CN105867369A - 一种带编码器运卷小车的水平位置精确定位控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明主要属于运卷小车控制领域，具体涉及一种带编码器运卷小车的水平位置精确定位控制方法。所述控制方法在运卷小车上的可编程控制器中设置一PI控制器，所述可编程控制器根据运卷小车的实际位移当前值、目标位移值以及位移调节时间生成所述斜坡信号，并所述斜坡信号被输入至所述PI控制器，以实现运卷小车的精确定位和速度的平稳过渡。同时，在控制器参数整定方面，加入了迭代学习控制方法，对PI控制器参数进行优化。本发明所提供的方法可以实现运卷小车的精确定位和平稳启停，并且该方法在不改变现有设备条件的情况下拥有良好的控制效果。

Description

一种带编码器运卷小车的水平位置精确定位控制方法

技术领域

本发明主要属于运卷小车控制领域，具体涉及一种带编码器运卷小车的水平位置精确定位控制方法。

背景技术

在带材生产过程中，运卷小车要实现往返带卷、升降带卷的动作，由于连续作业，以及带卷质量大，因此对运卷小车速度、安全性有严格的要求。目前，在实际使用的系统中普遍采用普通的电磁换向阀，通过接近开关信号控制小车的启动、运行和停止，启动和停止瞬间对小车冲击大，容易造成小车上的带卷晃动甚至跌落，并且定位精度较差，不能满足精确定位的要求。

在运卷小车水平移动的控制过程中，启动和停止的速度控制十分关键，目前主要是运用开关阀来进行两档速度(快速、慢速)的切换，当小车在接卷位接到带卷后，小车快速向开卷机行驶，到达开卷机加减速位后，再慢速行向停止位。在快速、慢速切换和慢速、停止切换过程中，速度的突然切换导致小车运行不稳定，容易造成带卷的波动，甚至带卷从小车上掉落，存在极大的安全隐患。

近年来，有关专家针对运卷小车运行不稳定的控制难点进行了深入研究。有些专家通过在小车尾部加配重块来平衡小车工作中的倾翻力矩，以保证小车的稳定移送，这种方法能使小车的运行更加平稳，但需要增加配重块。还有学者提出了一套基于液压系统的运卷小车控制系统，小车的走行机构和旋转机构分别有两套液压系统,快速时同时打开,慢速时关闭一套系统,动作的过程中可自动切换；正常运行时快速，接近卷取机和翻卷机时转换为慢速，以保证在限定的时间内完成动作；系统中设置了调节阀，减少起动时的冲击，使小车起动或旋转平稳。同时考虑到小车停位的准确性，设置了制动阀；此方法需要液压系统的支持，设备较为复杂，不利于实际生产的需要,且有时仍需要制动阀进行制动。

发明内容

针对运卷小车难以精确定位以及定位过程中小车运行不平稳的缺点，本发明提出了一种带编码器运卷小车的水平位置精确定位控制方法，所述方法包括以斜坡信号作为输入的PI控制，满足运卷小车的精确定位和稳定启停，尤其是在启停过程中保持运卷小车的平稳运行的要求。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种带编码器运卷小车的水平位置精确定位控制方法，所述方法用于实现对运卷小车运行以及启停的平稳控制，所述控制方法在运卷小车的可编程控制器中设置一PI控制器，所述可编程控制器根据运卷小车的实际位移当前值、目标位移值以及位移调节时间生成斜坡信号，所述可编程控制器对所述斜坡信号进行限幅，并将所述斜坡信号输入至所述PI控制器，PI控制器根据斜坡信号产生输出信号以控制运卷小车的速度，实现运卷小车的精确定位和速度的平稳过渡。

进一步地，所述方法具体为：在运卷小车的车轮安装用于检测运卷小车实际位移当前值的旋转编码器，运卷小车的实际位移当前值被传送至可编程控制器中，所述可编程控制器中设置有PI控制器，所述可编程控制器生成一个斜坡信号，所述斜坡信号被输入至所述PI控制器，所述PI控制器根据斜坡信号得到输出信号并将输出信号通过现场总线发送给运卷小车的速度执行机构，以控制运卷小车的速度，实现运卷小车的精确定位和速度的平稳过渡，并实现运卷小车位置的闭环控制；同时，所述可编程控制器通过迭代学习控制方法进行PI控制器参数自整定。

