彎曲木加工機器人模糊控制技術分析1)doc

1、彎曲木加工機器人模糊控制技術分析1） 國家“863”高技術研究發(fā)展計劃資助項目（2001AA422400）國家“十五”攻關子專題（2002BA515B0701）第1作者簡介：郭繼峰，男，1974年月生，東北林業(yè)大學信息與計算機工程學院、研究生。郭繼峰 任洪娥 叢憲東（東北林業(yè)大學 哈爾濱150040）摘 要：針對彎曲木彎曲過程中影響加工精度的非線性因素眾多，精確數(shù)學模型難以建立的特點，提出彎曲木加工機器人控制的模糊智能控制方法。通過采集彎曲力的變化信號，總結彎曲經驗，制定控制規(guī)則，改善了系統(tǒng)的動靜態(tài)特性。仿真結果表明，這種控制器具有良好的抗干擾性和魯棒性，可以獲得滿意的控制結果。關鍵詞： 彎曲

2、木加工；自調整；模糊控制Analysis of Fussy Control Technology for Bending Flexural Wood RobotGuoJiFeng RenHonge CongXiandong(150040 Harbin, Northeast Forestry University)Abstract: Because there are many non-linear elements to effect on dimensional accuracy of the parts in processing of blending, so that it is di

3、fficult to set up the accurate mathematic model. This paper provides the fuzzy intelligence method to design the planar flexural wood robot control system. The design method can improve the characteristic of dynamic and static state of system with collecting bending force signal, summarizing experie

4、nce and design control rule. The experiment result showed its good robust and dynamic characteristic and proved the design to be successful.Key Words: Flexural wood bending; Self-modifying; Fuzzy control 彎曲木成型加工機器人是將機器人技術、計算機技術、多媒體技術應用在彎曲木成型加工中，對蒸煮壓縮過的木料進行有目的的彎曲，以達到目標形狀的木材加工的一種創(chuàng)新設備1。彎曲運動的控制采用步進電機及傳動

5、機構來實現(xiàn)。因此，提高驅動系統(tǒng)的精度是實現(xiàn)高質量彎曲加工的關鍵。但是，此控制是一種包含多重非線性的系統(tǒng)，形成這種非線性的主要原因是：(1) 彎曲過程要求彎曲壓力適當，以保持被彎曲木料不致開裂。然而彎曲過程力的變化與木料的材質、尺寸及彎曲過程中曲率的變化有關，因此屬于非線性、時變系統(tǒng)；（2）傳動機構中絲杠與螺母間存在間隙或失動量，使得運動部件的位移與步進電機脈沖指令間出現(xiàn)多值非線性關系； （3）傳動件的加工精度和磨損使得傳動機構存在傳動誤差，這是一種隨位移非線性變化的誤差。由于無法獲得此控制系統(tǒng)的數(shù)學模型，因此用常規(guī)PID控制系統(tǒng)很難獲得高質量的控制效果?；谝陨显?，本文采用自調整模糊控制方法

6、。模糊控制是一種新興的控制方法，它利用模糊化過程將精確量變?yōu)槟：兞?，利用人工經驗產生的模糊控制規(guī)則進行模糊推理與決策而得到控制量。自調整模糊控制技術是在此基礎上發(fā)展起來的，用于克服簡單模糊控制中因控制規(guī)則相似、參數(shù)不變而易造成控制性能不理想的弱點的一項技術。應用此技術，不必知道被控對象的精確數(shù)學模型，僅根據(jù)實際輸入和輸出結果并應用模糊推理，產生控制信息實現(xiàn)精確控制。1 彎曲木成型控制系統(tǒng)結構彎曲木成型加工機器人控制系統(tǒng)結構如圖1。本系統(tǒng)主要由586工業(yè)控制機、傳動絲杠、彎曲機械手以及緩沖彈簧和WH20A型直線電位器構成的電位器式壓力檢測傳感器等部分組成。壓力傳感器將機械手與木料間彎曲壓力轉換

7、為電信號傳送給模糊控制器，模糊工控機對信號進行處理得到壓力偏差信號，并運用模糊推理，通過接口電路PCL839向步進電機驅動器發(fā)出相應的控制信號，以實現(xiàn)彎曲過程的模糊控制。彎曲木成型加工機器人的彎曲過程是由五臺步進電機驅動五個機械手對木料進行有目的彎曲。為簡明起見，本文主要討論Z方向的步進電機的控制問題。步進電機選用四通110BYG550C，采用SH50806驅動器。 步進電 機控制器接口電 路PCL839模糊控制 器（586工控機）步進電 機工作臺機械手傳動機 構壓力傳感器圖1 彎曲木成型控制系統(tǒng)結構2 步進電機模糊控制的實現(xiàn)本文所設計的自調整模糊控制器結構如圖2。E為壓力偏差，EC為E的變化

8、，U為步進電機脈沖頻率控制量。Ke和Kec為誤差和誤差變化的比例因子，Ku為控制量的比例因子。Ke、Kec、Ku對輸出特性均有影響。其中Ke、Kec是通過調整語言變量的取值來改變控制器的輸出，而Ku則相當于常規(guī)控制系統(tǒng)中比例增益的作用3。Ke對系統(tǒng)動態(tài)特性的影響是Ke大，調節(jié)死區(qū)小，上升速率大。但若過大將使系統(tǒng)產生較大超調，對靜態(tài)特性的影響是Ke增加，穩(wěn)態(tài)誤差將減小。Kec對系統(tǒng)動態(tài)特性的影響是Kec大，反應遲鈍，Kec小反應快，但過小，引起超調。Kec對系統(tǒng)動穩(wěn)態(tài)特性的影響是Kec增大，穩(wěn)態(tài)時誤差變化也將減小。一般Ku加大，上升速度較快，但Ku過大，將產生較大超調，嚴重時影響穩(wěn)態(tài)工作。本文中

