Oransal Valf Ve Hidrolik Silindirden Oluşan Bir Sistemin Tanılanması Ve Konum Kontrolu

Abstract

Bu çalışmada, değişken yörünge ve değişken yük koşulları altındaki, oransal valf tarafından kontrol edilen bir hidrolik silindir sisteminin, yapay sinir ağı model temelli kontrol ile konum kontrolu gerçekleştirilmiştir. Simülasyon çalışması için oransal valf kontrollu 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. Elektrohidrolik sistemin tanılaması yapılmıştır. Tanılama 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. Yapay sinir ağı model temelli kontrol ve doğrusallaştırılmış geri beslemeli kontrol algoritmaları, dördüncü mertebeden nonlineer sistem modeline uygulanarak konum kontrolu gerçekleştirilmiştir. Sistem parametreleri değiştirilmek suretiyle sinüsoidal ve basamak referans yörüngeler kullanılarak yapay sinir ağı model temelli kontrol algoritmalarının performansı incelenmiştir. Her iki kontrol yöntemiyle sinüsoidal 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 sonuçları tartışılmıştır.

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. 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. 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.