CN103412492A - 多机电系统分布式智能同步控制装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多机电系统分布式智能同步控制系统，通过检测模块将运行状态信息传送到控制器和智能决策电路中；判断整个装置中各部分是否存在故障并作出决策结果；然后通过智能切换电路选择控制器组中的某一个控制器来控制执行机构的工作；多机电系统间的相互通信并向执行机构发送数据；完成机电系统的启停、调速和转向任务；本发明利用邻接机器人信息来实现多机器人系统同步控制，无须机器人的动力学模型便可实现同步控制。克服了实际系统中机器人的动力学模型不易精确获得以及实际存在的干扰对多机器人系统的影响。将多智能体的理论研究与实际系统结合起来，将多机器人系统应用到具体生活、生产中。
Description
技术领域
本发明涉及一种多机电系统，特别涉及一种无需各机电系统的动力学模型且在存在故障时仍可实现同步控制的多机电系统。
背景技术
目前的机器人对于复杂的工作任务及多变的工作环境，单机器人在信息的获取、处理及控制能力等方面都是有限的。由多个机器人组成的群体系统通过协调、协作来完成单机器人无法或难以完成的工作，在实际系统中，机电系统的动力学模型不易精确获得、系统故障难以预测以及实际存在的干扰。目前，多机器人系统的同步控制多处于仿真研究阶段，而对于实际应用却是目前研究较少涉及的领域。
通过对现有文献检索发现，中国专利申请号为201010148873.9，名称为：多智能体协同控制系统，该技术建立了实际的多智能体协同控制系统，封装了多智能体所需的感知，通信，决策和控制等功能的基本特征。但是其缺少多智能体协同控制的理论算法支持，仍不是一个完整的系统。中国专利申请号200810066846.X，名称为多电机同步控制系统，该技术通过设置检测模块，采集电机的驱动信号、输出转速信号，用控制器处理进行分析处理，然后对各电机发出修正控制信号，大大提高了各电机之间的同步精度。该控制系统采用的集中式控制的方法，其控制对象是电机，而对于广泛存在的机械臂则不适用。
发明内容
有鉴于此，本发明所要解决的技术问题是提供一种采用分布式控制的无需各机电系统的动力学模型便可实现同步控制的多机电系统。
本发明的目的之一是提出一种多机电系统分布式智能同步控制装置；本发明的目的之二是提出一种多机电系统分布式智能同步控制方法。
本发明的目的之一是通过以下技术方案来实现的：
本发明提供的多机电系统分布式智能同步控制装置，包括多个机电系统、检测模块、智能决策电路、智能切换电路、控制器组、执行机构、相邻系统信息通信机构和监视器；
所述检测模块用于检测机电系统的运行状态信息，并将运行状态信息传送到控制器和智能决策电路中；
所述智能决策电路根据运行状态信息来判断整个装置中各部分是否存在故障并作出决策结果；
所述智能切换电路用于根据智能决策电路的决策结果来选择控制器组中的某一个控制器来控制执行机构的工作；
所述相邻系统信息通信机构，用于构建监控器与多机电系统以及各机电系统之间的通信；
所述控制器组根据自身状态信息和邻接机器人信息分别向执行机构发送控制命令和监控器传送数据；
所述执行模块，用于完成机电系统的启停、调速和转向任务；
所述监控模块用于显示各机电系统的运动状态；
所述电流环，用于调节电流输出。
进一步，所述控制器组包括第一控制器和第二控制器；所述第一控制器为模糊控制器；所述第二控制器为容错控制器；
所述模糊控制器，用于通过模糊控制算法来实现多机电系统在无故障发生时无模型智能控制过程；
所述容错控制器，用于通过容错控制算法来实现多机电系统在故障发生时的容错控制过程。
进一步，所述执行模块包括减速伺服电机和用于控制减速电机的工作过程的驱动器；
所述减速伺服电机，用于产生驱动转矩；
所述驱动器包括电机驱动芯片和光电耦合器；
所述电机驱动芯片用于转换控制信号以驱动电机；
所述光电耦合器用于将输入、输出的信号进行隔离。
进一步，所述监控模块，用于将电流、位置信息在PC上实时的显示出来或以波形的方式实时显示控制命令和各机电系统的运动轨迹。
进一步，所述检测模块包括编码器以及用于检测电机驱动芯片的电流并转换和反馈电流的采样电阻；
所述编码器用于获取减速伺服电机的角位移信号并反馈减速伺服电机的位置及速度。
本发明的目的之二是通过以下技术方案来实现的：
本发明提供的多机电系统分布式智能同步控制方法，包括以下步骤：
S1：获取当前机电系统及其相邻机电系统的运行状态信息；
S2：通过运行状态信息判断该机电系统是否存在故障；
S3：如果没有故障，则执行通过模糊控制算法来控制机电系统；
S4：如果存在故障，则执行通过容错算法来控制机电系统；
S5：通过ADC采集减速电机的输入电流获取采集电流；
S6：通过PI控制器反馈采集电流；
S7：通过调节PWM占空比来调节电机的输入电压；
S8：采集该机电系统的自身状态信息并发送自身状态信息；
S9：判断自身状态信息是否发送完毕，如果是，则中断返回；
S10：如果否，则等待直至自身状态信息发送完毕。
