全位置焊接机器人轨道运动智能控制研究
2022-01-18王克宽桑喜新段瑞彬任福深
刘 伟, 王克宽, 桑喜新, 段瑞彬, 任福深
(1. 东北石油大学 电气信息工程学院, 黑龙江 大庆 163318; 2. 中国石油集团工程技术研究有限公司 管道焊接实验室, 天津 300450)
0 引 言
随着石油工业的发展, 管道自动焊接机器人已应用于石化管道焊接方面[1], 由于传统的管道自动焊接机器人采用有刷直流电机、 步进电机和交流伺服电机控制, 而这3种电机具有易损坏, 使用寿命短, 速度响应慢, 工作效率低等缺陷, 使焊接质量不高, 行走速度过渡不理想[2], 且在管道自动焊接机器人带动焊接设备在轨道上沿焊缝方向进行焊接时, 焊接机器人的轨道运动效果, 直接影响焊接质量。因此, 笔者结合无刷直流电机的优点设计了一套主控调速系统和随动响应系统结合的管道全位置焊接机器人行走控制系统[3]。经验证, 该系统在应用中具有良好的焊接机器人控制效果。
1 主控调速系统改进算法设计
由于传统的PI(Proportional Integral)控制算法只针对精确模型, 无法满足不同焊接环境和变参数的调节[4]。因此笔者采用改进模糊控制与模糊PI相结合的算法设计, 以改善焊接机器人的运动缺陷。采用无刷直流电机作为管道全位置焊接机器人的运动控制系统[5], 其控制框图如图1所示。全位置焊接机器人行走控制系统主要是对无刷直流电机控制系统进行数学建模[6], 基于无刷直流电机的全位置焊接机器人行走目标速度跟踪、 调速控制模型如图2所示。
图1 全位置焊接机器人总体控制设计
图2 全位置焊接机器人轨道运动双闭环控制
为方便控制器设计, 建立d-q轴坐标系下的数学模型为
(1)
其中R为电阻;Ls为定子电感；pn为极对数；ωm为电机的机械角速度；ψf为永磁体磁链；TL为负载转矩。
采用id=0的转子磁场定向方法即可获得较好的控制效果, 则式(1)可变为如下数学模型
(2)
定义无刷直流电机的状态变量为
(3)
其中ωref为电机的参考转速, 通常为一常量；ωm为实际转速。根据式(3)有
(4)
(5)
定义滑模面函数为
s=c1x1+c2x2
(6)
其中c1>0,c2>0为待设计参数。对式(6)求导, 可得
(7)
为保证无刷直流电机驱动系统具有较好的动态品质, 这里采用指数趋近律方法[7]。可得控制器的表达式为
(8)
从而得到q轴的参考电流为
(9)
由于控制器包含积分项, 且引入了趋近参数c2, 一方面可以削弱抖振现象, 消除系统的稳态误差, 另一方面也加速了趋近时间, 提高系统的控制品质。
对电流控制器在d-q坐标系下的数学模型为
(10)
采用常规的PI调节器并结合前馈解耦控制策略, 可得到d-q轴的电压为
(11)
其中Kpq为PI控制器的比例增益,Kid和Kiq为PI控制器的积分增益。
Statistical analysis of the material supply, total output and sales situation of Chinese surfactant industry in 2017 4 1
2 模糊滑模控制和模糊PI双闭环算法设计
根据式(9)设计模糊滑模控制器是对待设计参数c、c2进行模糊控制器设计, 对系统误差e和误差的变化率ec进行模糊化, 通过模糊规则确定待设计参数c、c2的变化程度, 再通过反模糊化输出Δc, 从而调节模糊滑模速度控制器并使其达到稳定状态。在模糊滑模速度控制器的基础上设计出模糊PI控制器, 对Kp、Ki进行模糊化处理, 确定使整个控制系统达到稳定状态[8]。Ie、Iec分别为误差和误差变化率,Δc为模糊控制输出滑模速度控制器的参数值；ΔKpq、ΔKpd为模糊控制器输出的PI电流控制器的d-q轴的比例参数值；ΔKid、ΔKiq为模糊控制器输出的PI电流控制器的d-q轴的积分参数值, 算法控制框图如图3所示。
模糊控制器中的Ie、Iec采用钟形隶属函数。Δc、ΔKpq、ΔKpd、ΔKid、ΔKiq采用三角形隶属函数。滑模控制和PI控制的输入输出隶属度函数确定后, 开始编写模糊控制规则工作, 其中模糊规则取13个语言变量: {负大大、 负大小、 负中大、 负中小、 负小大、 负小小、 零、 正小小、 正小大、 正中小、 正中大、 正大小、 正大大} , 输入输出变量的模糊子集均为{NBB、NBS、NMB、NMS、NSB、NSS、ZO、PSS、PSB、PMS、PMB、PBS、PBB}, 模糊滑模控制器的论域为{-2 500,2 500}, 模糊PI控制器的论域为{-300,300}。模糊控制规则由一系列的条件连接词组成, 使用语句是 Matlab中的命令行语句, 经过大量电机矢量控制系统仿真实验积累得到模糊控制规则。
