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        樹障清理機器人刀具系統(tǒng)自抗擾控制器設(shè)計

        2020-06-18 02:02:24李捷文楊忠張秋雁許昌亮徐浩
        應(yīng)用科技 2020年1期
        關(guān)鍵詞:樹障繞組擾動

        李捷文,楊忠,張秋雁,許昌亮,徐浩

        1. 南京航空航天大學(xué) 自動化學(xué)院,江蘇 南京 211106 2. 貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司,貴州 貴陽 550000

        樹障是指在輸電線路通道可能會影響輸電線路安全穩(wěn)定的樹木。樹障已成為線路運行的重大隱患。由于樹障放電而引起的線路閃絡(luò)、電網(wǎng)停電和林區(qū)火災(zāi)等事故屢見不鮮,給線路的安全運行帶來了巨大災(zāi)難[1-4]。為保證線路的安全運行,需及時對輸電線路附近的樹障進行清理。目前的樹障清理工作主要采用人工作業(yè)方式,此方式效率較低、人工成本高,且操作人員的安全無法得到保障。

        近年來,人工智能和機器人行業(yè)飛速發(fā)展,結(jié)合人工智能技術(shù)的智能機器人正在改變?nèi)藗兊纳詈凸ぷ鞣绞?。值得注意的是,以無人飛行器為載體的作業(yè)型機器人已經(jīng)成為國內(nèi)外機器人研究的熱點[5-8]。為提高樹障清理作業(yè)的效率以及安全性,本文提出使用空中機器人平臺搭載刀具系統(tǒng)來進行樹障清理作業(yè)的清障方式,使用此種方式進行樹障清理任務(wù)不僅可以提高清障效率,且操作人員的安全性也得到了保障,具有很強的應(yīng)用價值[9-10]。作為樹障清理空中機器人的執(zhí)行機構(gòu),刀具系統(tǒng)的性能至關(guān)重要。為保證刀具系統(tǒng)高效、平穩(wěn)作業(yè),從而減小樹障清理作業(yè)對空中機器人姿態(tài)的影響,要對刀具系統(tǒng)的控制性能提出較高要求。然而,刀具系統(tǒng)存在參數(shù)攝動,且在樹障清理作業(yè)時存在負(fù)載轉(zhuǎn)矩擾動,傳統(tǒng)控制方法難以達到系統(tǒng)對于控制性能的要求。

        刀具電機為刀具系統(tǒng)的核心部件,針對無刷直流電機系統(tǒng)的參數(shù)攝動和外界擾動問題,國內(nèi)外學(xué)者進行了大量的研究工作。文獻[11]將模糊控制適應(yīng)性強和PID控制器精度高的特點相結(jié)合,設(shè)計出模糊PID控制器,利用模糊控制器在線更新PID控制器的參數(shù),從而提高了控制系統(tǒng)的抗擾性能。但該控制器的模糊控制規(guī)則設(shè)計起來較為復(fù)雜。溫嘉斌等[12]提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PI控制方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過梯度下降法對PI控制器的參數(shù)進行在線整定,有效提高了系統(tǒng)對于參數(shù)攝動的適應(yīng)能力。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法在實際應(yīng)用時對控制器處理器的計算速度要求較高,硬件實現(xiàn)存在門檻。文獻[13]采用模型參考自適應(yīng)控制方法,采用popov理論設(shè)計自適應(yīng)律,實現(xiàn)對于給定值的有效跟蹤,且有效提高了系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。但自適應(yīng)控制方法存在對于系統(tǒng)負(fù)載的快速變化過于敏感的缺點。文獻[14]提出基于指數(shù)趨近律的無刷直流電機滑??刂品椒?,取得了不錯的抗擾性能和魯棒性。但滑模控制方法的抖振問題沒有得到解決。

