章盼梅

(廣州城市理工學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院，廣東廣州 510800)

0 前言

水下機(jī)器人是在水中作業(yè)的一種新型機(jī)器人，主要用于海洋水中環(huán)境探測(cè)、湖泊水質(zhì)檢測(cè)、船舶水下檢修等。近年來(lái)，半導(dǎo)體技術(shù)、傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)的發(fā)展為水下機(jī)器人的發(fā)展提供了技術(shù)保證，使水下機(jī)器人技術(shù)得到了快速的發(fā)展。水下機(jī)器人是一種復(fù)雜的機(jī)器人，主要由機(jī)械結(jié)構(gòu)和控制系統(tǒng)兩部分組成，控制系統(tǒng)是水下機(jī)器人的核心，是保證其能否智能運(yùn)行的關(guān)鍵。

當(dāng)前國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)水下機(jī)器人控制系統(tǒng)研究比較活躍，以尋求更穩(wěn)定可靠、更先進(jìn)智能的水下機(jī)器人。文獻(xiàn)[1]設(shè)計(jì)了一種應(yīng)用于內(nèi)陸湖泊水質(zhì)監(jiān)測(cè)的機(jī)器人，設(shè)計(jì)其機(jī)械結(jié)構(gòu)和控制系統(tǒng)，該自控裝置以STM32為單片機(jī)控制器，利用超聲波傳感器、GPS定位模塊等，實(shí)現(xiàn)了水下機(jī)器人水下運(yùn)行。文獻(xiàn)[2]為解決當(dāng)前國(guó)內(nèi)海生物捕撈困難、自動(dòng)化程度低等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一款海生物捕撈機(jī)器人，該機(jī)器人水上系統(tǒng)由上位機(jī)、遙控器等組成，下位機(jī)由單片機(jī)、傳感器、蓄電池等組成。文獻(xiàn)[3]為實(shí)現(xiàn)水下目標(biāo)的探測(cè)和數(shù)據(jù)的輸出，設(shè)計(jì)了一款小型智能魚機(jī)器人，該機(jī)器人由APP監(jiān)控軟件、單片機(jī)、傳感器等組成，最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)水下環(huán)境的監(jiān)測(cè)。文獻(xiàn)[4]為解決水下機(jī)器人回收難題，以及機(jī)器人傳感器系統(tǒng)精度不高的問(wèn)題，采用多傳感器相互配合的設(shè)計(jì)方法，分析了機(jī)器人回收系統(tǒng)原理，建立了動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型，最后用MATLAB進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。文獻(xiàn)[5]為保證水電站長(zhǎng)距離引水隧道的安全運(yùn)行，提高管道檢測(cè)技術(shù)水平，設(shè)計(jì)了一臺(tái)專門用于水電站引水隧道的機(jī)器人，該機(jī)器人采用多傳感器結(jié)合技術(shù)，提高了機(jī)器人運(yùn)行時(shí)的穩(wěn)定性和安全性。

當(dāng)前研究人員對(duì)機(jī)器人在水下工作時(shí)的機(jī)械部分、控制部分等進(jìn)行了相關(guān)研究，為機(jī)器人的發(fā)展奠定了一定的基礎(chǔ)。水下機(jī)器人在實(shí)際運(yùn)行時(shí)，水下環(huán)境充滿著太多的不確定性，單純的研究控制系統(tǒng)組成、設(shè)計(jì)、仿真等，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足水下機(jī)器人的實(shí)際運(yùn)行要求。因此，本文作者在原水下機(jī)器人實(shí)物模型的基礎(chǔ)上，利用模糊PID算法對(duì)原控制系統(tǒng)的經(jīng)典PID算法進(jìn)行優(yōu)化，提升水下機(jī)器人工作時(shí)的性能，以滿足水下檢測(cè)的需求，并用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其可行性。

1 控制系統(tǒng)整體架構(gòu)

