Oransal valf ve hidrolik silindirden oluşan bir sistemin tanılanması ve konum kontrolu
Identification and pasition control of a system consisting of a proportional valve and hydraulic cylinder
Yazar: İLYAS İSTİF
Danışman: DOÇ. DR. KENAN KUTLU
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2003
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Elektrohidrolik sistemlerin kontrolü son on yılda güçlü araştırmaların odağım oluşturmuştur. Hidrolik sistemlerin yapısal nonlineer özellikleri bu sistemleri, farklı tipte gelişmiş kontrol algoritmalarının uygulandığı ideal bir konu haline getirmiştir. Hidrolik sistemler yüksek güç gerektiren uygulamalarda kullanılırken, pnömatik sistemler genelde, hafif yüklerde, kısa stroklu ve hız gerektiren uygulamalarda kullamlmaktadır. Endüstriyel uygulamalarda, hidrolik sistemler otomasyona uygundur. Özellikle oransal valfier ve servovalfler bu amaç için kullanılmaktadır. Oransal valfier ve servovalfler hidrolik akışkan debisinin, dolayısıyla hidrolik sistemin hareketinin kontrolü için kullanılır. Bu valfier elektrohidrolik kontrol sisteminin en önemli elemanıdır. Hidrolik sistemler robotik, taşıma sistemleri, bilgisayar kontrollü tezgahlar, havacılıkta yerçekimi ve hareket simülatörleri ile askeri uygulamaları içeren endüstriyel uygulamaların hemen her aşamasında yer almaktadır. Bu çalışmada, değişken yörünge ve değişken yük koşullan altındaki, oransal valf tarafından kontrol edilen bir hidrolik silindir sisteminin, yapay sinir ağı model temelli kontrol ile konum kontrolü gerçekleştirilmiştir. Simülasyon çalışması için oransal valf kontrollü hidrolik silindir sisteminin simulink modeli geliştirilmiştir. Dördüncü mertebeden nonlineer sistem modelinin simülasyonu Matlab simulink paketi ile yapılmış ve daha sonradan yeniden kullanımı kolaylaştırmak için hidrolik sistem elemanları tek tek modellenerek bir kütüphane oluşturulmuştur. Hidrolik sistem elemanları için bond graph modeller de oluşturulmuş, daha sonra bu modeller birleştirilerek hidrolik sistemin bond graph modeli elde edilmiştir. îlk bölümde hidrolik sistemlerin modellenmesi ve kontroluna ait literatür gözden geçirilmiştir. İkinci bölümde, hidrolik sistem elemanları modellenmiştir. Oransal kontrol valfinin modellenmesinde literatürde mevcut olan nonlineer akış denklemleri kullanılmıştır. Her bir hidrolik sistem elemanı için simulink ve bond graph modelleri geliştirilmiştir. Sonuç olarak hidrolik sistemi temsil eden dördüncü mertebeden diferansiyel denklemler elde edilmiştir. Üçüncü bölümde, elektrohidrolik sistemin tamlaması yapılmıştır. Tamlama işlemi için, PRBS sinyali üretilerek deneysel sisteme uygulanmış ve piston konumu ölçülmüştür. Elektrohidrolik sistemin tanılanmış modeli için giriş çıkış verisi kullanılarak, iyi bilinen model yapılarından ARX, ARMAX, durum uzay, çıkış hatası ve Box Jenkins modelleri elde edilmiştir. En uygun model yapısı, tamlanan modellerin simülasyonu yapılarak tespit edilmiştir. Model çıkışları ve deneysel veriler arasındaki farklar konum ve hız eğrileri üzerinde incelenmiştir. Dördüncü bölümde, yapay sinir ağlan hakkında temel teori ve notasyonlar verilmiştir. Özellikle, yapay sinir ağlarının fonksiyon yakınsatma özelliği üzerinde durulmuştur. Aym bölümde, kontrol amacıyla sistemin tanılanmış yapay sinir ağı modelini kullanan, yapay sinir ağı model temelli kontrol ve doğrusallaştırılmış geri beslemeli kontrol algoritmaları anlatılmıştır. Beşinci bölümde, yapay sinir ağı model temelli kontrol ve doğrusallaştmlmış geri beslemeli kontrol algoritmaları, dördüncü mertebeden nonlineer sistem modeline uygulanarak konum kontrolü gerçeMeştirilmiştir. Sistem parametreleri değiştirilmek suretiyle sinusoidal ve basamak referans yörüngeler kullanılarak yapay sinir ağı model temelli kontrol algoritmalarının performansı incelenmiştir. Her iki kontrol yöntemiyle sinusoidal ve basamak referans yörüngeler piston tarafından çok küçük bir hata ile takip edilmiştir. Simülasyonla elde edilen kumanda sinyali deneysel sisteme uygulanmış ve hidrolik sistem cevabı ile simülasyon sonuçlan tartışılmıştır.

Abstract:
The control of electrohydraulic systems has been the focus of powerful research over the last decades. Inherent nonlinear behaviour of the hydraulic systems makes them ideal subjects for the application of different types of sophisticated controllers. Hydraulic systems are required in heavy-load applications, whereas pneumatic systems are generally employed in light-load, short stroke, high-speed applications. In industrial applications, fluid power systems are suitable for automation. Especially electrohydraulic proportional valves and servovalves are used for this purpose. Proportional valves and servovalves are used to regulate hydraulic fluid flow rates, and thereby motion of a hydraulic system. They are the most important parts of electrohydraulic control systems. In the application, hydraulic systems are involved almost in every phase of the industry, including robotics, transportation, milling machines, in aerotic field with G and motion simulators and military applications. This study considers the application of neural network model based control of a hydraulic cylinder, which is driven by a proportional valve, subjected to variable reference trajectory and variable load conditions. For the simulation, a simulink model is developed for a proportional valve controlled hydraulic cylinder system. The fourth order nonlinear system model is fully implemented in Matlab's Simulink simulation package and the model of each hydraulic components is developed and combined in a library for easy reuse. Bond graph models of the hydraulic components are also developed and bond graph model of complete system is obtained by combining bond graph models of the hydraulic system components. In the first section, literature available on the hydraulic system modeling and control, is r eviewed. T hen, i n t he s econd s ection, c omponents o f t he h ydraulic system are modelled. Nonlinear flow equations, which are available in the literature, are used to model proportional control valve. For each component, simulink and bond graph models are also developed. Finally, fourth order nonlinear differantial equations are derived for the hydraulic system. In the third section, identification of the electrohydraulic system is performed. For the identification process, PRBS signal is generated and applied to the experimental setup and the position of the piston is measured. Well known model types, such as ARX, ARMAX, State Space, Box Jenkins and Output Error, are used to model the electrohydraulic system by input-output data. The best model structure is chosen by simulating model structures. The differences between model outputs and experimental data are observed on the position and velocity curves. In the fourth section, basic theory and notation about neural networks are given. Especially, function approximation proporties of the neural networks are explained. Neural network predictive control and feedback linearization control (NARMA-L2), which use identified neural network model of the system for the control purpose, are explained. In the fifth section, neural network predictive control and feedback linearization control are applied to the fourth order nonlinear system model and position control is performed. The performance of the neural network based control algorithms are also investigated by changing system parameters and by using sinusoidal and step reference trajectory. Both sinusoidal and step reference trajectory are followed by the piston with very small errors. Command signal, which is obtained by simulation, is applied to the experimental setup and simulation results and hydraulic system response are discussed.