摘要:为获得更准确的经纱张力检测信号，提高剑杆织机的控制性能指标，在分析剑杆织机经纱张力控制中噪声源及噪声特性的基础上，提出了经纱张力控制中噪声信号的分类处理原则。针对高频振动噪声和随机噪声，在定义难控度概念的基础上，分析了模拟低通滤波器设计方法。针对周期性低频振动噪声，采用频谱分析定周期和相干平均法定信号的方法，估计周期性振动噪声，并进行补偿设计，提高控制性能。通过MatLab编程及Simulink仿真，验证了分析和设计有效性，并为实际系统滤波器及控制器分析和设计提供了参考。
关键词:噪声估计；滤波器；经纱张力控制；剑杆织机
我国自主设计制造的剑杆织机的转速一般为350r/min，与国外高档织机（转速为500r/min以上）仍有一定的差距，无法适应现代高速化生产的要求［1－2］。然而，织机的高速化必然带来振动噪声增大，同时织机系统振动噪声也增加了经纱张力控制的难度［3－4］。织机的噪声信号主要包括2类：一类是送经卷取运动引起的周期性的低频变化、打纬和开口运动等引起的高频周期变化噪声；一类是各种扰动，例如电流等产生的随机噪声。由于检测信号中存在噪声，将影响控制效果，所以滤波电路往往被加入到信号检测通道。有研究者讨论了滤波器的加入对控制器设计及参数整定的影响［5－7］，但是未见对剑杆织机经纱张力控制的噪声估计和滤波器的设计应用分析。本文将分析剑杆织机经纱张力控制遇到的问题及解决思路，为高速剑杆织机经纱张力控制设计提供参考。
1 剑杆织机经纱张力建模分析
剑杆织机经纱张力系统通过装在罗拉上的压力传感器进行经纱张力检测，对比实际经纱张力与给定经纱张力，根据偏差大小，调整送经和卷取的速度来调整织机经纱张力，从而实现经纱张力控制，剑杆织机经纱张力控制系统原理框图见图1。
图1剑杆织机控制原理框图
控制过程中由于机械振动带来了检测振动，振动信号幅值的变化体现了高频随机噪声的存在，见图2。从图中可看出张力的高频抖动。采样周期为0.27s，即每秒钟采样约3.7次，图中横坐标表示随着时间平移的第几次采样。
图2采集的剑杆织机经纱张力信号
若直接采用该测量值进行控制，则容易引起执行控制量的振荡，所以需要对测量值进行滤波。因为经纱张力变化比较缓慢，针对高频随机噪声和振动噪声，可以采用低通滤波器进行滤波，无论是有源还是无源，低通滤波器都可以采用一阶惯性环节近似，传递函数［8］为1Tfs+1其中：Tf为滤波环节的时间常数；s为一个复变量。根据滤波器通低阻高的原理，截止频率为1/Tf，若是噪声频率越高，则1/Tf越大，即Tf越小；反之，噪声频率越低，则Tf越大，则由于滤波带来了信号滞后越大，系统越难控；同时信号频率与噪声频率若是越接近，则采用滤波也变得越困难。所以，可考虑采用模拟滤波器滤掉高频随机噪声。因为低频噪声主要是振动噪声，可先将振动噪声估计出来，再采用数字滤波器。为了进行仿真分析，需对控制对象进行建模。因为送经、卷取电机是双环控制（电流、位置环）的伺服电动机，可以简化为1个二阶模型，传递函数［8］为w2ns2+2ξwns+w2n其中：τ=ξwn，为等价时间常数，ξ为阻尼；wn为无阻尼圆频率。为了简便起见，剑杆织机输入输出传递函数视为常系数K，这里为方便讨论取值为1，因为织机经纱张力控制主要相对经纱张力的调节，无需映射到绝对经纱张力。定义1：难控程度u=Tf/τ，u越大，广义对象的难控程度越大。当滤波器时间常数越大时，系统根轨迹往左平面移动，系统的稳定裕度越小，系统越难控，所以，在构造模拟低通滤波器时，Tf不能太大，否则增加系统控制的难度。这也意味着剑杆织机系统的低频振动需要考虑其他方法进行处理。
2 周期性噪声估计相关方法对比分析
周期性信号辨识主要有2种方法：1）频谱分析定周期+相干平均求信号［9］；2）自相关法定周期+冲激序列法［10］。因为振源比较固定，由机械或者织口变化造成，主振动信号明显，简便起见，这里采用第1种方法。下面构造频谱分析定周期+相干平均求信号的算法。2．1频谱分析定周期1）采用PI闭环控制，见图1，实现经纱张力基本稳定；2）采集低通滤波器输出信号，截取经纱张力稳定情况数据，这里视1个振动周期中最大值定为稳定；3）去趋后，采用FFT变换，获得幅频图；4）找到幅频图中幅值最大时对应的频率，则认为是主振动信号的频率f；5）振动周期T=1/f。2．2相干平均求信号由2．