈控制有重要实际意义。

2.2 复合控制单神经元模型

当前，绝大数工业自动化控制领域还是使用常规PID控制器。这种经典控制方法结构简单，不完全依赖控制系统数学模型，对于一般温度、压力、位移等控制具有较好的适应性。但是对于风帆这种多变系统来说，既要考虑给定跟踪性又要抑制负载扰动性，常规单一的PID参数在控制器中输入后就保持不变，不能根据实际负载变化情况实时调整与修正，难以获得满意的控制效果。所以需要设计能够根据实际情况自整定控制方案来进行控制，以保证系统跟踪性，随时根据误差大小进行修正，减小跟踪误差，获到满意控制效果。近年来，基于神经元的PID控制器的研究取得较快发展，它结构简单，学习记忆和实时跟踪性较好，具有良好的自我学习修正能力，在一些领域表现出较好的自适应性和鲁棒性，能够用来控制一些无法精确用数学模型来描述的系统和过程，因而这种控制策略在一些工业领域具有广泛应用前景。在风帆转角位置复合控制过程中，为了减小转动过程中转角位置误差，增加了单神经元PID控制器来改进风帆转角位置的控制。

根据单神经元控制器原理，结合风帆驱动转角控制情况设计了如图3所示风帆驱动系统单神经元PID控制器。

图3 风帆驱动系统单神经元PID控制器

基于所设计的单神经元PID控制器，利用MATLAB/Simulink软件进行控制，算法中引入S-Function模块编写S函数来实现PID参数的自动调整。搭建的Simulink框图如图4所示，输入给定转角与实际输出转角的偏差()作为单神经元输入值，经过状态转换器变换后得到神经元控制所需的3个状态参数，再加上反馈回路中(-1)，作为模块输入，经过S函数计算输出值()，经饱和非线性处理更接近实用价值。函数名为nnsfunction的S函数包含了单神经元PID算法程序，该单神经元控制器可以封装作为一个模块来使用。

图4 单神经元PID控制器

3 风帆液压复合控制系统建模与仿真

为了验证所提控制策略的有效性，结合 AMESim-MATLAB/Simulink两种软件的优势进行联合仿真，利用AMESim 软件中液压库、机械库及信号库中的子模型搭建含有Simulink模块的液压系统仿真模型，Simulink模块由AMESim中的Interface建立，然后再通过MATLAB/Simulink中的S-Function函数的调用语法与AMESim中的求解器进行交互，MATLAB中的S函数连接AMESim及Simulink中的仿真模型。对于联合仿真的接口编译设置，具体参考文献[13]。

3.1 仿真建模

根据风帆液压控制系统原理及前面所建复合控制模型，采用AMESim及Simulink联合仿真设计，建立了如图5及图6所示的AMESim-Simulink风帆转角/速度单神经元复合控制仿真模型。

图5 风帆转角/速度单神经元控制AMESim仿真模型

图6 风帆转角/速度单神经元控制Simulink仿真模型

作用在油缸上的风力负载由输出转角经转角与受力函数关系转换得到，结合风帆转角要求和前面所设计的转角位置速度协调控制系统方案，得到转角速度规划曲线；该曲线作为输入控制，经速度前馈补偿，使转角速度控制在实际动态运行中起主要作用；系统中转角速度积分得到转角角度，与实际采集到的油缸位移经转换后的转角进行比较，所得误差作为单神经元转角位置PID控制器的输入值，由单神经元转角位置PID控制器计算控制伺服阀的阀芯开度，调节系统流量达到精确控制风帆转角的目的。对于油缸来说，风帆旋转角度经过转换成活塞杆直线位移来体现。

仿真模型中主要元件参数设置为：泵转速1 500 r/min，排量40 mL/r；溢流阀压力26 MPa；蓄能器容量50 L；伺服阀额定电流200 mA，固有频率50 Hz，阻尼比为1，压降为3.5 MPa；油缸活塞直径200 mm，活塞杆直径140 mm，活塞行程1 600 mm；运动质量10 000 kg；位移与力换算系数为114.65；风帆作用在油缸上的外负载是根据设计风帆在风洞试验中所测得数值及计算拟合而成；给定风帆转角角度及运行时间在Simulink中设置。

3.2 仿真分析

根据所建仿真模型，仿真研究定载荷和动载荷条件下转角速度及转角位置复合控制的稳定性和可靠性。

(1)定载荷条件下不同转角速度仿真

在仿真试验中，对系统施加50 kN模拟负载风力，研究在定载荷条件下控制的稳定性及可靠性。设定风帆转角转动到40°，风帆转角速度分别设为平均速度2、3°/s，按照梯形速度规划进行，在第5 s时开始仿真，从0°开始运行，一直转动到40°转角为止，然后再回转到初始的0°结束，看这个运行过程中复合控制运行曲线是否能满意地按照规划曲线进行。图7、图8分别为不同转角速度下的风帆复合控制仿真运行曲线，可以看出：在所受恒定负载情况下，采用提出的风帆转角速度及转角单神经元复合控制方案可以使液压控制按照所规划的转角速度曲线平稳理想地运行到所需转角的位置；根据转角速度积分得到的转角位移曲线也体现了跟踪运行的稳定性，按照这样的S形转角位移曲线运行，能够使液压控制系统在整个风帆转动过程中产生较小的位置偏差，从而带来的速度冲击也较小，油缸、伺服阀等使用寿命就会延长，避免了在常规PID控制下因转角速度突变造成的速度冲击，进而影响系统稳定性。同时曲线也反映了在转角前进后退过程中，能够保持较一致的运行速度。