機(jī)器人樣機(jī)開發(fā)分為機(jī)械部分設(shè)計(jì)和自動(dòng)控制系統(tǒng)開發(fā)兩部分。機(jī)械部分設(shè)計(jì)利用機(jī)械行業(yè)專業(yè)的軟件進(jìn)行建模，軟件模型輸入到三維打印裝備，把水下機(jī)器人整體和零部件制作成實(shí)物。自動(dòng)控制是機(jī)器人最關(guān)鍵的技術(shù)，它影響機(jī)器人的實(shí)際工作性能。自動(dòng)控制系統(tǒng)以STM32芯片為中央控制器，分為水上部分和水下部分。水上系統(tǒng)由手機(jī)/平板APP監(jiān)控軟件、水下攝像、水質(zhì)檢測(cè)、路徑規(guī)劃和數(shù)據(jù)中心等軟件組成；水下系統(tǒng)由定位系統(tǒng)、電調(diào)模塊、動(dòng)力系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、檢測(cè)系統(tǒng)和傳感器模塊等組成。在設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)時(shí)，為了后期檢修、改造升級(jí)方便，每一個(gè)子系統(tǒng)均采用模塊化設(shè)計(jì)，出現(xiàn)故障時(shí)采用整個(gè)模塊替換的方法。為了提升水下機(jī)器人的續(xù)航能力和系統(tǒng)的穩(wěn)定性，采用大容量鋰電池雙電源冗余設(shè)計(jì)；在通信方面，采用有線電纜和無(wú)線WiFi兩種方式，以方便檢修人員在不同場(chǎng)合選擇不同的通信方式。水下機(jī)器人控制系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示。

圖1 水下機(jī)器人控制系統(tǒng)架構(gòu)

在開發(fā)水下機(jī)器人樣機(jī)時(shí)先進(jìn)行SolidWorks建模。機(jī)器人的機(jī)械結(jié)構(gòu)由4個(gè)垂直推進(jìn)器、2個(gè)平衡推進(jìn)器、機(jī)身板等組成。水下機(jī)器人工作時(shí)，主要受到來(lái)自機(jī)身本體的浮力、4個(gè)平衡推進(jìn)器的推力、2個(gè)平衡推進(jìn)器的推力，在這些力的共同作用下實(shí)現(xiàn)了水下機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)。機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)SolidWorks軟件3D建模如圖2所示，機(jī)器人水下工作時(shí)受力分析如式(1)—(7)所示。

圖2 機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)SolidWorks 3D建模

F=ma

(1)

a=(vt-v0)/t

(2)

vx=u·cosφ-v·sinφ

(3)

vy=u·sinφ+v·cosφ

(4)

vz=w

(5)

v=(vx，vy，vz)=[u，v，w]·

(6)

(7)

式中：F為機(jī)器人的受力；m為機(jī)器人的質(zhì)量；a為機(jī)器人運(yùn)行的加速度；vt為t時(shí)刻的運(yùn)行速度；v0為初始運(yùn)行速度；t為運(yùn)行時(shí)間；u、v、w為機(jī)器人初始狀態(tài)(理想狀態(tài))時(shí)在原坐標(biāo)系x、y、z軸方向運(yùn)行速度；vx、vy、vz為機(jī)器人工作狀態(tài)時(shí)在變換后坐標(biāo)系x、y、z軸運(yùn)行速度；φ為機(jī)器人變換后坐標(biāo)系x軸與原坐標(biāo)系x軸的夾角；v是機(jī)器人運(yùn)行時(shí)的速度向量；|v|是速度向量v的模，它表示機(jī)器人的實(shí)際運(yùn)行速度。

2 控制系統(tǒng)優(yōu)化

機(jī)器人原自動(dòng)控制系統(tǒng)分為硬件系統(tǒng)部分和軟件系統(tǒng)部分。硬件系統(tǒng)部分以STM32為中央處理器，外圍電路包括傳感系統(tǒng)模塊、電調(diào)模塊、通信模塊等；軟件部分是用C語(yǔ)言對(duì)單片機(jī)進(jìn)行編程，用程序協(xié)調(diào)各個(gè)模塊的工作，以保證水下機(jī)器人智能運(yùn)行。原軟件控制程序采用經(jīng)典PID算法，雖然經(jīng)典PID算法具有應(yīng)用范圍廣、參數(shù)整定簡(jiǎn)單、設(shè)計(jì)方便等優(yōu)點(diǎn)，但由于水下機(jī)器人在水下運(yùn)行時(shí)面臨著太多的非線性和不確定性情況，例如：水的流速、水下不明物體、水下波浪等，原經(jīng)典PID控制技術(shù)無(wú)法滿足各行業(yè)對(duì)機(jī)器人智能運(yùn)行的要求。為了提升水下機(jī)器人的運(yùn)行性能，本文作者利用模糊PID算法對(duì)其控制系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。此次優(yōu)化設(shè)計(jì)是不改變水下機(jī)器人原控制系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)，僅通過(guò)在單片機(jī)程序中引入模糊PID算法，改變單片機(jī)中的程序，從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)化水下機(jī)器人的運(yùn)行。