1中获取的周期，可以取信号的很多个单周期，然后按对应的位置将它们相加并取平均，由于噪声是不相干的，故M次平均后，其功率减小为原来的1/M倍，而信号的功率则不变，这就提高了信噪比，从而将信号提取出来。这实际上是改进的相干平均法。在实际平均时，遇到的主要问题是使每段信号记录Xi（ni）（0≤i≤M）在相加时能对齐，也就是能准确地求信号s（n）的周期［9］。而在剑杆织机经纱张力控制中，振动周期一般在不同的速度下是不同的，振源比较固定，由机械或者织口变化造成，所以可以先做测试，利用测试数据进行振动噪声的离线辨识，将辨识结果存储在表中，在控制过程通过查表的方法，将检测信号中的振动信号减去，获得更好的控制效果。因为进行的是离线辨识，而且主要振动信号明显，采样时刻固定（见图2），所以，实现周期的对齐比较简单。
3 仿真实例及分析
因为对快速性要求不是很强，本文采用PI控制根据实际采集信号模拟振动噪声信号。对高频噪声信号及随机噪声，模拟滤波器进行滤波，滤波器模型为1/（Tfs+1），根据高频噪声的频段，选择合适的时间常数Tf；对低频振动噪声，采用2.1方法进行低频振动信号估计，对比去除低频振动信号与否的控制效果。采用周期性振动噪声辨识，编写MatLab的m完成，系统仿真采用MatLab的simulink完成。例1：送经、卷取电动机模型为1s2+3s+2噪声根据实际采集信号，稳定段减去稳定段平均信号（直流分量）进行模拟（去势），Tf=1的滤波器，整定PI参数，Kp=1.3，KI=0.7，没有估计低频噪声并在反馈通道进行补偿时系统实际输出和控制器输出如图3所示。采样周期为0.1s，即每秒钟采样约10次，图中横坐标表示随着时间平移的第几次采样。
图3不进行低频噪声估计和补偿时的控制效果
由图3可知，输出具有低频振动，控制也具有低频振动，输出经纱张力抖动容易引起布面瑕疵，而控制输出抖动造成执行机构易损坏。例2：送经、卷取电动机模型为1/（s2+3s+2）噪声根据实际采集信号，稳定段减去稳定段平均信号（直流分量）进行模拟（去势），Tf=1的滤波器，整定PI参数，Kp=1.3，KI=0.7，估计低频噪声并在反馈通道进行补偿时系统实际输出、滤波输出和控制器输出如图4所示。采样周期为0.1s，即每秒钟采样约10次，图中横坐标表示随着时间平移的第几次采样。由图4可知，输出具有低频振动，控制也具有低频振动，但通过采用第2节方法估计振动噪声，并去除后，减低了执行机构抖动，降低后的抖动可以采用降低执行机构灵敏度实现抖动进一步降低和消除；但是对经纱张力抖动改善不大。这时因为，织机的固有振动对于控制系统而言相当于一外部扰动，采用反馈方式进行抖动抑制始终是滞后的（采用振动噪声估计并去除的方式，也是滞后的），所以，织机的固有振动就反映在布面经纱张力变化上，也证明了反馈控制的局限性。如果要改善这种情况只有采用前馈或者改善织机的振动扰动，如果能抑制振动幅度到原来的20%，就可以看到布面平滑，经纱张力很平稳，见图5。采样周期为0.1s，即每秒钟采样约10次，图中横坐标表示随着时间平移的第几次采样。
图4估计低频噪声并进行补偿时的控制效果
图5振动噪声降低为原来20%进行补偿的控制效果
这种目标的实现需要振源构件进行优化设计［2，10－13］，不是一件容易的事情，但是，实际情况下，布面不产生瑕疵即可，也允许有一定范围的抖动，只是当织机速度越高时，该范围越小，所以可以在综合经纱张力变化是否带来布面瑕疵作为抑制振动的依据，来确定振动波动范围。实际，高速绕性剑杆织机（最高转速600r/min）的经纱张力振动范围为50～80N以下，织布效果就不错了，此时，上述织机系统需要抑制振动幅度到原来的60%左右，见图6。采样周期为0.1s，即每秒钟采样约10次，图中横坐标表示随着时间平移的第几次采样。
图6振动噪声降低为原来60%进行补偿的控制效果
4 结论
在剑杆织机经纱张力控制中，噪声信号主要包括高频振动、随机噪声和低频振动噪声，本文设计了模拟低通滤波器，滤除高频振动和随机噪声；提出了基于频谱分析和相干平均法的低频噪声估计算法，估计经过低通滤波后的低频振动噪声，设计了低频振动的补偿控制方法，提高系统控制性能，为实际剑杆织机经纱张力控制设计提供了依据。同时还分析了反馈控制的局限性，指出对前馈控制及振源构件进行优化设计是提高剑杆织机经纱张力控制性能的关键，有关前馈控制的设计将在以后的研究中进行讨论。