2.3 液壓系統的控制策略

近年來，以提高液壓驅動系統控制性能的控制策略得到了飛速的發展，并取得了一定的成果。

（1）PID控制

PID控制由于控制方法簡單、易于實現，因而在工業生產中有著極其廣泛的應用。但隨著高端裝備等新興領域的發展，PID控制已無法滿足某些液壓控制系統的控制要求，以傳統PID控制為基礎衍生出的各種新型PID控制方法，如模糊PID、非線性PID、自適應PID等，成為當前的研究熱點。

（2）智能控制

智能控制不依賴系統精確的數學模型，而是根據系統自身實時變化的參數以及外部干擾通過自主學習和訓練的方式進而對控制系統進行決策，以達到合理輸出有效控制量的目的。當前結合液壓驅動系統，所開展的智能控制研究主要涉及了模糊邏輯控制和神經網絡控制兩種智能控制方法。模糊邏輯控制因其控制算法基于隸屬度函數、模糊規則等機器語言，可以將已有經驗應用到相似的工程中，具有很好的實用性。但模糊邏輯控制由于依靠設計者的主觀經驗與判斷，其控制性能無法得到保障。同時因其較差的學習能力，故只適用于具有確定數學模型的系統。而神經網絡控制恰恰因其強大的學習能力，可以用于任意不確定系統，并具有很強的魯棒性。但由于無法利用已有經驗，故初期自學習訓練會耗費較長時間。

（3）自適應控制

自適應控制方法能夠根據液壓驅動系統本身工況特點和擾動的動態特性變化，修正控制器自己的特征，來處理系統中存在的負載質量、摩擦系數、有效彈性模量、內泄漏系數等參數的不確定性，以確保驅動系統的有效輸出，進而實現閉環系統的穩定性和漸近跟蹤性能。

（4）液壓變結構控制

滑模變結構控制算法針對非線性系統具有一定的魯棒性，其特征是具有一套反饋規律和一個決策規則（滑模面或切換函數），將其作為輸入來衡量當前系統的運動狀態，并決定在該瞬間系統所應采取的反饋控制規律。滑動模態的存在，使得系統在滑動模態下不僅保持對系統結構不確定性、參數不確定性以及外界干擾等不確定因素的魯棒性，且可獲得較好的動態性能。針對液壓驅動系統的強非線性，通過設計合理的力、位置軌跡、速度等的滑模變結構控制規律，可較好地提高系統的快速響應能力、位置跟蹤能力和抗干擾能力。

（5）非線性控制

液壓挖掘機的各工作缸均屬于非對稱液壓缸，非對稱缸液壓控制系統是一個典型的非線性系統。因此，可以對其采用非線性控制，即通過反饋將非線性系統轉化為線性系統，對線性系統進行計算，再將所得控制規律通過非線性變化得到具體輸出量。

（6）補償控制

補償控制指系統采用額外的方法來減小非線性因素引起的控制偏差。針對不同的控制對象可分為多種補償方式，如速度補償、加速度補償和壓力補償等。采用補償控制可以提高系統的控制精度，改善系統的控制性能。

隨著上述控制方法的逐漸成熟，許多專家學者提出越來越多的復合控制方法來克服各種單一算法所存在的不足。根據液壓驅動系統存在的問題及特點，將不同的控制進行有效結合來獲得綜合控制目標。

目前液壓系統控制策略在液壓驅動系統中的應用仍然存在以下一些不足。

1）推導復雜、參數引入過多、對象特點針對性不強等。

2）多為基于系統模型的控制策略，系統模型越精準，控制效果越理想。但液壓驅動系統往往由于機電液高度耦合而存在諸多的不確定性，故難以建立精準的模型。智能控制算法雖然不依賴于系統模型，但對經驗要求較高。

3）存在大量的非線性處理環節，但常規的編程控制器無法直接對非線性處理環節進行編程實現，因此在實際系統中應用有限。

無論是針對液壓系統節能技術的研究，還是針對控制策略的研究，其本質都是通過控制伺服閥或者比例閥的閥芯位移，或者驅動泵的電動機轉速，或者泵的排量，從而控制進入執行器的流量。故閥控系統的功率損失以及泵控系統的響應遲滯仍無法從根本上得到解決，液壓驅動系統無法兼顧高性能和高能效的問題仍然存在。