CN107490958A - 一种五自由度混联机器人的模糊自适应控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种五自由度混联机器人的模糊自适应控制方法，采用“反馈校正+前馈校正”复合控制策略，以混联机器人各驱动关节误差及其变化率为输入，分别构造反馈和前馈模糊算法，并通过阈值判断，实现反馈与前馈控制器参数的在线分层递阶模糊整定。该方法的有益之处为：可在线模糊调节控制器参数，以适应其负载惯量和外界扰动随机构位形的变化，进而提高机器人在整个工作空间中的运动控制精度与稳定性。

Description

一种五自由度混联机器人的模糊自适应控制方法

技术领域

本发明涉及一种五自由度混联机器人末端执行器的运动控制精度的控制方法，尤其涉及一种五自由度混联机器人的模糊自适应控制方法。

背景技术

工业机器人位置环控制器普遍采用PID控制器。这种控制器结构简单、鲁棒性强、可靠性高，在工业控制过程中占有主导地位。考虑到反馈控制存在一定的滞后性，在PID控制器的基础上加上速度、加速度前馈控制器实现复合控制，可显著提高伺服控制系统的跟随精度。然而，工业机器人驱动关节负载惯量与外界扰动(重力)具有随机器人位形变化的特点。针对这种具有非线性和时变性的被控对象，固定增益的控制器难以满足工作空间全域的高速高精度应用需求。模糊PID作为一种新型的智能控制器，可实现PID参数在线自整定，具有较好的鲁棒性。然而由于未考虑前馈控制器参数变化，跟随精度难以达到较高水平。因此，亟需一种适用于工业机器人的模糊自适应控制方法，将模糊反馈与模糊前馈相结合，以实现机器人不同位形下的控制器参数在线整定。

发明内容

本发明的目的在于克服已有技术的缺点，提供一种实现前馈变参数控制效果的同时，避免了多参数复杂模糊规则库的构建，算法简单，占用硬件资源少，易于实现的五自由度混联机器人的模糊自适应控制方法。

本发明是通过以下技术方案实现：

一种五自由度混联机器人的模糊自适应控制方法，包括以下步骤：

(1)整定控制器参数初始值，具体步骤为：(a)将五自由度混联机器人各关节控制电机分别与一个伺服控制系统相连并且将每一个伺服控制系统分别与前馈控制器和反馈控制器相连，所述的反馈控制器采用PID控制器，前馈控制器采用速度、加速度前馈控制器；(b)根据经验法整定得到机器人各驱动关节的反馈控制器参数初始值以及前馈控制器参数初始值，反馈控制器参数初始值分别为比例增益量K_P0i、积分增益量K_I0i和微分增益量K_D0i，速度、加速度前馈控制器参数初始值分别为速度前馈量K_vff0i和加速度前馈量K_aff0i，K_P0i、K_I0i、K_D0i、K_vff0i和K_aff0i中的i＝1,2,3代表并联机构各驱动关节，i＝4,5代表串联转头驱动关节；

(2)对前馈控制器和反馈控制器的各参数初始值在线分层递阶模糊整定，具体步骤为：(a)在混联机器人各驱动关节的伺服控制系统中，将指令位置与实际位置实时做差运算得到关节跟随误差e并微分得到跟随误差变化率ec，然后将关节跟随误差e与关节跟随误差变化率ec作为输入量输出给模糊整定模块；(b)所述的模糊整定模块将关节跟随误差e与设定的关节跟随误差定义阈值e_t比较并且将跟随误差变化率ec与设定的关节误差变化率阈值ec_t比较，若满足|e|≤e_t且|ec|≤ec_t时，则调用前馈模糊算法计算得到速度前馈补偿量ΔK_vffi和加速度前馈补偿量ΔK_affi作为输出量输出给前馈控制器，此时前馈模糊算法输入量的全部区间为反馈模糊算法的输入量的设定的零区间；否则调用反馈模糊算法，计算得到比例增益补偿量ΔK_Pi、积分增益补偿量ΔK_Ii和微分增益补偿量ΔK_Di作为输出量输出给反馈控制器；

(3)当不满足|e|≤e_t且|ec|≤ec_t时，此时所述的反馈控制器读取模糊整定模块输出的比例增益补偿量ΔK_Pi、积分增益补偿量ΔK_Ii和微分增益补偿量ΔK_Di，然后经过公式K_Pi＝K_P0i+ΔK_Pi、K_Ii＝K_I0i+ΔK_Ii、K_Di＝K_D0i+ΔK_Di分别计算得到更新后的反馈控制器控制参数，更新后的反馈控制器参数作用于反馈控制器生成控制指令与前馈控制指令相加，发送给伺服控制系统驱动电机运动；当跟随误差e及误差变化率ec调整至满足|e|≤e_t且|ec|≤ec_t时，所述前馈控制器读取模糊整定模块输出的速度前馈补偿量ΔK_vffi和加速度前馈补偿量ΔK_affi，然后通过公式K_vffi＝K_vff0i+ΔK_vffi、K_affi＝K_aff0i+ΔK_affi分别计算得到更新后的前馈控制器控制参数，更新后的前馈控制器的控制参数作用于前馈控制器生成控制指令与反馈控制指令相加，发送给伺服系统驱动电机运动。