进一步，所述运行状态信息包括各个机电系统的状态信息，所述状态信息为电机当前角度和速度。
进一步，所述自身状态信息包括通过检测模块获得的角度、速度和加速度信息。
进一步，所述判断机电系统的故障是通过自适应阈值法来实现的，具体步骤如下：
S21：获取系统实际输出值；
S22：计算系统实际输出值与观测器的理想输出值的差值；
S23：判断差值是否大于自适应阈值，如果是，则可判定系统出现故障；
S24：如果否，则机电系统无故障；
本发明的有益效果在于：本发明利用邻接机器人信息来实现多机器人系统同步控制，无须机电系统的动力学模型便可实现同步控制。克服了实际系统中机电系统的动力学模型不易精确获得以及实际存在的干扰对多机电系统的影响；无需各机电系统的动力学模型且在存在故障时仍可实现同步控制，将多智能体的理论研究与实际系统结合起来，能为以后的理论研究提供实验支持，并为多机器人系统应用到具体生活、生产铺平道路。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1为多机电系统分布式智能同步控制装置的整体构架示意图；
图2为多机电系统的拓扑结构框图；
图3为多机电系统的拓扑结构具体结构图；
图4为多机电系统分布式智能同步控制算法流程图。
具体实施方式
以下将参照附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
图1为多机电系统分布式智能同步控制装置的整体构架示意图，图2为多机电系统的拓扑结构框图，图3为多机电系统的拓扑结构具体结构图，如图所示：本发明提供的多机电系统分布式智能同步控制装置，包括多个机电系统、检测模块、智能决策电路、智能切换电路、控制器组、执行机构、相邻系统信息通信机构和监视器；
所述检测模块用于检测机电系统的运行状态信息，并将运行状态信息传送到控制器和智能决策电路中；
所述智能决策电路根据运行状态信息来判断整个装置中各部分是否存在故障并作出决策结果；
所述智能切换电路用于根据智能决策电路的决策结果来选择控制器组中的某一个控制器来控制执行机构的工作；
所述相邻系统信息通信机构，用于构建监控器与多机电系统以及各机电系统之间的通信；
所述控制器组根据自身状态信息和邻接机器人信息分别向执行机构发送控制命令和监控器传送数据；
所述执行模块，用于完成机电系统的启停、调速和转向任务；
所述监控模块用于显示各机电系统的运动状态；
所述电流环，用于调节电流输出。
所述控制器组包括第一控制器和第二控制器；所述第一控制器为模糊控制器；所述第二控制器为容错控制器；
所述模糊控制器，用于通过模糊控制算法来实现多机电系统在无故障发生时无模型智能控制过程；
所述容错控制器，用于通过容错控制算法来实现多机电系统在故障发生时的容错控制过程。
所述执行模块包括减速伺服电机和用于控制减速电机的工作过程的驱动器；
所述减速伺服电机，用于产生驱动转矩；
所述驱动器包括电机驱动芯片和光电耦合器；
所述电机驱动芯片用于转换控制信号以驱动电机；
所述光电耦合器用于将输入、输出的信号进行隔离。
所述监控模块，用于将电流、位置信息在PC上实时的显示出来或以波形的方式实时显示控制命令和各机电系统的运动轨迹。
所述检测模块包括编码器以及用于检测电机驱动芯片的电流并转换和反馈电流的采样电阻；
所述编码器用于获取减速伺服电机的角位移信号并反馈减速伺服电机的位置及速度。
如图1和图2所示，多个机电系统包括机电系统1、机电系统2，机电系统n；检测模块、智能决策电路、智能切换电路、控制器组、执行机构、相邻系统信息通信机构和监视器；
通过检测模块所测的电流、位置等数据以及相邻机电系统的位置等数据，经智能决策电路获取决策结果。然后通过智能切换开关选择相应的分布式控制器。控制器在获得自身位置、速度数据以及相邻机电系统的位置、速度信息后发出控制命令。控制命令经电流环输出后由执行机构运行后，再由检测模块检测电流、位置等数据，本实施例采用采用电阻和编码器来检测电流和位置等数据，然后将这些数据输入到电机驱动芯片和减速伺服电机组成的执行机构总，不断重复此过程。
本实施例中的智能决策电路根据自适应阈值法来判断整个装置中各部分是否存在故障并作出决策结果。本实施例中的智能切换开关可以采用由晶体管构成的开关电路。
图4为多机电系统分布式智能同步控制算法流程图，如图所示：本发明的实施例还提供了一种多机电系统分布式智能同步控制方法，包括以下步骤：
S1：获取当前机电系统及其相邻机电系统的运行状态信息；
S2：通过运行状态信息判断该机电系统是否存在故障；
S3：如果没有故障，则执行通过模糊控制算法来控制机电系统；
S4：如果存在故障，则执行通过容错算法来控制机电系统；
S5：通过ADC采集减速电机的输入电流获取采集电流；
S6：通过PI控制器反馈采集电流；
S7：通过调节PWM占空比来调节电机的输入电压；
S8：采集该机电系统的自身状态信息并发送自身状态信息；
S9：判断自身状态信息是否发送完毕，如果是，则中断返回；
