CC BY
1Система повышения качества управления приводами мобильного робота
Описывается создание системы автоматического управления приводами мобильного робота, передвигаемого прыжками. Сложность управления таким методом передвижения сдерживает его повсеместное распространение. Решая проблему качества управления приводами робота, можно получить поколение роботов с более энергоэффективными системами передвижения
А.В. Рысин1
ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский
государственный университет
аэрокосмического
приборостроения»
(ФГАОУ ВО ГУАП),
a.rysin@guap.ru
А.О. Смирнов2
ФГАОУ ВО ГУАП,
д-р физ.-мат. наук, доцент,
alsmir@guap.ru
М.Д. Яушкина3
ФГАОУ ВО ГУАП, qwakenqwaken@yandex.ru
старшим преподаватель, Санкт-Петербург, Россия
2 заведующий кафедрой, Санкт-Петербург, Россия
3 магистрант, Санкт-Петербург, Россия
Для цитирования: Рысин А.В., Смирнов А.О., Яушкина М.Д. Система повышения качества управления приводами мобильного робота // Компетентность / Competency (Russia). — 2024. — № 6. DOI: 10.24412/1993-8780-2024-6-56-62
ключевые слова
качество, система автоматического управления, подчиненное регулирование, нечеткая логика, нечеткие регуляторы, модели Сугено
одульные автономные робототехни-ческие системы требуют тщательного подхода к разработке адекватных методов управления ими. Системы, основанные на нечетких множествах, успешно внедрены в различных областях, среди которых управление технологическими процессами, транспортом, медицинская и техническая диагностика, финансовый менеджмент, биржевое прогнозирование, распознавание образов. Спектр приложений очень широк — от видеокамер и бытовых стиральных машин до средств наведения ракет ПВО и управления боевыми вертолетами [1].
Практический опыт разработки систем нечеткого логического вывода свидетельствует, что сроки и стоимость их проектирования при обеспечении требуемого уровня помехоустойчивости (робастности) и прозрачности моделей значительно меньше, чем при использовании традиционного математического аппарата. Однако сложность методики управления и позиционирования показывает, что качество управления приводами робота при такой конфигурации системы передвижения остается на низком уровне.
Качество управления электрическими приводами (далее — качество управления) относится к мере эффективности и точности контроля работы привода. Оно включает в себя способность достичь требуемого типа движения, управление скоростью и положением, а также обеспечение высокой надежности и безопасности работы привода.
В целом качество управления определяется способностью привода получать требуемые характеристики работы с высокой точностью, скоростью и надежностью. При оценке качества
управления электрическими приводами учитываются следующие параметры: точность управления, динамические характеристики, устойчивость, энергетическая эффективность, надежность и безопасность. Оценка и улучшение качества управления электроприводами мобильного робота имеют большое значение для широкого спектра применения, включая промышленность, робототехнику, автоматизацию и другие области.
В исследовании рассматривается поиск оптимального алгоритма управления для собственного робота с функцией слежения. Ввиду того что математическая модель электромеханической системы неизвестна, недетерминиро-ванна и является нелинейной из-за возмущающих воздействий внутри структуры и факторов внешней среды, целесообразно применять алгоритмы управления с использованием нечеткой логики. При этом стоит учитывать, что для проектируемого устройства выбрана плата управления STM32F411, а нейронные сети требуют мощного вычислительного аппарата, что провоцирует долгий отклик, поэтому авторы выбрали гипотезу применения нечетких регуляторов (НР).
Большая часть исследовательской работы по нечетким пропорционально-интегрально-дифференциальным регуляторам (ПИД-регуляторам) сосредоточена на обычном регуляторе с двумя входами типа пропорционально-интегрального (ПИ) или пропорционально-дифференциального (ПД), предложенном Мамдани. Проектирование нечеткого ПИД-регулятора по-прежнему остается сложной задачей из-за вовлечения большого количества параметров в определение базы нечетких правил.
Методы
качестве силового агрегата для робототехнической системы был выбран бесколлекторный двигатель постоянного тока [2], таким образом в работе рассматривается система, в которой изменению подвергаются три величины:
► момент двигателя постоянного тока при постоянном поле статора — можно управлять, меняя ток ротора: М=f1(г);
► скорость (угловой частотой) вала двигателя — можно управлять, меняя его напряжение: га = ^(Ц);
► положение вала — можно изменять, управляя его скоростью (частотой вращения): 9 = ^(га ).
Математическое описание объекта:
V = Ri + L—a + е ■
у а а а'
V=Шь+^+еь;
V = Ri + L—c- + ес,
М
где Ь — самоиндукция якоря, [Гн]; R — сопротивление якоря, [Ом]; Уа, Уь, V — фазное напряжение, [В]; га, ц, гс — входной ток двигателя, [А]; еа, еь, ес — обратная ЭДС двигателя, [В].
