盧勇威,黃良永

(1.廣西職業(yè)技術(shù)學(xué)院,南寧530227;2.廣西科技師范學(xué)院,來賓546199;3.武漢理工大學(xué),武漢410082)

0 引 言

無刷直流電動機[1](以下簡稱BLDCM)具有調(diào)速性能好、效率和可靠性高等優(yōu)點,被廣泛應(yīng)用在機器人領(lǐng)域。為了實現(xiàn)機器人的精確控制,電機驅(qū)動系統(tǒng)的性能尤為重要。在機器人的控制中通常采用閉環(huán)控制系統(tǒng),其中,比例-積分-微分(以下簡稱PID)[2]控制技術(shù)最為常見。

本文以BLDCM驅(qū)動的單連桿機器人為研究目標(biāo),單連桿機器人只包含一個可平面360°轉(zhuǎn)動的機械臂。由于單連桿機器人在運動過程中受到的重力、向心力不同,致使其動力學(xué)模型具有非線性[3]。因此,傳統(tǒng)PID控制器不能滿足其非線性要求。機器人與人類不同,缺乏使用不準(zhǔn)確信息解決問題的能力。為此,學(xué)者在 PID控制中融入了模糊理論[4],模糊控制器不需要了解系統(tǒng)的精確模型,使用語言規(guī)則來解決系統(tǒng)非線性問題[5]。因此,在存在參數(shù)變化和負(fù)載擾動下,模糊PID控制器仍然能夠較好地工作。

基于上述分析,采用了一種新型的參數(shù)自整定模糊PID控制器,將模糊推理和PID控制相結(jié)合,并融入了參數(shù)自整定技術(shù),以此動態(tài)調(diào)整PID參數(shù),從而精確控制單連桿旋轉(zhuǎn)機器人的位置。通過Simulink仿真和實際實驗,證明了控制系統(tǒng)具有較高的控制精度,并對機械臂重力具有較好的魯棒性。

1 單連桿旋轉(zhuǎn)機器人模型

單連桿旋轉(zhuǎn)機器人可以根據(jù)安裝方式的不同,在垂直面或水平面轉(zhuǎn)動。在水平面轉(zhuǎn)動過程中,由于作用在機械臂中心的重力是一個常數(shù),所以有效負(fù)載沒有改變[6]。然而,在垂直面轉(zhuǎn)動過程中,有效負(fù)載與它的運動方向有關(guān)。圖1顯示了機械臂在垂直面的360°范圍內(nèi)旋轉(zhuǎn)時,由于重力引起的負(fù)載轉(zhuǎn)矩的變化曲線。

圖1 單連桿機械臂在垂直面旋轉(zhuǎn)時的轉(zhuǎn)矩曲線

當(dāng)機械臂以順時針方向旋轉(zhuǎn)時,重力會施加一個向下的力。為此,電機前半圈需要執(zhí)行驅(qū)動,后半圈執(zhí)行制動。其中電機驅(qū)動轉(zhuǎn)矩在90°處最大,制動轉(zhuǎn)矩在270°處最大。同理可知,當(dāng)機械臂以逆時針方向旋轉(zhuǎn)時也會出現(xiàn)同樣的場景。然而,由于機械臂運動需要保持穩(wěn)定,速度不能受負(fù)載轉(zhuǎn)矩變化的影響,以此來確保機械臂能夠準(zhǔn)確到達(dá)目的位置。

電機的負(fù)載轉(zhuǎn)矩曲線在兩個方向上都類似于正弦波。因此,電機轉(zhuǎn)矩Tm可定義如下:

Tm=TLsinθ(1)

式中:TL為機械臂重力引起的最大有效負(fù)載轉(zhuǎn)矩;θ為機械臂的角度位置。

2 單連桿機器人控制系統(tǒng)

2.1 控制系統(tǒng)框架

由于機械臂在垂直面旋轉(zhuǎn)時,負(fù)載轉(zhuǎn)矩在不斷變化,所以需要一種魯棒性好的控制系統(tǒng)。本文的位置控制系統(tǒng)框架如圖2所示。