由于改进的模糊模糊滑模控制与模糊PI控制算法具有时时调节、 及时响应的性能, 因此模糊状态的隶属度函数形状选择对称三角形, 其运算简单、 占用内存小, 利于在线实现。经过模糊推理后, 采用重心法解模糊并输出。其模糊推理规则如表1所示。
表1 模糊推理规则
经过采用细化模糊语言变量, 改进模糊滑模变结构与模糊PI结合的算法设计是一种自适应不连续系统, 能避免全位置焊接过程中变参数带来的系统控制不精准现象, 加快响应速度, 增强抗扰能力。
3 全位置焊接机器人随动系统设计
传统焊接机器人采用管道全位置匀速运动、 调节焊接速度、 忽略爬坡影响的行走控制方法, 具有焊接速度调节不灵活, 焊接误差大, 焊接效率低等缺点。笔者提出的随动系统主要以优质焊接质量的目标速度为主控对象, 使用角度传感器反馈确定机器人处于管道上的位置信息(θ), 根据机器人位置选择焊接速度, 设定车轮转速。全位置焊接过程中, 管道均分为12份, 30度为一份, 每份反馈校正速度5次, 以便能实时检测速度变化和提高响应速度。全位置焊接机器人在管道上行走的具体情况如图4所示。
图4 全位置焊接分析
根据图4对全位置焊接机器人在焊接方式、 输出驱动力矩和焊接速度的分析, 随动系统目标转速的给定有如下控制方法, 不同焊接方式下的焊接速度如表2所示。
表2 焊接速度
焊接速度与车轮速度之间转换的公式为
(12)
(13)
电机减速比为50 ∶1。式(13)转化可得
(14)
全位置焊接机器人在焊接过程中由于位置不同, 驱动力矩也在时刻发生变化, 为保证全位置焊接机器人的变负载行走不影响速度的变化, 对驱动力矩和经减速器的输出负载转矩计算公式为
(15)
Tf=i减Mη减
(16)
其中k为安全系数, 取值为2；d为车轮半径；M为机器人质量, 取值为20 kg； g为重力加速度, 取值为9.8 m/s2；i减为电机减速系统的减速比, 且有i减=100 ∶1。又因为传动系统的传动效率为η传动=0.9, 经过传统系统后的负载输出转矩为
Tff=i减Mη减η传动
(17)
经计算得到
经计算, 小车承载力矩远大于小车本身质量, 故不考虑扭矩不够的情况。
在焊接机器人行走过程中负载成为外界的对速度主要扰动, 其在全位置焊接过程中的负载扰动变化公式为
f扰=Ma=Mgcos(θ)
(18)
由此可以发现扰动的变化会引起全位置焊接机器人运动速度的变化, 具体全位置焊接机器人的全位置转速划分和给定如表3所示。控制流程如图5所示。
表3 全位置焊接目标速度设定
图5 随动系统控制流程图
4 仿真与实验
在SimuLink环境中搭建基于无刷直流电机的全位置焊接机器人轨道运动控制模型, 对全位置焊接机器人速度控制仿真如图6所示, 控制周期为360°对应的设定速度跟随值, 为测试在变焊接方式、 变转速情况下电机的响应速度和鲁棒性。将模糊PI控制、 滑模控制和模糊滑模与模糊PI相结合控制进行仿真对比实验。由于焊接机器人在行走过程中根据焊接方式的不同, 行走是一种区间内匀速行走、 跨区间变速的方式, 根据全位置焊接机器人的位置、 焊接方式和焊接速度将管道焊接全位置分为3个大区, 12个小区, 每个小区30度, 在完整的12个区间内, 具体根据焊接方式响应速度分布如图6所示， 可看出3种算法均可有效跟随目标焊接速度。
图6 (0°～360°)全位置焊接机器人行走控制曲线仿真
由图6可以看出， 当焊接机器人采用3种焊接方式焊接时， 改进模糊滑模和模糊PI结合的双闭环控制在响应速度和鲁棒性上均优于其他两种传统的智能控制算法。经过采用改进控制系统进行全位置焊接机器人轨道运行控制， 焊接效率上升， 焊接效果明显改善， 焊接质量有所提高。
5 结 语
针对传统管道焊接机器人全位置焊接存在的缺陷, 采用改进模糊滑模算法与模糊PI算法结合的轨道运动智能控制系统, 加快了焊接机器人的速度响应, 增强了抗干扰能力和鲁棒性。针对焊接目标速度跟踪实时性问题, 笔者设计了随动给定动态精细速度分区优化系统, 随动系统在变转速、 变负载、 变焊接方式的情况下有效改善了焊接机器人轨道运动时稳定性和焊接速度的跟随性。经过仿真对比和实验测试, 本系统实现了在有负载扰动情况下的全位置焊接机器人轨道运动控制稳定可靠, 并实现了速度精细调节和良好的区间过渡, 提高了焊接效率。