图7 不同风帆转速条件下(2°/s)复合控制仿真

图8 不同风帆转速条件下(3°/s)复合控制仿真

(2)不同风力负载条件下转角速度仿真

在仿真试验中，对系统施加3组不同的模拟负载风力，研究在不同负载定载荷条件下控制的稳定性及可靠性。设定风帆转角速度为平均速度2°/s，按照梯形速度规划进行，在第5 s时开始仿真，从0°开始运行，一直转动到40°转角为止，然后再回转到初始的0°。图9为不同风力负载条件下转角速度位置复合控制仿真曲线，可以看出：不同负载时转角速度有一定的不同，但是与规划速度偏差不大，能够在速度前馈控制下保持较好的跟踪效果，转角跟踪位移几乎没有变化。由此可知在单神经元控制下，按规划的转角稳定运行，实现风帆转角无冲击控制，体现了复合控制的有效性。

图9 不同风力负载条件下(2°/s)复合控制仿真

4 风帆液压复合控制试验验证

为了验证所提方案的合理及有效性，根据风帆液压驱动控制原理，建立了半物理模拟试验台。风力模拟加载是通过液压缸对顶实现的，将风帆风洞试验计算拟合的风力负载信号转换为0～10 V的电压信号来控制电液比例溢流阀，实现对加载缸压力的调整，达到模拟加载风力负载目的。风帆驱动工作液压缸的活塞杆位移信号经过计算转换得到对应风帆转角。采用LabVIEW软件进行控制系统开发，建立了如图10所示的风帆液压驱动复合控制系统界面。由于速度传感器采集的是电流信号绝对值，即显示均为正值，所以实验中活塞前进或后退速度显示都为正值。

图10 风帆液压驱动半物理试验控制试验台主控界面图

(1)斜坡转角试验

试验中以0～90°风帆转角对应0～200 mm油缸行程，故转换系数为0.45°/mm，分析结果转换为风帆转角位移及转角速度来阐述。图11是将实际变化风力负载加载到风帆驱动系统里，风帆转角是按斜坡运行，第5 s开始，先从0°到40°运行40 s，停30 s后再回缩运行30 s后达到20°后停止，此过程按常规PID控制来运行。可以看出：由于是按给定的斜坡转角运行，没有控制速度，所以速度一开始就快速运行到一定值，然后波动运行，快到转角最大值时速度又有一个大的变化，在常规PID控制下波动直到速度为零，在这个运行过程中跟踪转角有滞后，大约滞后7 s才稳定达到所需转角；在回缩过程中，开始时速度也有一定的波动，直到以稳定的速度运行，在达到所需角度时波动运行直到停止。整个运行过程是在统一不变的PID参数及伺服阀放大系数条件下进行。对于大负载，实际可以通过调整PID参数值加以改善，但往往需要在实际运行中逐步调整，这是常规控制不足的地方。运行过程中，在启停过程中速度变化波动较大，容易产生速度冲击，对于高度比较高、重心比较高的风帆本体来说，速度变化过大容易造成机构损坏，加速控制部件磨损和消耗，所以必须对风帆驱动控制系统进行优化控制，以改善其运行状态。

图11 常规PID控制下不同负载力阶跃转角试验曲线

(2)转角/速度单神经元控制试验

按照所提出的风帆转角/速度单神经元复合控制策略，采用梯形速度规划运行，以平均风帆转角速度为3°/s进行转角从0°到40°再返回到0°的运行试验。其中速度前馈系数设定为9.5，单神经元的比例、积分、微分的学习速率分别设置为0.68、0.45、0.12，神经元的比例系数设置为15。图12显示了试验转角、试验转角速度以及相应的规划转角与规划转角速度曲线。可以看出：按照规划的风帆转角速度曲线运行，风帆系统的转角位移基本上与规划曲线保持一致，速度也相对平稳，只是在达到最大速度时略有超调，但是很快就恢复到最大稳定速度。油缸伸出和回缩速度有局部的不对称是系统差动缸本身的原因造成的，但风帆驱动系统在设计时考虑了此原因，相对已经得到改善，伸出和回缩都得到了很好的控制效果，达到了消除风帆控制过程中的速度冲击。

图12 转角/速度单神经元复合控制试验曲线

5 结论

为稳定准确控制风帆转角位置，根据所设计的风帆驱动控制液压系统原理，提出了风帆转角/速度单神经元复合控制方案；利用AMESim软件建立液压系统仿真模型，同时采用MATLAB/Simulink软件设计了单神经元控制器，建立了风帆转角/速度单神经元复合控制联合仿真模型，并进行了联合仿真及实验研究。研究表明：

(1)采用复合控制可以克服常规控制中出现的压力波动及启停时的液压冲击。

(2)在不同转角速度及不同风力负载条件下，风帆能较好地按照规划的速度进行转动控制，且转动角度也能按照规划的位移曲线平稳运行，体现了复合控制的有效性。

(3)采用复合控制可以提高风帆转角的控制精度及稳定性，表明该控制方案在风帆驱动控制中的有效性和可靠性，可以为风帆助航船的风帆控制提供技术支持。