基于BP神经网络的静液压变速器控制研究

陈 阳，姚丽萍，谢守勇，李明生，张军辉

(西南大学 工程技术学院，重庆 400715)

静液压无极变速器(HST，hydrostatic transmission )是由液压泵、液压马达和其他液压元件组成的传动系统，具有无极调速、变矩，对外部载荷自适应的特点，被广泛应用于农业机械和部分工程机械中[1]。HST的操控性是影响主体机械经济性和适用性的关键，因此，HST的研究对农业机械现代化发展具有极其重要的作用。

HST的传统控制方法有电液伺服控制[2-3]和PID(比例、积分、微分)控制，电液伺服控制虽然动态响应快、控制精度高、使用寿命长，但其抗污染能力差，制造成本高，并且电液伺服控制的主要设备大多由国外公司提供，且以硬件方式集成在泵中，设备后期的维护及升级困难。而传统PID控制通过PID参数的线性组合，直接输出被控量，降低控制难度，被广泛应用于机械系统的控制。但在传统的PID控制中，系统的动态品质对PID增益的变化敏感，PID参数整定成一个难点。相关报道在PID控制中引入模糊控制算法可以实现控制参数的自适应调整，能一定程度上降低传统PID在线参数整定难度，及非线性系统控制效果差等缺陷。朱从民[4]运用模糊自适应PID控制器对静液压系统进行复合控制研究，解决了静液压传动系统的时变非线性控制效果差的问题。李和言和陈宝瑞[5]设计了模糊自适应PID同步控制器，仿真结果表明，基于该控制器的静液压传动系统在负载干扰变化时转速能快速达到设定值，具有良好鲁棒性。但模糊控制方法主要根据经验对控制规则进行调整，导致控制规则的确定具有一定难度，且经模糊处理后系统的动态品质下降，控制精度降低[6]。……