双尺度RBF-Adam自适应自抗扰控制用于机场消防车泡沫比例系统的流量比控制

《Flow Measurement and Instrumentation》：Dual-Scale RBF-Adam Adaptive ADRC for Flow-Ratio Control in Airport Fire-Truck Foam Proportioning Systems

　　

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  针对泡沫比例系统开发了一种自适应RBF-ADRC控制器。
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  双尺度RBF网络实现了ADRC参数的在线整定。
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  ESO补偿了非线性扰动和泵速波动。
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  所提方法提高了跟踪精度和扰动抑制能力。
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  实验验证了GB 20031-2024标准下稳定的3%和6%泡沫比例。

引言

机场消防车的泡沫比例系统必须在灭火过程中泵速、管道压力、喷射需求和阀门工作点变化的情况下，快速建立并维持规定的浓缩液比例。环泵式系统因其紧凑的液压布局和工程简化而具有吸引力，但其比例精度受到泵-阀-管道耦合特性的强烈影响[1], [2]。近期关于飞机救援消防硬件和泡沫灭火的研究进一步表明，湿系统配置、浓缩液比例、泡沫输送速率和混合器流体动力学对泡沫输送和灭火行为有实质性影响[3], [4], [5], [6], [7]。

对于本文所研究的系统，控制问题因此不是一个恒增益流量调节问题。文丘里吸气、计量阀非线性、支路压力损失、传输延迟和泵速变化共同改变了有效的被控对象增益和主导时间尺度。详细的高阶非线性模型适用于物理分析，而低阶面向控制的模型更适合实时控制器设计。因此，本工作将标称输入-输出动态与依赖工作点的和未建模的液压效应分离，并将后者视为集总扰动。

传统PID/Smith-PID控制实现简单，但固定增益需要在工作点变化时在过渡速度、稳态精度和扰动抑制之间进行折衷。MPC可以显式处理输入约束，并在预测模型准确时具有竞争力；然而，模型-对象失配和未建模扰动仍然是预测控制中的既有考量，这推动了鲁棒、失配感知和学习增强型MPC公式的发展[8], [9], [10], [11]。这些特性促使控制器在保持简单标称模型的同时在线调整其扰动抑制参数。

ADRC适合此目标，因为ESO估计未建模动态、参数变化和外部扰动的综合效应，并通过反馈进行补偿[12], [13], [14], [15], [16]。然而，传统ADRC仍依赖固定的观测器和反馈参数。最近的变增益ADRC和模糊ESO研究也表明，自适应观测器/增益调度可以改善瞬态响应、扰动估计和测量噪声灵敏度之间的折衷[17], [18]。因此，在当前的液压系统中，一组固定增益不一定同时适用于大的3%-6%过渡和小的稳态比例误差。

RBF神经网络提供紧凑的局部非线性逼近，已广泛用于不确定机电和液压系统的自适应补偿与控制[19], [20], [21], [22], [23], [24]。RBF网络与ADRC的结合本身并非新事物。He等人[25]将RBF辅助ADRC应用于倾转四旋翼姿态控制，Guo等人[26]使用自适应RBF网络逼近永磁球形电机的总扰动，Wu等人[27]将自适应RBF补偿与增益自适应ADRC相结合用于气动伺服系统。因此，本工作的新颖性不在于RBF网络与ADRC的直接耦合。相反，贡献在于一种具有状态依赖监督的双尺度RBF-Adam自适应整定层，该层使用两种高斯分辨率来区分大过渡区域和近稳态区域，并对四个ADRC量β₁、β₂、β₃和b₀提供协调的有界在线调度。该设计直接针对泡沫流量增益和液压扰动强度对工作点的依赖性，减少了对单一固定观测器带宽进行折衷的需求。

具体贡献是一种协调的自适应整定架构，专为泡沫比例的两个冲突需求而设计：大液压/设定值变化后的快速恢复，以及所需比例附近的高局部精度。

• 1)
  针对所研究的泡沫比例配置建立了两级混合和面向控制的液压模型，并明确推导或论证了阀门、泵、支路阻力和整体SOPDT参数。
• 2)
  双尺度RBF映射结合了宽和窄高斯特征，为β₁、β₂、β₃和b₀提供协调的有界在线调度。状态依赖监督因子调节自适应强度，而Adam更新四个输出层权重向量。特征加权输出在平滑有界映射到ADRC参数区间之前进行归一化，避免物理增益尺度直接依赖于活跃RBF节点的数量。
• 3)
  在共同的被控对象、采样、执行器和扰动条件下，使用透明的Smith-PID、ADRC和MPC基准以及硬件验证来评估工程价值。

章节片段

比例系统的工作原理

当前机场消防车通常采用负压式、环泵型B类泡沫比例系统。图1中的液压路径在此被阐明为两级混合过程。在第一阶段，来自离心泵出口的一部分加压水通过文丘里供水支路。文丘里喉部的加速产生低压区，通过泡沫关断/止回阀、泡沫流量计和计量阀吸入泡沫浓缩液。泡沫

泡沫比例系统的DSRBF-Adam-ADRC设计

所提出的DSRBF-Adam-ADRC保留了二阶ADRC的TD-ESO-NLSEF结构，但改变了关键扰动抑制参数的调度方式。现有的RBF/自适应神经控制器主要使用网络来逼近集总非线性或扰动[19], [20], [21], [22], [23], [24]，而报道的RBF-ADRC方案使用RBF逼近或补偿作为主要神经角色[25], [26], [27]。相比之下，这里的RBF层充当一个有界

消防泡沫混合系统控制的仿真分析

仿真在MATLAB/Simulink R2024a中进行。连续被控对象动态由仿真环境积分，而离散ADRC/RBF方程以Ts=0.01 s进行评估。总持续时间为100 s，泵速在0-10 s和90-100 s设为0 r/min，10-35 s设为1650 r/min，35-65 s设为2200 r/min，65-90 s设为1400 r/min。所有方法使用相同的被控对象、参考输入和扰动输入、初始条件以及0%-100%的最终阀门开度限制。

图

实验平台、测量协议和稳态精度

图19所示的实验平台用于验证所研究泡沫控制系统的嵌入式实现和稳态比例性能。液压回路包括文丘里组件、泡沫计量阀、离心泵、水和泡沫支路、压力和流量仪表以及控制信号线。控制硬件由Rockchip RK3568上位机单元和STM32G474VET6实时控制器组成。下位控制器执行

结论

本研究为具有非线性阀流量特性、泵速变化、传输延迟和混合内/外部扰动的机场消防车液压系统开发了泡沫比例控制框架。主要发现总结如下。

• (1)
  方法学贡献在于具有状态依赖监督的双尺度RBF-Adam自适应整定层。固定的宽和窄RBF特征提供互补的广泛/局部状态空间分辨率，而四个

CRediT作者贡献声明

卢鑫：写作——审阅与编辑、验证、监督、方法学。 唐杰：写作——审阅与编辑、验证、监督、资源、项目管理、方法学、资金获取、概念化。 王晓阳：软件、方法学、调查、形式分析、数据管理、概念化

利益冲突声明

? 作者声明，他们没有已知的竞争经济利益或个人关系，可能影响本文所报告的工作。

致谢

作者衷心感谢国家自然科学基金（资助号：U2233212）和天开高教科技园企业研发专项（资助号：23YFZXYC00035）提供的财务支持。

王晓阳|唐杰|卢鑫