本发明的有益效果是：本发明方法在传统模糊反馈控制策略的基础上，实施模糊前馈控制策略，并通过分阶段模糊整定实现误差的粗精调节，本模糊整定算法简单，与伺服控制算法相互独立，可在保证伺服控制稳定的前提下，进一步调高各驱动关节跟随精度。

附图说明

图1是混联机器人模糊自适应控制策略框图；

图2是反馈模糊算法与前馈模糊算法输入论域划分示意图；

图3是控制器参数模糊整定计算流程图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细说明。

参见附图1，本发明的一种五自由度混联机器人的模糊自适应控制方法，包括以下步骤：

(1)整定控制器参数初始值，具体步骤为：(a)将五自由度混联机器人各关节控制电机分别与一个伺服控制系统相连并且将每一个伺服控制系统分别与前馈控制器和反馈控制器相连，所述的反馈控制器采用PID控制器，前馈控制器采用速度、加速度前馈控制器；(b)根据经验法整定得到机器人各驱动关节的反馈控制器参数初始值以及前馈控制器参数初始值，反馈控制器参数初始值分别为比例增益量K_P0i、积分增益量K_I0i和微分增益量K_D0i，速度、加速度前馈控制器参数初始值分别为速度前馈量K_vff0i和加速度前馈量K_aff0i，K_P0i、K_I0i、K_D0i、K_vff0i和K_aff0i中的i＝1,2,3代表并联机构各驱动关节，i＝4,5代表串联转头驱动关节。

(2)对前馈控制器和反馈控制器的各参数初始值在线分层递阶模糊整定，具体步骤为：(a)在混联机器人各驱动关节的伺服控制系统中，将指令位置与实际位置实时做差运算得到关节跟随误差e并微分得到跟随误差变化率ec，然后将关节跟随误差e与关节跟随误差变化率ec作为输入量输出给模糊整定模块；(b)所述的模糊整定模块将关节跟随误差e与设定的关节跟随误差定义阈值e_t比较并且将跟随误差变化率ec与设定的关节误差变化率阈值ec_t比较，若满足|e|≤e_t且|ec|≤ec_t时，则调用前馈模糊算法计算得到速度前馈补偿量ΔK_vffi和加速度前馈补偿量ΔK_affi作为输出量输出给前馈控制器，此时前馈模糊算法输入量的全部区间为反馈模糊算法的输入量的设定的零区间(如图2所示)，这样可以实现分级调节控制器参数；否则调用反馈模糊算法，计算得到比例增益补偿量ΔK_Pi、积分增益补偿量ΔK_Ii和微分增益补偿量ΔK_Di作为输出量输出给反馈控制器；

作为本发明的一种实施方式，所述反馈模糊算法的实现过程为：以跟随误差e及误差变化率ec为输入量，以比例增益补偿量ΔK_Pi、积分增益补偿量ΔK_Ii和微分增益补偿量ΔK_Di为输出量，首先将各输入、输出分别划分为7个区间，对应语言变量为“负大”(NB₁)、“负中”(NM₁)、“负小”(NS₁)、“零”(ZO₁)、“正小”(PS₁)、“正中”(PM₁)、“正大”(PB₁)，记作{NB₁，NM₁，NS₁，ZO₁，PS₁，PM₁，PB₁}；然后通过输入量对应的语言变量查找模糊规则表得到输出量。

所述前馈模糊算法的实现过程为：以跟随误差e及误差变化率ec为输入量，以速度前馈补偿量ΔK_vffi和加速度前馈补偿量ΔK_affi为输出量。将各输入、输出分别划分为7个区间，定义对应语言变量为“负大”(NB₂)、“负中”(NM₂)、“负小”(NS₂)、“零”(ZO₂)、“正小”(PS₂)、“正中”(PM₂)、“正大”(PB₂)，记作{NB₂，NM₂，NS₂，ZO₂，PS₂，PM₂，PB₂}，当|e|≤e_t且|ec|≤ec_t时，前馈模糊算法输入量的全部区间对应反馈模糊算法输入的零区间(ZO₁)，即{ZO₁}＝{NB₂，NM₂，NS₂，ZO₂，PS₂，PM₂，PB₂}，然后通过输入量对应的语言变量查找模糊规则表得到输出量。

即当关节跟随误差e与跟随误差变化率ec满足ZO₁区间时，反馈模糊算法不再作用，前馈模糊算法开始进一步的模糊整定，实现分级调节。模糊算法中的推理规则库依据工程经验与实验制定。具体可参见模糊PID控制方法，如中国专利CN201310173763中所公开的模糊规则表。

