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    棉花打頂機(jī)械手的Fuzzy—PID控制

    2017-05-02 23:23:30宋歡王維新李霞沈曉晨張玉磊??
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2017年3期
    關(guān)鍵詞:棉花

    宋歡+王維新+李霞+沈曉晨+張玉磊+??

    摘要:針對(duì)棉花打頂?shù)霓r(nóng)藝作業(yè)要求設(shè)計(jì)了基于Fuzzy-PID控制的機(jī)械手,對(duì)此打頂機(jī)械手先進(jìn)行了整體硬件系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),然后詳細(xì)介紹了控制系統(tǒng)的主要組成。依據(jù)設(shè)置在各關(guān)節(jié)的傳感采集中心劃分并確定模糊變量,通過Matlab制定了適合棉花打頂?shù)莫?dú)特模糊PID規(guī)則,從而建立了Fuzzy-PID控制系統(tǒng)。最后運(yùn)用Simulink對(duì)棉花打頂機(jī)械手的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行模塊搭建,調(diào)取Fuzzy-PID規(guī)則且導(dǎo)入到控制模塊,進(jìn)而對(duì)Fuzzy-PID控制模塊進(jìn)行仿真和分析,說明打頂機(jī)械手Fuzzy-PID控制的優(yōu)勢(shì),為構(gòu)建打頂機(jī)械手試驗(yàn)平臺(tái)提供可行保障。

    關(guān)鍵詞:棉花;打頂機(jī)械手;Fuzzy-PID;模糊變量;Matlab;Simulink仿真

    中圖分類號(hào): S224.9文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A

    文章編號(hào):1002-1302(2017)03-0172-04

    收稿日期:2015-12-14

    基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金(編號(hào):51405312)。

    作者簡(jiǎn)介:宋歡(1991—),男,河南許昌人,碩士研究生,主要從事機(jī)電控制。E-mail:1254058254@qq.com。

    通信作者:李霞,博士,副教授,主要從事機(jī)械設(shè)計(jì)及其自動(dòng)化研究,E-mail:lixia0415@163.com。

    新疆是全國(guó)最大的棉花生產(chǎn)區(qū),作為新疆的支柱產(chǎn)業(yè),棉花的豐產(chǎn)不僅對(duì)新疆經(jīng)濟(jì)影響十分顯著,還對(duì)整個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著重要影響[1]。打頂是采收棉花之前的重要環(huán)節(jié),在棉花生產(chǎn)全程機(jī)械化過程中,從耕地到施肥、除草、播種、定苗、化防、灌溉、棉花采收各環(huán)節(jié)已基本實(shí)現(xiàn)機(jī)械化,但棉花打頂機(jī)械化滯后。面對(duì)如此之多的工作量,單靠人工打頂不僅延誤最佳的棉花生長(zhǎng)結(jié)鈴期,還耗費(fèi)眾多的勞動(dòng)力與成本,手工打頂已無法滿足大面積棉花生產(chǎn)全程機(jī)械化的需求,嚴(yán)重制約了棉花產(chǎn)量的增長(zhǎng)。近年來,隨著棉花打頂機(jī)的逐漸普及,一定程度上減輕了勞動(dòng)負(fù)擔(dān),但其暴露的缺點(diǎn)也愈加突出,如通過性差;人工升降控制裝置使得調(diào)節(jié)高度精度和即時(shí)性差[2];現(xiàn)有機(jī)具不能實(shí)現(xiàn)單體棉花植株的隨即仿形,打頂機(jī)工作中出現(xiàn)了漏打、撞鈴、撞桃、損壞棉葉的現(xiàn)象。所以,為了適應(yīng)自動(dòng)化程度較高的棉花打頂作業(yè)要求,解決打頂過程中出現(xiàn)的各種問題,須要對(duì)整機(jī)的打頂執(zhí)行系統(tǒng)進(jìn)行根本性設(shè)計(jì),才能解決大面積打頂困難的問題。

    基于上述情況,本研究研制了一種以模糊PID控制器為核心的棉花打頂機(jī)械手,根據(jù)棉田的普遍種植模式和單體仿形的農(nóng)藝要求,選取了適合打頂?shù)奈遄杂啥汝P(guān)節(jié)型機(jī)械手,結(jié)合光電編碼器的信息采集反饋環(huán)節(jié),基于ARM處理器實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械手的整體閉環(huán)控制,依靠Matlab軟件建模和仿真分析,采用模糊PID控制算法對(duì)輸出信號(hào)進(jìn)行處理,使關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)平滑穩(wěn)定,同時(shí)提高了電機(jī)轉(zhuǎn)角精度,降低了系統(tǒng)誤差[3],使得單體打頂變得簡(jiǎn)單可行,工作效率大大提高。