        考慮到自抗擾控制器魯棒性強且不依賴于模型,工程上易實現(xiàn)的優(yōu)點,本文選擇自抗擾控制方法對刀具系統(tǒng)進行控制。自抗擾控制器有很多參數(shù)需要調(diào)整,而文獻[15]采用2個一階ADRC的方式進行控制,這將會導(dǎo)致需調(diào)整的參數(shù)過多,給實際應(yīng)用帶來不便。鑒于此,本文推導(dǎo)了刀具系統(tǒng)的二階狀態(tài)方程,在此基礎(chǔ)上,提出了只用一個自抗擾控制器的控制方案,為了減輕擴張狀態(tài)觀測器的負(fù)擔(dān)從而實現(xiàn)更好的控制效果,對擴張狀態(tài)觀測器進行了改進。

        1 刀具系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

        刀具系統(tǒng)的刀具與刀具電機固連,三相繞組采用Y型連接方式,且采用PWM調(diào)制方式進行調(diào)速,為簡化分析過程,忽略電樞反應(yīng),不計齒槽效應(yīng),忽略電機損耗和雜散損耗。定子繞組的相電壓方程如式(1)所示。其中,是相電壓,為 相電流,是相反電動勢,為 相繞組電阻,為 相繞組電感,為相繞組互感。

        在每個時刻,認(rèn)為只有兩相導(dǎo)通,電流大小相等,方向相反。假設(shè)兩相導(dǎo)通,則有

        式中i為穩(wěn)態(tài)繞組相電流。若不計換相的暫態(tài)過程和反電動勢的梯形斜邊,則兩相導(dǎo)通時,反電動勢的大小相等,符號相反,由式(1)、(2)可得:

        電磁轉(zhuǎn)矩的表達式為

        三相Y型定子繞組中僅有兩相繞組流過電流,大小相等方向相反。且平頂處的符號對不同的繞組而言總是相反的,因此式(4)可以化簡為

        刀具電機的運動方程為

        結(jié)合式 (3)、(5)、(6),可得:

        2 自抗擾控制器的設(shè)計

        自抗擾控制(active disturbance rejection control,ADRC)由韓京清研究員于1998年提出[16],其精髓在于通過擴張狀態(tài)觀測器進行總擾動(系統(tǒng)模型和外擾)的估計,并對擾動進行動態(tài)補償,從而近似地將被控系統(tǒng)線性化為標(biāo)準(zhǔn)型系統(tǒng)[17]。

        ADRC主要由安排過渡過程、擴張狀態(tài)觀測器(ESO)和非線性反饋(NLSEF)3部分構(gòu)成。典型的二階ADRC算法為

        擾動補償形成的控制量:u=u0z3/b

        式中:v為給定信號;v1是v的跟蹤信號,即為安排的過渡過程;v2為v1的微分信號。最速控制綜合函數(shù)fhan(v1-v, v2, r0, h0)的表達式在文獻[18]中有體現(xiàn),本文不再贅述。z1為系統(tǒng)輸出的估計;z2為系統(tǒng)輸出微分的估計;z3為擴張狀態(tài),即對系統(tǒng)所有擾動的估計;u是控制器的輸出,式(9)中的fal函數(shù)的表達式如式(10)所示:當(dāng)小于1時,該函數(shù)具有“大誤差,小增益,小誤差,大增益”的特點[19]。得到誤差信號和誤差微分信號進行組合可得到虛擬控制量,對應(yīng)式(9)中的自抗擾控制提倡使用非線性組合的模式來得到更優(yōu)的效果。非線性組合具有多種形式,可以根據(jù)實際需要選用。將虛擬控制量與擾動估計值按照式(9)中的方式進行組合即可得到ADRC的輸出。在ADRC中,安排過渡過程的目的是為了降低初始誤差,從而降低初始階段過大的誤差對系統(tǒng)的沖擊,而且可有效解決超調(diào)與快速性之間的矛盾。安排過渡過程通常由微分跟蹤器(tracking differentiator, TD)來實現(xiàn)。ESO根據(jù)系統(tǒng)的輸入輸出實時估計系統(tǒng)的狀態(tài)和作用于系統(tǒng)的總擾動,將擾動的估計值與非線性反饋的輸出相結(jié)合得到最終作用于被控對象的輸入,通過這些步驟,系統(tǒng)就被“線性化”為“積分器串聯(lián)型”系統(tǒng),這個過程叫做系統(tǒng)的“實時動態(tài)線性化”[18]。

