郭志強(qiáng),余紅英,劉 琛
(1.中北大學(xué),太原 030051; 2.中國電子信息產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限公司第六研究所,北京 100083)
激光成像是先進(jìn)成像技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)近年來的熱門研究方向[1]。激光成像是依據(jù)激光反射確定目標(biāo)物體的位置、形狀等相關(guān)信息的原理來實現(xiàn)的。目標(biāo)識別和掃描成像是其在科技工程研究、工業(yè)生產(chǎn)以及一些國防工業(yè)和先進(jìn)裝備中的主要應(yīng)用方向。
激光成像的實現(xiàn)方法很多,其中振鏡掃描的實現(xiàn)性價比較高。靈敏、高速、高可靠性的優(yōu)勢使得越來越多的掃描成像系統(tǒng)采取了這一方法。以前,大多數(shù)振鏡掃描系統(tǒng)都使用基于模擬控制技術(shù)的振鏡電機(jī),該控制方案精度低、響應(yīng)緩慢、調(diào)試較難[2]。采用直流電機(jī),以數(shù)字化控制手段作為控制策略可以提高系統(tǒng)的精度和速度。另外,數(shù)字化控制可以在很大程度上減小整個系統(tǒng)的體積,擴(kuò)大其應(yīng)用范圍。
本文主要針對振鏡控制系統(tǒng)中的控制策略作深入研究,對目前主流的PID控制進(jìn)行算法改進(jìn),設(shè)計一種高線性度、高頻率、抗干擾能力強(qiáng)的高速振鏡電機(jī)控制算法,提高振鏡控制系統(tǒng)的各項性能指標(biāo)。
高速掃描振鏡系統(tǒng)的控制對象是直流伺服電動機(jī)[3]。通過控制電動機(jī)的運動來實現(xiàn)對振鏡電機(jī)的控制,進(jìn)而實現(xiàn)對激光位置的控制。在控制系統(tǒng)領(lǐng)域,伺服電動機(jī)因其靈活性、高可靠性和高靈敏性而被大量使用[4],尤其在數(shù)控、飛控、機(jī)器人控制等多領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。
在振鏡系統(tǒng)的開始階段,主控控制電機(jī)以正加速上升,當(dāng)升至期望速率后,進(jìn)入掃描的開始部分,振鏡開始勻速掃描圖像。當(dāng)?shù)谝浑A段掃描完成時,對振鏡電機(jī)施加反向電壓,振鏡進(jìn)入正向制動,速度為零時開始返程階段。返程階段對線性度不作需求,電機(jī)以全速返程。當(dāng)返程階段結(jié)束時,重新開始第一階段,如此循環(huán),控制電機(jī)周期性對目標(biāo)掃描。
系統(tǒng)采用艾瑪特QT0707型直流電動機(jī)作為驅(qū)動電機(jī)。振鏡固定在電機(jī)軸,質(zhì)量為毫克級,對振鏡系統(tǒng)的擾動可忽略。電機(jī)動態(tài)性能優(yōu)秀,能滿足本系統(tǒng)需求。
直流電動機(jī)的電氣和機(jī)械聯(lián)結(jié)示意圖如圖1所示。
(a) 暫態(tài)
(b) 穩(wěn)態(tài)
圖1直流電動機(jī)的電氣和機(jī)械聯(lián)結(jié)示意圖
圖2是由電機(jī)的電氣原理圖得到的電機(jī)瞬態(tài)等效電路圖。
圖2直流電動機(jī)的瞬態(tài)等效電路
由圖2可得到電動機(jī)的電樞回路和勵磁回路的微分方程:
(1)
式中:La,Lf分別為電機(jī)的電樞電感和勵磁電感;Ce為電機(jī)電勢常數(shù);Φn為電機(jī)磁通;R為電樞回路的總電阻,R=Ra+RΩ,RΩ是電樞回路的外串電阻;Rf為勵磁回路總電阻。
在實際情況中,主要考慮電機(jī)的粘性阻尼系數(shù),由機(jī)械聯(lián)結(jié)示意圖可得到該電機(jī)的機(jī)械系統(tǒng)動力學(xué)方程式如下:
(2)
式中:J為電機(jī)轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動慣量;B1為粘性阻尼系數(shù);Ω為機(jī)械角速度,Ω=2n/60;τem為電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩;TL為電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩。
將得到的電樞回路和動力學(xué)方程進(jìn)行Laplace變換,并聯(lián)立得到電機(jī)的轉(zhuǎn)速以及電機(jī)電樞電流的s域方程表示:
(3)
由式(3)建立轉(zhuǎn)子速率與輸入電壓以及轉(zhuǎn)子速率與負(fù)載轉(zhuǎn)矩的傳遞方程式:
(4)