    1棉花打頂機(jī)械手的硬件結(jié)構(gòu)

    該打頂機(jī)械手為5個(gè)自由度機(jī)械手,總體上由基座、腰部移動(dòng)機(jī)構(gòu)、伸縮機(jī)構(gòu)、機(jī)械臂和末端執(zhí)行器等模塊組成?;惭b固定在移動(dòng)平臺(tái)上;腰部移動(dòng)機(jī)構(gòu)采用絲杠滑塊傳動(dòng)結(jié)構(gòu),絲杠的轉(zhuǎn)動(dòng)采用直流伺服電機(jī)作為驅(qū)動(dòng)源,絲杠轉(zhuǎn)動(dòng)帶動(dòng)滑塊移動(dòng);伸縮機(jī)構(gòu)采用伸縮氣缸結(jié)構(gòu);機(jī)械手的手臂連接移動(dòng)平臺(tái)和腕部,將運(yùn)動(dòng)傳遞到末端,以確定末端執(zhí)行器的空間位置。為適應(yīng)復(fù)雜、多變及非結(jié)構(gòu)的棉花采摘環(huán)境,選用水平割刀作為機(jī)械手的末端執(zhí)行器。

    該打頂機(jī)械手按工作原理可以分為五大部分,分別是執(zhí)行機(jī)構(gòu)、驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)、控制系統(tǒng)、反饋裝置與傳感檢測(cè)系統(tǒng)。其中執(zhí)行機(jī)構(gòu)總體上由基座、腰部移動(dòng)機(jī)構(gòu)、伸縮機(jī)構(gòu)、機(jī)械臂和末端執(zhí)行器等模塊構(gòu)成,主要用來執(zhí)行棉花打頂?shù)淖鳂I(yè)要求,通過水平割刀快速旋轉(zhuǎn)將棉頂切掉;驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)是給打頂機(jī)械手提供動(dòng)力的裝置,分別設(shè)置在腰部、大臂、小臂和末端刀具等各部件相接的關(guān)節(jié)處,接受處理器給定的指令進(jìn)而控制相應(yīng)電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn);控制系統(tǒng)負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn),發(fā)出控制信號(hào)完成打頂機(jī)械手控制系統(tǒng)的系統(tǒng)初始化、任務(wù)分配、代碼的編譯和生成指令以及系統(tǒng)狀態(tài)檢測(cè)等功能[4]。棉花打頂機(jī)械手總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    反饋裝置主要是利用安裝在機(jī)械手機(jī)身上的氣動(dòng)組件來獲取機(jī)械手的狀態(tài)信息,然后經(jīng)過數(shù)據(jù)處理之后,進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。

    [JP2]傳感檢測(cè)系統(tǒng)主要是檢測(cè)打頂機(jī)械手執(zhí)行機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)以及角度位置,能隨時(shí)將執(zhí)行系統(tǒng)的實(shí)際位置信號(hào)反饋給控制系統(tǒng),并與設(shè)定好的位置信號(hào)進(jìn)行比較,然后通過控制系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整,使執(zhí)行系統(tǒng)在一定的范圍內(nèi)達(dá)到設(shè)定的精度[5]。[JP]

    [WTHZ]2Fuzzy-PID控制器的設(shè)計(jì)

    由于棉花打頂系統(tǒng)屬于大滯后、非線性復(fù)雜工業(yè)對(duì)象,采用傳統(tǒng)的PID控制穩(wěn)態(tài)響應(yīng)特性較好,但難以得到滿意的動(dòng)態(tài)特性。模糊控制雖然對(duì)被控對(duì)象的時(shí)滯性、非線性和時(shí)變性有一定的反應(yīng)能力,但由于量化等級(jí)所限制,穩(wěn)態(tài)精度達(dá)不到要求。而Fuzzy-PID控制結(jié)合了以上2種算法的優(yōu)點(diǎn),既能保證較好的動(dòng)態(tài)特性和穩(wěn)態(tài)性[6],也能對(duì)非確定的對(duì)象數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)有很強(qiáng)的適應(yīng)性,具有魯棒性好、算法簡(jiǎn)潔等優(yōu)點(diǎn),因此本研究利用模糊控制和傳統(tǒng)PID控制相結(jié)合[7]。

