[發(fā)明專利]一種力反饋設(shè)備自主調(diào)節(jié)自重平衡機(jī)構(gòu)控制算法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610028359.9
• 申請(qǐng)日: 2016-01-18
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105573121B
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-07-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李春泉;劉小平;程強(qiáng)強(qiáng);代逍遙;劉新強(qiáng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南昌大學(xué)
• 主分類號(hào): G05B13/04
• 分類號(hào): G05B13/04
• 代理公司: 南昌新天下專利商標(biāo)代理有限公司 36115
• 代理人: 施秀瑾

一種力反饋設(shè)備自主調(diào)節(jié)自重平衡機(jī)構(gòu)控制算法，通過(guò)將改進(jìn)簡(jiǎn)單粒子優(yōu)化算法、PID控制器和線性系統(tǒng)的疊加相結(jié)合，用于實(shí)時(shí)的控制力反饋交互設(shè)備的自主調(diào)節(jié)自重平衡機(jī)構(gòu)的平衡塊在平衡機(jī)構(gòu)上的位置，實(shí)現(xiàn)力反饋交互設(shè)備的自主調(diào)節(jié)自重平衡機(jī)構(gòu)的控制，有效降低力反饋交互設(shè)備的手臂機(jī)構(gòu)重力對(duì)人手的所造成影響。本發(fā)明能夠自動(dòng)找到準(zhǔn)確的PID控制器參數(shù)，線性疊加簡(jiǎn)化了自主調(diào)節(jié)自重平衡機(jī)構(gòu)控制系統(tǒng)建模手段，此外，為了克服PID控制器中微分信號(hào)引入所造成的高頻振動(dòng)，在控制器的微分項(xiàng)上串聯(lián)一階低通濾波器，可平滑系統(tǒng)輸出響應(yīng)的振動(dòng)，消除自主調(diào)節(jié)自重平衡機(jī)構(gòu)的平衡塊所產(chǎn)生的振蕩。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于人機(jī)接觸交互技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種力反饋設(shè)備自主調(diào)節(jié)自重平衡機(jī)構(gòu)控制算法。

背景技術(shù)

在力反饋交互設(shè)備中，對(duì)設(shè)備進(jìn)行重力補(bǔ)償是非常關(guān)鍵的問(wèn)題，在現(xiàn)有的技術(shù)中，力反饋設(shè)備的重力補(bǔ)償方法分為有源重力補(bǔ)償和無(wú)源重力補(bǔ)償兩種，其中有源重力補(bǔ)償方法針對(duì)串聯(lián)連桿機(jī)構(gòu)，采用電機(jī)激勵(lì)裝置對(duì)各關(guān)節(jié)的重力進(jìn)行補(bǔ)償，由于電機(jī)或者激勵(lì)裝置要提供一部分力矩用于抵消重力，必然減小了電機(jī)或者激勵(lì)裝置所產(chǎn)生的反饋力，而且也使得系統(tǒng)控制變得復(fù)雜，有可能導(dǎo)致系統(tǒng)的不穩(wěn)定。針對(duì)串聯(lián)連桿機(jī)構(gòu)，采用的無(wú)源質(zhì)量配重重力補(bǔ)償，額外增加了力反饋設(shè)備的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量和摩擦，影響了力反饋設(shè)備系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。基于此，李春泉發(fā)明了一種自主調(diào)節(jié)自重平衡的力反饋設(shè)備(已授權(quán)發(fā)明專利201110229208.7)，該力反饋設(shè)備通過(guò)實(shí)時(shí)控制自主調(diào)節(jié)自重平衡機(jī)構(gòu)的平衡塊在平衡桿上的位置，實(shí)現(xiàn)對(duì)力反饋設(shè)備的自動(dòng)重力補(bǔ)償。

為了實(shí)時(shí)控制平衡塊在平衡桿上的位置，對(duì)力反饋設(shè)備的自主調(diào)節(jié)自重平衡機(jī)構(gòu)建模后，采用PID(Proportion Integral Derivative)控制器控制平衡塊在平衡桿上的位置。幾個(gè)經(jīng)典的PID調(diào)節(jié)規(guī)則如Ziegler-Nichols規(guī)則、Cohen-Coon方法和IAE方法已經(jīng)被使用來(lái)獲取期望的PID參數(shù)。然而，使用這些方法費(fèi)時(shí)，獲得最優(yōu)或者是近似最優(yōu)的PID參數(shù)非常困難。鑒于此，一些人工智能算法，如Genetic Algorithms(GA)、Simulated Annealing(SA)算法和Particle Swarm Optimization(PSO)算法用于調(diào)節(jié)PID控制的參數(shù)。GA常常比SA算法更快。PSO算法是一種模仿鳥(niǎo)捕食的群體智能行為的全局優(yōu)化算法，常用于尋找全局最優(yōu)，該方法與GA算法相類似。這兩種算法都隨機(jī)產(chǎn)生初始解，隨后通過(guò)進(jìn)化迭代，找到全局最優(yōu)解。兩者的區(qū)別在于：與GA算法相比較，PSO算法沒(méi)有明確的選擇，交叉和變異操作，PSO算法的迭代搜索過(guò)程僅僅取決于前面所有迭代次數(shù)中的粒子個(gè)體最優(yōu)值和全體粒子的最優(yōu)值，再用這些最優(yōu)值來(lái)更新下一次迭代的粒子信息。因此，PSO算法調(diào)節(jié)參數(shù)更少，計(jì)算代價(jià)更低，收斂速度更快，魯棒性更好。因此，我們采用了一種我們已提出的改進(jìn)簡(jiǎn)單粒子優(yōu)化算法(Modified Simple Particle Swarm Optimization Algorithm)用于調(diào)節(jié)PID算法參數(shù)。與PSO算法相比較，改進(jìn)簡(jiǎn)單粒子優(yōu)化算法更簡(jiǎn)單，更易于實(shí)現(xiàn)，收斂速度更快，收斂精度更高，穩(wěn)定性更好，能在更短的計(jì)算時(shí)間內(nèi)獲得更優(yōu)收斂值。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提出一種力反饋設(shè)備自主調(diào)節(jié)自重平衡機(jī)構(gòu)控制算法。

本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的。

一種力反饋設(shè)備自主調(diào)節(jié)自重平衡機(jī)構(gòu)控制算法，其特征在于按如下步驟：

步驟1：當(dāng)力反饋設(shè)備的自主調(diào)節(jié)自重平衡機(jī)構(gòu)的平衡塊的重力和摩擦產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩τ_d(S)＝0時(shí)，建立以電機(jī)電樞電壓為輸入，以電機(jī)轉(zhuǎn)角θ_ARC1為輸出的自主調(diào)節(jié)自重平衡機(jī)構(gòu)的控制系統(tǒng)傳遞函數(shù)；當(dāng)自主調(diào)節(jié)自重平衡機(jī)構(gòu)的平衡塊所受的重力和摩擦力產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩τ_d(S)≠0時(shí)，建立以直流電機(jī)克服τ_d(S)力矩所需的電壓U′_m(S)為輸入，以電機(jī)輸出力矩τ_d(S)為輸出的自主調(diào)節(jié)自重平衡機(jī)構(gòu)的控制系統(tǒng)傳遞函數(shù)。