圖2 機械臂位置控制系統(tǒng)框圖

機械臂直接與電機傳動軸相連接,并通過正交編碼器[7]來獲取機械臂的實際位置。通過比較機械臂的實際位置和設(shè)定位置獲得位置誤差,并反饋到位置控制器中。本文中,位置控制器采用了參數(shù)自整定模糊PID控制模型,輸出為參考直流電流值。接著,將電流絕對值與實際測量的電流值Idc進行比較,得到電流誤差反饋到電流控制器中。同樣,電流控制器采用了參數(shù)自整定模糊PID控制模型。電流控制器的輸出決定了電機驅(qū)動器的選通脈沖信號占空比。電機驅(qū)動器根據(jù)霍爾信號和電流控制器的輸出來產(chǎn)生PWM信號,用來控制電機逆變器選通,從而控制電機轉(zhuǎn)動。

2.2 參數(shù)自整定模糊PID控制器設(shè)計

在機械臂位置控制系統(tǒng)中,位置控制器和電流控制器是系統(tǒng)的核心,直接影響控制精度。這些閉環(huán)控制系統(tǒng)通常使用PID控制器,傳統(tǒng)PID結(jié)構(gòu)簡單且容易操作,但是其性能較差,容易受到負(fù)載擾動和命令改變的影響。此外,控制增益的設(shè)計涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)建模。為此,本文采用了模糊PID控制器[8-9],它不需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)建模,并且對工作環(huán)境的變化具有較好的魯棒性。

參數(shù)自整定模糊PID控制器是利用模糊推理系統(tǒng),根據(jù)系統(tǒng)實時控制誤差參數(shù)來自適應(yīng)地調(diào)節(jié)PID參數(shù),使控制器能夠根據(jù)環(huán)境變化達(dá)到最優(yōu)設(shè)置。參數(shù)自整定模糊PID控制器的基本結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 參數(shù)自整定模糊PID的基本結(jié)構(gòu)

將測量誤差E和誤差變化量EC作為PID控制器的輸入,可以用來防止由于直接觸發(fā)微分過程而產(chǎn)生參考信號的階躍變化[10]。同時,將這兩個參數(shù)也作為模糊推理系統(tǒng)的輸入。模糊推理系統(tǒng)中使用的隸屬度函數(shù)的范圍為±1,因此,在模糊推理之前和之后需要對信號進行歸一化和去歸一化操縱。另外,位置控制器的輸出為參考電流幅值±I*dc,電流控制器的輸出為選通脈沖占空比(0～1)。

模糊推理系統(tǒng)分為4個步驟:1)模糊化;2)基于If-Then規(guī)則的知識庫;3)模糊推理;4)去模糊化。模糊推理系統(tǒng)根據(jù)E和EC參數(shù),通過模糊規(guī)則決策出最佳PID控制器參數(shù)Kp和Kd。

在本文中,輸入和輸出變量是通過隸屬度值為0.5的三角隸屬度函數(shù)進行映射[11]。其中,具有7個語言變量,即負(fù)大(NL),負(fù)中(NM),負(fù)小(NS),零(ZO),正小(PS),正中(PM)和正大(PL)。另外,推理機中采用Mamdani型推理機制[12],去模糊化過程采用重心法。圖4分別顯示了輸入和輸出的隸屬度函數(shù)。

圖4 隸屬度函數(shù)

推理機基于7×7=49個模糊規(guī)則進行推理,模糊規(guī)則矩陣如表1所示。其中,矩陣的最頂行和最左列分別表示變量“E”和“EC”的模糊集,矩陣的主體為變量“u”。

表1 模糊規(guī)則矩陣

推理過程分為兩個階段:1)根據(jù)輸入的E和EC參數(shù),對所有規(guī)則進行查詢比較以確定適用于當(dāng)前場景的規(guī)則;2)根據(jù)選擇的規(guī)則作出控制決策。

這里使用“AND”操作對各規(guī)則的決策進行融合,以此作出最終決策,表達(dá)式如下:

μ(z)=min{μ(x),μ(y)} (2)