9、取Ke=2.0，Kec=8.5，Ku=0.02。以上參數(shù)可根據(jù)實際需要調整，或采用類似模糊控制器推理過程動態(tài)調整參數(shù)。如可根據(jù)類似if EAi and ECBi then KCij控制規(guī)則制定參數(shù)的控制表。積分控制器輸出為UiKiEi。它與模糊控制器的輸出控制量U疊加，并作為模糊控制器的總輸出UfUiU。這種控制器不僅可以消除極限環(huán)振蕩，而且可完全消除系統(tǒng)余差 。EiKiKe步進電機模糊算法模糊化EUiKu1UUf絲杠KecEC 機械手d/dt壓力傳感器圖2 模糊控制系統(tǒng)示意圖為加權因子，改變的大小，意味著對誤差和誤差變化的不同重視程度，它是個可調因子,當彎曲力誤差較大時，系統(tǒng)主要目的是盡快消

10、除誤差，此時誤差的權重系數(shù)要取大一些；當壓力誤差較小時，為防止超調，保持系統(tǒng)穩(wěn)定，誤差變化的權重系數(shù)取大一些。本文中取:E0.5 (1)設計模糊控制器時，選擇較多的詞匯描述輸入、輸出變量，可以使制定控制策略方便，但控制規(guī)則變得復雜；選擇詞匯過少，使得描述變量變得粗糙，導致控制器的性能變壞。根據(jù)本文模糊控制器輸入變量和輸出變量的內容選擇語言變量如下：EEc=U=負大，負中，負小，零，正小，正中，正大NB,NM,NS，0，PS，PM，PB論域的大小及粗細要視具體情況而定，論域過大、過細并無助于改善系統(tǒng)的特性。相對應的論域定義為：EEc=U=-4,-3,-2,-1,0，1，2，3，4隸屬函數(shù)選用三角

11、分布函數(shù)，其函數(shù)圖形如圖3所示。模糊變量E和Ec的隸屬度賦值表分別如表1、表2所示。模糊判決采用最大隸屬度法。模糊規(guī)則?。篣E+(1-)EC (2)，得模糊控制規(guī)則如表3所示。NBNM NSPSPMPB圖3 隸屬函數(shù)分布圖表1 模糊變量E的隸屬度賦值表432101234PB0000000PM 000000PS0000000 000000NS000000NM000000NB 0 000000表2 模糊變量Ec的隸屬度賦值表432101234PB0000000PM 000000PS0000000 000000NS000000NM000000NB 0 000000表3 模糊控制規(guī)則表U ECENBN

12、MNS0PSPMPBNBPBPBPBPMPS00NMPBPBPMPMPS0NSNSPBPMPMPS0NSNM0PBPMPS0NSNMNMPSPMPS0NSNMNMNBPMPS0NSNSNMNBNBPB00NSNMNBNBNB用Ei、ECj、和Uk分別表示定義在E、EC、U各自論域上的模糊子集，i=1,2,I;j=1,2,J;k=1,2,K。其中I、J、K分別為E、EC、U各自論域上定義的模糊子集數(shù)。模糊關系R的隸屬函數(shù)為： R(E,EC,U)=Ei(E) ECi(EC)Uk(U) (3)模糊子集： Uk(EiECj)R (4)由于模糊關系R的關系矩陣為一個三維稀疏矩陣，占用內存較多，計算效率低

13、所以本文使用極大極小方法分別對各條控制規(guī)則進行模糊運算。對于一組確定的輸入E0和EC0，某條規(guī)則對應的輸出模糊集Uij為：Uij(U)=Ei(E0) ECi(EC0)Uk(U) (5)對于總共77條控制規(guī)則，合成后的輸出模糊集為：UUij (6)解模糊是采用最大隸屬度模糊決策。3 仿真結果與結論測試系統(tǒng)選用經蒸煮罐加工過的柞木作為測試對象，其長、寬、厚分別為80cm,3cm,2cm，目標形狀為一半圓。采用對彎曲過程中電位器輸出電壓變化監(jiān)控的方法，初步估計此系統(tǒng)的控制能力和抗干擾能力。仿真結果如圖4所示。圖中()為未采用參數(shù)自調整系統(tǒng)的模糊控制性能示意曲線，()為采用參數(shù)自調整后控制性能曲線。正如設計時所預想的，采用參數(shù)自調整模糊控制，在偏差大時，以偏大的控制量迅速減小偏差；偏差小時，以偏小的控制量防止過沖。系統(tǒng)的超調量與過渡時間都大大減小。另外需要注意的是，系統(tǒng)的各控制參數(shù)對系統(tǒng)的性能有很大影響，選擇不當易使系統(tǒng)控制性能變壞，甚至可能使系統(tǒng)變?yōu)榘l(fā)散的。頁：5 ()() 圖4 系統(tǒng)模糊控制性能曲線實驗結