胡興志，劉偉佳，李娟娟

(1.華北科技學(xué)院 應(yīng)急裝備學(xué)院，北京 東燕郊 065201；2.河北省礦山設(shè)備安全監(jiān)測重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 東燕郊 065201；3.華北科技學(xué)院 礦山安全學(xué)院，北京 東燕郊 065201)

0 引言

我國自然災(zāi)害和生產(chǎn)安全形勢十分嚴(yán)峻，地震、山火、泥石流、水患多發(fā)，石油化工企業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，風(fēng)險指數(shù)成倍上漲，災(zāi)后應(yīng)急救援難度增加?，F(xiàn)急需運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)，全面提升現(xiàn)代化應(yīng)急能力[1]。應(yīng)急就是與時間的賽跑，現(xiàn)代化、智能化應(yīng)急裝備的配備使用至關(guān)重要，“機(jī)器換人”勢在必行，無人系統(tǒng)裝備不斷完善，不僅提高應(yīng)急救援效率，還可以減輕救援人員的傷亡情況。

隨著科技水平的迅猛發(fā)展，依托各項(xiàng)綜合技術(shù)成果研制的高靈活性能應(yīng)急救援機(jī)器人，逐步走進(jìn)大眾視野，成為救援指戰(zhàn)員的新寵。機(jī)器人加入應(yīng)急救援的主戰(zhàn)場，進(jìn)入應(yīng)急救援人員無法抵達(dá)的災(zāi)害事故現(xiàn)場，第一時間獲取現(xiàn)場信息，開展救援工作，是提高應(yīng)急救援能力的有效手段，在應(yīng)急救援領(lǐng)域中得到了廣泛關(guān)注與應(yīng)用。日本福島核事故，先后有30多種不同類型的機(jī)器人用于事故處置[2]；四川雅安蘆山地震,沈陽自動化研究所科研人員攜帶廢墟可變形搜救機(jī)器人急赴災(zāi)區(qū)開展救援工作[3]，這都展現(xiàn)出了應(yīng)急救援機(jī)器人高效、靈活、精準(zhǔn)的優(yōu)勢。

電機(jī)作為機(jī)器人的運(yùn)動驅(qū)動裝置，高精度的電機(jī)控制是衡量應(yīng)急救援機(jī)器人性能的重要指標(biāo)。目前，高精度機(jī)器人大多采用伺服電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)，但成本較高。近年來，步進(jìn)電機(jī)以其結(jié)構(gòu)簡單、分辨率高、價格低等優(yōu)勢闖入研發(fā)人員的視野。但是，步進(jìn)電機(jī)是非線性、時變的控制對象，環(huán)境干擾因素較多，傳統(tǒng)PID控制很難達(dá)到理想控制效果[4]。為提高電機(jī)運(yùn)行性能，確保應(yīng)急救援機(jī)器人安全、穩(wěn)定、高效、精準(zhǔn)地運(yùn)行，新型優(yōu)化改進(jìn)控制策略陸續(xù)出現(xiàn)，一種是變結(jié)構(gòu)PID控制，另一種是智能控制，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、滑?？刂啤⒛：刂频?。對于非線性、時變的控制對象，模糊控制有良好的控制效果[5]，魯棒性也很好。但是單獨(dú)采用模糊控制，很難完全消除穩(wěn)態(tài)誤差。將傳統(tǒng)PID控制和模糊控制相結(jié)合，構(gòu)成模糊自適應(yīng)PID控制，能夠達(dá)到動態(tài)性能好、穩(wěn)態(tài)無偏差的控制效果，還解決了傳統(tǒng)PID控制無法在運(yùn)行過程中進(jìn)行參數(shù)自整定的難題，擁有了更好的控制品質(zhì)，系統(tǒng)也得到了進(jìn)一步的優(yōu)化。若系統(tǒng)中出現(xiàn)擾動時，PID參數(shù)也能自動修正[6]。

針對步進(jìn)電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)，設(shè)計(jì)模糊自適應(yīng)PID控制器，運(yùn)用MATLAB/Simulink軟件，對傳統(tǒng)PID電機(jī)控制系統(tǒng)和模糊自適應(yīng)PID電機(jī)控制系統(tǒng)進(jìn)行對比分析。

