CN108445794B - 一种感应机器钳夹持控制器系统及控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种感应机器钳夹持控制器系统及控制方法系统包括Arduino微控制器、电机驱动器、编码器、光电开关和电流变送器；电机驱动器驱动夹持电机，夹持电机上安装编码器，光电开关安装于夹持机构上，检测夹钳之间的距离，电流变送器检测夹持电机的电流大小，Arduino微控制器接收编码器检测的夹持电机的转速及位置信息、还接收光电开关及电流变送器的信息，通过控制电机驱动器最终控制夹持电机的转速。所述方法采用模糊控制算法。通过电流传感器的电流变化来控制机器钳抓物力道，在机器钳夹持碰触到对象时，会产生阻力，这种阻力会让马达的电流产生变化，因而可以控制其力道，提升机械手臂机器钳夹持的开合速度与精准度，来提升整体的生产量。

Description

一种感应机器钳夹持控制器系统及控制方法

技术领域

本发明涉及机器钳夹持控制技术领域，特别涉及一种感应机器钳夹持控制器系统及控制方法。

背景技术

台虎钳是用来夹持工件的通用夹具。装置在工作台上，用以夹稳加工工件，为钳工车间必备工具。转盘式的钳体可旋转，使工件旋转到合适的工作位置。其使用不能满足智能化时代的需求。工业机械臂的发展，是拟人手臂、手腕和手功能的机械电子装置。拟人手臂、手腕和手功能的机械电子装置；它可把任一物件或工具按空间位姿(位置和姿态)的时变要求进行移动，从而完成某一工业生产的作业要求。如夹持焊钳或焊枪，对汽车或摩托车车体进行了点焊或弧焊；搬运压铸或冲压成型的零件或构件；进行激光切割；喷涂；装配机械零部件等等。

德国政府2011年提出第四次工业革命的概念，其技术基础是智能整合感控系统，力求推动制造业技术革新，生产流程智能化。这股浪潮席卷全球，也带动了智能机器的需求及应用发展，特别是当今社会，人口老龄化、劳动力萎缩等问题，所研发的工业型与服务型智能能机器。根据国际机器联合会估计，2014年全球工业智能机器市场销量约22.5万台，创历史新高，未来市场需求将持续成长。而服务型智能机器也具有很大发展潜力。

随着产业自动化需求加速攀升，机械手臂应用无疑成为发展重点，不仅要能满足产线作业需求，还需要能与人近距离合作，正考验着机器的可靠性及安全性。感应机器钳属于一种机械手臂。

发明内容

为了解决背景技术中所述问题，本发明提供一种感应机器钳夹持控制器系统及控制方法，通过电流传感器的电流变化来控制机器钳抓物力道，在机器钳夹持碰触到对象时，会产生阻力，这种阻力会让马达的电流产生变化，因而可以控制其力道，提升机械手臂机器钳夹持的开合速度与精准度，来提升整体的生产量。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案实现：

一种感应机器钳夹持控制器系统，包括Arduino微控制器、电机驱动器、编码器、光电开关和电流变送器；电机驱动器驱动夹持电机，夹持电机上安装编码器，光电开关安装于夹持机构上，检测夹钳之间的距离，电流变送器检测夹持电机的电流大小，Arduino微控制器接收编码器检测的夹持电机的转速及位置信息、还接收光电开关及电流变送器的信息，通过控制电机驱动器最终控制夹持电机的转速。

一种所述的感应机器钳夹持控制器系统的模糊控制方法，包括如下步骤：

步骤一、决定模糊控制的输入变量及输出变量：两个输入变量分别为：iMode为机器机器钳夹持夹取对象时的松紧模式，iCurrent为马达目前的电流值；对应此模糊控制器的输出变量为PWM，改变PWM的周期宽度的大小来改变直流有刷马达的速度。

步骤二、决定输入与输出变量的论域：

模糊控制器的两个输入变量：iMode和iCurrent的论域的范围如式子(1)以及式子(2)所示；一个输出变量PWM的论域的范围如式子(3)所示：

iMode∈[1,2,3] (1)

iCurrent∈[0,2.5] (2)

PWM∈[0,100] (3)

输入变量iMode是由操作者来决定夹具夹取对象时的力道模式，夹爪力道模式设定三种参数1、2、3，分别表示弱、中、强的夹取力道。

输入变量iCurrent为马达目前的电流量根据马达特性曲线知道电流量与扭力成正比。

在以上两个已知的输入变数的论域范围，所对应的最大输入的范围。

将此控制器的输出为直流有刷马达的移动速度，直接对应到PWM的周期宽度的大小以控制直流有刷马达速度，在此PWM的周期宽度的大小是控制直流有刷马达移动速度的范围，当PWM为100时表示马达为全速运转每秒40mm；当PWM为0时即马达停止。