进一步地，所述斜坡信号的具体生成过程为：所述可编程控制器将斜坡信号的初始输出值设置为位移调节开始时间t₀的位移值，并确定斜率，所述斜坡信号分为上斜坡信号与下斜坡信号，在运卷小车启动的过程中生成上斜坡信号，在运卷小车停止的过程中生成下斜坡信号。

进一步地，所述斜率根据位移调节时间以及位移的差值来确定，所述位移调节时间为位移调节开始时间t₀和位移调节结束时间t_s的差值，所述位移的差值为初始位移值s₀和目标位移值s_t的差值，所述斜率k满足以下公式：

$k=\frac{s_t-s_0}{t_s-t_0}.$

进一步地，所述可编程控制器根据所述目标位移值对斜坡信号进行限幅处理具体为：

在运卷小车启动的过程中，上斜坡信号的限幅上限为所述目标位移值，并控制所述上斜坡信号的限幅下限低于上斜坡信号的初始输出值；

在运卷小车停止的过程中，下斜坡信号的限幅下限为目标位移值，并制所述下斜坡信号的限幅上限高于下斜坡信号的初始输出值。

进一步地，所述可编程控制器通过迭代学习控制方法进行PI控制器参数自整定具体为：首先将PI控制器中的初始比例系数设定为1，初始积分系数设定为0.4，经过反复的迭代学习，不断调整PI控制器的输入，当运卷小车的输出轨迹与期望轨迹的误差满足要求时，对PI控制器的参数值进行拟合,根据拟合结果设置为PI控制器的参数，完成PI控制器参数自整定；并通过运卷小车启停及速度切换过程的状态变量来判断是否达到性能指标，若未达到性能指标，则通过迭代学习方法继续进行上述PI控制器参数自整定过程。

所述可编程控制器进行PI控制器参数自整定用于动态调整所述PI控制器的比例系数以及积分系数。

进一步地，所述方法还包括动态性能验证，具体为：若斜坡信号的设定不合理，则根据运卷小车实际运行情况对斜坡信号进行调整，若控制器参数设定不合理，则增加迭代次数并再次通过迭代学习方法进行PI控制器参数自整定。

进一步地，所述旋转编码器为有绝对值编码方式的旋转编码器。

本发明的有益技术效果：

传统该技术中，当运卷小车达到速度切换位时，速度的突变会造成运卷小车的运行不平稳，进而导致带卷波动，甚至带卷从小车上掉落，存在极大的安全隐患；采用本发明设计的控制方法并优化参数后，现场运卷小车速度切换过程运行平稳，且能在规定时间和行程内达到速度的过度。

本发明提出的方法不需要增加新的设备，只需要对控制算法进行一定修改，利用改进的PI控制器对运卷小车进行控制，即可改善运卷小车的平稳度，满足现场运输的要求。

附图说明

图1为运卷小车示意图；

图2为运卷小车控制系统框图；

图3运卷小车(以目标位移值作为PI控制器输入)控制方法响应曲线；

图4运卷小车(以斜坡信号作为PI控制器输入)控制方法响应曲线；

图5开环迭代学习控制的基本结构；

图6迭代学习过程的结构图；

附图标记：1.带卷、2.托盘、3.升降液压缸、4.升降液压缸、5.减速电机、6.开卷机处停止位、7.开卷机处减速位、8.1#运输线减速位、9.1#运输线停止位、10.2#运输线减速位、11.2#运输线停止位。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。

实施例1

一种带编码器运卷小车的水平位置精确定位控制方法，所述方法用于实现对运卷小车运行以及启停的平稳控制，在运卷小车的车轮安装用于检测运卷小车实际位移当前值的旋转编码器，所述旋转编码器为有绝对值编码方式的旋转编码器，运卷小车的实际位移当前值被传送至可编程控制器(PLC)中，所述可编程控制器中设置有PI控制器，所述可编程控制器生成一个斜坡信号，所述斜坡信号被输入至所述PI控制器(即比例积分控制器)，所述PI控制器根据斜坡信号运算得到输出信号并将输出信号通过现场总线发送给运卷小车的速度执行机构，以实现现场运卷小车位置的闭环控制；同时，所述可编程控制器通过迭代学习控制方法进行PI控制器参数自整定。

