王亞茹,王雪麗
(1.吉林工程職業(yè)學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院,吉林 四平 136001; 2.長春職業(yè)技術(shù)學(xué)院 工程技術(shù)分院,長春 130033)
隨著工業(yè)自動化的發(fā)展,機(jī)械手裝置在許多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用.機(jī)械手裝置涉及機(jī)械、控制、傳感器及人工智能等多種學(xué)科,是一種高技術(shù)自動化生產(chǎn)設(shè)備[1-2].由于液壓驅(qū)動裝置具有結(jié)構(gòu)緊湊、運(yùn)動平穩(wěn)及位置精度高等優(yōu)點(diǎn),所以,液壓驅(qū)動裝置在機(jī)械手的發(fā)展中得到了迅速發(fā)展.液壓機(jī)械手運(yùn)動的外界環(huán)境因素多變,容易受到外界各種因素的影響.如果機(jī)械手控制系統(tǒng)設(shè)計不合理,就會使機(jī)械手運(yùn)動軌跡產(chǎn)生偏差,有可能造成重大的經(jīng)濟(jì)損失.因此,研究機(jī)械手高精度控制系統(tǒng),對于提高機(jī)械手市場的競爭力具有重要意義.
為了提高機(jī)械手控制系統(tǒng)抗外界干擾能力,需要設(shè)計出更好的控制系統(tǒng).國內(nèi)外學(xué)者對機(jī)械手控制系統(tǒng)展開了廣泛研究.文獻(xiàn)[3-4]研究了液壓機(jī)械手PID控制系統(tǒng),建立管柱移運(yùn)液壓機(jī)械手結(jié)構(gòu)簡圖,設(shè)計液壓缸PID控制系統(tǒng)框圖,采用Matlab軟件對PID控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真,獲得良好的控制性能.文獻(xiàn)[5-6]研究了液壓伺服機(jī)械手控制系統(tǒng),建立了機(jī)械手液壓系統(tǒng)模型,給出了機(jī)械手液壓伺服PLC控制方案,對末端執(zhí)行器運(yùn)動軌跡進(jìn)行仿真驗(yàn)證,提高了機(jī)械手輸出軌跡精度.文獻(xiàn)[7-8]研究了機(jī)械手自適應(yīng)滑??刂葡到y(tǒng),建立機(jī)械手運(yùn)動數(shù)學(xué)模型,設(shè)計了滑??刂葡到y(tǒng),對控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性進(jìn)行證明,通過仿真驗(yàn)證滑??刂菩Ч?降低了機(jī)械手角速度跟蹤誤差.以前研究的機(jī)械手控制輸出精度有所提高,但是,受到外界波形干擾時,其輸出誤差較大.對此,本文建立液壓機(jī)械手平面運(yùn)動簡圖,推導(dǎo)出閥控液壓缸流量方程式,引用混合算法優(yōu)化PID控制,給出PID控制優(yōu)化流程圖.采用數(shù)學(xué)軟件Matlab對機(jī)械手優(yōu)化后的控制進(jìn)行仿真,輸出機(jī)械手位移跟蹤仿真曲線,并與常規(guī)PID控制系統(tǒng)仿真曲線進(jìn)行對比,為提高機(jī)械手運(yùn)動軌跡精度研究提供理論依據(jù).
本文研究的機(jī)械手采用液壓驅(qū)動控制,其模型如圖1所示.
圖1 液壓驅(qū)動機(jī)械手Fig.1 Hydraulic driving manipulator
在機(jī)械手中,液壓驅(qū)動系統(tǒng)包括不對稱氣缸,其占據(jù)較小的工作空間,能夠提供較高的有效載荷.氣缸由伺服閥控制.位移傳感器安裝在活塞桿內(nèi)部,形成位置閉環(huán)控制.閥控液壓系統(tǒng)如圖2所示.
圖2 閥控液壓缸示意圖Fig.2 Drawing of valve-controlled hydraulic cylinder
假設(shè)電壓是伺服閥的輸入信號,并且閥動態(tài)可以用一階傳遞函數(shù)表示,則閥芯位置和輸入信號之間存在以下關(guān)系:
(1)
式中:xs為閥芯位置;us為輸入電壓信號;k為增益系數(shù);s為輸入指令信號.