        在刀具系統(tǒng)進行切割作業(yè)時,由于切割力矩的存在,系統(tǒng)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩會發(fā)生變化,將負(fù)載轉(zhuǎn)矩視為系統(tǒng)的擾動,則式(8)可寫為式(11)的形式,可根據(jù)此方程設(shè)計刀具控制系統(tǒng)的自抗擾控制器。

        式中:ω(t)= rT 1T˙,b=KT(12)

        根據(jù)式(8),將刀具電機有效驅(qū)動電壓作為刀具電機的輸入,刀具系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速作為系統(tǒng)的輸出,在自抗擾控制器的輸入端給定速度。將負(fù)載轉(zhuǎn)矩項視為外部擾動,將刀具電機的參數(shù)攝動和建模的不精確部分視為系統(tǒng)的內(nèi)部擾動。刀具系統(tǒng)的自抗擾控制器的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        圖1 刀具系統(tǒng)自抗擾控制器總體結(jié)構(gòu)

        刀具系統(tǒng)自抗擾控制器的設(shè)計過程如下:

        ESO中共有 α1、α2、δ、β1、β2、β36個可調(diào)參數(shù),其中 α1、α2為 fa l函數(shù)非線性部分冪級數(shù)的冪次,通常取小于1的值,實際使用時一般取 α1=0.5,α2= 0.25。 δ為 fa l函數(shù)非線性區(qū)間的大小,一般取δ=0.01。以上3個參數(shù)通常可以按照經(jīng)驗直接選取并固定。ESO中主要需要調(diào)節(jié)的是 β1、β2、β3,而且這3個參數(shù)是影響系統(tǒng)狀態(tài)和擾動估計性能的關(guān)鍵。本文 β1、β2、β3參數(shù)采用文獻[20]中提到的方法進行整定,如式(15)所示:

        3)非線性反饋環(huán)節(jié)采用式(16)的非線性組合形式。

        最終的控制量u根 據(jù)式(9)得到,b的值可根據(jù)式(12)得到,在實際條件中,b參數(shù)獲取的可能并不準(zhǔn)確,因此可對參數(shù)b進行調(diào)節(jié)。

        3 仿真與實物實驗結(jié)果

        3.1 仿真實驗結(jié)果

        本文的控制系統(tǒng)仿真環(huán)境為MATLAB/Simulink,其中,刀具電機的參數(shù)為:定子相繞組電阻r=0.1Ω,定子相繞組的等效電感L為 3 ×10-4H,刀具電機的轉(zhuǎn)動慣量為滯摩擦系數(shù),轉(zhuǎn)矩系數(shù)極對數(shù)p=7。

        1)當(dāng)給定值為 3 000 r·min-1時,閉環(huán)系統(tǒng)的階躍響應(yīng)曲線如圖2所示,為考察擴張狀態(tài)觀測器對于系統(tǒng)轉(zhuǎn)速的估計能力,得到實際轉(zhuǎn)速值與估計值的對比曲線,如圖3所示。由圖3不難看出,系統(tǒng)可以很好地跟隨設(shè)定好的過渡過程,且系統(tǒng)無超調(diào),ESO對于轉(zhuǎn)速的估計相當(dāng)準(zhǔn)確,只存在很小的估計誤差。

        圖2 階躍響應(yīng)曲線

        圖3 實際轉(zhuǎn)速與估計轉(zhuǎn)速的對比曲線

        2)為驗證控制器在樹障清理切割作業(yè)時的抗擾能力,將給定轉(zhuǎn)速設(shè)置為為3 000 r·min-1,在1 s時負(fù)載轉(zhuǎn)矩從0.1 N·m突變到0.3 N·m,在1.5 s時把負(fù)載轉(zhuǎn)矩由0.3 N·m再次突變?yōu)? 1 N·m,將ADRC方法與的PID控制方法和模糊PID方法的結(jié)果進行了對比,對比曲線如圖4。由圖4可以看出,在負(fù)載轉(zhuǎn)矩突變時,ADRC較PID和模糊PID而言,只會產(chǎn)生很更小的超調(diào),且調(diào)節(jié)時間很短。