所述可编程控制器根据运卷小车的实际位移当前值、目标位移值以及位移调节时间生成所述斜坡信号。

在传统技术中，现场运卷小车控制系统主要由速度执行机构、速度检测机构、位置检测机构搭载控制器的PLC设备、人机交互服务器和现场数据采集服务器等组成，图2为运卷小车控制系统框图。首先利用位置检测机构确定运卷小车的位置，当小车到达加减速位时，利用位置检测机构检测运卷小车的位置，并送至PLC，然后根据小车目标位置设定值和实际位置的差值作为PI控制器的输入信号，通过PI控制器运算得到输出信号发送给速度执行机构，实现现场运卷小车位置的闭环控制。因此，传统技术为了在短时间内达到速度切换的效果，将小车目标位置设定值和实际位置的差值作为PI控制器的输入信号，但是由于速度切换过程中速度波动较大，造成运卷小车运行不平稳，容易造成带卷的波动，甚至造成带卷从小车上掉落，存在极大的安全隐患。在本发明中，对PI控制器的输入进行了改进，使得PI控制器的输入为斜坡信号，从而保持运卷小车的平稳运行。

理论PI控制是基于连续时间的微积分运算。然而现场总线传输的是固定频率采样的离线电信号交由PLC控制。PLC控制是一种离散的采样控制，在PLC控制系统中所使用的是数字PI控制方法。通过将模拟PI表达式中的积分、微分运算数值计算方法来逼近，便可实现数字PI控制，只要采样周期T取值足够小，这种逼近就可以相当精确。将积分项用矩形和代替，使模拟PI离散化为差分方程，可作如下近似：

$\left\{\begin{array}{c}u\left(x\right)\≈u\left(k\right)\\ e\left(x\right)\≈e\left(k\right)\\ {\∫}_0^{t}e\left(t\right)dt\≈T\underset{j=0}{\overset{k}{\Σ}}e\left(j\right)\end{array}\right.---\left(1\right)$

在现场运卷小车进行速度模式切换的过程中，运卷小车速度反馈值与速度设定值的偏差较小，因此PI控制器的积分作用能够较快的消除误差。使得运卷小车在极短时间内完成速度切换过程，这就使得运卷小车速度变化曲线不平滑，出现不稳定现象(如图3所示)。

不同于以往的PI控制器以目标位移值作为控制器的输入，本发明以PI控制算法为基础，设计了以斜坡信号为输入的PI控制器。其核心思想是，根据实际位移当前值、目标位移值以及位移调节时间来设计一个斜坡信号作为输入，目的是使得PI控制器能够更加平缓的消除误差，速度变化过程更加平滑，这样就可以避免小车在速度切换过程中的运行不平稳问题(如图4所示)。

所述斜坡信号的具体生成过程为：所述可编程控制器将斜坡信号的初始输出值设置为位移调节开始时间t₀的位移值，并确定斜率，所述斜坡信号分为上斜坡信号与下斜坡信号，在运卷小车位移增大的过程中生成上斜坡信号，在运卷小车位移减小的过程中生成下斜坡信号。

所述斜率根据位移调节时间的差值以及位移的差值来确定，所述位移调节时间的差值为位移调节开始时间t₀和位移调节结束时间t_s的差值，所述位移的差值为初始位移值s₀和目标位移值s_t的差值，所述斜率k满足以下公式：

