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    基于分?jǐn)?shù)階PID機(jī)器人自動(dòng)行駛誤差分析*

    2023-03-23 07:44:30唐德文
    機(jī)電工程技術(shù) 2023年2期
    關(guān)鍵詞:輪式偏角傳遞函數(shù)

    彭 琳,唐德文※,陳 鋼

    (1.南華大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,湖南衡陽(yáng) 421001;2.核設(shè)施應(yīng)急安全技術(shù)與裝備湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖南衡陽(yáng) 421001)

    0 引言

    近年來(lái)隨著電動(dòng)輪小機(jī)器人的發(fā)展,采用電機(jī)直接驅(qū)動(dòng)車(chē)輪的方式也越來(lái)越普遍,這種方式具有較高的傳動(dòng)效率,便于獨(dú)立控制且響應(yīng)迅速等優(yōu)點(diǎn),非常有利于動(dòng)力學(xué)控制。更適合未來(lái)的小機(jī)器人往智能及環(huán)?;l(fā)展[1]。與此同時(shí),小型輪式機(jī)器人的直線行走PID控制技術(shù)在自動(dòng)控制領(lǐng)域已經(jīng)有了長(zhǎng)足的發(fā)展,取得了巨大的進(jìn)步[2]。

    目前,針對(duì)自動(dòng)行走的控制問(wèn)題,科研工作者基于經(jīng)典及現(xiàn)代控制理論已經(jīng)提出多種控制方法,使用這些方法以減小自動(dòng)行走的誤差,Ossama Mokhiamar 與Masato Abel[3]研究了車(chē)輛運(yùn)動(dòng)時(shí)車(chē)輪縱向和側(cè)向合力的最優(yōu)分布,改善了側(cè)向加速度和橫擺角速度的響應(yīng)速度,得出了性能加權(quán)函數(shù)能對(duì)車(chē)輛運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性產(chǎn)生影響。E Esmailzadeh 等[4]建立了二自由度的車(chē)輛模型,該模型以橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角作為狀態(tài)變量。以橫擺力矩為最優(yōu)控制系統(tǒng)求出了其與車(chē)輛狀態(tài)參數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系,并研究了不同參數(shù)對(duì)控制效果的影響。北京理工大學(xué)的舒進(jìn)、陳思忠等[5]應(yīng)用物理學(xué)知識(shí)、理論力學(xué)知識(shí)推導(dǎo)出了在進(jìn)行側(cè)向和橫擺兩種運(yùn)動(dòng)時(shí)的二自由度方程。并推導(dǎo)出了前輪偏角與橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角之間的傳遞函數(shù)。

    以上研究對(duì)輪式機(jī)器人運(yùn)動(dòng)誤差分析取得了良好效果,但在復(fù)雜工況下輪式機(jī)器人受橫向和側(cè)向的信號(hào)干擾,采用常規(guī)的PID 控制系統(tǒng),輪式機(jī)器人運(yùn)動(dòng)時(shí)的橫擺角速度與質(zhì)心側(cè)偏角這兩個(gè)不同的變量雖可以同時(shí)得到控制,但其控制的精度仍然不夠精細(xì)[6-7]。為此,本文提出一種采用分?jǐn)?shù)階PID 的控制策略,建立基于分?jǐn)?shù)階PID 橫擺角控制系統(tǒng)的仿真模型,分析輪式機(jī)器人在不同工況下運(yùn)動(dòng)時(shí)的速度、角加速度、位移等,使輪式機(jī)器人可在復(fù)雜環(huán)境下運(yùn)動(dòng)可控,極大地提高了機(jī)器人的動(dòng)態(tài)性能和魯棒性。

