羅 虎，賈瑞清

（中國礦業(yè)大學(xué)機電與信息工程學(xué)院，北京 100083）

1 引言

舵機是一種位置（角度）伺服的驅(qū)動器，適用于那些需要角度不斷變化并可以保持的控制系統(tǒng)[1]。目前，在高檔遙控玩具，如飛機、潛艇模型，遙控機器人中已經(jīng)得到了普遍應(yīng)用。同時舵機廣泛應(yīng)用于多關(guān)節(jié)機器人，玩具車船，直升機等，具有較好的可靠性和擴展性[2]。

傳統(tǒng)的舵機控制方式是通過接收單片機或其他硬件產(chǎn)生的不同脈寬的PWM波進行舵機輸出轉(zhuǎn)角的控制[3-4]。其精度受控制器產(chǎn)生PWM脈寬寬度的精度影響，同時還會帶來由于依賴于PWM發(fā)生器控制的擴展性問題，難以做到多個舵機串行控制；而采用的控制算法通常是經(jīng)典PID，這也使得舵機角度輸出不穩(wěn)定，震蕩等問題難以解決[9-12]。目前控制性和擴展性，最好的舵機產(chǎn)品之一是韓國ROBOTIS系列舵機，可以單根控制線同時串聯(lián)多個舵機（理論上能串聯(lián)255個舵機），同時該舵機做到了360°轉(zhuǎn)角位置輸出，但也因其角位移反饋方式采用的絕對編碼器而使其價格昂貴，控制器MCU性能要求高等問題，導(dǎo)致單個舵機價格高達數(shù)千元，并且由于其控制方式依舊是經(jīng)典PID，重載時的不穩(wěn)定問題依然存在[5-8]。

基于此，研究開發(fā)的舵機采用了新的控制算法，即自適應(yīng)神經(jīng)模糊算法，通過單總線通信方式獲得轉(zhuǎn)角指令，設(shè)計雙電位計角度傳感器反饋轉(zhuǎn)角的方式，設(shè)計神經(jīng)模糊控制算法進行舵機控制；以低成本代價研發(fā)出穩(wěn)定的高性能的舵機，實現(xiàn)單根總線同時控制多個舵機達到360°無死區(qū)轉(zhuǎn)角輸出的目的。本研究基于小型舵機，但研究成果同樣可為各類舵機及位置伺服系統(tǒng)的設(shè)計研發(fā)提供理論參考和技術(shù)參數(shù)及方法指導(dǎo)。

2 單總線雙電位計舵機設(shè)計

2.1 微型雙電位計角度反饋原理及設(shè)計

根據(jù)電位計角度傳感器的技術(shù)文檔，市場上單個微型電位計能夠測量的角度范圍最大值為333°，這是由于圓形電位計的物理幾何限制決定的，而采用雙電位計角度傳感器的設(shè)計方式，在空間上采用相位差180°同軸安裝的方式，同時測量舵機減速器末級輸出軸轉(zhuǎn)角，即可克服該測量瓶頸。

2.1.1 微型電位計信號原理及物理安裝設(shè)計

微型高精度電位計角度傳感器電路，如圖1所示。

圖1 高精度角度傳感器電路模型Fig.1 High-Precision Angle Sensor Circuit Model

圖中：A端、B端—接參考電壓的正負極；

C端—角度模擬電壓輸出。

該角度傳感器的電壓信號與轉(zhuǎn)角信號的對應(yīng)關(guān)系為（1），其中Vout角度模擬電壓信號輸出值，θ表示電位計角度傳感器的模擬轉(zhuǎn)角位置值，對應(yīng)C滑動端子在電阻R上的位置。Kφ表示該角度傳感器的比例系數(shù)，由關(guān)系（2）決定，即加載到傳感器上的參考電壓Vref和最大可測角度θmax之比。

在PCB電路板上設(shè)計同軸放置俯視圖，如圖2所示。電位計角度傳感器的下表面均為接觸PCB電路板的一面，PCB電路板設(shè)計軸測圖，如圖3所示。

圖2 雙電位計電路板俯視圖Fig.2 PCB Board Top View

圖3 雙電位計電路板軸測圖Fig.3 PCB Board Axonometric View

將角度傳感器依照圖2的位置關(guān)系平移出來，如圖4所示。電路板上表面?zhèn)鞲衅鳛镾OR1，電路板下表面?zhèn)鞲衅鳛镾OR2，當(dāng)減速器輸出軸穿過兩電位計傳感器的驅(qū)動孔時，易得兩電位計有180°相位差，即：