    2.1控制器的變量劃分

    模糊PID控制把經(jīng)典的PID控制與先進(jìn)的專家系統(tǒng)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的最佳控制。通過找出PID 3個(gè)參數(shù)與誤差E和誤差的變化率EC之間的模糊關(guān)系,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的控制,適用于系統(tǒng)對(duì)動(dòng)態(tài)特性要求不高,而對(duì)控制精度要求較高的工況。

    本研究利用各關(guān)節(jié)的編碼器輸出脈沖測(cè)量機(jī)械手的旋轉(zhuǎn)角度,定義此變量為控制量誤差E,則將旋轉(zhuǎn)角度的物理變化率即角速度設(shè)定為控制量誤差的變化率EC,通過不斷檢測(cè)E和EC,根據(jù)模糊控制原理對(duì)3個(gè)參數(shù)進(jìn)行在線修改,以滿足不同E和EC對(duì)控制參數(shù)不同的要求,使被控對(duì)象有良好的動(dòng)態(tài)、靜態(tài)特性。該系統(tǒng)在打頂機(jī)械手位置偏差較大時(shí)采用Fuzzy控制,較小時(shí)采用PID控制。模糊推理過程為2輸入3輸出的系統(tǒng)[8]。2個(gè)輸入分別為系統(tǒng)誤差E和誤差的變化率EC,輸出為PID的3個(gè)控制參數(shù)Kp、Ki和Kd。運(yùn)用模糊控制規(guī)則自動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)PID控制參數(shù)在線修改。

    2.2打頂機(jī)械手控制器的設(shè)計(jì)

    Fuzzy-PID的參數(shù)整定分初始化參數(shù)整定和在線整定。首先確定誤差E和誤差變化率EC為模糊語言變量,在其論域上分別定義7個(gè)模糊子集,記為{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB},分屬于模糊集合{負(fù)大,負(fù)中,負(fù)小,零,正小,正中,正大},隸屬函數(shù)選擇互相對(duì)稱且交疊連續(xù)的線性三角形[9]。設(shè)E、EC和Kp、Ki、Kd的論域都為{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}。采用Mamdani型控制推理方法[10]建立模糊控制規(guī)則。

    隸屬度的特點(diǎn)是評(píng)價(jià)結(jié)果不是絕對(duì)地肯定或否定,而是以1個(gè)模糊集合來表示。通過應(yīng)用Matlab軟件中的Fuzzy工具箱,將建立好的2輸入3輸出變量編譯到Fuzzy工具箱的隸屬度函數(shù)編輯器中,這里選擇每個(gè)變量的類型為三角形函數(shù),其中論域設(shè)為[-6,6],并且設(shè)置每個(gè)參數(shù)的語言變量為NB、NM、NS、O、PS、PM、PB(圖2)。隸屬度越接近于1,表示x的程度越高,越接近于表示程度越低。

    編寫好隸屬度函數(shù),還須要將控制各輸入輸出之間的關(guān)系用特定語言編寫出來。依據(jù)打頂機(jī)械手的模糊控制規(guī)則,在該Rule Editor窗口中共編入147條簡(jiǎn)單指令。

    2.3打頂機(jī)械手Fuzzy-PID觀察

    將編好的FIS規(guī)則編輯器命名為“打頂模糊指令”以方便查找,并保存為可以調(diào)用的.fis文件,緊接著就是查看編制好的Fuzzy-PID觀察器,該觀察器簡(jiǎn)單地將2輸入的變化情況以三角形的時(shí)域形式表示出來,并模擬出Kp、Ki、Kd緊隨E、EC的響應(yīng)圖形。

    在Matlab環(huán)境中,調(diào)用模糊控制器中的曲面觀測(cè)器,每個(gè)三維坐標(biāo)圖中都是誤差E和誤差的變化率的直觀形象顯示,打開曲面觀察器,觀察3個(gè)輸出語言變量的控制曲面,參數(shù)[CM(25]Kp、Ki、Kd的控制曲面如圖3所示,控制曲面都為非線性,通過對(duì)PID的3個(gè)參數(shù)進(jìn)行調(diào)校,有效建立起Fuzzy-PID控制系統(tǒng)[11]。

    [WTHZ]3Simulink仿真

    為了驗(yàn)證Fuzzy-PID算法的效果,運(yùn)用Matlab仿真軟件Simulink和Fuzzy工具箱對(duì)打頂機(jī)械手的模糊算法進(jìn)行仿真研究[12]。

