注：本文由佛山兴迪整理自《机械工程学报》年第12期，作者商夏、周华、杨华勇。

液压系统的流量脉动和压力脉动始终以耦合关系存在于系统中，导致系统的控制精度下降和元件疲劳损失加快等问题。由于液压系统具有参数时变和负载多变等特点，相比于流体脉动的被动控制方法，主动控制能更好地满足复杂非线性系统对动态控制精度的要求。作者根据次级脉动源的不同，分析主动控制的工作原理和控制特点，列举了四种在液压系统流体脉动主动控制中常用的控制算法及其应用场合。

1、液压系统流体脉动产生机理及危害

除利用振动原理工作的设备外，系统中的流量脉动和压力脉动都是有害的，且二者始终以耦合关系存在于系统中。

从液压动力元件角度来看，液压泵工作容积发生的周期性变化使其瞬时流量是脉动的。流量脉动在系统管路和负载阻抗的作用下产生压力脉动，同时产生波的反射、折射和干涉。

从液压控制元件角度来看，在启停、换向、变速等系统状态突变的情况下，控制阀由于惯性作用而产生的反向压力脉动会增大系统的脉动振幅。

从液压系统角度来看，当元件和管路的固有频率与耦合脉动的频率相同或相近时会发生共振，共振会增大系统的脉动和噪声、降低机械结构的寿命、影响系统的控制性能，严重时还会引发重大事故。

从操作者角度来看，人体的骨骼和肌肉构成许多空腔和诸如心、肺等的弹性系统，因此振动也会引发器官的共振，给人体带来极大的伤害。此外，振动是噪声的主要来源，强噪声会加速机械结构的疲劳损伤，甚至断裂，也会对人的听觉组织、中枢神经系统等造成不良影响。

2、主动振动控制策略

2.1基本原理

主动振动控制在结构噪声控制和空气噪声控制领域已得到广泛和成功的应用。主动振动控制基于波的相消性干涉原理，利用次级脉动源产生与源脉动波幅值相等、相位差°的次级脉动波使两种波形叠加后为直线，其原理图如图1所示。

2.2系统组成

主动控制系统主要由受控对象、作动器、控制器、测量系统、能源等组成。对液压系统而言，受控对象是管路系统;常用的作动器包括液压式(如电液伺服油缸)、电磁式(如比例电磁铁)、压电式等;控制器多采用微处理系统，是主动控制系统的核心环节;测量系统包括传感器、适调器、放大器、滤波器等，用于将受控对象的振动信息进行转换并传输到控制器输入端的各个环节;能源即补油泵。

2.3控制方法

根据产生次级脉动波的方式，适用于液压系统的主动振动控制方法可分为伺服作动简控制、液压阀控制和非侵入式结构控制三类。

第一类伺服作动简控制是在系统主回路消振点处串联或旁接一伺服作动简，通过控制此作动筒的往复动作改变管路容积，以此来产生能够抵消源脉动波的次级脉动波。这种控制方法不借助流量的增减实现脉动的衰减，但根据牛顿第三运动定律，作动筒的往复动作在产生次级脉动波的同时，管壁及管路中的流体会对作动简产生同等大小的流固耦合作用反力，这会增加实时性控制和稳定性控制的难度，可以考虑提高控制算法的精度或装配其他元件来平衡管路内的压力变化。

第二类液压阀控制是在系统主回路的消振点处旁接一高频响液压阀，通过控制此阀的动作在主回路中溢流或流入适量油液，以此来产生抵消源脉动波的次级脉动波。

根据液压阀的工作方式，液压阀控制可以进一步分为分流式、入流式和分流入流式控制。分流式控制的原理与溢流阀的原理相似，即当主回路中的脉动波处于波峰时，通过开启高频响液压阀溢流适量油液来降低脉动峰值;其安装方式是将高频响液压阀的一端接入主回路引出的一条支路上，另一端接回油箱，其原理图如图2所示。入流式控制需要增加补油装置，其原理与节流阀的原理相似，即当主回路中的脉动波处于波谷时，通过增大节流阀开口流入适量油液来弥补脉动谷值;当主回路中的脉动波处于波峰时，通过减小节流阀开口产生次级脉动波来抵消源脉动波;其安装方式是将高频响液压阀的一端接入主回路引出的一条支路上，另一端接补油泵的出口，其原理图如图3所示。分流入流式控制也需要增加补油装置，其原理相当于分流式与入流式控制原理的结合，既能溢流适量油液来降低脉动峰值，又能流入适量油液来弥补脉动谷值;其安装方式是将高频响液压阀的一端接入主回路引出的一条支路上，另一端接回油箱以及补油泵的出口，其原理图如图4所示。

这三种控制方法中，分流式控制的装置最简单，但需溢流一定高压油，因此会带来一定程度的能量损失;入流式控制和分流入流式控制都需要补油装置，因此结构更复杂、控制难度更高，且研究程度偏低;其中脉动衰减效果最好的是分流入流式控制。

第三类非侵入式结构控制是在系统主回路消振点处的管壁外安装固定一个或多个一般由固定支架、驱动材料、单自由度物体、线圈、传感器等构成的非侵入式主动作动器，通过控制驱动材料的变形带动质量块、活塞等结构对管路施加压力，以此来产生抵消源脉动波的次级脉动波。该控制方式一般用于低压液压系统中，能耗较低、操作灵活、响应较快，但控制精度和稳定性较差，容易受到外界环境的影响。

2.4控制算法

液压系统一般具有较高的非线性和不确定的动力学特性，简单的线性或非线性微分方程不能充分表达相应的实际系统，因此基于精确模型的控制算法并不适用。在液压系统流体脉动主动控制中常用的控制算法有如下四种。

一是自适应控制算法，它适合具有一定不确定性的系统，在分析和处理的过程中能够根据数据特征自动调整模型参数，最终以最佳的状态逼近目标。其中最常用的是自适应前馈x滤波最小均方算法，该算法容易实现、运算较快，但是对控制通道敏感，鲁棒性相对较差。

二是自寻最优控制算法，它适合无精确数学模型但具有非线性特性的受控系统，在控制过程中通过不断测量、理解、计算、判断等可以得到实时的最优状态，其控制参数在优化过程中能随时被修正并稳定地作用于系统，具有优异的自适应性。该算法适用于管路非线性和负载刚度特性对系统影响较大的液压系统的流体脉动主动控制中。

三是神经网络控制算法，它不要求对系统进行透彻的了解，通过一定量的输入输出样本进行学习和训练，就能够以极高精度逼近任何复杂的非线性映射，具有很强的自学习能力、自适应能力和非线性映射能力。

四是模糊控制算法，它适合已知信息不精确或不确定的复杂非线性系统，依据理论和经验分析总结出控制规则，再通过基于该规则的合理推理去控制系统，具有很强的鲁棒性。该算法适用于需要快速响应的液压系统的流体脉动主动控制中。