S10：如果否，则等待直至自身状态信息发送完毕。
所述运行状态信息包括各个机电系统的状态信息，所述状态信息为电机当前角度和速度。
所述自身状态信息包括通过检测模块获得的角度、速度和加速度信息。
所述判断机电系统的故障是通过自适应阈值法来实现的，具体步骤如下：
S21：获取系统实际输出值；
S22：计算系统实际输出值与观测器的理想输出值的差值；
S23：判断差值是否大于自适应阈值，如果是，则可判定系统出现故障；
S24：如果否，则机电系统无故障；
本实施例提供的实际系统在没有干扰和故障的情况下，本实施例中的观测器的理想输出值应与系统实际输出值相同。考虑到实际系统肯定存在干扰，测器的理想输出值应与系统实际输出值的差值应小于自适应阈值，如果大于自适应阈值，就可判定系统出现故障。本实施例的观测器就是指非线性状态观测器。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过参照本发明的优选实施例已经对本发明进行了描述，但本领域的普通技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围。
Claims (9)
1.多机电系统分布式智能同步控制装置，包括多个机电系统，其特征在于：还包括检测模块、智能决策电路、智能切换电路、控制器组、执行机构、相邻系统信息通信机构和监视器；
所述检测模块用于检测机电系统的运行状态信息，并将运行状态信息传送到控制器和智能决策电路中；
所述智能决策电路根据运行状态信息来判断整个装置中各部分是否存在故障并作出决策结果；
所述智能切换电路用于根据智能决策电路的决策结果来选择控制器组中的某一个控制器来控制执行机构的工作；
所述相邻系统信息通信机构，用于构建监控器与多机电系统以及各机电系统之间的通信；
所述控制器组根据自身状态信息和邻接机电系统的信息分别向执行机构发送控制命令和监控器传送数据；
所述执行模块，用于完成机电系统的启停、调速和转向任务；
所述监控模块用于显示各机电系统的运动状态；
所述电流环，用于调节电流输出。
2.根据权利要求1所述的多机电系统分布式智能同步控制系统，其特征在于：所述控制器组包括第一控制器和第二控制器；所述第一控制器为模糊控制器；所述第二控制器为容错控制器；
所述模糊控制器，用于通过模糊控制算法来实现多机电系统在无故障发生时无模型智能控制过程；
所述容错控制器，用于通过容错控制算法来实现多机电系统在故障发生时的容错控制过程。
3.根据权利要求1所述的多机电系统分布式智能同步控制系统，其特征在于：所述执行模块包括减速伺服电机和用于控制减速电机的工作过程的驱动器；
所述减速伺服电机，用于产生驱动转矩；
所述驱动器包括电机驱动芯片和光电耦合器；
所述电机驱动芯片用于转换控制信号以驱动电机；
所述光电耦合器用于将输入、输出的信号进行隔离。
4.根据权利要求1所述的多机电系统分布式智能同步控制系统，其特征在于：所述监控模块，用于将电流、位置信息在PC上实时的显示出来或以波形的方式实时显示控制命令和各机电系统的运动轨迹。
5.根据权利要求2所述的多机电系统分布式智能同步控制系统，其特征在于：所述检测模块包括编码器以及用于检测电机驱动芯片的电流并转换和反馈电流的采样电阻；所述编码器用于获取减速伺服电机的角位移信号并反馈减速伺服电机的位置及速度。
6.根据权利要求1-5任一项所述的多机电系统分布式智能同步控制系统的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：获取当前机电系统及其相邻机电系统的运行状态信息；
S2：通过运行状态信息判断该机电系统是否存在故障；
S3：如果没有故障，则执行通过模糊控制算法来控制机电系统；
S4：如果存在故障，则执行通过容错算法来控制机电系统；
S5：通过ADC采集减速电机的输入电流获取采集电流；
S6：通过PI控制器反馈采集电流；
S7：通过调节PWM占空比来调节电机的输入电压；
S8：采集该机电系统的自身状态信息并发送自身状态信息；
S9：判断自身状态信息是否发送完毕，如果是，则中断返回；
S10：如果否，则等待直至自身状态信息发送完毕。
7.根据权利要求6所述的多机电系统分布式智能同步控制方法，其特征在于：所述运行状态信息包括各个机电系统的状态信息，所述状态信息为电机当前角度和速度。
8.根据权利要求6所述的多机电系统分布式智能同步控制方法，其特征在于：所述自身状态信息包括通过检测模块获得的角度、速度和加速度信息。
9.根据权利要求6所述的多机电系统分布式智能同步控制方法，其特征在于：所述判断机电系统的故障是通过自适应阈值法来实现的，具体步骤如下：
S21：获取系统实际输出值；
S22：计算系统实际输出值与观测器的理想输出值的差值；
S23：判断差值是否大于自适应阈值，如果是，则可判定系统出现故障；
S24：如果否，则机电系统无故障。
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