    本研究假設(shè)棉花打頂機(jī)械手的運(yùn)動(dòng)過程是連續(xù)的,該被控對(duì)象的數(shù)學(xué)表達(dá)式為G(S)=[SX(]8S2+5S+14[SX)],其中G(S)表示開環(huán)傳遞函數(shù),S是一種參數(shù)替代。

    依據(jù)此傳遞函數(shù),運(yùn)用Fuzzy-PID控制策略進(jìn)行仿真模塊的搭建,系統(tǒng)中激勵(lì)函數(shù)均采用單位階躍函數(shù)來產(chǎn)生階躍響應(yīng)信號(hào)。

    仿真模型建立的具體做法是:從Simulink庫(kù)中調(diào)取相應(yīng)的模塊放入模型界面上用線連接好,并設(shè)置各模塊必要的對(duì)應(yīng)參數(shù),其中對(duì)于Fuzzy-PID控制器要先編好其對(duì)應(yīng)的函數(shù),然后封裝即完成Simulink仿真模型的建立[13]。Fuzzy-PID控制模塊圖如圖4所示。

    3.1仿真結(jié)果對(duì)比分析

    將編輯好的“打頂模糊規(guī)則”通過命令窗口輸入的讀取指令讀入到模糊塊中,點(diǎn)擊運(yùn)行即可進(jìn)行仿真,圖5為 Fuzzy-PID仿真輸出圖。

    仿真結(jié)果表明,F(xiàn)uzzy-PID控制器的控制效果存在明顯的優(yōu)勢(shì)。經(jīng)過模糊規(guī)則的作用,其輸出響應(yīng)能較好地跟隨激勵(lì)信號(hào)變化,動(dòng)態(tài)特性比較穩(wěn)定,振蕩幅度很小。隨著時(shí)間的增大,輸出信號(hào)最終穩(wěn)定在單位階躍值上,可見整體精確度較高,說明打頂機(jī)械手利用這種方法可以實(shí)現(xiàn)較為理想的控制。由于PID控制器屬于反饋控制器,只有當(dāng)偏差出現(xiàn)時(shí),控制才會(huì)起作用,當(dāng)處于時(shí)變系統(tǒng)時(shí),其特性存在一定的慣性和延遲,又不可避免地造成一定的超調(diào)和調(diào)節(jié)時(shí)間[14]。單一PID控制在確定好的比例Kp、積分Ki、微分Kd 等3個(gè)參數(shù)的系統(tǒng)中,雖能較好地跟隨輸入信號(hào)的響應(yīng)達(dá)到一定的控制效果,但是遇到非線性或滯后較大的系統(tǒng),其魯棒性不強(qiáng),控制效果不理想。Fuzzy-PID控制打頂機(jī)械手的動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性更好,無輸出超調(diào),調(diào)節(jié)時(shí)間變短,并且不依賴于被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型,顯然更適用于棉花打頂?shù)姆蔷€性系統(tǒng),對(duì)機(jī)械手作業(yè)更有可控性。

    4結(jié)論

    本研究應(yīng)用Fuzzy-PID的控制策略設(shè)計(jì)了魯棒性較高的棉花打頂機(jī)械手,在硬件上對(duì)打頂機(jī)械手系統(tǒng)設(shè)計(jì),根據(jù)實(shí)際作業(yè)情況的要求,采用了適用于非線性控制的模糊系統(tǒng)?;贛atlab軟件,利用模糊工具箱提供的圖形化工具進(jìn)行模糊推理系統(tǒng)、隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則的在線編輯,通過規(guī)則觀察器和輸入輸出曲面的顯示確立Fuzzy-PID控制器。依靠Simulink強(qiáng)大的功能對(duì)被控對(duì)象用Fuzzy-PID進(jìn)行仿真分析[CM(25],根據(jù)其輸出響應(yīng)結(jié)果顯示,得出利用打頂機(jī)械手工作效果令人滿意,可控性更強(qiáng),不但具有模糊控制靈活、響應(yīng)速度快和魯棒性能強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),又具有經(jīng)典PID控制精度高的特點(diǎn),使得打頂機(jī)械手的過渡過程時(shí)間和最大超調(diào)量等方面都達(dá)到最優(yōu)化的控制[15]。但是實(shí)際應(yīng)用中會(huì)有很多干擾因素存在,單純依靠Fuzzy-PID控制器也不能完全應(yīng)對(duì)所有問題,根據(jù)打頂控制的現(xiàn)實(shí)情況,還須要借助一定的經(jīng)驗(yàn)才能達(dá)到令人滿意的效果。

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