步骤三、决定输入输出变量的语言项：

输入变量iCurrent以及输出变量PWM分别为四个语言项以及三个语言项，其语言项分别表示为：

T(iCurrent)＝{VPS,PS,PM,PB}＝{C0,C1,C2,C3} (4)

T(PWM)＝{ZO,PM,PB}＝{D0,D1,D2} (5)

其中输入变量iCurrent的四个语言项依序分别代表正很小VPS、正小PS、正中PM以及正大PB，输出变量PWM的三个语言项依序分别代表零ZO、正中PM以及正大PB。

步骤四、决定输入与输出变量的归属函数：

用三角形的归属函数来描述模糊控制器的输入变量iCurrent的模糊集合，而对于输出变量PWM的模糊集合，则使用模糊单点(singleton)。

步骤五、决定规则库：

建构的规则表如表4.1与表4.2所示：

表4.1、直流有刷马达的输入与输出数据库语言值表示方式

表4.2、直流有刷马达的输入与输出数据库数字表示方式

根据两个输入两个语言变量的所有语言向排列组合，用表4.1所示的3×4＝12条语言化的条件式控制规则的通式来表示模糊控制器的策略，式6为此12条规则的通式：

规则Rj(k1,k2)：

IF iMode is B k 1 ane jDvssfnu jt C k2,

THEN PWM is D(k1,2) (6)

其中BK1、CK3分别为输入变量iMode与iCurrent的模糊集合；Df(K1,K3)则为输出变量PWM的模糊集合；也就是BK1∈T(iMode)、CK2∈T(iCurrent)、DF(K1,K2)∈T(PWM)，并且其中K1∈{0,1,2}、K2∈{0,1,2,3}、G(K1,K2)∈{0,1,2}；举例来说，在12条规则中的第R1(2,3)条规则，如式7所示：

IF iMode is A₂ and iCurrent is B₃,THEN PWM is C₄ (7)

此条规则的语意为“当输入变量iMode为3-强且输入变量iCurrent为正大PB，则输出变量PWM为零ZO”，其他所有规则的表示可依此类推。

步骤六、决定模糊推论引擎与解模糊化的方法：

在模糊推论引擎方面是使用Mamdani的模糊推论法，每一条规则被触动规则的前件部输入个命题各命题部的归属度采用逻辑积算法及取小min运算，所以第(j1j2)条规则的前件部的适合度w(j1,j2)，如式(8)所示：

W(j₁,j₂)＝min(μ_Aj1(iMode),μ_Bj2(iCurrent))，j1∈{0,1,2}j2∈{0,1,2,3} (8)

在解模糊化的方法上，采用加权平均法(weighted average method)，所以模糊控制器的输出PWM，如式(9)所示：

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1本发明采用模糊控制算法，通过电流传感器的电流变化来控制机器钳抓物力道，在机器钳夹持碰触到对象时，会产生阻力，这种阻力会让马达的电流产生变化，因而可以控制其力道，提升机械手臂机器钳夹持的开合速度与精准度，来提升整体的生产量。

2、本发明设计实现一个机器钳夹持系统，使用一款便携灵活的开源电子原型平台Arduino微处理器，感应和确认机器钳夹持是否有夹紧物件。依据不同的感应，控制机器钳夹持力道模式，感应机器钳夹取物件时，电流传感器可以感测到电流值。

附图说明

图1为本发明的感应机器钳夹持控制器系统框图；

图2为本发明实施例的感应机器钳夹持装置图；

图3为模糊控制器的基本框架图；

图4为本发明的模糊控制器的输入输出框架图。

其中：1-机器钳1 2-机器钳2

具体实施方式

以下结合附图对本发明提供的具体实施方式进行详细说明。

如图1所示，一种感应机器钳夹持控制器系统，包括Arduino微控制器、电机驱动器、编码器、光电开关和电流变送器；电机驱动器驱动夹持电机，夹持电机上安装编码器，光电开关安装于夹持机构上，检测夹钳之间的距离，电流变送器检测夹持电机的电流大小，Arduino微控制器接收编码器检测的夹持电机的转速及位置信息、还接收光电开关及电流变送器的信息，通过控制电机驱动器最终控制夹持电机的转速。

具体实施例：

如图2所示，为本实施例中提供的一种实验用的机器钳夹持装置，包括夹持用的机器钳1和机器钳2，夹持传动为齿轮传动，夹持驱动电机为直流有刷电机。光电开关设置于机器钳A或机器钳B内侧，可以测到两个机器钳之间的距离。

系统控制流程从Arduino控制板开始，Arduino控制板读取直流马达编码器的信息，测量目前直流马达的所在位置，光电开关感测直流马达带动的感应机器钳夹指是否会与其他机构碰撞，然后直流马达位置归零校正。在Arduino控制板内设置有夹具控制系统软件，根据计算机送出的夹具命令转换成直流马达要移动的距离，通过改变脉冲宽度调制模块的工作周期，宽度的大小，最终控制直流马达的速度。