接著,對模糊推理得到的控制決策μ(z)進行去模糊化操作,即將模糊決策轉(zhuǎn)換為實際值輸出。其中,本文采用重心法來去模糊化。λ(E,EC)權(quán)重系數(shù)的表達(dá)式如下:

最后,PID控制器的自整定參數(shù)計算如下:

式中:λ為權(quán)重系數(shù);KpMax,KpMin,KdMax,KdMin分別為比例增益和差分增益的最大和最小限制值。

3 仿真及分析

3.1 仿真設(shè)置

通過MATLAB/Simulink構(gòu)建單連桿機器人位置控制器的仿真模型,其中,電機模型參數(shù)根據(jù)魔力公司的TETRA系列BLDCM設(shè)定,如表2所示。

表2 電機參數(shù)

3.2 仿真結(jié)果

為了驗證模糊PID控制系統(tǒng)的可行性,并將其與傳統(tǒng)PID控制器的性能進行比較。根據(jù)機械臂的運動方向,執(zhí)行4個仿真實驗,即順時針從0°轉(zhuǎn)動到180°;順時針從 180°轉(zhuǎn)動到 360°;逆時針從 360°轉(zhuǎn)動到180°;逆時針從180°轉(zhuǎn)動到0°。同時對電機施加一個最大1 N·m的正弦型負(fù)載轉(zhuǎn)矩來模擬機械臂受重力的影響(見圖1)。

圖5 正向電動模式(0°～180°)動態(tài)曲線

圖5 給出了實驗1中機械臂位置和電機轉(zhuǎn)速的動態(tài)曲線。當(dāng)機械臂從0°～180°順時針轉(zhuǎn)動時,驅(qū)動器執(zhí)行正向電動模型,重力轉(zhuǎn)矩為正,且在90°處最大?？梢钥闯?傳統(tǒng)PID控制機械臂轉(zhuǎn)動到指定位置需要0.35 s的建立時間,而模糊PID只需要0.25 s。

圖6給出了實驗2中機械臂位置和電機轉(zhuǎn)速的動態(tài)曲線。在機械臂從180°～360°順時針方向向下轉(zhuǎn)動時,驅(qū)動器執(zhí)行正向制動模式,重力轉(zhuǎn)矩為負(fù)?？梢钥闯?傳統(tǒng)PID的建立時間為0.2 s,比在正向電動模式中快。這是由于受到重力的影響,使機械臂向下轉(zhuǎn)動速度變快,說明其對重力的魯棒性較差。而模糊PID的建立時間為0.25 s,等于正向電動模式中的時間,具有較好的控制穩(wěn)定性。另外可以看出,傳統(tǒng)PID的過沖現(xiàn)象比較嚴(yán)重,而模糊PID則很小。

圖6 正向制動模式(180°～360°)動態(tài)曲線

同樣,圖7和圖8分別給出了實驗3和實驗4中,機械臂沿逆時針(360°～0°)轉(zhuǎn)動時,機械臂位置和電機轉(zhuǎn)速的動態(tài)曲線。其結(jié)果與順時針轉(zhuǎn)動實驗類似,進一步證明了模糊PID控制器性能優(yōu)越。

圖7 反向電動模式(360°～180°)動態(tài)曲線

圖8 反向制動模式(180°～0°)動態(tài)曲線

為了更加直觀地比較傳統(tǒng)PID和模糊PID的性能,表3列出了建立時間、最大過沖百分比和穩(wěn)態(tài)誤差百分比的比較結(jié)果?？梢钥闯?模糊PID控制器要比傳統(tǒng)PID控制器性能更優(yōu)越。

表3 仿真結(jié)果比較

4 實驗及分析

構(gòu)建了實際實驗平臺,通過DSP編程實現(xiàn)模糊PID控制器,單桿機械臂與電機軸傳動機構(gòu)連接,機械臂長度約為35cm,質(zhì)量約為2 kg,經(jīng)過傳動機構(gòu)后,由重力產(chǎn)生的電機負(fù)載扭矩最大約為1 N·m。電機參數(shù)如仿真分析中的表2所示。另外,利用三相智能功率模塊來驅(qū)動電機。