$k=\frac{s_1-s_0}{t_s-t_0}---\left(2\right)$

所述可编程控制器根据所述目标位移值对斜坡信号进行限幅处理以达到精确定位和速度的平稳过渡；

在运卷小车位移增大的过程中，上斜坡信号的限幅上限为目标位移值，并控制所述上斜坡信号的限幅下限低于上斜坡信号的初始输出值；

在运卷小车位移减小的过程中，下斜坡信号的限幅下限为目标位移值，并制所述下斜坡信号的限幅上限高于下斜坡信号的初始输出值。

所述可编程控制器通过迭代学习控制方法进行PI控制器参数自整定具体为：首先将PI控制器中的初始比例系数设定为1，初始积分系数设定为0.4，经过反复的迭代学习，根据运卷小车输出轨迹误差和输出轨迹误差变化率不断调整PI控制器的输入，假设第i次的实际输出值为y_i(t),期望输出值为y_d(t),则第i次的迭代误差e_i(t)为：

e_i(t)＝y_d(t)-y_i(t) (3)

根据误差e_i(t)和误差变化率得到一个修正值δu_i(t)与u_i(t)构成第i+1次迭代的控制输入u_i+1(t)：

u_i+1(t)＝u_i(t)+δu_i(t) (4)

其中，Γ，Φ为学习增益矩阵。

当y_d(t)≈y_i(t)(或者ε为学习终止条件值)时，根据运卷小车输出轨迹和迭代控制输入拟合出PI控制器的参数值,拟合过程如下式所示：

$\[y\left(t\right){\∫}_0^{i}y\left(t\right)\]\×\left[\begin{array}{c}{k}_p\\ k_i\end{array}\right]=u\left(t\right)---\left(5\right)$

将拟合得到的PI控制器的参数值设置为所述PI控制器的参数，完成PI控制器参数自整定；并通过运卷小车启停及速度切换过程的状态变量来判断是否达到性能指标，若未达到性能指标，则通过迭代学习方法继续进行上述PI控制器参数自整定。

所述可编程控制器进行PI控制器参数自整定具体为动态调整所述PI控制器的比例系数以及积分系数。

PI控制器中的参数设定是控制器设计的重要内容，参数设定的准确程度直接关系到控制效果的好坏。在本发明中需要设定的参数主要有比例系数K_P、积分系数K_I、最大输出、误差允许范围等。

为达到更好的控制效果，本发明采用了基于迭代学习控制的PI参数整定方法。PI控制以其算法简单，鲁棒性好和可靠性高，成为在生产过程中普遍采用的控制方法，适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。而实际工业生产过程往往具有非线性，时变和不确定性，难以建立精确的数学模型，应用常规PI控制器的设计方法很难找到达到理想控制效果的PI控制器。本发明提出了利用迭代学习控制理论设计PI控制器的方法，实现的控制器结构简单，作用于系统可获得良好的动态特性和较好的鲁棒性。

迭代学习控制，就是通过反复的迭代修正来达到某种控制目标。迭代学习控制是智能控制领域中具有严格数学描述的一个分支，是集人工智能与自动控制于一体的新型控制技术，适合于诸如工业机器人那样的具有重复运动性质的被控对象，它的目标是实现有限时间区间上的完全跟踪任务。它以系统的实际输出与期望输出之间的偏差修正不理想的控制信号，产生新的控制信号，使得系统的跟踪性能得以提高，如此迭代若干次后，系统的输出就会逼近理想的期望轨迹。由于迭代学习算法极为简单，而且只需较少的先验知识，又能解决比较复杂的问题，故起了广泛的关注。

迭代学习控制可具体的从以下几个方面描述：

(1)可重复受控对象：

考虑如下的连续被控对象：

$\begin{array}{c}\stackrel{\·}{x}\left(t\right)=f\left(x\right(t),u(t),t)\\ y\left(t\right)=g\left(x\right(t),u(t),t)\end{array}---\left(6\right)$

其中，x∈Rⁿ y∈R^m，u∈R^r分别为系统的状态向量，输出向量和控制量。f,g为相应维数的向量函数，其结构与参数未知，假设系统在有限的时间区间t∈[0,T]上重复运行，如果向量函数f,g在每一次重复运行时所表示的函数关系不变，则称由式(6)描述的系统动力学特性具有可重复性。用k＝0,1,2,…,表示重复操作的次数(也称为迭代次数)，并以x_k(t)，y_k(t)，u_k(t)分别表示第k次重复操作时的系统的状态向量，输出向量和控制向量，则可重复控制系统可表示为：

