王斌銳 蘆 韓 靳明濤 謝勝龍
(中國計量大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院, 杭州 310018)
傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人手臂是一個多關(guān)節(jié)系統(tǒng),其機(jī)械結(jié)構(gòu)和驅(qū)動裝置具有高質(zhì)量、高剛度、功率質(zhì)量比低等特點(diǎn),但在柔順性和安全性方面有所欠缺。隨著機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,新型機(jī)器人手臂具有精度高、響應(yīng)快、承載能力大等特點(diǎn)[1],同時具有良好的柔順性,以獲得更好的安全性和自我恢復(fù)能力[2]。
氣動肌肉(Pneumatic muscle,PM)作為一種與人體肌肉的生物特性相似的新型驅(qū)動器[3],具有結(jié)構(gòu)簡單、質(zhì)量輕、輸出力/自重比大、柔性大等優(yōu)點(diǎn)[4-5],且具有和人體肌肉相似的柔順性,因而廣泛用于醫(yī)療輔助康復(fù)[6]、仿生[7]和農(nóng)業(yè)機(jī)器人[8]等領(lǐng)域。采用氣動肌肉作為驅(qū)動裝置,模仿人體手臂關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)設(shè)計的機(jī)械手臂,具有質(zhì)量輕、柔順性好、結(jié)構(gòu)簡單緊湊、強(qiáng)度大、不易損害操作對象、與人類交互性良好的特點(diǎn)[9]。但由于氣動肌肉編織網(wǎng)之間、編織網(wǎng)與橡膠管之間的摩擦、橡膠管的伸縮變形導(dǎo)致的遲滯現(xiàn)象[10],氣動肌肉呈現(xiàn)出強(qiáng)非線性,為提高氣動肌肉的控制精度,國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量研究。
圖2 不同負(fù)載下遲滯曲線Fig.2 Hysteresis curves of different loads
根據(jù)遲滯回線的描述方法,遲滯模型可分為微分型遲滯模型和積分型遲滯模型兩類[11]。Prandtl-Ishlinskii(PI)模型[12]屬于積分型遲滯模型。傳統(tǒng)PI(Clas sical Prandtl-Ishlinskii, CPI)模型是由Preisach發(fā)展而來,該模型由有限個Play算子或Stop算子加權(quán)疊加構(gòu)成[13],具有結(jié)構(gòu)簡單、精度高、便于求逆、能用較少的參數(shù)描述遲滯特性曲線,且不存在誤差累加等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于遲滯非線性系統(tǒng)建模中,但只能用于描述對稱的遲滯曲線[14]。LIN等[15]采用依賴于氣壓的遲滯建模方法推導(dǎo)了氣動肌肉的遲滯模型,并與基于廣義Bouc_Wen和PI模型的建模方法進(jìn)行對比,認(rèn)為PI模型和廣義Bouc_Wen模型較Maxwell模型更真實(shí)反映了氣動肌肉的遲滯特性;SEBASTIAN[16]采用廣義Play算子建立了氣動肌肉的遲滯模型,并與Maxwell模型、Bouc_Wen模型進(jìn)行了對比,發(fā)現(xiàn)采用廣義Play算子對氣動肌肉的遲滯擬合效果最優(yōu)。
對于帶有遲滯特性的非線性系統(tǒng),常用建立逆模型的控制策略,并在系統(tǒng)前面串聯(lián)逆補(bǔ)償器來抵消遲滯的影響,即逆模型控制[17]。MINH等[18]采用基于前饋遲滯模型補(bǔ)償控制的級聯(lián)控制策略控制單根氣動肌肉位置,內(nèi)、外部回路分別用于控制氣動肌肉氣壓和動力學(xué)的非線性,使得氣動肌肉對負(fù)載的改變具有良好的魯棒性。由于逆遲滯模型精度依賴于系統(tǒng)的遲滯特性,且對參數(shù)敏感,也有學(xué)者提出了一些其他控制策略[19]。
本文在CPI模型的基礎(chǔ)上,研究改進(jìn)閾值和包絡(luò)函數(shù),設(shè)計一種可描述非對稱遲滯現(xiàn)象的改進(jìn)PI(Modified Prandtl-Ishlinskii, MPI)模型,采用MPI模型對氣動肌肉驅(qū)動的肘關(guān)節(jié)輸入氣壓與輸出角之間的非對稱遲滯現(xiàn)象進(jìn)行建模,基于該模型設(shè)計前饋積分逆補(bǔ)償器,搭建積分逆補(bǔ)償PID控制器,對補(bǔ)償器的遲滯補(bǔ)償作用進(jìn)行驗(yàn)證。