圖9分別給出了機械臂沿順時針方向從0°轉(zhuǎn)動到180°時,在具備傳統(tǒng)PID和模糊PID的控制器中,機械臂位置曲線和電機轉(zhuǎn)速曲線。可以觀察到,傳統(tǒng)PID控制器的位置建立時間約為0.37 s,而模糊PID需要約0.26 s,實驗結(jié)果和仿真結(jié)果相似。說明了模糊PID控制器能夠快速且穩(wěn)定地控制機械臂轉(zhuǎn)動到設(shè)定位置。

圖9 正向電動模式(0°～180°)的響應(yīng)

圖10 分別給出了機械臂沿順時針方向從180°轉(zhuǎn)動到360°時,傳統(tǒng)PID和模糊PID控制器的機械臂位置和電機轉(zhuǎn)速曲線。

圖10 正向電動模式(180°～360°)的響應(yīng)

從圖10可以看出,由于重力作用,傳統(tǒng)PID控制器的建立時間約為0.21 s,而模糊PID約0.25 s,與0°～180°轉(zhuǎn)動時基本相同。這個對比結(jié)果說明了模糊PID控制器對重力具有較好的魯棒性。另外,從圖10(b)中可以看出模糊PID控制器沒有明顯的過沖現(xiàn)象,穩(wěn)定性較好。

5 結(jié) 語

本文采用了一種基于模糊PID的BLDC轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng),用于垂直旋轉(zhuǎn)單連桿機器人的位置控制。在機器人控制系統(tǒng)中的位置控制和電流控制模塊中采用了模糊PID技術(shù),以此通過調(diào)節(jié)電機轉(zhuǎn)速實現(xiàn)對機械臂位置的精確控制,并對由機械臂重力引起的轉(zhuǎn)矩變化具有魯棒性。仿真和實驗結(jié)果都證明了該系統(tǒng)的可行性和有效性,具有較高的實用價值。

[1]周里津.清洗機器人無刷直流電機驅(qū)動系統(tǒng)的設(shè)計[D].武漢:武漢理工大學(xué),2012:12-13.

[2]張釗,郭亮.層疊繞組式磁懸浮永磁直流平面電機PID控制系統(tǒng)研究[J].浙江理工大學(xué)學(xué)報,2014,31(9):525-531.

[3]SUVILATH S,KHONGSOMBOUN K,BENJANARASUTH T,et al.IMC-based PID controllers design for a two-links SCARA robot[J].2011,58(11):1030-1034.

[4]徐敬召,李聲晉,盧剛,等.基于模糊PID算法的雙閉環(huán)電機伺服系統(tǒng)設(shè)計[J].微特電機,2013,41(10):40-43.

[5]梁娟,趙開新,陳偉.自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理結(jié)合PID控制的并聯(lián)機器人控制方法[J].計算機應(yīng)用研究,2016,33(12):3586-3590.

[6]ALASSAR A Z,ABUHADROUS IM,ELAYDIH A.Comparison between FLC and PID Controller for5DOF robotarm[C]//International Conference on Advanced Computer Control.2010:277-281.

[7]張濤,楊振強,王曉旭.應(yīng)用eQEP及編碼器測量電機位置與速度的方法[J].電氣傳動,2011,41(4):48-51.

[8]張琪琪,儲春華.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊PID的步進電動機控制系統(tǒng)[J].微特電機,2015,43(8):90-94.

[9]PRIYA K,KUMAR C S.A comparative analysis of PI and fuzzy logic speed control in BLDC motor[J].International Journal of Applied Engineering Research,2015,10(20):15885-15889.

[10]BEGUM A Y,MARUTHEESWAR G V,SWAMY K A.tuning of pid controller for superheated steam temperature system using modified zeigler-nichols tuning algorithm[J].International Journal of Engineering&Advanced Technology,2013,24(5):541-543.

[11]焦軍武,盧剛,李聲晉,等.模糊PID算法在電動執(zhí)行器控制系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].微特電機,2014,42(6):55-57.

[12]王萬良,石浩,李燕君.基于Mamdani型模糊推理的加權(quán)質(zhì)心定位算法[J].計算機科學(xué),2015,42(10):101-105.