$\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{x}}_k\left(t\right)=f\left(x_k\right(t),u_k(t),t)\\ y_k\left(t\right)=g\left(x_k\right(t),u_k(t),t)\end{array}---\left(7\right)$

对于离散控制系统：

$\left\{\begin{array}{c}x(t+1)=f\left(x\right(t),u(t),t)\\ y\left(t\right)=g\left(x\right(t),u(t),t)\end{array}\right.---\left(8\right)$

假设系统在有限离散时间区间t∈[0,1,2,…,T]上重复运行，则

$\left\{\begin{array}{c}{x}_k(t+1)=f\left(x_k\right(t),u_k(t),t)\\ y_k\left(t\right)=g\left(x_k\right(t),u_k(t),t)\end{array}\right.---\left(9\right)$

(2)控制目标

具体地说，迭代学习控制问题就是，对于一个被控对象式(6)，给定时间区间t∈[0,T]上可达的期望输出轨迹y_d(t)及期望初态x_d(t)，寻找一控制输入u(t)，使得在控制输入作用下系统的输出y(t)在区间t∈[0,T]上尽可能跟踪上期望轨迹y_d(t)。

(3)迭代学习律

迭代学习控制是通过函数迭代方法寻找u(t)的，即构造用于修正控制的学习律，使得它产生一函数序列{u_k(t)}。

开环迭代学习控制的方法是：第k+1次的控制等于第k次控制再加上第k次输出误差的校正项，即

u_k+1(t)＝L(u_k(t),e_k(t)) (10)

开环迭代学习控制的基本结构如图5所示。

(4)停止条件

在每一次重复操作结束时，需要检验停止条件。若停止条件成立，则停止迭代运行。常见的停止条件为:

||y_d(t)-y_k(t)||<ε (11)

式中ε为给定的允许跟踪精度。另外，停止条件也可以通过限定最大迭代次数给出。

迭代学习控制PI参数整定过程：

[1]期望轨迹的选取：期望轨迹y_d(t)须结合现场具体过程控制系统的特点适当选取，不能太理想化，期望轨迹y_d(t)必须具有可达性，本发明限于对线性定常系统进行线性PI控制器的设计。如果选取的期望轨迹y_d(t)过于理想化，控制系统的PI控制器对于此期望轨迹y_d(t)可能不存在线性解。实际上一般的控制工程中，除了一些不允许产生振荡响应的系统外，通常都希望控制系统具有湿度的阻尼、较快的响应速度和较短的调节时间。所以可选取阻尼比为0.4～0.8，超调量σ介于1.5％～10％之间的系统作为参考模型，它在阶跃信号作用下的输出可以作为期望轨迹y_d(t)。

[2]利用常规方法设计简单的PI控制器，以保证学习之初的控制是收敛的。

[3]在进行迭代学习过程中，采用开环迭代学习控制率的形式，迭代学习过程的结构如图6所示。图6中开关S在迭代学习开始时闭合，当迭代学习结束时，断开S去掉学习环节，拟合出PI控制器的参数值，调节PI控制器的参数值为拟合PI控制器的参数值，就构成一个静态性能较好的控制系统。

PI控制器是一种线性控制器，它根据给定值r(t)与实际输出值y(t)构成控制偏差：

e(t)＝r(t)-y(t) (12)

PI控制器的控制规律为

$u\left(t\right)=K_p\&lsqb;e\left(t\right)+\frac{1}{T_i}{\&Integral;}_0^{t}e\left(t\right)dt\&rsqb;---\left(13\right)$

根据式(2)及图6所示的系统结构可知，迭代学习过程中控制输入u^d _k(t)由两部分计算得来：

${u^d}_k\left(t\right)=u_k\left(t\right)+{\mathrm{\&Gamma;}}_p^{\&prime;}{e}_k\left(t\right)+{\mathrm{\&Gamma;}}_i^{\&prime;}{\&Integral;}_0^t{e}_k\left(s\right)ds---\left(14\right)$