2.1 原經(jīng)典PID控制系統(tǒng)

水下機(jī)器人工作時(shí)，超聲波傳感器、舵機(jī)速度傳感器等把采集到的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境參數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?hào)，然后發(fā)送給STM32控制器；STM32控制器按照預(yù)設(shè)的程序?qū)﹄娦盘?hào)進(jìn)行分析和處理，最后把處理完的信號(hào)發(fā)送給電機(jī)等執(zhí)行元件，從而實(shí)現(xiàn)水下機(jī)器人的智能運(yùn)行。原經(jīng)典PID算法通過(guò)單片機(jī)程序應(yīng)用到每一個(gè)控制回路中，例如：在控制水下機(jī)器人運(yùn)行速度時(shí)，利用速度傳感器采集速度信號(hào)，同時(shí)加入速度負(fù)反饋。原控制系統(tǒng)經(jīng)典PID算法架構(gòu)如圖3所示，P(n)為第n次的給定值，e(n)為第n次的偏差，M(n)為第n次采樣時(shí)刻PID回路輸出的計(jì)算值，v(n)是第n次的過(guò)程變量，D/A模塊把模擬的電信號(hào)轉(zhuǎn)化成數(shù)字的信號(hào)。

圖3 原控制系統(tǒng)經(jīng)典PID算法

原控制系統(tǒng)經(jīng)典PID數(shù)學(xué)模型的傳遞函數(shù)一般表達(dá)式為

(8)

其中：Kp是比例系數(shù)；Ki是積分系數(shù)；Kd是微分系數(shù)。原控制系統(tǒng)通過(guò)調(diào)整PID的各項(xiàng)參數(shù)，使機(jī)器人在水下工作時(shí)獲得更優(yōu)異的動(dòng)態(tài)性能，滿足檢測(cè)的需求。

2.2 基于模糊PID算法的控制系統(tǒng)優(yōu)化

近年來(lái)，模糊控制理論及方法是熱門的技術(shù)之一，當(dāng)前有學(xué)者對(duì)模糊控制理論及方法進(jìn)行相關(guān)研究，從理論到仿真再到實(shí)際應(yīng)用，以獲得更具優(yōu)越性能的自控系統(tǒng)應(yīng)用到各行各業(yè)。文獻(xiàn)[6]為解決礦井提升機(jī)在啟動(dòng)、提速、減速等階段運(yùn)行存在的調(diào)速不夠平順、能效消耗過(guò)大、生產(chǎn)成本過(guò)高等問(wèn)題，提出一種采用雙閉環(huán)的提升機(jī)控制方法，并引入模糊控制技術(shù)提升自動(dòng)控制系統(tǒng)的精度。文獻(xiàn)[7]針對(duì)大型重載機(jī)械臂工作時(shí)存在精度不夠高、運(yùn)行不平穩(wěn)等情況，設(shè)計(jì)了一種基于模糊PID算法的重載機(jī)械臂控制系統(tǒng)，軟件實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：采用模糊PID的控制系統(tǒng)抗干擾性能更強(qiáng)、魯棒性更好，提升了大型重載機(jī)控制系統(tǒng)的工作性能。文獻(xiàn)[8]為解決工業(yè)機(jī)器人在打磨作業(yè)時(shí)打磨力的控制問(wèn)題，提出一種改進(jìn)型粒子群模糊PID控制技術(shù)，實(shí)際測(cè)試顯示：經(jīng)優(yōu)化后的自控系統(tǒng)精度更高、穩(wěn)定性更好。文獻(xiàn)[9]針對(duì)電液閥在工作過(guò)程中存在非線性死區(qū)、液壓缸泄漏的難題，設(shè)計(jì)一種模糊PID溫度控制器，并用軟件進(jìn)行了仿真測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：利用模糊PID優(yōu)化后的電液比例閥控缸系統(tǒng)穩(wěn)定性更高、抗干擾性更強(qiáng)，解決了液壓缸泄漏等問(wèn)題，達(dá)到了預(yù)期的效果。文獻(xiàn)[10]為提高橡膠生產(chǎn)過(guò)程中出料筒的溫度控制精準(zhǔn)度，提出一種Smith預(yù)估算法與模糊PID算法相結(jié)合的智能控制技術(shù)，MATLAB仿真和實(shí)際運(yùn)行結(jié)果顯示：采用智能算法改進(jìn)后溫度控制系統(tǒng)穩(wěn)定性更高、反應(yīng)更靈敏、動(dòng)態(tài)性能更好，提高了橡膠的生產(chǎn)質(zhì)量和效率。