        圖4 轉(zhuǎn)矩突變條件下仿真響應(yīng)曲線

        3)為考察控制器對于刀具系統(tǒng)參數(shù)攝動的適應(yīng)能力,得到了將電阻增加一倍,轉(zhuǎn)動慣量增加25%,轉(zhuǎn)矩系數(shù)增加15%等不同條件下系統(tǒng)的仿真曲線,如圖5所示,參數(shù)表如表1。由圖5可以看出,參數(shù)變化后,系統(tǒng)的動態(tài)性能幾乎無變化,不同參數(shù)的曲線之間只有終值存在很小的差別,說明控制器對刀具系統(tǒng)的參數(shù)攝動有很強的適應(yīng)能力。

        圖5 參數(shù)攝動條件下仿真響應(yīng)曲線

        表1 仿真參數(shù)表

        3.2 實物實驗結(jié)果

        將刀具系統(tǒng)的各個組件按照設(shè)計尺寸進行加工,加工完成之后進行組裝、連接,得到刀具控制系統(tǒng),如圖6所示。刀具為定制的交錯齒硬質(zhì)合金圓鋸片(直徑150 mm、齒數(shù)40),電機為750 W的永磁無刷直流電機??刂破鞯腗CU采用ARM公司的芯片STM32F405。刀具控制系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖如圖7所示。

        圖6 刀具系統(tǒng)實物圖

        圖7 刀具控制系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

        轉(zhuǎn)速傳感器模塊是通過測量電機的頻率從而進行計算的,而頻率的測量采用電壓比較器電路。

        空中機器人通過機械臂帶載刀具系統(tǒng)進行切割作業(yè)的狀態(tài)如圖8所示,針對直徑30 mm左右的香樟樹進行了樹障清理切割實驗,轉(zhuǎn)速曲線如圖9所示。

        圖8 切割工作狀態(tài)下的空中機器人

        從樹障清理切割實驗轉(zhuǎn)速曲線圖可以看出,本文所設(shè)計的控制器具有良好的動態(tài)響應(yīng)性能,且對切割作業(yè)時存在的切割轉(zhuǎn)矩擾動和刀具電機的參數(shù)攝動有著很強的抑制能力,切割作業(yè)效率較高。

        圖9 樹障清理切割實驗轉(zhuǎn)速曲線圖

        4 結(jié)論

        本文首先推導(dǎo)出了刀具系統(tǒng)的二階狀態(tài)方程,在推導(dǎo)出的二階狀態(tài)方程的基礎(chǔ)上設(shè)計了自抗擾控制器。實驗結(jié)果表明,本文所設(shè)計的自抗擾控制器對于系統(tǒng)參數(shù)的攝動和切割轉(zhuǎn)矩擾動均具有很強的抑制能力。

        1)與前文提到的各種控制方法相比,本文提出的自抗擾控制方法不依賴于模型、魯棒性強且工程上易于實現(xiàn),且控制性能優(yōu)異。

        2)推導(dǎo)刀具系統(tǒng)的二階狀態(tài)方程,僅用一個自抗擾控制器就實現(xiàn)了對調(diào)速系統(tǒng)的控制,減少了控制器的調(diào)節(jié)參數(shù)。為了提高擴張狀態(tài)觀測器的精度,對擴張狀態(tài)觀測器做了改進,并取得了很好的效果。

        3)本文提出的自抗擾控制方案雖然減少了控制器的調(diào)節(jié)參數(shù),但是大部分參數(shù)的調(diào)節(jié)還是要靠工程經(jīng)驗和試湊的方法進行,因此自抗擾控制器參數(shù)的整定方法是接下來研究的主要方向。

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