高频次锻造下的稳定性：电液锤 PID 控制算法的优化策略

于金属锻造领域，电液锤凭借高频次冲击以及高能量密度输出这一核心优势，成为航空航天、轨道交通等高端制造场景中无可替代的成型设备。然而，伴随锻件材料朝着高强度合金、复合材料的迭代演进，锻造工艺对于电液锤系统的动态响应精度以及抗负载扰动能力提出了近乎苛刻的要求。传统的 PID 控制算法在应对高频次锻造冲击之时，暴露出参数自适应欠缺、超调量波动剧烈、抗干扰延迟等问题，迫切需要通过算法优化来重构其稳定性的内核。

一、高频锻造场景的动态挑战与 PID 算法瓶颈

电液锤的锻造过程实质上是“压力 - 流量”双闭环控制的动态博弈。在高频次的锻打中，系统需要在毫秒级的时间内达成阀芯开度调节、油液压力补偿、负载惯性抵消等多重任务。传统的 PID 算法基于固定的比例（P）、积分（I）、微分（D）参数进行线性调节，在遭遇锻件硬度突变、模具接触冲击、油温变化等非线性扰动时，容易陷入“参数滞后 - 响应失真”的不良循环。譬如，在钛合金锻件的加工中，传统 PID 控制下的液压系统压力波动幅度可达±15%，直接对锻件的表面质量与内部晶粒结构造成影响。

二、算法优化策略：从线性到智能的范式突破

动态参数自适应机制

针对锻造压力曲线的多阶段性特点，设计基于模糊逻辑的 PID 参数动态调整器。通过实时监测锻锤冲击力、油缸位移速度、系统压力梯度等参数，构建模糊规则库以动态修正 PID 增益系数。例如，在锻件接触瞬间的压力峰值阶段，自动提升比例系数以抑制超调；在保压阶段强化积分作用以消除稳态误差。实验表明，此策略能够使压力波动幅度降低至±3%以内，锻件尺寸的一致性提升 40%。

前馈 - 反馈复合控制架构

引入锻造工艺模型作为前馈补偿通道，将锻件材料特性、模具几何参数、预期锻造深度等转化为液压系统的预设控制量，与 PID 反馈调节形成双通道协同。在某航空发动机叶片的锻造中，前馈通道提前 0.2 秒预判负载变化趋势，配合 PID 反馈的快速纠偏能力，使锻造力跟踪误差从±8%压缩至±1.5%，显著减少锻件内部的微裂纹缺陷。

非线性抗扰观测器设计

针对油液粘度变化、管道压力脉动等扰动源，构建扩张状态观测器（ESO）实时估计系统总扰动，并将其补偿至 PID 控制量中。在连续锻造试验里，ESO 对油温波动引起的压力扰动抑制率达 85%以上，确保锻锤在连续工作 8 小时后仍能保持±2%的冲击力稳定性，较传统方案提升 3 倍抗干扰时长。

三、工程验证与产业化路径

于某重型装备制造企业的 1000 吨电液锤之上，经优化的 PID 控制算法历经 3 个月的现场测试，锻件合格率由 82%跃升至 96%，单件锻造能耗锐减 18%。借由将算法封装成标准化控制模块，其与西门子、ABB 等主流 PLC 系统相互兼容，构筑成可复用的智能控制套件。当下，此技术已于风电主轴、航空起落架等高附加值锻件制造领域实现规模化应用，助推我国锻造行业朝着精密化、智能化的方向迈进。

高频锻造下的稳定性优化，实则为控制算法与工业场景的深度契合。通过将模糊逻辑、前馈补偿、扰动观测等智能技术融入 PID 框架，电液锤系统在维系结构简洁性的同时，达成了动态响应精度与抗干扰能力的指数级跃升。这一突破性进展不仅为高端锻件制造给予了技术支撑，更揭示出传统工业控制算法于数字化时代的演进路径——在坚守 PID 内核稳定性的基础之上，凭借智能算法注入动态适应能力，方可于复杂工业场景中铸就真正的“工业韧性”。