圖1中的四連桿肘關(guān)節(jié),以氣動肌肉為驅(qū)動器,可將氣動肌肉的線性位移轉(zhuǎn)換為下臂轉(zhuǎn)動。本文對肘關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動角與氣動肌肉內(nèi)部氣壓的遲滯特性進(jìn)行測試。在空載和6、12 kg負(fù)載下,對氣動肌肉施加變幅值的驅(qū)動信號,得到遲滯曲線如圖2所示。
圖1 肘關(guān)節(jié)測試平臺Fig.1 Elbow joint test platform1.四連桿肘關(guān)節(jié) 2.SMC比例閥 3.Beckhoff控制器 4.計算機(jī)
由圖2可知,肘關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動角與氣動肌肉內(nèi)部氣壓之間存在遲滯關(guān)系,且遲滯環(huán)都非對稱。隨著負(fù)載的增加,肘關(guān)節(jié)遲滯環(huán)形狀發(fā)生變化,肘關(guān)節(jié)啟動位置(即0°位置)附近的遲滯環(huán)會逐漸減小。為了更好地控制肘關(guān)節(jié),需要建立精確的遲滯模型。
CPI模型由不同權(quán)值和閾值的Play算子加權(quán)疊加構(gòu)成[20],用來描述系統(tǒng)的遲滯特性,如圖3所示。
圖3 CPI模型結(jié)構(gòu)Fig.3 Structure of CPI model
基于Play算子的CPI模型可表示為
(1)
式中z(t)——模型輸出
p0——系數(shù),需要進(jìn)行參數(shù)辨識得到
v(t)——模型輸入
Fri——Play算子輸出
ri——第i個算子閾值
p(ri)——CPI模型的權(quán)值函數(shù)
在改進(jìn)Play算子[20]的基礎(chǔ)上建立MPI模型。改進(jìn)Play算子的輸入與輸出關(guān)系如圖4所示。
圖4 改進(jìn)Play算子的輸入輸出關(guān)系Fig.4 Input and output relationship of modified Play operator
由圖4可知,改進(jìn)Play算子的輸出w(t)會沿著曲線γr或γl增加或減少,而不是直線。曲線γr和γl又被稱為包絡(luò)函數(shù)。因此改進(jìn)的Play算子可通過選擇合適的包絡(luò)函數(shù),描述更多種類的遲滯特性曲線。
MPI模型可表示為
(2)
式中H(v(t))——關(guān)于輸入的多項(xiàng)式函數(shù)
pk——多項(xiàng)式系數(shù)
對于式(1)CPI模型,權(quán)值表達(dá)式為
p(ri)=ρe-τri
(3)
對于式(2)MPI模型,包絡(luò)函數(shù)、閾值及多項(xiàng)式表達(dá)式為
(4)
ri=αi
(5)
(6)
其中權(quán)值表達(dá)式同式(3),由式(3)~(6)可知,模型中需辨識的參數(shù)有ρ、τ、a0、a1、a2、a3、b0、b1、b2、b3、α、p0、p1等。由于Levenberg-Marquardt方法辨識速度快,且適用于多種場合,故本文基于該方法來進(jìn)行參數(shù)辨識。辨識得到的參數(shù)如表1、2所示。
表1 CPI模型參數(shù)辨識結(jié)果Tab.1 Identification results of CPI model parameters
圖5 肘關(guān)節(jié)遲滯建模結(jié)果Fig.5 Hysteresis modeling results of elbow joint
圖6 建模誤差Fig.6 Modeling error
CPI、MPI模型建模結(jié)果如圖5、6所示。由圖5、6可知,CPI模型只能描述對稱的遲滯曲線,MPI模型可以描述非對稱遲滯曲線,但在遲滯環(huán)的拐點(diǎn)處建模誤差較大。采用最大誤差與肘關(guān)節(jié)最大轉(zhuǎn)動角的比值來描述建模準(zhǔn)確性,CPI與MPI模型誤差率分別為22.67%和4.65%。
基于遲滯模型設(shè)計補(bǔ)償器,綜合了PID和逆模型思想的積分逆補(bǔ)償器(Integral inverse compensator,I-I補(bǔ)償器),可稱為基于MPI模型的積分逆補(bǔ)償PID控制器(MPI-I-I-PID),包括前饋I-I補(bǔ)償器和PID控制器。MPI-I-I-PID的控制框圖如圖7所示。
圖7 基于MPI模型的積分逆補(bǔ)償PID的控制框圖Fig.7 Control block diagram of MPI-I-I-PID
設(shè)計的控制律可表示為
(7)
式中u(t)——控制量u1(t)——補(bǔ)償量
u2(t)——PID控制器的輸出量
K——I-I補(bǔ)償器的調(diào)節(jié)參數(shù)