    1 動(dòng)力學(xué)模型

    基于不同的考慮因素,可有針對(duì)性地選擇不同的自由度來(lái)分析機(jī)器人行駛系統(tǒng)中的不同問(wèn)題[8]。然而自由度過(guò)高會(huì)導(dǎo)致建立的運(yùn)動(dòng)模型過(guò)于復(fù)雜,不利于運(yùn)動(dòng)微分方程的建立,故本文采用兩自由的機(jī)器小車(chē)模型,在兩自由度的模型下,機(jī)器人運(yùn)動(dòng)時(shí)會(huì)產(chǎn)生不同的橫擺角速度,轉(zhuǎn)向控制器將實(shí)際橫擺角速度與理想橫擺角速度的差值作為輸入,在傳統(tǒng)PID 控制理論上加入分?jǐn)?shù)階控制理論,使其在整數(shù)階控制的基礎(chǔ)上增加了積分階次和微分階次兩個(gè)可變的參數(shù),使得參數(shù)設(shè)置更加精確細(xì)致。如圖1所示。

    圖1 兩自由度小車(chē)運(yùn)動(dòng)模型

    機(jī)器人輪式行走機(jī)構(gòu)幾何中心點(diǎn)O的位置和姿態(tài),對(duì)式(1)積分,則有:

    式中:VL為左輪速度;VR為右輪速度;B為軸距;θ為運(yùn)動(dòng)方向與X軸夾角。

    式中:(x0,y0,θ0)為機(jī)器人幾何中心點(diǎn)O在t=0 的時(shí)刻的位置姿態(tài);(x,y,θ)為機(jī)器人幾何中心點(diǎn)O當(dāng)前的位置與方向。

    故機(jī)器人行走機(jī)構(gòu)的線速度和角速度可以表示為:

    式中:v為線速度;θ˙為角速度。

    在確定輪式機(jī)器人的基本結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,可以通過(guò)控制機(jī)器人兩側(cè)的永磁同步電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速來(lái)控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng),實(shí)現(xiàn)控制機(jī)器人線速度、轉(zhuǎn)向角速度、轉(zhuǎn)向角度等[9-11]。機(jī)器人運(yùn)動(dòng)時(shí)的受力如圖2所示。

    圖2 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)受力

    式中:αf為左輪側(cè)偏角;αf為右輪側(cè)偏角;Lf為左輪到質(zhì)心的距離;Lr為右輪到質(zhì)心的距離;ωr為橫擺角速度;δf為左輪轉(zhuǎn)角;δr為右輪轉(zhuǎn)角。

    可以得到機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)微分方程為:

    2 分?jǐn)?shù)階PID控制參數(shù)的確定

    分?jǐn)?shù)階PID 控制原理實(shí)際是用分?jǐn)?shù)階環(huán)節(jié)替代傳統(tǒng)的PID 控制器的比例環(huán)節(jié),優(yōu)化系統(tǒng)的傳遞函數(shù),使得整個(gè)控制模型在PID 控制的優(yōu)點(diǎn)上,有更好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能和擾動(dòng)抑制能力。在本文的研究中,首先預(yù)設(shè)一個(gè)理想橫擺角速度模型,再將分?jǐn)?shù)階PID 控制器控制下的機(jī)器人實(shí)際橫擺角速度與理想橫擺角速度的值做差,再將實(shí)際值與理想值相疊加,最后將疊加值作為輸入,反饋回分?jǐn)?shù)階PID 控制器,由控制器的輸出反饋給機(jī)器人,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人質(zhì)心側(cè)偏角、橫擺角速度和側(cè)向加速度及側(cè)向位移的控制[12-13],如圖3所示。

    圖3 機(jī)器人控制系統(tǒng)原理

    因?yàn)镻IλDμ控制器是分?jǐn)?shù)階PID 控制的核心,所以首先建立PIλDμ控制器。PIλDμ控制器的控制時(shí)域表達(dá)式為:

    式中:λ為控制器積分項(xiàng)的階次;μ為控制器微分項(xiàng)的階次;KP為比例系數(shù);KI為積分系數(shù);KD為微分系數(shù)。

    對(duì)上式進(jìn)行拉普拉斯變換,得到分?jǐn)?shù)階PID 控制器的傳遞函數(shù):