В трехфазном двигателе постоянного тока обратная ЭДС связана с функцией положения ротора, и обратная ЭДС каждой фазы имеет разность фазовых углов 120°, поэтому уравнение каждой фазы должно быть следующим:
еа = КшА9В)га;
еь = К/(9в - 2р/3)га;
ес = Кт/(9В + 2л/3)га,
где Кт — постоянная обратной ЭДС одной фазы, [В-с];
электрический угол, [° эл.];
0Е
ш — угловая скорость [рад/с] [3].
о -Ра
ротора,
где 9т — механический угол ротора [рад].
Общий выходной крутящий момент МВ может быть представлен как сум-
63 ^^ J Регулятор ^Ж) ^ положения
Тбос
мирование крутящего момента каждой фазы:
M = eJa + ebh + eA
B K>
Уравнение механической составляющей представлено следующим образом:
MB - И, = J— + Ba.
B 1 J dt
Разрабатываемая робототехниче-ская система управляется трехконтур-ной системой подчиненного регулирования (рис. 1).
Традиционно для контроля скорости двигателей постоянного тока малой мощности широко используется обратная связь по току. Желаемые характеристики крутящего момента могут достигаться регуляторами ПИ- и ПИД-типов. Преимущества контроллеров ПИ и ПИД: хороший отклик, простая структура и приемлемая надежность. Среди недостатков, например, довольно сложная оптимальная настройка коэффициента усиления ПИ и ПИД. В настоящее время известны несколько типов регуляторов, предназначенных для управления скоростью двигателей при выполнении различных задач. Для простого управления и достаточно высокой производительности двигателей могут быть использованы: нечеткий логический контроллер, адаптивная система ней-ронечеткой логики (АСНЛ), нечеткий генетический алгоритм, нечеткий рой и т.д. [4].
Регуляторы нечеткой логики классифицируются по структуре: гибридный РНЛ, адаптивный РНЛ, с одним входным сигналом (сигнал ошибки), двумя (сигналы ошибки и изменения ошибки) или тремя (сигналы ошибки, ее изменения и дифференциал). Классифицируются также по мето-
Датчик положения ротора
Рис. 1. Структурная схема подчиненного регулирования [Structural diagram of subordinate regulation]
Задаваемое положение
Реальное положение
Уставка
Нечеткая логика
Рис. 2. Блок-схема алгоритма управления с нечетким регулятором [Block diagram of control algorithm with fuzzy controller]
Рис. 3. Структурная схема системы управления с нечетким регулятором [Structural diagram of control system with fuzzy controller]
Датчик f
ду настройки коэффициентов блоков нормализации и денормализации: ней-ронечеткий регулятор (настройка коэффициентов проводится обучением нейронной сети) и РНЛ с применением эволюционных алгоритмов, в частности генетического [5].
Согласно фиксированному параметру трех коэффициентов усиления ПИД-регулятор обеспечивает хорошую производительность только для определенных систем — это существенное ограничение алгоритма ПИД-регулирования. Одним из возможных решений проблемы является объединение нечеткой логики с алгоритмом ПИД-регулирования, что называется ПИД-регулятором с автоматической настройкой, основанным на нечеткой логике. Этот контроллер имеет алгоритм управления, аналогичный алгоритму ПИД-регулирования, действия которого руководствуются тремя параметрами усиления, в допол-
нение к нечеткой логике для автоматической настройки параметров усиления (рис. 2, 3).
Необходимости в применении нечеткой логики для регулятора контура тока не возникает, поэтому сосредоточимся на определении функций принадлежности нечетких ПИ- и ПИД-регуляторов и базы нечетких правил.
В работе [6] рассматривается универсальная структура НР (рис. 4), на основе которой можно строить различные типы нечетких ПИД-подобных регуляторов прямого действия.
Входными сигналами для НР являются ошибка е = шзад - ш и ее производная (скорость изменения ошибки) de /dt. Для реализации в системе необходимо осуществить переход к дискретной форме представления. Производная ошибки на входе НР заменяется приращением, а интеграл на выходе НР — суммой:
Де = е(к) - е^ - 1) = (1 - гГх)е(^);
*
У (1 - 2 ) где k — номер шага квантования по времени; г-1 — операция задержки сигналов на один такт.
Помимо перехода к дискретной форме представления, в цифровых системах требуется привести сигналы к диапазону [-1, 1], для чего выполняется процедура нормализации входных сигналов и обратная процедура их денормализации. Коэффициенты нормализации для е, Де выбираются исходя из максимально возможных значений скорости и ускорения в системе е = ш тах, Де = етах, так что нормализованные величины е*, Де* е [-1; 1].