閥控液壓缸工作方程式為
式中:n=A1/A2;A1,A2分別為無桿腔和有桿腔面積;p1,p2分別為液壓缸無桿腔和有桿腔壓力;PL為負(fù)載壓力;QL為負(fù)載流量;Q1,Q2分別為液壓缸無桿腔和有桿流量.
閥門流量方程式[9]為
(4)
(5)
式中:cs為流量系數(shù);ps,pt分別為泵和罐的壓力.
活塞勻速運(yùn)動進(jìn)入液壓缸流量方程式為
式中:x′為活塞的速度.
因此,可以推導(dǎo)出液壓缸流量連續(xù)運(yùn)動方程式為
式中:x為活塞的位移;V1,V2分別為氣缸無桿腔和有桿腔體積;Be為體積彈性模量;Cic為液壓缸泄漏系數(shù);L為液壓缸行程.
根據(jù)牛頓定律,活塞力的平衡方程式為
(10)
式中:b為活塞的黏性摩擦系數(shù);m為有效載荷質(zhì)量.
由式(3),(8)和式(9)可以得到
(11)
式中:Vt為液壓缸體積;Ctc為總泄漏系數(shù).
式(11)采用拉普拉斯變換后[9]為
(12)
PID控制是工業(yè)控制系統(tǒng)中最常用的控制算法,其具有強(qiáng)大的性能并且易于實(shí)現(xiàn).控制器由3個系數(shù)組成,即比例、積分和微分項(xiàng),可以適當(dāng)選擇它們以獲得最佳響應(yīng),如圖3所示.
圖3 PID控制流程Fig.3 PID control flow
PID控制微分方程式[10]為
(13)
式中:kp為比例系數(shù);ki為積分系數(shù);kd為微分系數(shù).
PID控制器輸出的誤差方程式為
(14)
采用誤差積分性能指標(biāo)評價系統(tǒng)誤差函數(shù),當(dāng)PID控制器設(shè)置參數(shù)最優(yōu)時,誤差函數(shù)取得最小值,可以提高系統(tǒng)輸出精度.誤差積分性能評價函數(shù)為
(15)
粒子群算法由Kennedy和Eberhart等開發(fā)的一種新的進(jìn)化算法[11].它從隨機(jī)解開始,粒子通過搜索個體極值Pt和群體極值Gt,迭代更新自身速度V和位置X,迭代方程式[11]為
1938年8月,國民政府行政院舉行第373次院會,會上通過了《淪陷區(qū)教育實(shí)施方案》,提出淪陷區(qū)的各級教育,應(yīng)利用各種方法,繼續(xù)維持教育,“以適應(yīng)抗戰(zhàn)需要,而延續(xù)文化生命”[22]291。在敵人已直接控制的淪陷區(qū),督導(dǎo)員要“采用以抗戰(zhàn)為中心之教材,秘密教導(dǎo)學(xué)生”,倘若這種教材難以獲得,則由“學(xué)生輾轉(zhuǎn)抄寫或竟用口授”[22]292。對于尚未被敵人控制的區(qū)域,督導(dǎo)員要指導(dǎo)小學(xué)校長,在“盡可能范圍內(nèi)設(shè)法繼續(xù)維持各該校正常教育”;對于已停閉的小學(xué),“應(yīng)盡量設(shè)法恢復(fù)”;各學(xué)校除授予正常課之外,還“應(yīng)特別加授與抗戰(zhàn)有關(guān)之教材”[22]293。
Vt+1=ωVt+c1r1(Pt-Xt)+c2r2(Gt-Xt)
(16)
Xt+1=Xt+Vt+1
(17)
式中:ω為慣性權(quán)重;c1,c2為速度更新參數(shù);r1,r2為隨機(jī)數(shù).
為了充分發(fā)揮局部搜索和全局搜索各自優(yōu)勢,慣性權(quán)重系數(shù)修改為
(18)
式中:ω0為初始慣性權(quán)重系數(shù);ω1為迭代最大次數(shù)慣性權(quán)重系數(shù);t為當(dāng)前迭代次數(shù);T為最大迭代次數(shù).