    分?jǐn)?shù)階PID 控制器中的閉環(huán)控制系統(tǒng)被控對(duì)象的傳遞函數(shù)將決定其參數(shù)的整定,為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)過(guò)程,需要推導(dǎo)出實(shí)際和理想橫擺角速度的傳遞函數(shù)。而上文推導(dǎo)的機(jī)器人輪式行走機(jī)構(gòu)二自由度的運(yùn)動(dòng)學(xué)微分方程恰恰可以得出橫擺角速度與兩輪轉(zhuǎn)角的關(guān)系。由此,對(duì)運(yùn)動(dòng)學(xué)微分方程進(jìn)行拉普拉斯變換可得橫擺角速度對(duì)后輪轉(zhuǎn)角的傳遞函數(shù):

    式中:σ為穩(wěn)定度;ζ為阻尼比。

    考慮到ζ搜索范圍對(duì)系統(tǒng)性能的影響并不大,所以ζ的取值不需要特別精確,選取ζ=0.5。設(shè)定[0.4,5]為σ的范圍,設(shè)定0.1為系統(tǒng)的步長(zhǎng)。確定σ值的原則是系統(tǒng)單位階躍響應(yīng)的時(shí)間平方加權(quán)誤差平方積分最小。此時(shí)如果系統(tǒng)始終保持穩(wěn)定,則代表σ的值可行,系統(tǒng)穩(wěn)定后便可以由此來(lái)確定極點(diǎn)。若系統(tǒng)無(wú)法保持穩(wěn)定,則需要KP的值不斷調(diào)整優(yōu)化,直到系統(tǒng)穩(wěn)定。在確定完極點(diǎn)和比例系數(shù)后,再用相同的方法整定其他的控制參數(shù)。

    (3)確定λ、μ第i次搜索范圍i∈[1,4]。當(dāng)i=1時(shí),μ∈[0.1,1]、λ∈[0.1,1],取 步 長(zhǎng)Δi= 0.01;i>1,μ∈[max(Δi,μi-1-2μi-1),(μi-1+2μi-1)],λ ∈[max(Δi,λi-1-2λi-1),(λi-1+2λi-1)],Δi=Δi-1/10

    (4)隨著5 個(gè)參數(shù)的值第i次確定完。使用得出的5個(gè)參數(shù)完成特征方程的構(gòu)建,若4 個(gè)指標(biāo)均能滿足控制系統(tǒng)的要求,則表示完成了參數(shù)整定的過(guò)程;若仍有指標(biāo)無(wú)法滿足系統(tǒng)的控制要求,則要重新選取最接近指標(biāo)的λi、μi值,并使其在原有基礎(chǔ)上累加,重復(fù)上述步驟;若i>4后仍不滿足,則需重新確定5個(gè)參數(shù),然后重復(fù)上述方法。

    在確定完λ、μ值后,使用分?jǐn)?shù)階PID 控制系統(tǒng)的Outaloup[14]近似求解法,該近似求解的算法原理是對(duì)G(s)=(s/ωn)α傳遞函數(shù)取近似值,并通過(guò)構(gòu)建濾波器來(lái)最終實(shí)現(xiàn)微積分近似求解,由于分?jǐn)?shù)階微積分的計(jì)算不能在實(shí)際應(yīng)用中直接實(shí)現(xiàn),而分?jǐn)?shù)階PIλDμ控制器的核心就是微積分算子sα的有理化,解出控制系統(tǒng)控制器的積分項(xiàng)和微分項(xiàng),即:sλ=G1(s)、sμ=G2(s)。在構(gòu)建濾波器求解時(shí),只考慮頻率段(φb,ωh)[15],其中,φbωh=1。該頻率段為中間頻率段,在該頻率段可以構(gòu)建出連續(xù)濾波器的傳遞函數(shù)為:

    由MATLAB/Simulink 軟件實(shí)現(xiàn)濾波器的設(shè)計(jì),濾波器的N值決定其精度,當(dāng)N值越大,控制精度就會(huì)越高,但往往計(jì)算也會(huì)更加復(fù)雜,控制信號(hào)經(jīng)由濾波器實(shí)現(xiàn)α階的微積分計(jì)算,就能實(shí)現(xiàn)分?jǐn)?shù)階PID的控制效果。

    3 基于MATLAB/Simulink 仿真

    仿真采用的模型參數(shù)如表2所示。

    表2 仿真模型參數(shù)