如图1所示，本实施例中：

微控制器采用ArduinoUNO控制板，微控制器还连接有上位机PC机，用于人机交互。

编码器采用德国FAULHABER公司所生产的型号为IE2-16的磁性编码器。

光电开关用来限制机构移动的范围的，防止机构超出最大工作范围而受损，本实施例使用的光电开关为日本Panasonic公司所生产的型号为PM-K24的光电开关。

电机驱动器采用直流电机驱动器。

本发明的感应机器钳夹持控制器系统采用模糊控制方法对夹持力度进行控制，模糊控制理论为：

如图3所示，为模糊控制器的基本框架图，一般来说，模糊控制器主要有四大部分：(1)模糊化(2)模糊库，(3)模糊推论引擎，(4)解模糊化。

模糊控制器是一种结合操控者的直觉与经验的控制器，设计时不需要使用数学模型来完整的描述受控系统。

设计一个模糊控制器主要可以分为六个步骤：

(1)决定输入与输出的变量；

(2)决定输入与输出变量的范围；

(3)决定输入输出变量的语言项；

(4)决定输入与输出变量的归属函数；

(5)决定规则库；

(6)决定模糊推论引擎与解模糊化的方法。

本发明的感应机器钳夹持控制器系统的模糊控制方法具体实现，包括如下步骤：

步骤一、决定模糊控制的输入变量及输出变量：两个输入变量分别为：iMode为机器机器钳夹持夹取对象时的松紧模式，iCurrent为马达目前的电流值；对应此模糊控制器的输出变量为PWM，改变PWM的周期宽度的大小来改变直流有刷马达的速度。

本发明所设计的感应机器钳夹持系统模糊控制器为一个直流有刷马达所组成，只要控制直流有刷马达的速度，就可以控制直流有刷马达旋转快慢或停止，进一步来控制感应机器钳夹持指夹取对象时的松紧度。本发明针对直流有刷马达所设计的模糊控制器，为两个输入变量与一个输出变量的模糊控制器，其框架图如图4所示。

步骤二、决定输入与输出变量的论域：

模糊控制器的两个输入变量：iMode和iCurrent的论域的范围如式子(1)以及式子(2)所示；一个输出变量PWM的论域的范围如式子(3)所示：

iMode∈[1,2,3] (1)

iCurrent∈[0,2.5] (2)

PWM∈[0,100] (3)

输入变量iMode是由操作者来决定夹具夹取对象时的力道模式，夹爪力道模式设定三种参数1、2、3，分别表示弱、中、强的夹取力道。

输入变量iCurrent为马达目前的电流量根据马达特性曲线知道电流量与扭力成正比。

在以上两个已知的输入变数的论域范围，所对应的最大输入的范围。

将此控制器的输出为直流有刷马达的移动速度，直接对应到PWM的周期宽度的大小以控制直流有刷马达速度，在此PWM的周期宽度的大小是控制直流有刷马达移动速度的范围，当PWM为100时表示马达为全速运转每秒40mm；当PWM为0时即马达停止。

步骤三、决定输入输出变量的语言项：

输入变量iCurrent以及输出变量PWM分别为四个语言项以及三个语言项，其语言项分别表示为：

T(iCurrent)＝{VPS,PS,PM,PB}＝{C0,C1,C2,C3} (4)

T(PWM)＝{ZO,PM,PB}＝{D0,D1,D2} (5)

其中输入变量iCurrent的四个语言项依序分别代表正很小VPS、正小PS、正中PM以及正大PB，输出变量PWM的三个语言项依序分别代表零ZO、正中PM以及正大PB。

步骤四、决定输入与输出变量的归属函数：

用三角形的归属函数来描述模糊控制器的输入变量iCurrent的模糊集合，而对于输出变量PWM的模糊集合，则使用模糊单点(singleton)。

步骤五、决定规则库：

建构的规则表如表4.1与表4.2所示：

表4.1、直流有刷马达的输入与输出数据库语言值表示方式

表4.2、直流有刷马达的输入与输出数据库数字表示方式

根据两个输入两个语言变量的所有语言向排列组合，用表4.1所示的3×4＝12条语言化的条件式控制规则的通式来表示模糊控制器的策略，式6为此12条规则的通式：

规则Rj(k1,k2)：

IF iMode is B k 1 ane jDvssfnu jt C k2,

THEN PWM isD(k1,2) (6)

其中BK1、CK3分别为输入变量iMode与iCurrent的模糊集合；Df(K1,K3)则为输出变量PWM的模糊集合；也就是BK1∈T(iMode)、CK2∈T(iCurrent)、DF(K1,K2)∈T(PWM)，并且其中K1∈{0,1,2}、K2∈{0,1,2,3}、G(K1,K2)∈{0,1,2}；举例来说，在12条规则中的第R1(2,3)条规则，如式7所示：

