《电子技术应用》
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基于PSO的恒力执行器PID型模糊控制器
2023年电子技术应用第2期
钟绍武1,胡燕海1,徐坚磊2,陈海辉2,周太平2
1.宁波大学 机械工程与力学学院,浙江 宁波 315211;2.宁波航工智能装备有限公司,浙江 宁波 315311
摘要: 针对打磨机器人在打磨过程中对恒力控制精度和响应速度的要求,提出了一种基于粒子群优化算法的恒力执行器PID型模糊控制器。设计新型PID型模糊控制器,减少设计规则库数量;提出变权重综合型适应度函数,结合误差积分绝对值和控制信号积分绝对值优化PID型模糊控制器的综合性能,同时减小超调量与稳态误差;采用自适应惯性权重策略加快粒子群迭代速度,使用粒子群算法对PID型模糊控制的比例因子进行优化。仿真结果表明,经过粒子群优化的PID型模糊控制实现了打磨力的平稳输出,响应速度提升10%,调节时间缩短14%,系统无超调、无振荡,提高了打磨力的控制精度。
中图分类号:TP273
文献标志码:A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.223182
中文引用格式: 钟绍武,胡燕海,徐坚磊,等. 基于PSO的恒力执行器PID型模糊控制器[J]. 电子技术应用,2023,49(2):61-66.
英文引用格式: Zhong Shaowu,Hu Yanhai,Xu Jianlei,et al. A PID-type T-S fuzzy controller for constant force actuator based on PSO[J]. Application of Electronic Technique,2023,49(2):61-66.
A PID-type T-S fuzzy controller for constant force actuator based on PSO
Zhong Shaowu1,Hu Yanhai1,Xu Jianlei2,Chen Haihui2,Zhou Taiping2
1.Faculty of Mechanical Engineering & Mechanics, Ningbo University, Ningbo 315211, China; 2.Ningbo Hanggong Intelligent Equipment Co., Ltd., Ningbo 315311, China
Abstract: Aiming at the requirement of constant force control precision and response speed of grinding robot in grinding process, a PID-type fuzzy controller for constant force actuator optimized with particle swarm optimization is proposed. A new PID-type fuzzy controller is designed to reduce the number of design rule bases. The variable weight comprehensive fitness function is proposed, which combines the absolute value of the error integral and the absolute value of the control signal integral to optimized the comprehensive performance of the PID-type fuzzy controller, while reducing overshoot quantity and steady-state error. The adaptive inertia weight strategy is used to speed up the iteration speed of the particle swarm, the scale factors of the PID-type fuzzy controller is optimized with the particle swarm algorithm. The simulation results show that comparing to the traditional PID the PID-type fuzzy controller with particle swarm optimization has a smoother output curve, its response speed is increased by 10%, its adjustment time is shortened by 14%, and it has no overshoot and no oscillation, which improves the control precision of grinding force.
Key words : robot grinding;constant force control;PID-type fuzzy control;fitness function;particle swarm optimization

0 引言

    机器人在对工件进行打磨作业时,在振动、工件质量以及磨损等因素的影响下,打磨工具和工件之间的接触力发生变化[1],使加工质量达不到预期目标。所以,实现打磨工具与工件接触力恒定在打磨作业中具有重要意义。近年来,基于机械式被动调节[2]、气动驱动[3]、电机驱动[4]等的恒力执行器被广泛应用。因为空气具有良好的顺应性,故以气缸为基础的气动系统使用最为广泛。由于可压缩性以及静摩擦影响,气动系统是一个复杂的非线性系统,因此在气动系统中实现精准的力控制具有重要意义。

    一些智能控制算法(如模糊逻辑、神经网络等)的发展为气动系统的控制提供了更多的选择[5-6]。Jin等人[7]采用BP神经网络PID控制策略进行气动式抛光力控制,该方法相对于PID控制具有跟好的抗干扰能力;黄婷等[8]为实现打磨机器人的力/位控制,提出一种基于气动系统的被动柔顺装置,对位姿干扰进行了补偿,并且采用非线性PD控制以提高接触力响应速度;Dai[9]等人提出然后采用反步法结合 PID方法控制磨削末端执行器跟踪预期的磨削力,提高了系统的动态性能以及汽车轮毂的磨抛质量。这些方法对于气动非线性系统的控制效果都有都有一定的提升,但气动系统的结构参数具有不确定性[10],气动元件的静摩擦以及温度引起的状态参量变化等因素使对象的精准模型难以获得,基于固定参数的PID控制器难以得到理想的控制效果。相比较而言,模糊控制具有较强的鲁棒性,可以对控制对象的近似模型的进行良好的控制[11]




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作者信息:

钟绍武1,胡燕海1,徐坚磊2,陈海辉2,周太平2

(1.宁波大学 机械工程与力学学院,浙江 宁波 315211;2.宁波航工智能装备有限公司,浙江 宁波 315311)




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