由式(4)得到振鏡電機(jī)的傳遞函數(shù)框圖,如圖3所示。
圖3振鏡電機(jī)傳遞函數(shù)框圖
本系統(tǒng)的控制期望是振鏡電機(jī)能夠以高靈敏度、高可靠性、高速的狀態(tài)得到清晰、有價值的掃描信息。在眾多的控制手段中,PID控制具有良好的結(jié)構(gòu)和穩(wěn)定性,針對精確模型易于實現(xiàn)良好的控制效果等優(yōu)點,在自動化控制領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛。但由于傳統(tǒng)PID控制存在積分飽合、超調(diào)現(xiàn)象和高頻干擾等影響,有時會導(dǎo)致系統(tǒng)的失穩(wěn),且由于固定系數(shù)的PID控制系統(tǒng)對于振鏡電機(jī)此類復(fù)雜的、非線性的系統(tǒng)模型在動態(tài)響應(yīng)的控制效果上存在問題,因此,采用模糊控制以彌補(bǔ)傳統(tǒng)的PID控制的不足[5]。
模糊控制是以模糊數(shù)學(xué)和模糊邏輯為基礎(chǔ)的先進(jìn)控制手段[6]。模糊控制以人的經(jīng)驗、知識、思維智慧作為參考,對系統(tǒng)做出合適的控制決策,實現(xiàn)對系統(tǒng)的自動控制,被控對象不需要擁有精確模型亦可實現(xiàn)控制。在實際工程應(yīng)用中,用判斷語句將資深學(xué)者或者熟練操作者的工作經(jīng)驗定性地表述出來,以此作為模糊控制器的控制規(guī)則[7]。
模糊控制的基本原理是將人的實際經(jīng)驗和學(xué)識表示成計算機(jī)能夠識別的判別規(guī)則,并根據(jù)生成的判據(jù)實現(xiàn)系統(tǒng)的自動調(diào)節(jié)。模糊控制器的主要構(gòu)成是模糊化接口、知識庫(數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫)、模糊推理和清晰化接口四部分[8],其結(jié)構(gòu)框圖如圖4所示。
圖4模糊控制器結(jié)構(gòu)框圖
模糊控制器依據(jù)模糊控制算法,動態(tài)進(jìn)行修正PID的控制參數(shù)KP,KI,KD[9]。模糊PID算法同時考量了振鏡系統(tǒng)的各項指標(biāo),使系統(tǒng)擁有了優(yōu)良的動態(tài)響應(yīng)和較強(qiáng)的抗干擾能力。系統(tǒng)以偏差以及偏差率對PID的輸出參數(shù)KP,KI,KD進(jìn)行控制,從而使系統(tǒng)滿足設(shè)計要求。根據(jù)以上要求,設(shè)計的模糊PID控制框圖如圖5所示。
系統(tǒng)以模糊控制器作為主控制器,光感傳感器和AD芯片構(gòu)成系統(tǒng)的反饋環(huán)節(jié),輸出環(huán)節(jié)控制振鏡電機(jī)的輸出狀態(tài)。系統(tǒng)工作時,先通過傳感器對所需數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,AD轉(zhuǎn)換器將得到的模擬量轉(zhuǎn)換為數(shù)字量,并將數(shù)據(jù)發(fā)送至控制器。通過計算得到振鏡的位置偏差e和偏差率ec,系統(tǒng)對輸入做出量化修改,并對其模糊化,獲得需要的控制參數(shù)的模糊修正量,之后根據(jù)規(guī)劃的相應(yīng)規(guī)則,對計算出的修正量進(jìn)行處理、推導(dǎo),獲取合適的模糊決策,而后將解出的模糊量執(zhí)行合適的去模糊操作,從而得到控制電機(jī)所需實際參數(shù)的修正量。參數(shù)實現(xiàn)動態(tài)修正,使系統(tǒng)動態(tài)滿足各個環(huán)節(jié)對振鏡電機(jī)不同的控制需求。
圖5模糊PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖
2.2.1各變量隸屬度函數(shù)確定
模糊主控制器的輸入是反饋偏差e和偏差變化率ec,PID控制器輸出參數(shù)的修正值ΔKP,ΔKI,ΔKD作為輸出[10]。取控制器的輸入e,ec以及輸出ΔKP,ΔKI,ΔKD的模糊子集:{NB,NM,NS,NZ,PZ,PS,PM,PB},將算出的修正值代入下式計算:
(5)
選擇控制器的輸入量e和ec的隸屬度函數(shù)為高斯形,其中e的論域為[-2,2],ec的論域為[-3,3]。輸出量ΔKP,ΔKI,ΔKD的隸屬度函數(shù)為三角形,其中取ΔKP,ΔKI的論域為[-3,3],ΔKD的論域為[-1,1]。由此得到各參數(shù)變量的隸屬度函數(shù)如圖6和圖7所示。
圖6e和ec隸屬度函數(shù)
圖7ΔKP,ΔKI,ΔKD隸屬度函數(shù)
2.2.2 建立模糊規(guī)則表