圖4 雙電位計參考電壓加載方向Fig.4 Reference Voltage Direction of Dual Potentiometer

2.1.2 雙電位計電氣信號加載方式及測量原理

根據(jù)上述角度傳感器的安裝方式以及角度傳感器的參數(shù)，可以得到該雙電位計角度傳感器的相圖，ABCDEF是電路板上表面的角度傳感 SR1 的相圖，如圖 5 所示。A′B′C′D′E′F′是電路板下表面角度傳感SR2的相圖，如圖6所示?！螦EF和∠A′E′F′是電位計的死區(qū)，大小為27°，可測量范圍為333°，即弧ABCDE與弧 A′B′C′D′E′所對的圓心角：0°→333°；角度傳感器被驅(qū)動轉(zhuǎn)向為順時針方向，參考電壓加載方向為正邏輯方向，即角度為零點的角度模擬電壓輸出值也為零，最大可測角度333°輸出參考電壓值5V（本設(shè)計的參考電壓是5V）；為了使得兩傳感器被減速器輸出軸同時驅(qū)動時，兩轉(zhuǎn)動角度均從0°向333°增大的方向變化且角度模擬電壓反饋值也向著參考電壓的5V方向遞進，故將下表面電位計的參考電壓加載方向與上表面電位計相反，設(shè)計參考電壓VDD5V與GND加載方式，如圖4所示。

圖5 上表面角度傳感器SOR1Fig.5 Up SOR1 Phase Diagram

圖6 下表面角度傳感器SOR2Fig.6 Lower SOR1 Phase Diagram

兩電位計角度傳感器同軸焊接到電路板上，如圖2所示。重疊相位圖，如圖7所示。上表面ABCDEF角度傳感器SOR1，下表面 A′B′C′D′E′F′角度傳感器 SOR2，由于兩電位計參考電壓加載方向是相反方向，如圖4所示。故，當(dāng)減速器末級輸出軸順時針驅(qū)動兩電位計旋轉(zhuǎn)時，兩傳感器輸出的轉(zhuǎn)角模擬電壓信號均朝著增大的方向（本設(shè)計的參考電壓是5V，故模擬電壓輸出范圍是從0V到5V），同時角度也是從0°向著333°線性增大，滿足關(guān)系（1），即：

2.1.3 雙電位計角度取信區(qū)間以及關(guān)系分析

設(shè)計兩傳感器的取信角度區(qū)間以及關(guān)系，如圖7所示。設(shè)A點減速器軸轉(zhuǎn)動零點，順時針轉(zhuǎn)動一圈，則上表面角度傳感器ABCDEF 角度變化為 0°→333°→333°+27°，即 0°→360°，根據(jù)關(guān)系（2）映射下表面角度傳感器 A′B′C′D′E′F′角度變化為 0°+180°→180°+（180°-27°）→180°+153°+27°+180°，180°→180°+360°；故兩傳感器的死區(qū)（27°）亦總是滿足180°相位差關(guān)系，故理論上講，減速器旋轉(zhuǎn)輸出軸以死區(qū)外任意位置作為旋轉(zhuǎn)起點，均可得到以A點為起點相同的結(jié)論，即交替度過死區(qū)，彌補單電位計角度傳感器不能整周測量反饋的限制。的上下半圓弧分成兩個半圓區(qū)間，分別取信上下兩電位計的角度反饋值，即可完成對減速器輸出軸的轉(zhuǎn)角整周反饋，即以B點（亦D′點）為輸出軸旋轉(zhuǎn)起點，角度取信區(qū)間如下：

圖7 雙角度傳感器重合相圖Fig.7 Double Angle Sensor Overlapped Phase Diagram

可見，兩角度傳感器的反饋模擬電壓值區(qū)間左右端點值相同，但由于兩個傳感器是同軸驅(qū)動旋轉(zhuǎn)的，故兩傳感器不會同時反饋回來該區(qū)間的數(shù)值，即兩個角度模擬數(shù)據(jù)反饋回控制器后，同一時刻有且僅有一個出現(xiàn)在區(qū)間（6）或者（7）中，通過判斷位于區(qū)間內(nèi)的傳感器是Vθ1還是Vθ2，即可得到減速器輸出轉(zhuǎn)軸的準(zhǔn)確位置。