隨著粒子迭代次數(shù)的增多,各個粒子就會出現(xiàn)相似情況,從而產(chǎn)生局部最優(yōu)解.因此,在粒子群算法中混合遺傳算法,對粒子實(shí)行交叉和變異操作,最終搜索到全局最優(yōu)解.
交叉操作:采用實(shí)數(shù)交叉法對粒子群個體進(jìn)行操作,第n個群體最優(yōu)染色體An和第m個染色體Am進(jìn)行交叉操作,其交叉方程式[12]為
變異操作:從種群中隨機(jī)抽取一個個體,通過基因變異產(chǎn)生優(yōu)秀個體,第i個個體第j個基因變異方程式[12]為
(21)
f(t)=1-r(1-t/T)a
(22)
式中:Amax為個體上界;Amin為個體下界;a為可調(diào)參數(shù).
采用混合算法優(yōu)化PID控制流程如圖4所示.
混合粒子群算法參數(shù)設(shè)置為:群體大小為100,慣性權(quán)重系數(shù)為ω0=0.9,ω1=0.4,速度更新參數(shù)
圖4 混合粒子群算法優(yōu)化流程Fig.4 Hybrid particle swarm optimization
c1=c2=2,變異概率為0.6,交叉概率為0.01.采用Matlab軟件優(yōu)化后的PID控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真,仿真參數(shù)如表1所示.
表1 PID控制系統(tǒng)仿真參數(shù)Tab.1 Simulation parameters of PID control system
分別采用階躍波形和正弦形,對優(yōu)化后的液壓機(jī)械手PID控制系統(tǒng)跟蹤效果進(jìn)行仿真驗(yàn)證,并與優(yōu)化前的PID控制效果進(jìn)行對比.假設(shè)外界環(huán)境沒有波形干擾,其仿真結(jié)果分別如圖5和圖6所示.假設(shè)外界環(huán)境有正弦波形干擾(y=2sin πt),其仿真結(jié)果分別如圖7和圖8所示.
由圖5和圖6可知:在沒有干擾環(huán)境條件下,液壓驅(qū)動機(jī)械手運(yùn)動位移為階躍波和正弦波信號時,采用PID控制和混合粒子群算法優(yōu)化PID控制都能快速地實(shí)現(xiàn)位移跟蹤.由圖7和圖8可知:在有正弦波干擾環(huán)境條件下,液壓驅(qū)動機(jī)械手運(yùn)動位移為階躍波和正弦波信號時,采用PID控制,信號跟蹤反應(yīng)時間較長,機(jī)械手跟蹤誤差較大.采用混合算法優(yōu)化PID控制,信號跟蹤反應(yīng)時間較短,機(jī)械手跟蹤誤差較小.在相同外界環(huán)境條件下,采用混合算法優(yōu)化PID控制,不僅反應(yīng)速度快,而且輸出精度高.因此,采用混合粒子群算法優(yōu)化PID控制,能夠改善液壓驅(qū)動機(jī)械手控制性能指標(biāo),提高機(jī)械手運(yùn)動軌跡的跟蹤精度.
圖5 階躍波形位移跟蹤(無波形干擾)Fig.5 Step waveform displacement tracking(no waveform interference)
圖6 正弦波形位移跟蹤(無波形干擾)Fig.6 Sinusoidal waveform displacement tracking(no waveform interference)
圖7 階躍波形位移跟蹤(有波形干擾)Fig.7 Step waveform displacement tracking(with waveform interference)
圖8 正弦波形位移跟蹤(有波形干擾)Fig.8 Sinusoidal waveform displacement tracking(with waveform interference)
本文采用混合粒子群算法優(yōu)化液壓驅(qū)動PID控制,并對優(yōu)化后的控制系統(tǒng)反應(yīng)速度和跟蹤誤差進(jìn)行仿真驗(yàn)證,主要結(jié)論如下:① 混合粒子群算法增加了遺傳算法的交叉和變異操作,能夠避免產(chǎn)生局部最優(yōu)解,適合PID控制參數(shù)優(yōu)化;② 液壓驅(qū)動機(jī)械手采用混合粒子群算法優(yōu)化PID控制系統(tǒng),能夠抑制外界環(huán)境因素的干擾,反應(yīng)速度快,輸出精度高.