1 模糊控制

模糊控制系統(tǒng)如圖1所示。模糊控制器由4個部分構(gòu)成。

圖1 模糊控制系統(tǒng)工作原理

(1) 模糊化

在選定的模糊論域內(nèi)，將精確數(shù)值轉(zhuǎn)變?yōu)槟：Z言變量值，形成模糊集合。

(2) 知識庫

知識庫包括存放數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫和存放模糊控制規(guī)則的規(guī)則庫。

(3) 模糊推理

根據(jù)模糊規(guī)則，對輸入信號進(jìn)行模糊推理，得到相應(yīng)的輸出值。

(4) 清晰化

清晰化也稱為解模糊化，相當(dāng)于模糊化的逆運(yùn)算，將用模糊語言表示的輸出值轉(zhuǎn)化為精確值。

2 模糊自適應(yīng)PID控制

控制系統(tǒng)如圖2所示。

圖2 模糊自適應(yīng)PID電機(jī)控制系統(tǒng)

設(shè)計(jì)思想：利用選定的模糊規(guī)則，對實(shí)時檢測到的輸入，系統(tǒng)設(shè)定值r與系統(tǒng)輸出值y之間的偏差e和偏差變化率ec，進(jìn)行模糊推理，得到這一時刻的輸出，Δkp、Δki、Δkd，在運(yùn)行過程中實(shí)時在線整定PID控制器參數(shù)kp、ki、kd，以實(shí)現(xiàn)更好的控制效果。

PID參數(shù)整定原則為：

比例調(diào)節(jié)系數(shù)

kp=kp0+Δkp

(1)

積分調(diào)節(jié)系數(shù)

ki=ki0+Δki

(2)

微分調(diào)節(jié)系數(shù)

kd=kd0+Δkd

(3)

式中，kp0、ki0、kd0為PID控制器初始值。

e、ec為輸入，Δkp、Δki、Δkd為輸出，選用‘兩輸入三輸出’結(jié)構(gòu)。

(1) 模糊化

e、ec對應(yīng)模糊變量E、EC，Δkp、Δki、Δkd對應(yīng)模糊變量ΔKp、ΔKi、ΔKd，E、EC、ΔKp、ΔKi、ΔKd的模糊論域均選取[-6，6]，將其劃分為7個對稱的模糊集合：NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB。模糊語言變量表示為：負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大，選取三角形隸屬函數(shù)對其進(jìn)行表示。

e的量化因子[7]為：

(4)

式中，xe為e的基本論域；n為e的模糊論域。

ec的量化因子[7]為：

(5)

式中，xec為ec的基本論域；m為ec的模糊論域。

(2) 模糊規(guī)則

模糊規(guī)則就是將操作人員們的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，用模糊語言變量值進(jìn)行歸納總結(jié)出來的規(guī)律。設(shè)計(jì)模糊規(guī)則應(yīng)當(dāng)遵循以下原則：當(dāng)誤差大時，要把消除誤差作為首要任務(wù)，迅速減小誤差；當(dāng)誤差小時，消除誤差和保證系統(tǒng)穩(wěn)定要同時兼顧。

控制規(guī)則用IF-THEN語句表達(dá)，ΔKp、ΔKi、ΔKd控制規(guī)則見表1[8]。

表1 ΔKp/ΔKi/ΔKd控制規(guī)則

(3) 模糊推理及清晰化

模糊推理采用Mamdani法，清晰化采用重心法。

輸出變量的比例因子[7]為：

(6)

式中，yu為輸出變量的基本論域；a為輸出變量的模糊論域。

3 電機(jī)控制系統(tǒng)Matlab仿真實(shí)驗(yàn)

使用MATLAB軟件中的Simulink進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)研究。選用57步進(jìn)電機(jī)作為被控對象，傳遞函數(shù)如下[9]：

(7)