2.2 電路設(shè)計

為實現(xiàn)單總線雙電位計自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)舵機系統(tǒng)，在硬件電路上設(shè)計半雙工串行電路以及其通信協(xié)議，上位機直接發(fā)送指令給舵機控制器的串口端，舵機控制器MCU校驗地址命令后進行驅(qū)動輸出角解析，然后舵機控制器通過雙電位計獲得舵機實際輸出軸轉(zhuǎn)角，以偏差以及偏差的變化作為模糊神經(jīng)算法的輸入，將算法輸出作為舵機運動輸出的控制量；此設(shè)計方案使得舵機主從控制性能極大的提高；由于神經(jīng)模糊算法對內(nèi)存要求較高，故外擴一片RAM；限于篇幅，在此只給出單總線通信電路以及雙電位計角度傳感器電路設(shè)計。

2.2.1 單總線通信電路設(shè)計

采用74HC126邏輯門芯片，實現(xiàn)單總線信號輸入和輸出的方向控制，如圖8所示。單片機的10引腳與11引腳控制信號出入，UART為TTL單總線，RXD與TXD分別連接到單片機的輸入輸出串口引腳。當(dāng)需要同時控制多路舵機時，只需要將各舵機的單總線串接并上拉合適的驅(qū)動電流即可。

2.2.2 雙電位計角度傳感器電路設(shè)計

采用兩個TZ12-103A333D40-30中空軸微型角位移傳感器，如圖9中AngleCoder_1_與AngleCoder_2_，分別將Vdata引腳角度模擬電壓信號接入ATmega8A單片機的23與24模擬數(shù)字信號轉(zhuǎn)換引腳，設(shè)計參考電壓，去噪電路。

圖8 單總線電路Fig.8 Single Bus Circuit

圖9 雙電位計角度傳感器電路Fig.9 Dual Potentiometer Circuit Design

2.2 .3電路板制板及樣機

制作的電路板，舵機設(shè)計供電電壓為9V，舵機僅由一根單總線控制，其余就是電源線和電源地線，如圖10所示。減速器裝配樣機，如圖11所示。引腳功能說明如圖中標(biāo)識。

圖10 制作電路板Fig.10 PCB Board Manufactured

圖11 樣機Fig.11 Prototype

3 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)設(shè)計

舵機主要應(yīng)用在需要位置伺服的場合，在負載力矩作用下，舵機響應(yīng)的非線性特性也主要出現(xiàn)在位置環(huán)上，速度環(huán)并不敏感，在此就不做考慮；傳統(tǒng)的PID算法對負載變化時反應(yīng)敏感，難以滿足控制要求，故引入自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法以求得到相比傳統(tǒng)PID算法更好的控制效果和穩(wěn)定性能。在本研究設(shè)計的雙電位計角度傳感器舵機系統(tǒng)的硬件基礎(chǔ)上，實現(xiàn)自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法控制。

舵機運行過程中，通過雙電位計角度傳感器實時獲得輸出軸的轉(zhuǎn)角，數(shù)據(jù)經(jīng)過單片機計算處理，得到舵機輸出距離目標(biāo)角度的誤差以及誤差的變化，將兩個計算量作為舵機系統(tǒng)的控制算法的輸入，經(jīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對控制參數(shù)實時調(diào)整，獲得最優(yōu)參數(shù)后，輸出控制量。

顯然，與傳統(tǒng)的PID算法直接采用誤差和誤差變化信息不做其他處理，僅作用一定的權(quán)重就輸出控制量相比，此方法考慮的信息和因素更多，在不同負載作用下，舵機系統(tǒng)能表現(xiàn)出更穩(wěn)健的性能，即在系統(tǒng)硬件和軟件參數(shù)受到環(huán)境和本身的溫升變化等非預(yù)測性變化因素作用下，具有更高的動靜態(tài)性能和魯棒性[14]。