(3)当跟随误差e及跟随误差ec均较大时，即当不满足|e|≤e_t且|ec|≤ec_t时，此时所述的反馈控制器读取模糊整定模块输出的比例增益补偿量ΔK_Pi、积分增益补偿量ΔK_Ii和微分增益补偿量ΔK_Di，然后经过公式K_Pi＝K_P0i+ΔK_Pi、K_Ii＝K_I0i+ΔK_Ii、K_Di＝K_D0i+ΔK_Di分别计算得到更新后的反馈控制器控制参数，更新后的反馈控制器参数作用于反馈控制器生成控制指令与前馈控制指令相加，发送给伺服控制系统驱动电机运动；当跟随误差e及误差变化率ec调整至满足|e|≤e_t且|ec|≤ec_t时，所述前馈控制器读取模糊整定模块输出的速度前馈补偿量ΔK_vffi和加速度前馈补偿量ΔK_affi，然后通过公式K_vffi＝K_vff0i+ΔK_vffi、K_affi＝K_aff0i+ΔK_affi分别计算得到更新后的前馈控制器控制参数，更新后的前馈控制器的控制参数作用于前馈控制器生成控制指令与反馈控制指令相加，发送给伺服系统驱动电机运动。

如图3所示，本发明的模糊自适应控制方法，应用于机器人整体控制过程的执行流程为：在数控程序执行过程中，首先按照运动规律对NC代码做粗插补，计算一个粗插补周期完成后的末端位姿，然后利用位置逆解模块计算与之对应的驱动关节指令。粗插补次数累加器计数n次后调用模糊整定模块，从全局变量寄存器中读取跟随误差e与误差变化率ec，利用阈值判断和模糊算法，分两个阶段先后模糊整定反馈控制器参数和前馈控制器参数。模糊整定后的控制器参数作为全局变量写入相应的寄存器。调用前馈控制器和反馈控制器，从相应的寄存器中读取控制器参数，利用更新后的参数计算反馈控制器和前馈控制器的输出量，控制参数在下一次模糊整定前保持不变。

本发明涉及的五自由度混联机器人的结构可以参见CN104985596A公开的“一种含转动支架的五自由度混联机器人”的结构。

Claims (1)

1.一种五自由度混联机器人的模糊自适应控制方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)整定控制器参数初始值，具体步骤为：(a)将五自由度混联机器人各关节控制电机分别与一个伺服控制系统相连并且将每一个伺服控制系统分别与前馈控制器和反馈控制器相连，所述的反馈控制器采用PID控制器，前馈控制器采用速度、加速度前馈控制器；(b)根据经验法整定得到机器人各驱动关节的反馈控制器参数初始值以及前馈控制器参数初始值，反馈控制器参数初始值分别为比例增益量K_P0i、积分增益量K_I0i和微分增益量K_D0i，速度、加速度前馈控制器参数初始值分别为速度前馈量K_vff0i和加速度前馈量K_aff0i,K_P0i、K_I0i、K_D0i、K_vff0i和K_aff0i中的i＝1,2,3代表并联机构各驱动关节，i＝4,5代表串联转头驱动关节；

(2)对前馈控制器和反馈控制器的各参数初始值在线分层递阶模糊整定，具体步骤为：(a)在混联机器人各驱动关节的伺服控制系统中，将指令位置与实际位置实时做差运算得到关节跟随误差e并微分得到跟随误差变化率ec，然后将关节跟随误差e与关节跟随误差变化率ec作为输入量输出给模糊整定模块；(b)所述的模糊整定模块将关节跟随误差e与设定的关节跟随误差定义阈值e_t比较并且将跟随误差变化率ec与设定的关节误差变化率阈值ec_t比较，若满足|e|≤e_t且|ec|≤ec_t时，则调用前馈模糊算法计算得到速度前馈补偿量ΔK_vffi和加速度前馈补偿量ΔK_affi作为输出量输出给前馈控制器，此时前馈模糊算法输入量的全部区间为反馈模糊算法的输入量的设定的零区间；否则调用反馈模糊算法，计算得到比例增益补偿量ΔK_Pi、积分增益补偿量ΔK_Ii和微分增益补偿量ΔK_Di作为输出量输出给反馈控制器；

(3)当不满足|e|≤e_t且|ec|≤ec_t时，此时所述的反馈控制器读取模糊整定模块输出的比例增益补偿量ΔK_Pi、积分增益补偿量ΔK_Ii和微分增益补偿量ΔK_Di，然后经过公式K_Pi＝K_P0i+ΔK_Pi、K_Ii＝K_I0i+ΔK_Ii、K_Di＝K_D0i+ΔK_Di分别计算得到更新后的反馈控制器控制参数，更新后的反馈控制器参数作用于反馈控制器生成控制指令与前馈控制指令相加，发送给伺服控制系统驱动电机运动；当跟随误差e及误差变化率ec调整至满足|e|≤e_t且|ec|≤ec_t时，所述前馈控制器读取模糊整定模块输出的速度前馈补偿量ΔK_vffi和加速度前馈补偿量ΔK_affi，然后通过公式K_vffi＝K_vff0i+ΔK_vffi、K_affi＝K_aff0i+ΔK_affi分别计算得到更新后的前馈控制器控制参数，更新后的前馈控制器的控制参数作用于前馈控制器生成控制指令与反馈控制指令相加，发送给伺服系统驱动电机运动。