1 1
к - к -«е - , , , «Де - , , .
max ю
max в
Коэффициент денормализации выходной величины иу выбирается из значения управления, при котором напряжение на усилителе будет максимальным:
К = тах| иу\.
Нечеткая логика состоит из четырех компонентов: фаззификации, базы нечетких правил, механизма вывода и дефаззификации [7].
Сформулируем базу нечетких правил для движения роботизированной лягушки по прямой в одном направлении (рис. 5). Цельное движение на местности разделим на два этапа — движение прямо и поворот. Движение прямо контролируется нечеткими регуляторами, а поворот осуществляется небольшими прыжками вокруг своей оси отдельным алгоритмом в системе управления.
Таким образом, на первоначальном этапе при прямом движении необходимо определить расстояние до препятствия и ориентацию в пространстве.
Дальность действия ультразвукового датчика 2 метра. В первом приближении роботизированная лягушка также способна прыгнуть на 2 метра. В зависимости от дальности препятствия должна определяться дальность прыжка, что регулируется напряжением, подаваемым на статор. Соответственно необходимо осуществить подбор коэффициентов ПИД-регулятора для контроля величины напряжения (рис. 6).
Определим лингвистическую переменную «Расстояние». Универсум (множество возможных значений) — отрезок [20; 250] см. Начальное множество термов {Средне, Далеко, Очень далеко}. Выберем нелинейную функцию принадлежности нормального распределения (рис. 7).
Выходные коэффициенты лежат в следующих диапазонах: Ы е [0,1; 10]; kp е [1; 35]; Ы е [0,01; 1].
Данные значения были получены при проведении практических опы-
Рис. 4. Структура нечеткого регулятора [Structure of fuzzy controller]
Рис. 5. Блок-схема упрощенного алгоритма движения роботизированной лягушки
[Block diagram of simplified algorithm of robotic frog movement]
Рис. 6. Проектирование системы нечеткого вывода с использованием модели Сугено [Designing fuzzy inference system using Sugeno model]
50 100 150 200 250
ifl pu t variable *Рас СТОЯНИЙ"
Рис. 7. Используемые функции принадлежности [Accessory functions used]
Оценка и улучшение качества управления электроприводами мобильного робота имеют большое значение для широкого спектра применения, включая промышленность, робототехнику, автоматизацию
тов регулирования скорости вращения двигателей в зависимости от значения перерегулирования, времени переходного процесса и величины нагрузки.
Результаты исследования
Согласно графикам, представленным на рис. 8 и 9, коэффициенты изменяются нелинейно и должны быть аппроксимированы для повышения скорости вычисления без снижения качества регулирования.
Сигнал с акселерометра представляется в цифровом виде [-(2 6), 216]. Каждый 1° наклона равен 364 дискретного значения (в положительную или отрицательную сторону) — наклоны влево и вправо соответственно.
Для определения ориентации лягушки (рис. 10) в пространстве выделены следующие углы: ► -1820 < А < 1820 — соответствует малому отклонению от горизонтали
(5°), при котором положение лягушки считается допустимо устойчивым и подается одинаковое напряжение на обе ноги.
► А > -7280 — соответствует среднему отклонению от горизонтали влево (20°), при котором 120 % от действующего напряжения подается на левую ногу и 80 % — на правую для выравнивания своего положения.
► А > -14560 — соответствует сильному отклонению от горизонтали влево (40°), при котором на левую ногу подается 150 % действующего напряжения и 50 % — на правую. При большем отклонении угол считается критическим, и лягушка подает сигнал о невозможности выровнять свое положение.
Рис. 8. Визуализация нечeткого вывода Сугено в окне просмотрщика правил FIS-системы [Visualization of Sugeno fuzzy inference in FIS system rule viewer window]
Рис. 9. Визуализация ki, kp и kd коэффициентов нечеткого вывода [Visualization of k, kp and kd coefficients of fuzzy inference]
исследования 61
Движение вперед
I
Fuzzy logic
I
ПИД-регулятор
50% идейст. на правую ногу 150% идейст. на левую ногу
Да
80% идейст. на правую ногу 120% идейст. на левую ногу
Измерение угла наклона А
Да
Наклон налево
Нет
100% и„ейст. на правую ногу 100% иДейст. на левую ногу
Да
SOS
J V
120% идейст. на правую ногу 80% идейст. на левую ногу
150% идейст. на правую ногу 50% идейст. на левую ногу
Нет
Да А <14560 А
Рис. 10. Блок-схема алгоритма движения роботизированной лягушки [Block diagram of robotic frog movement algorithm]
Таким образом, сделаем вывод о том, что разработанный нечеткий регулятор является перспективным направлением в области управления бесколлекторными двигателями постоянного тока. Он имеет большой потенциал для применения в различных системах и может обеспечить более высокую точность регулирования скорости и положения, что несомненно повышает качество управления.