3.1 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法簡介

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)依據(jù)其聯(lián)接方式的不同分為前向網(wǎng)絡(luò)（前饋網(wǎng)絡(luò)），反饋網(wǎng)絡(luò)，相互結(jié)合型網(wǎng)絡(luò)和混合型網(wǎng)絡(luò)。在本研究針對雙電位計舵機采用的是前向網(wǎng)絡(luò)，前向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，其特點是共有三層網(wǎng)絡(luò)，如圖12所示。且只有前后相鄰兩層之間的神經(jīng)元相互有連接關(guān)系且各個神經(jīng)元之間并沒有信號反饋，每個神經(jīng)元可以接收多個輸入并僅只有一個輸出送給下一層的每一個神經(jīng)元。三層網(wǎng)絡(luò)分別稱為輸入層，隱含層和輸出層；輸入層不具有計算功能，且輸入層中神經(jīng)元節(jié)點數(shù)總和就是輸入信號數(shù)量，這里輸入信號有三個，分別是系統(tǒng)參考角度rref系統(tǒng)的輸出角度Y（t），和自適應(yīng)算法的上一個輸出信號u（t-1）；隱含層和輸出層的神經(jīng)元具備計算功能，這里的隱含層取四個神經(jīng)元節(jié)點，輸出層同樣依據(jù)實際硬件條件和精度要求確定，這里為說明簡單只取一個，即，此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的控制作用信號只有一個。相鄰兩層之間有前一層各神經(jīng)元輸出信號的最終作用強度大小的衡量，即圖中所示的權(quán)重系數(shù)I和權(quán)重系數(shù)II，自適應(yīng)算法的核心就在于改變這兩組權(quán)重的大小，自適應(yīng)算法輸入量為誤差e（t）。

這里設(shè)每個神經(jīng)元的數(shù)學(xué)激勵函數(shù)為fi，權(quán)重系數(shù)為wij；神經(jīng)元的輸入作用信號為zj；偏移量為bi；則可將每個神經(jīng)元的輸出方程表示為：

為符合神經(jīng)元模型處理神經(jīng)沖動的特性，激勵函數(shù)必須具有突變性和飽和性，即滿足模擬神經(jīng)元興奮過程中的神經(jīng)沖動和疲勞特征?；诖?，選擇的激勵函數(shù)也必然是非線性的。為方便處理，隱含層和輸出層都采用Tan-Sigmoid雙曲正切S型函數(shù)，其特點是在無窮域上連續(xù)可微，類階躍和零均值，值域為（-1，1）[15]。

圖12 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.12 Adaptive Neural Network Topology

自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的作用體現(xiàn)在它對系統(tǒng)各種狀態(tài)下響應(yīng)并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層之間的權(quán)重系數(shù)在線改變的過程中，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出最優(yōu)值；它基于Widrow-Hoff自適應(yīng)算法，具體的學(xué)習(xí)規(guī)則是Delta規(guī)則，此學(xué)習(xí)規(guī)則旨在于不斷的改變權(quán)重系數(shù)I和II，直到期望參考舵機的角度指令和實際偏轉(zhuǎn)角度Y（t）的方差值達到最小。

令輸入向量為z，t時刻權(quán)向量為W（t），t+1時刻的權(quán)向量為W（t+1），換算系數(shù)為α，則權(quán)向量隨時間變化的關(guān)系可表示為[9]：

式中：當(dāng)且僅當(dāng) 0＜α＜2，誤差收斂。

3.2 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法設(shè)計

在研究的雙電位計反饋舵機硬件系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，研究設(shè)計完全的自適應(yīng)控制人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并耦合模糊邏輯控制，組成自適應(yīng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以達到算法系統(tǒng)可自動調(diào)整比例因子的目的，其拓撲結(jié)構(gòu)設(shè)計，如圖13所示。

圖13 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法拓撲結(jié)構(gòu)圖Fig.13 Fuzzy Neural Network Algorithm Structure Diagram

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的兩個輸入分別是參考角度rref和系統(tǒng)實際輸出角度的反饋量Y（t），兩變量代數(shù)運算得到角度誤差e（t），以及角度誤差的遞增量 Δe（t），即有式（10）：

兩個輸入比例增益器Ge和GΔe，根據(jù)傳遞函數(shù)關(guān)系，兩比例增益器的輸出信號eN和ΔeN可以表示為：

FLC是模糊邏輯控制器，其輸入信號分別是比例增益器Ge和GΔe的輸出量eN和ΔeN，其輸出信號表示為ΔuN；NN是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，其輸入信號是誤差e（t）和誤差的遞增量Δe（t），其輸出信號是一個調(diào)整因子α；FLC模糊邏輯控制器和NN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的輸出通過耦合器GΔu耦合，耦合器GΔu的作用是綜合兩控制器的控制效果，對控制信號進行動態(tài)調(diào)整并輸出調(diào)整量作用信號Δu；系統(tǒng)輸出最終控制信號為u；即有如下信號傳遞和變化關(guān)系：