    為了便于仿真,接下來(lái)的仿真實(shí)驗(yàn)選擇對(duì)車(chē)輪轉(zhuǎn)角階躍輸入進(jìn)行分析,進(jìn)而來(lái)分析輪式機(jī)器人的行駛穩(wěn)定性[16]。取機(jī)器人行駛速度為0.8 m/s,取行駛時(shí)的階躍信號(hào)幅值為0.1 rad。建立MATLAB/Simulink 仿真模型,如圖4~5所示。輸入相應(yīng)的仿真參數(shù)進(jìn)行計(jì)算,隨后得到橫擺角速度、側(cè)向加速度、質(zhì)心側(cè)偏角、側(cè)向位移4 個(gè)物理量的響應(yīng)曲線。將在分?jǐn)?shù)階PID 控制下得到的仿真響應(yīng)曲線與PID控制下的行駛數(shù)據(jù)仿真曲線相對(duì)比。

    圖4 PID控制系統(tǒng)仿真模型

    圖5 分?jǐn)?shù)階PID控制系統(tǒng)仿真模型

    仿真相應(yīng)對(duì)比曲線如圖6~9所示。由圖6~7可以看出,分?jǐn)?shù)階PID 控制的自動(dòng)行駛系統(tǒng)的橫擺角速度達(dá)到穩(wěn)定值的響應(yīng)時(shí)間比PID 控制下所需要的時(shí)間更短,機(jī)器人的橫擺角速度降低了23.6%,側(cè)向加速度降低了22.1%,機(jī)器人的行駛穩(wěn)定性和循跡能力得到了明顯提高。

    圖6 橫擺角速度的響應(yīng)曲線

    圖7 側(cè)向加速度的響應(yīng)曲線

    由圖8 可以看出,分?jǐn)?shù)階PID 控制的自動(dòng)行駛系統(tǒng)下機(jī)器人的質(zhì)心側(cè)偏角在經(jīng)歷2 s左右的波動(dòng)之后基本保持為0,不論是響應(yīng)時(shí)間還是側(cè)偏角超調(diào)量都要小于PID控制,側(cè)偏角超調(diào)量更是降低了71.4%明顯提高了機(jī)器人在行駛時(shí)的運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性。

    圖8 質(zhì)心側(cè)偏角的響應(yīng)曲線

    由圖9可以看出,在同樣的行駛距離下,分?jǐn)?shù)階PID控制的自動(dòng)行駛系統(tǒng)下機(jī)器人的側(cè)向偏移量明顯比PID控制下的機(jī)器人降低了29.5%,提高了機(jī)器人保持直線行駛的能力,改善了控制的精確性。

    圖9 側(cè)向位移的響應(yīng)曲線

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文針對(duì)常規(guī)PID 控制精度不夠的情況,設(shè)計(jì)了分?jǐn)?shù)階PID 控制策略,構(gòu)建了基于分?jǐn)?shù)階PID 橫擺角控制系統(tǒng)的仿真模型并采用MATLAB/Simulink 聯(lián)合仿真對(duì)控制效果進(jìn)行仿真驗(yàn)證,并將仿真結(jié)果與PID 控制仿真結(jié)果相比較,主要結(jié)論如下。

    (1)與PID 控制相比,使用分?jǐn)?shù)階PID 控制的機(jī)器人自動(dòng)行走時(shí)的橫擺角速度降低了23.6%,側(cè)向加速度降低了22.1%,機(jī)器人行走時(shí)的運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性有很大改善。

    (2)與PID 控制相比,采用分?jǐn)?shù)階PID 控制的自動(dòng)行駛機(jī)器人的質(zhì)心側(cè)偏角也比PID 控制時(shí)降低了71.4%,可以得到更加優(yōu)越的控制效果。

    (3)分?jǐn)?shù)階PID 控制時(shí)機(jī)器人側(cè)向位移的位移量相比于PID 控制降低了29.5%。故在使用分?jǐn)?shù)階PID 控制方法作為控制策略時(shí),機(jī)器人擁有更優(yōu)越的控制效果,提升了小型輪式機(jī)器人的行駛穩(wěn)定性。

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