式中u_k(t)是系统不断迭代学习产生的控制输入部分，按式(3)可计算得出；Γ′_p，Γ′_i分别代表PI控制器的比例、积分系数，对迭代学习产生的控制输入量进行微量修正。在给定期望轨迹y_d(t)的情况下，通过多次反复运行进行控制，使u(t)→u_d(t)，y(t)→y_d(t)，当达到精度要求后，停止学习过程并保存最后一次学习后被控对象的输入u(t)，输出y(t)。

[4]拟合参数过程

假设线性系统的PI控制器的控制参数为k_p，k_I，则有

$\&lsqb;e\left(t\right),\&Integral;e\left(t\right)dt\&rsqb;\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}{k}_p\\ k_I\end{array}\right]=u\left(t\right)---\left(15\right)$

这样就可以拟合出k_p，k_I。

[5]进行实际控制

将设计好的控制器与被控对象相连构成闭环系统。

所述方法还包括动态性能验证，具体为：若斜坡信号的设定不合理，则根据运卷小车实际运行情况对斜坡信号进行调整，若控制器参数设定不合理，则增加迭代次数并再次通过迭代学习方法进行PI控制器参数自整定。

实施例2

一种带编码器运卷小车的水平位置精确定位控制方法，在运卷小车的车轮装有绝对值编码方式的旋转编码器，可以检测小车水平位置，由减速电机来控制运卷小车的加减速，减速电机内置制动器用于小车的停车。运卷小车控制为双闭环系统，内环为速度环，外环为位置环。位置环根据位置偏差计算需要的速度值，将速度指令发送给速度控制单元，速度控制单元输出信号到伺服电机，通过对伺服电机的控制来控制运卷小车的速度。在加减速过程中，在位置环投入PI控制器，将PI控制器的输入设置为斜坡信号，斜坡信号的初始输出设定为初始位移，并根据目标位移对斜坡信号进行限幅，以达到精确定位和速度的平稳过渡。同时，在控制器参数整定方面，加入了迭代学习控制方法，对PI控制器参数进行优化。具体为根据运卷小车实际位移和目标位移来设计斜坡信号，并将设计好的斜坡信号作为输入，通过PI控制方法，实现运卷小车的精确定位和平稳启停。这种方法在不改变现有设备条件的情况下拥有良好的控制效果。

在本实施方案中铝卷重量为最大20t，移动距离为16000mm。在原PI控制器作用下，当运卷小车进行速度切换时，运卷小车会出现运行不平稳现象，导致带卷波动，甚至带卷从小车上掉落，图1为运卷小车示意图。而经过改进的控制方法则避免了上述情况，提高了生产可靠性和效率。具体实施方案如下：

1)通过设计斜坡函数来产生斜坡信号：斜坡函数设计方法为，首先，确定位移调节开始时间t₀和位移调节结束时间t_s，以及初始位移值s₀和目标位移值s_t，则斜坡函数的斜率所述斜坡信号分为上斜坡信号和下斜坡信号，在运卷小车启动的过程中生成上斜坡信号，在运卷小车停止的过程中生成下斜坡信号。

2)对斜坡信号进行限幅处理：在运卷小车位移增大的过程中，上斜坡信号的限幅上限为目标位移值，并控制所述上斜坡信号的限幅下限低于上斜坡信号的初始输出值；

在运卷小车位移减小的过程中，下斜坡信号的限幅下限为目标位移值，并制所述下斜坡信号的限幅上限高于下斜坡信号的初始输出值。

3)参数优化：通过运卷小车启停及速度切换过程的状态变量，基于迭代学习控制的结果对PI控制器的比例系数和积分系数进行调整，若控制效果不理想，可增加迭代学习的迭代次数。

4)动态性能验证：在当前运卷小车运输状态下，采用手动方式控制，观察反馈数据曲线，根据迭代学习控制算法输出结果确认改进的PI控制器初始值设定是否合理。若K_P、K_I设定不合理，则根据反馈数据曲线调整K_P、K_I设定值。

采用本发明设计的控制方法并参数优化后，现场运卷小车控制趋于稳定且定位精确，实际现场运卷小车的反馈数据表示，这种方法控制效果良好，运卷小车运行平稳度明显提高，速度切换过程中铝卷没有出现波动情况，且提高了运卷小车的定位精度。

Claims (8)