3.2.1 模糊邏輯控制器FLC

本研究設(shè)計的是一個二維的FLC模糊邏輯控制器，模糊變量和論域是仿真綜合選擇并最終確定的，隸屬函數(shù)離線定義；輸入模糊變量為誤差eN和誤差遞增量ΔeN，輸出變量為調(diào)整量作用信號ΔuN，根據(jù)本研究設(shè)計雙電位計舵機系統(tǒng)輸出精度和性能綜合要求，模糊變量和論域分別定義如下：

為了使舵機整體體積小，本研究設(shè)計采用的單片機控制器選擇小封裝導(dǎo)致Flash和RAM大小有限，復(fù)雜的隸屬函數(shù)會引起運算量的急劇增加帶來的時間和空間耗費對舵機系統(tǒng)在線實時優(yōu)化產(chǎn)生不利的作用，因此本算法中采用較簡單的三角形隸屬度函數(shù)，方程表示如下：

3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN

在雙電位計舵機硬件條件下設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲，如圖14所示。采用輸入層節(jié)點2個，隱含層節(jié)點3個以及輸出層節(jié)點1個的三層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。兩個輸入信號分別是誤差e（t）和誤差遞增量 Δe（t），輸出信號為調(diào)整因子 α，其值域為（-1，1）。

圖14 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)圖Fig.14 Neural Network Topology

取隱含層節(jié)點激勵函數(shù)：

輸出層節(jié)點激勵函數(shù)：

故，模糊神經(jīng)控制算法的輸出信號u（x）在經(jīng)模糊控制器FLC和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN重新調(diào)整后用來調(diào)制電動舵機的位置環(huán)控制量。

3.3 雙電位計反饋仲裁及濾波

雙電位計角度傳感器物理上反饋回來兩個角度數(shù)值，程序分別讀取兩個數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)經(jīng)過濾波后放入取信區(qū)間式（6）和式（7）進行判斷，由于兩個角度傳感器輸出關(guān)系滿足式（3），故兩個角度值時刻有180°相位差，必然不會同時滿足區(qū)間式（6）和區(qū)間式（7），所以兩個傳感器中任何一個傳感器反饋數(shù)值任意時刻必有一個位于兩區(qū)間之一，在程序設(shè)計中都僅需判斷一個值就可確定另外一個角度傳感器的值狀態(tài)。

遞推均值濾波：為了獲得更加準(zhǔn)確的舵機減速器末端軸輸出的轉(zhuǎn)角位置，對兩角度傳感器反饋值位于有效區(qū)間時分別進行遞推均值濾波，以獲得更好的控制效果。單片機采集N個角度值，排成一個隊列數(shù)組，每進行一次采集，便把測量值放在隊尾而把隊首的值覆蓋，然后隊列數(shù)組的N個數(shù)據(jù)進行算數(shù)平均后的值作為濾波值輸出，本次算法設(shè)計中采集窗口長度N為13，即：

在獲得輸出軸經(jīng)濾波之后的轉(zhuǎn)軸位置后，再計算誤差e（t）和誤差遞增量Δe（t），作為自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法系統(tǒng)的輸入。

4 仿真與試驗

以Atmel公司的AVR-Atmega單片機做計算控制器，外擴一片串行SOP8小封裝的RAM芯片以滿足程序算法運行的空間要求，實現(xiàn)雙電位計無死區(qū)舵機的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制；雙電位計舵機串行級聯(lián)樣機實驗系統(tǒng)，如圖15所示。樣機基本參數(shù)如下：直流永磁電機反電動勢參數(shù)Ke=0.0035V·s/rad，轉(zhuǎn)矩參數(shù)Kt=0.0087N·m/A，電機電樞的電阻和電感分別是R=0.238Ω和L=2.4×10-3H，換算到電機輸出軸的轉(zhuǎn)動慣量 Jn=2.35×10-6kg·m2；減速器減速比16.3；額定電壓U=9V。通過MATLAB/Simulink工具建立了單個雙電位計舵機系統(tǒng)的動態(tài)仿真模型，如圖16所示。限于篇幅，仿真模型不詳細說明。

圖15 兩舵機串行控制實驗測試Fig.15 Two Servos Serial Control Experiment Test

圖16 舵機系統(tǒng)Fig.16 Matlab Servo Testing System

為了驗證雙電位計舵機系統(tǒng)在自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法作用下的優(yōu)越性，快速性，仿真系統(tǒng)給定一個10°的舵偏角指令，得到響應(yīng)曲線，如圖17所示。分析可知，對于經(jīng)典PID（Kp=0.0038，Ki=0.015，Kd=0．33）控制算法，因為三個參數(shù)的調(diào)節(jié)是預(yù)先設(shè)定的，不具備自整定能力，應(yīng)對系統(tǒng)激勵和慣性負載變化的能力差，所以其擁有較大的上升時間，達到了85.67ms，并且有21%的超調(diào)量；而采用自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的階躍響應(yīng)時間僅45.86ms左右，且無超調(diào)。