圖8為振鏡系統(tǒng)的階躍響應(yīng)輸出曲線。由圖8可知,在運行起動階段,為實現(xiàn)快速響應(yīng),需要給較大的比例系數(shù);同時為防止微分失調(diào)和積分飽和現(xiàn)象,應(yīng)選較小的積分和微分參數(shù)。
圖8振鏡系統(tǒng)的階躍響應(yīng)輸出曲線
在中程階段,為保持良好的快速響應(yīng),且減小超調(diào),需要選擇適中的比例和微分參數(shù)。
在最后階段,系統(tǒng)進(jìn)入穩(wěn)態(tài),需要較大的比例和積分參數(shù)來減弱振蕩現(xiàn)象,增強(qiáng)抗干擾能力,并根據(jù)偏差率決定微分參數(shù),偏差率較小時,取大微分量;偏差率較大時,取小微分量。
由上建立模糊控制規(guī)則表,如表1~表3所示。
表1 ΔKP模糊規(guī)則表
表2 ΔKI模糊規(guī)則表
表3 ΔKD模糊規(guī)則表
2.2.3 模糊控制器的Scilab設(shè)計
根據(jù)以上ΔKP,ΔKI,ΔKD的取值表,在Scilab中編寫模糊控制規(guī)則,并將其輸入到Scilab的模糊控制器中,得到如圖9所示的可視化FuzzyEdit。
圖9FuzzyEdit編輯模糊規(guī)則
相應(yīng)的模糊規(guī)則曲面如圖10、 圖11、圖12所示。
圖10ΔKP模糊規(guī)則曲面
圖11ΔKI模糊規(guī)則曲面
圖12ΔKD模糊規(guī)則曲面
2.2.4 基于模糊PID的振鏡系統(tǒng)仿真
在Scilab的Xcos中搭建如圖13所示的振鏡位置環(huán)仿真模型。
圖13振鏡位置環(huán)Xcos仿真模型
模擬系統(tǒng)位置反饋環(huán)節(jié),對設(shè)計的改進(jìn)模糊PID算法進(jìn)行仿真實驗,得到的振鏡掃描電機(jī)階躍響應(yīng)的仿真輸出如圖14所示。
圖14模糊PID算法階躍響應(yīng)仿真輸出
圖15為系統(tǒng)采用傳統(tǒng)PID算法的輸出響應(yīng)。與模糊PID算法相比,傳統(tǒng)PID算法的系統(tǒng)調(diào)節(jié)時間為2.07s,超調(diào)量為48%。而模糊PID系統(tǒng)調(diào)節(jié)時間為1.35s,超調(diào)量為15%。由此得出結(jié)論:模糊PID算法比傳統(tǒng)PID算法具有更好的動態(tài)、靜態(tài)響應(yīng)。
圖15傳統(tǒng)PID算法結(jié)余響應(yīng)仿真輸出
在系統(tǒng)趨于穩(wěn)定后,從外界引入單位擾動信號,觀察仿真輸出,如圖16和圖17所示。由圖16、圖17可得到,傳統(tǒng)PID算法加入單位階躍擾動時的擾動響應(yīng)為21%,模糊PID算法的擾動響應(yīng)為9%。由此得到,采用模糊PID算法的振鏡控制系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)PID算法具有更強(qiáng)的抗干擾能力。
圖16傳統(tǒng)PID算法加入擾動仿真結(jié)果
圖17模糊PID算法加入擾動仿真結(jié)果
搭建的控制平臺樣機(jī)實物圖如圖18所示。
圖18原理樣機(jī)控制平臺
輸入頻率為50Hz的方波信號,采用模糊PID算法得到的實際控制結(jié)果如圖19所示,圖20為傳統(tǒng)PID算法結(jié)果。
圖19輸入50Hz方波得到模糊PID控制結(jié)果
圖20輸入50Hz方波得到傳統(tǒng)PID控制結(jié)果
由實際結(jié)果對比可知,模糊PID算法的控制效果良好,抗干擾效果明顯,實現(xiàn)了預(yù)期的控制目標(biāo)。
本文對驅(qū)動電機(jī)為直流電動機(jī)的振鏡系統(tǒng)進(jìn)行了建模分析,并根據(jù)PID控制過程中遇到的問題,研究了采用模糊PID控制的策略。通過在Scilab的Xcos中搭建采用模糊PID的控制策略的振鏡控制系統(tǒng)位置環(huán)模型,得出仿真結(jié)果并應(yīng)用于原理樣機(jī)。與傳統(tǒng)PID控制結(jié)果作對比,得到以下結(jié)論。
基于傳統(tǒng)PID控制的高速振鏡控制系統(tǒng)效果不理想,系統(tǒng)階躍響應(yīng)輸出的調(diào)節(jié)時間過長,系統(tǒng)輸出超調(diào)量過大,對外來擾動的抗干擾能力較弱。
依據(jù)模糊控制理論,對高速振鏡控制系統(tǒng)設(shè)計了一種模糊PID控制策略。仿真與實驗結(jié)果顯示,該模糊PID控制策略能夠有效地降低系統(tǒng)輸出響應(yīng)時間和系統(tǒng)輸出超調(diào)量,對外來擾動的抗干擾能力大大增強(qiáng)。
與傳統(tǒng)PID算法相比,模糊PID控制具有較好的動態(tài)、穩(wěn)態(tài)性能。