e1——理想輸入信號與預(yù)測信號的差值
Kp——比例系數(shù)
e2——理想輸入信號與實(shí)際輸出信號的差值
TI——積分時間常數(shù)
TD——微分時間常數(shù)
yd(t)——理想輸入信號
y1(t)——MPI模型的預(yù)測信號
y(t)——實(shí)際輸出信號
控制量u(t)可映射為氣壓信號,p1、p2為兩側(cè)氣動肌肉的初始?xì)鈮?。u(t)映射的氣壓信號與p1、p2相加減,從而控制肘關(guān)節(jié)的轉(zhuǎn)動。
為驗(yàn)證所設(shè)計控制器的有效性,以yd(t)=45sin(πt/25-π/2)+45作為跟蹤信號進(jìn)行了仿真分析,并將仿真結(jié)果與PID控制器、基于CPI模型的積分逆補(bǔ)償PID控制器(CPI-I-I-PID)進(jìn)行對比,仿真結(jié)果與誤差如圖8所示。
圖8 等幅值正弦信號下的仿真結(jié)果Fig.8 Simulation results of uniform amplitude sinusoidal signal
圖9 不同負(fù)載下的正弦跟蹤曲線Fig.9 Sinusoidal tracking curves under different loads
由圖8可知,MPI-I-I-PID能改善肘關(guān)節(jié)的遲滯非線性,提高跟蹤精度;MPI-I-I-PID的最大跟蹤誤差小于PID和CPI-I-I-PID;控制仿真的均方根誤差分別為1.991 20°、1.401 30°、1.017 10°。所以MPI-I-I-PID控制精度更高。由于MPI模型在遲滯環(huán)的拐點(diǎn)處建模誤差較大,因此在輸入信號的極值處,跟蹤誤差較大。
根據(jù)PID、CPI-I-I-PID和MPI-I-I-PID控制原理框圖,在肘關(guān)節(jié)實(shí)驗(yàn)平臺開展實(shí)驗(yàn)。給定角度信號為yd(t)=45(sin(πt/25+π/2)+1),周期50 s,幅值90°。在空載和6 kg負(fù)載下的控制結(jié)果如圖9所示,控制誤差如圖10所示。
由圖9對比可見,MPI-I-I-PID控制會使抖動的幅度減小,穩(wěn)定性提高。由圖10可見,MPI-I-I-PID控制會使誤差幅值減小。但隨著負(fù)載的增加,MPI-I-I-PID的控制效果在減弱。
圖10 不同負(fù)載下跟蹤誤差曲線Fig.10 Tracking error curves under different loads
圖11 積分逆補(bǔ)償分段PID正弦跟蹤曲線Fig.11 Sinusoidal tracking curves of integral inverse compensation piecewise PID
啟動位置附近出現(xiàn)較大誤差,原因如下:①氣動肌肉在初始充氣時,隨著氣壓的增加,并沒有收縮,也無輸出力,所以存在死區(qū)。②由四連桿肘關(guān)節(jié)機(jī)構(gòu)分析可知,肘關(guān)節(jié)啟動位置時,氣動肌肉拉力相對于轉(zhuǎn)軸的力臂較小,傳動效率較低。③初始位置需要克服較大靜摩擦力,負(fù)載越大,靜摩擦力越大。
針對上述原因,給定角度信號為:yd(t)=15+37.5(sin(πt/25+π/2)+1),避開機(jī)構(gòu)的死區(qū),在肘關(guān)節(jié)的0°與90°位置使用分段PID,即采用不同的PID參數(shù)。在空載和6 kg負(fù)載下的控制跟蹤結(jié)果如圖11所示。
PID、CPI-I-I-PID、MPI-I-I-PID、分段PID(pPID)和分段MPI-I-I-PID(MPI-I-I- pPID)等5種控制轉(zhuǎn)動角均方根誤差如表3所示。
表3 不同負(fù)載下轉(zhuǎn)動角均方根誤差Tab.3 Root mean square error of different loads (°)
由圖9~11及表3可知,MPI-I-I-PID控制能減小誤差,提高控制精度;但隨著負(fù)載的增加,積分逆補(bǔ)償?shù)目刂菩Ч跍p弱;在底端與頂端使用分段PID并避開肘關(guān)節(jié)死區(qū)的情況下,最大誤差明顯
減小,與期望軌跡的偏差進(jìn)一步減小,控制精度進(jìn)一步提高。
(1)MPI模型具有較高的建模精度,能描述肘關(guān)節(jié)的輸入氣壓與輸出角度的遲滯現(xiàn)象。
(2)基于MPI遲滯模型設(shè)計的I-I-PID控制器使抖動幅度減小,但隨著負(fù)載的增加,積分逆補(bǔ)償控制效果減弱。
(3)在使用分段PID并避開肘關(guān)節(jié)死區(qū)的情況下,肘關(guān)節(jié)跟蹤的最大誤差明顯減小,受負(fù)載影響降低,控制精度提高。