3.1 傳統(tǒng)PID電機(jī)控制系統(tǒng)仿真

控制系統(tǒng)仿真如圖3所示。對于PID控制系統(tǒng)的控制效果而言，kp、ki、kd三個參數(shù)值的整定是核心。根據(jù)kp、ki、kd對系統(tǒng)性能的影響，秉承著先比例，后積分，再微分的先后順序，進(jìn)行反復(fù)調(diào)整，直至最終整定出最佳的PID控制參數(shù)值kp=2.8、ki=5、kd=1，使系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)控制，同時兼顧穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性和快速性。

圖3 傳統(tǒng)PID電機(jī)控制系統(tǒng)仿真

3.2 模糊自適應(yīng)PID電機(jī)控制系統(tǒng)仿真

控制系統(tǒng)仿真如圖4、圖5所示。將PID控制器初始值設(shè)為kp=2.8、ki=5、kd=1。

圖4 模糊自適應(yīng)PID電機(jī)控制系統(tǒng)仿真

圖5 模糊自適應(yīng)PID控制器子系統(tǒng)仿真

在MATLAB軟件中運(yùn)行fuzzy函數(shù)，彈出Fuzzy Logic Designer窗口，根據(jù)設(shè)計(jì)的模糊自適應(yīng)PID控制器來編輯，首先設(shè)置兩輸入，三輸出的模糊控制器結(jié)構(gòu)，模糊推理選用mamdani方法，清晰化選用centroid方法，然后在Membership Function Editor窗口中，將模糊論域設(shè)置為[-6，6]，添加7個類型選定為trimf的隸屬函數(shù)，最后在Rule Editor中填入設(shè)計(jì)好的49條模糊規(guī)則。整體編輯過程如圖6、圖7、圖8所示。

圖6 模糊邏輯設(shè)計(jì)器

圖7 隸屬函數(shù)編輯器

圖8 模糊規(guī)則編輯器

ΔKp、ΔKi、ΔKd模糊規(guī)則如圖9、圖10和圖11所示。編輯完成后，保存至工作區(qū)，并加載至Fuzzy Logic Controller模塊中。

圖9 ΔKp模糊規(guī)則

圖10 ΔKi模糊規(guī)則

圖11 ΔKd模糊規(guī)則

3.3 仿真結(jié)果對比

控制系統(tǒng)輸出曲線如圖12所示，性能指標(biāo)見表2。

圖12 控制系統(tǒng)輸出曲線對比

表2 性能指標(biāo)對比

對比分析可得，模糊自適應(yīng)PID電機(jī)控制系統(tǒng)擁有更好的控制效果，響應(yīng)速度更快、超調(diào)量更小、調(diào)節(jié)時間更短。

不同于理想實(shí)驗(yàn)狀態(tài)，應(yīng)急救援機(jī)器人在真正投入使用時，應(yīng)用場所環(huán)境復(fù)雜多樣，有著很多干擾因素的存在。為驗(yàn)證系統(tǒng)的抗干擾能力，在仿真6s時，加入外部干擾信號，控制系統(tǒng)輸出曲線對比如圖13所示。從圖13中可以看出，模糊自適應(yīng)PID電機(jī)控制系統(tǒng)抗干擾能力更強(qiáng)，在系統(tǒng)有外部干擾信號的擾動時，有著更好的控制效果，響應(yīng)速度更快、超調(diào)量更小、調(diào)節(jié)時間更短。

圖13 加入干擾后的系統(tǒng)輸出曲線對比

4 結(jié)論

(1) 步進(jìn)電機(jī)是非線性、時變的控制對象，對于步進(jìn)電機(jī)應(yīng)用模糊自適應(yīng)PID控制，不僅可以達(dá)到動態(tài)性能好，穩(wěn)態(tài)無偏差的控制效果，而且還可以在運(yùn)行過程中進(jìn)行參數(shù)自整定。

(2) 針對應(yīng)急救援機(jī)器人的步進(jìn)電機(jī)控制系統(tǒng)，進(jìn)行MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，模糊自適應(yīng)PID電機(jī)控制相比于傳統(tǒng)PID電機(jī)控制，擁有更好的控制效果，響應(yīng)時間更快、超調(diào)量更小、調(diào)節(jié)時間更短，抗干擾能力更強(qiáng)。