圖17 舵機系統(tǒng)階躍響應(yīng)曲線Fig.17 Servo System Step Response Curve

編寫上位機控制軟件界面，如圖18所示。

圖18 舵機上位機控制器Fig.18 Upper Computer Controller

兩樣機串行測試實驗系統(tǒng)，如圖15所示。上位機通過命令模式指令使得兩個舵機均工作在舵機角度輸出方式，再由上位機分別選擇 ID=1（0x01）以及輸入目標(biāo)轉(zhuǎn)角，ID=2（0x02）及目標(biāo)轉(zhuǎn)角，輪流依次發(fā)送，測得穩(wěn)定響應(yīng)并記錄，部分響應(yīng)的分布情況，如圖19所示。輸出角度數(shù)據(jù)及誤差計算，如表1所示。

圖19 舵機位置測試點分布Fig.19 Servo Position Test Point Distribution

觀察響應(yīng)分布圖19可以得到結(jié)論：兩個自適應(yīng)模糊神經(jīng)舵機角度輸出響應(yīng)分布基本位于理想曲線下方，沒有出現(xiàn)明顯的超調(diào)，與仿真結(jié)果相符合；從表1中的誤差方向（+/-表示實測輸出與目標(biāo)轉(zhuǎn)角的差值的正負，即誤差方向）也可以得出與此相同的結(jié)論。

表1 多舵機位置輸出測試值和誤差Tab.1 Multiple Servos Test Values and Errors

誤差分析：

單片機AD編碼為10位，故測量反饋角度的誤差范圍，Δ1=333°/1024≈0.333°同時由于每個角度傳感器的測量有效范圍并非完全的333°，其波動范圍也應(yīng)計入反饋角度誤差中，因此獲得的轉(zhuǎn)動零點位置的設(shè)置值也存在誤差Δ2≈0.141°，電路板上角度傳感器的AD參考電壓5V波動帶來的誤差Δ3≈0.292°，電位計信號端子的觸點接觸電阻帶來的誤差Δ4≈0.292°，減速輸出軸與兩個電位計角度傳感器的傳動間隙帶來的誤差，即Δ5≈0.231°，樣機系統(tǒng)考慮制造和裝配總誤差Δ6≈0.302°，故輸出總轉(zhuǎn)角誤差為：

實驗結(jié)果分析：

通過分析得，自適應(yīng)模糊神經(jīng)舵機響應(yīng)轉(zhuǎn)角誤差基本位于總誤差Δ范圍內(nèi)，且每次舵機角度響應(yīng)收斂平穩(wěn)幾乎無超調(diào)，故認(rèn)為雙電位計角度傳感器滿足設(shè)計要求；分析可知，舵機輸出轉(zhuǎn)角誤差主要來源于AD值的編碼范圍，角度傳感器本身的準(zhǔn)確度和機械系統(tǒng)，故完全可以換更高AD位數(shù)的單片機，選用更高精度的電位計角度傳感器以及增加機械制造和裝配精度，再考慮的補償邏輯算法，獲得更高的整周角度控制精度是完全可行的[13]。

5 結(jié)論

本研究首先提出了雙電位計角度傳感器的總線舵機反饋系統(tǒng)設(shè)計方案，在此硬件基礎(chǔ)上引入自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法對雙電位計角度傳感器舵機輸出轉(zhuǎn)角進行閉環(huán)控制，相比絕對編碼器和此編碼器的舵機的成本優(yōu)勢在此顯現(xiàn)出來，在解決了傳統(tǒng)PID控制算法帶來的不可避免的舵機輸出震蕩，收斂困難等問題的同時還解決了普通舵機無法實現(xiàn)的360°整周無死角定位問題。通過仿真和樣機實驗證實了設(shè)計的正確性，展示出自適應(yīng)神經(jīng)模糊雙電位計舵機控制方便，響應(yīng)無超調(diào)等優(yōu)點，可為實際中設(shè)計各種功率輸出的舵機產(chǎn)品以及伺服驅(qū)動系統(tǒng)提供很好的理論依據(jù)和技術(shù)指導(dǎo)與參考。