1.一种带编码器运卷小车的水平位置精确定位控制方法，所述方法用于实现对运卷小车运行以及启停的平稳控制，其特征在于，所述控制方法在运卷小车的可编程控制器中设置一PI控制器，所述可编程控制器根据运卷小车的实际位移当前值、目标位移值以及位移调节时间生成斜坡信号，所述可编程控制器对所述斜坡信号进行限幅，并将所述斜坡信号输入至所述PI控制器，PI控制器根据斜坡信号产生输出信号以控制运卷小车的速度，实现运卷小车的精确定位和速度的平稳过渡。

2.根据权利要求1所述一种带编码器运卷小车的水平位置精确定位控制方法，其特征在于，所述方法具体为：在运卷小车的车轮安装用于检测运卷小车实际位移当前值的旋转编码器，运卷小车的实际位移当前值被传送至可编程控制器中，所述可编程控制器中设置有PI控制器，所述可编程控制器生成一个斜坡信号，所述斜坡信号被输入至所述PI控制器，所述PI控制器根据斜坡信号得到输出信号并将输出信号通过现场总线发送给运卷小车的速度执行机构，以控制运卷小车的速度，实现运卷小车的精确定位和速度的平稳过渡，并实现运卷小车位置的闭环控制；同时，所述可编程控制器通过迭代学习控制方法进行PI控制器参数自整定。

3.根据权利要求2所述一种带编码器运卷小车的水平位置精确定位控制方法，其特征在于，所述斜坡信号的具体生成过程为：所述可编程控制器将斜坡信号的初始输出值设置为位移调节开始时间t0的位移值，并确定斜率，所述斜坡信号分为上斜坡信号与下斜坡信号，在运卷小车启动的过程中生成上斜坡信号，在运卷小车停止的过程中生成下斜坡信号。

4.根据权利要求3所述一种带编码器运卷小车的水平位置精确定位控制方法，其特征在于，所述斜率根据位移调节时间以及位移的差值来确定，所述位移调节时间为位移调节开始时间t0和位移调节结束时间ts的差值，所述位移的差值为初始位移值s₀和目标位移值s_t的差值，所述斜率k满足以下公式：

$k=\frac{s_t-s_0}{t_s-t_0}.$

5.根据权利要求4所述一种带编码器运卷小车的水平位置精确定位控制方法，其特征在于，所述可编程控制器根据所述目标位移值对斜坡信号进行限幅处理具体为：

在运卷小车启动的过程中，上斜坡信号的限幅上限为所述目标位移值，并控制所述上斜坡信号的限幅下限低于上斜坡信号的初始输出值；

在运卷小车停止的过程中，下斜坡信号的限幅下限为目标位移值，并制所述下斜坡信号的限幅上限高于下斜坡信号的初始输出值。

6.根据权利要求2所述一种带编码器运卷小车的水平位置精确定位控制方法，其特征在于，所述可编程控制器通过迭代学习控制方法进行PI控制器参数自整定具体为：首先将PI控制器中的初始比例系数设定为1，初始积分系数设定为0.4，经过反复的迭代学习，不断调整PI控制器的输入，当运卷小车的输出轨迹与期望轨迹的误差满足要求时，对PI控制器的参数值进行拟合,根据拟合结果设置为PI控制器的参数，完成PI控制器参数自整定；并通过运卷小车启停及速度切换过程的状态变量来判断是否达到性能指标，若未达到性能指标，则通过迭代学习方法继续进行上述PI控制器参数自整定过程；

所述可编程控制器进行PI控制器参数自整定用于动态调整所述PI控制器的比例系数以及积分系数。

7.根据权利要求6所述一种带编码器运卷小车的水平位置精确定位控制方法，其特征在于，所述方法还包括动态性能验证，具体为：若斜坡信号的设定不合理，则根据运卷小车实际运行情况对斜坡信号进行调整，若控制器参数设定不合理，则增加迭代次数并再次通过迭代学习方法进行PI控制器参数自整定。

8.根据权利要求2所述一种带编码器运卷小车的水平位置精确定位控制方法，其特征在于，所述旋转编码器为有绝对值编码方式的旋转编码器。