IF iMode is A₂and iCurrent is B₃,THEN PWM is C₄ (7)

此条规则的语意为“当输入变量iMode为3-强且输入变量iCurrent为正大PB，则输出变量PWM为零ZO”，其他所有规则的表示可依此类推。

步骤六、决定模糊推论引擎与解模糊化的方法：

在模糊推论引擎方面是使用Mamdani的模糊推论法，每一条规则被触动规则的前件部输入个命题各命题部的归属度采用逻辑积算法及取小min运算，所以第(j1j2)条规则的前件部的适合度w(j1,j2)，如式(8)所示：

W(j₁,j₂)＝min(μ_Aj1(iMode),μ_Bj2(iCurrent))，j₁∈{0,1,2}j₂∈{0,1,2,3} (8)

在解模糊化的方法上，采用加权平均法(weighted average method)，所以模糊控制器的输出PWM，如式(9)所示：

以上实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于上述的实施例。上述实施例中所用方法如无特别说明均为常规方法。

Claims (1)

1.一种感应机器钳夹持控制器系统的模糊控制方法，所述的感应机器钳夹持控制器系统包括Arduino微控制器、电机驱动器、编码器、光电开关和电流变送器；电机驱动器驱动夹持电机，夹持电机上安装编码器，光电开关安装于夹持机构上，检测夹钳之间的距离，电流变送器检测夹持电机的电流大小，Arduino微控制器接收编码器检测的夹持电机的转速及位置信息、还接收光电开关及电流变送器的信息，通过控制电机驱动器最终控制夹持电机的转速；其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、决定模糊控制器的输入变量及输出变量：两个输入变量分别为：iMode为机器钳夹持夹取对象时的力道模式，iCurrent为电机目前的电流值；对应此模糊控制器的输出变量为直流有刷电机的速度，是通过改变PWM的周期宽度的大小来改变直流有刷电机的速度；

步骤二、决定输入与输出变量的论域：

模糊控制器的两个输入变量：iMode和iCurrent的论域的范围如式子(1)以及式子(2)所示；一个输出变量PWM的论域的范围如式子(3)所示：

iMode∈[1,2,3] (1)

iCurrent∈[0,2.5] (2)

PWM∈[0,100] (3)

输入变量iMode是由操作者来决定夹具夹取对象时的力道模式，力道模式设定三种参数1、2、3，分别表示弱、中、强的夹取力道；

输入变量iCurrent为电机目前的电流量，根据电机特性曲线可知电流量与扭力成正比；

此模糊控制器的输出为直流有刷电机的移动速度，直接对应到PWM的周期宽度的大小以控制直流有刷电机速度，在此PWM的周期宽度的大小是控制直流有刷电机移动速度的范围，当PWM为100时表示电机为全速运转每秒40mm；当PWM为0时即电机停止；

步骤三、决定输入输出变量的语言项：

输入变量iCurrent以及输出变量PWM分别为四个语言项以及三个语言项，其语言项分别表示为：

T(iCurrent)＝{VPS,PS,PM,PB}＝{C0,C1,C2,C3} (4)

T(PWM)＝{ZO,PM,PB}＝{D0,D1,D2} (5)

其中输入变量iCurrent的四个语言项依序分别代表正很小VPS、正小PS、正中PM以及正大PB，输出变量PWM的三个语言项依序分别代表零ZO、正中PM以及正大PB；

步骤四、决定输入与输出变量的归属函数：

用三角形的归属函数来描述模糊控制器的输入变量iCurrent的模糊集合，而对于输出变量PWM的模糊集合，则使用模糊单点singleton；

步骤五、决定规则库：

建构的规则表如表4.1与表4.2所示：

表4.1、直流有刷电机的输入与输出数据库语言值表示方式

表4.2、直流有刷电机的输入与输出数据库数字表示方式

根据两个输入两个语言变量的所有语言项排列组合，用表4.1所示的3×4＝12条语言化的条件式控制规则的通式来表示模糊控制器的策略；

步骤六、决定模糊推论引擎与解模糊化的方法：

在模糊推论引擎方面是使用Mamdani的模糊推论法，每一条规则被触动规则的前件部输入各命题，各命题部的归属度采用逻辑积算法及取最小运算，所以第(j1，j2)条规则的前件部的适合度W(j₁，j₂)，如式(8)所示：

W(j₁，j₂)＝min(μ_Aj1(iMode),μ_Bj2(iCurrent))，j₁∈{0,1,2}j₂∈{0,1,2,3} (8)

在解模糊化的方法上，采用加权平均法，所以模糊控制器的输出PWM，如式(9)所示：

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