當(dāng)前學(xué)者對(duì)模糊PID的研究，從理論研究到軟件仿真再到應(yīng)用實(shí)踐，已開始在各行業(yè)控制領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用，并取得了一定的效果。作者以已有的水下機(jī)器人模型及其控制系統(tǒng)為載體，利用模糊PID算法對(duì)其控制系統(tǒng)改進(jìn)優(yōu)化，以提升水下機(jī)器人的工作性能。

2.2.1 建立模糊PID控制模型

應(yīng)用模糊PID算法處理電信號(hào)時(shí)，先把模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)并模糊化，經(jīng)過(guò)預(yù)設(shè)好的規(guī)則庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行分析運(yùn)算并進(jìn)行去模糊化操作，最后把信號(hào)發(fā)送給執(zhí)行元件。在優(yōu)化水下機(jī)器人控制系統(tǒng)時(shí)，首先在MATLAB中建立模糊PID仿真模型，驗(yàn)證算法無(wú)誤后再導(dǎo)入到單片機(jī)程序中。優(yōu)化后的模糊PID算法架構(gòu)如圖4所示。

圖4 模糊PID算法架構(gòu)圖

水下機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過(guò)程可以簡(jiǎn)化為二階系統(tǒng)與非線性環(huán)節(jié)的結(jié)合，簡(jiǎn)化后控制對(duì)象的傳遞函數(shù)為

(9)

模糊規(guī)則是模糊控制器的核心部分。對(duì)輸入信號(hào)處理時(shí)，通常的流程為：模糊化操作—模糊推理—模糊決策。在實(shí)際運(yùn)行中，機(jī)器人需對(duì)每一路的傳感器信號(hào)進(jìn)行處理。模糊規(guī)則由一連串模糊條件組合而成，這些組合而成的規(guī)則構(gòu)成模糊數(shù)據(jù)庫(kù)。在模糊集合中，R為總集合，i為第i個(gè)子規(guī)則，n為規(guī)則的總數(shù)，Ri為i條子集合，所有子集合的并集等于R的總集合，如式(10)所示：

(10)

2.2.2 建立模糊規(guī)則

模糊規(guī)則是控制算法的一個(gè)重要數(shù)據(jù)庫(kù)，仿真時(shí)將模糊PID偏差e分成7個(gè)子模糊控制集：負(fù)大(NB)、負(fù)中(NM)、負(fù)小(NS)、零(ZO)，正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)。同時(shí)，依據(jù)變量e的偏差范圍分成7個(gè)部分取值范圍：-3、-2、-1、0、1、2、3，Kp/Ki/Kd的模糊規(guī)則見表1。

表1 Kp/Ki/Kd模糊規(guī)則

2.2.3 設(shè)計(jì)模糊PID控制器

模糊PID控制器是水下機(jī)器人的核心部分，它類似于人的大腦，決定水下機(jī)器人工作時(shí)能否智能運(yùn)行、能否根據(jù)水下環(huán)境實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)整。設(shè)計(jì)模糊PID控制器時(shí)，首先進(jìn)行系統(tǒng)的初始化，并建立輸入/輸出信號(hào)的模糊集，設(shè)置初值和定義變量的約束條件，然后單片機(jī)根據(jù)預(yù)設(shè)的程序采集傳感器發(fā)送過(guò)來(lái)的信號(hào)，計(jì)算ec并進(jìn)行去模糊化操作，從而計(jì)算出Kp、Ki、Kd值，最后程序判斷任務(wù)是否完成，如圖5所示。

圖5 模糊PID控制器設(shè)計(jì)流程

3 控制系統(tǒng)仿真與測(cè)試

3.1 控制系統(tǒng)MATLAB Simulink仿真

水下機(jī)器人控制系統(tǒng)測(cè)試分為MATLAB仿真和水下試驗(yàn)兩部分。在MATLAB仿真環(huán)節(jié)中，進(jìn)行模糊PID控制器的設(shè)計(jì)、傳遞函數(shù)的建立、Simulink仿真等操作，并把原經(jīng)典PID算法與模糊PID算法進(jìn)行仿真對(duì)比。通過(guò)對(duì)比2種算法發(fā)現(xiàn)：雖然經(jīng)典PID算法各項(xiàng)參數(shù)容易整定，但經(jīng)典PID算法響應(yīng)速度較慢、超調(diào)量較大、穩(wěn)態(tài)時(shí)間較長(zhǎng)；而模糊PID算法雖然參數(shù)不易調(diào)節(jié)，但響應(yīng)速度快、超調(diào)量小、穩(wěn)態(tài)時(shí)間短，如圖6所示。

圖6 模糊PID與經(jīng)典PID對(duì)比

對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)控制性能和抗負(fù)載擾動(dòng)分別進(jìn)行測(cè)試。在負(fù)載恒定的情況下，將控制電機(jī)的轉(zhuǎn)速由0 r/min提升到1 200 r/min，測(cè)定轉(zhuǎn)速超調(diào)和調(diào)節(jié)時(shí)間；然后將轉(zhuǎn)速降到900 r/min，再次測(cè)定轉(zhuǎn)速超調(diào)和調(diào)節(jié)時(shí)間。在轉(zhuǎn)速恒定的情況下，將負(fù)載由6 N·m提升到12 N·m，測(cè)定響應(yīng)時(shí)間和轉(zhuǎn)速變化率；然后將負(fù)載降到6 N·m，再次測(cè)定響應(yīng)時(shí)間和轉(zhuǎn)速變化率。測(cè)試數(shù)據(jù)如表2—3所示，可知：經(jīng)模糊PID優(yōu)化的控制系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能和抗負(fù)載擾動(dòng)性能均優(yōu)于經(jīng)典PID。

表2 模糊PID與經(jīng)典PID動(dòng)態(tài)控制性能 對(duì)比(負(fù)載恒定)

表3 模糊PID與經(jīng)典PID抗負(fù)載擾動(dòng)對(duì)比(轉(zhuǎn)速恒定)

3.2 機(jī)器人組裝及水下測(cè)試

在各硬件模塊設(shè)計(jì)并制作完成后，進(jìn)行水下機(jī)器人的組裝。水下機(jī)器人組裝分為機(jī)械結(jié)構(gòu)部分組裝和硬件電路組裝。機(jī)械結(jié)構(gòu)部分主要由3D打印機(jī)直接打印模型，然后把各打印出的模型組裝。硬件模塊組裝包括攝像頭組裝、燈光模塊組裝、傳感器模塊組裝等，組裝完成后通電測(cè)試各模塊能否正常工作。組裝環(huán)節(jié)中最重要的是水下機(jī)器人的氣密性測(cè)試，即檢測(cè)水下機(jī)器人是否漏水，通常采用多次粘膠水的方法來(lái)防止機(jī)器人漏水。組裝的水下機(jī)器人如圖7所示。

圖7 實(shí)驗(yàn)室組裝機(jī)器人

在MATLAB仿真完之后，把MATLAB的程序嵌入到原水下機(jī)器人的單片機(jī)控制系統(tǒng)程序中，修改好相關(guān)程序后進(jìn)行實(shí)物測(cè)試，記錄好測(cè)試的數(shù)據(jù)并與原控制系統(tǒng)測(cè)試數(shù)據(jù)相比較。機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室測(cè)試項(xiàng)目包括在規(guī)定時(shí)間內(nèi)和規(guī)定距離內(nèi)，水下機(jī)器人的加速度、運(yùn)行速度，以及運(yùn)行時(shí)的急停、急轉(zhuǎn)彎、急上浮和下沉的響應(yīng)時(shí)間、控制精度和運(yùn)行距離等。水下機(jī)器人實(shí)物測(cè)試如圖8所示，測(cè)試項(xiàng)目如表4所示。

表4 水下機(jī)器人測(cè)試項(xiàng)目

圖8 水下機(jī)器人測(cè)試

4 結(jié)束語(yǔ)

為應(yīng)對(duì)復(fù)雜的水下工作環(huán)境，提升機(jī)器人水下工作時(shí)的性能，利用模糊PID算法技術(shù)對(duì)原控制系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，得出以下結(jié)論：

(1)MATLAB軟件仿真結(jié)果表明：與經(jīng)典的PID技術(shù)相比，采用模糊PID算法優(yōu)化的控制系統(tǒng)響應(yīng)速度更快、超調(diào)量更小、達(dá)到穩(wěn)態(tài)時(shí)間縮短至原來(lái)的20%。

(2)實(shí)際運(yùn)行結(jié)果表明，優(yōu)化后的水下機(jī)器人控制系統(tǒng)控制精度更高、響應(yīng)速度更快、動(dòng)態(tài)性能更好，為開發(fā)人員優(yōu)化機(jī)器人控制系統(tǒng)提供技術(shù)參考。