Система автоматического управления роботом может использовать сторонний сервер для вычислений. Это позволит значительно повысить производительность и точность управления, а также увеличить быстродействие обработки данных. ■
Положительные углы соответствуют наклону вправо, алгоритм подачи напряжения аналогичный — наибольший процент на правую ногу
Заключение
результате проведенного исследования был предложен и реализован нечеткий регулятор для бесколлекторного двигателя постоянного тока. Созданный инструмент обеспечивает более высокую точность контролирования скорости в сравнении с классическими способами. Также было выявлено, что предложенный метод может быть эффективно использован во многих различных системах автоматического управления.
Список литературы
1. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. — М.: Горячая линия — Телеком, 2007. ISBN 5-93517-359-Х.
2. Рысин А.В., Чернышева О.Б., Кузьменко В.П., Яушкина М.Д. // Наука и бизнес: пути развития. — 2023. — № 1(139). EDN NKOONW.
3. Tibor B., Fedak V., Durovsky F. Modeling and simulation of the BLDC motor in MATLAB GUI // Proceedings of International Symposium on Industrial Electronics. — Gdansk: IEEE, 2011.
4. Хан Мьо Хтун, Якунин А.Н. // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. — 2020. — Т. 8. — № 2. DOI: 10.26102/2310-6018/2020.29.2.015.
5. Демидова Г.Л., Лукичев Д.В. Регуляторы на основе нечеткой логики в системах управления техническими объектами. СПб: Университет ИТМО, 2017.
6. Демидова Г.Л., Кузин А.Ю., Лукичев Д.В. // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. — 2016. — Т. 16. — № 5. DOI: 10.17586/2226-1494-2016-16-5-872-878.
7. Sangyam T., etc // Proceedings of SICE Annual Conference 2010. — IEEE, 2010.
Статья поступила в редакцию 10.05.2024
Kompetentnost / Competency (Russia) 6/2024 ISSN 1993-8780. DOI: 10.24412/1993-8780-2024-6-56-62
System for Improving the Quality of Mobile Robot Actuators Control
A.V. Rysin1, FSAEI HE St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation (FSAEI HE SUAI), a.rysin@guap.ru A.O. Smirnov2, FSAEI HE SUAI, Assoc. Prof. Dr. (Phys.-Math.), alsmir@guap.ru M.D. Yaushkina3, FSAEI HE SUAI, qwakenqwaken@yandex.ru
1 Senior Lecturer, St. Petersburg, Russia
2 Head of Department, St. Petersburg, Russia
3 Master Student, St. Petersburg, Russia
Citation: Rysin A.V., Smirnov A.O., Yaushkina M.D. System for Improving the Quality of Mobile Robot Actuators Control, Kompetentnost'/ Competency (Russia), 2024, no. 6, pp. 56-62. DOI: 10.24412/1993-8780-2024-6-56-62
key words
quality, automatic control system, subordinate regulation, fuzzy logic, fuzzy controllers, Sugeno models
References
This article describes the creation of an automatic control system for the drives of a mobile robot that moves by jumping like a frog. This method of movement has many advantages, but the complexity of management does not give widespread distribution of this type of movement. By solving the problem of the quality of robot drive control, it is possible to obtain a generation of robots that have more energy-efficient movement systems. At the same time, it should be noted that as a result of the conducted research, it was revealed that the proposed new method is a promising direction, has great application potential and can be successfully used in many different automatic control systems.
1. Shtovba S.D. Designing fuzzy systems by means of MATLAB, Moscow, Goryachaya liniya — Telekom, 2007, 288 P. ISBN 5-93517-359-X.
2. Rysin A.V., Chernysheva O.B., Kuz'menko V.P., Yaushkina M.D., Nauka i biznes: puti razvitiya, 2023, no. 1(139), pp. 75-78. EDN NKOONW.
3. Tibor B., Fedak V., Durovsky F. Modeling and simulation of the BLDC motor in MATLAB GUI, Proceedings of International Symposium on Industrial Electronics, Gdansk, IEEE, 2011, pp. 1403-1407.
4. Khan M'o Khtun, Yakunin A.N., Modelirovanie, optimizatsiya i informatsionnye tekhnologii, 2020, vol. 8, no. 2. DOI: 10.26102/23106018/2020.29.2.015.
5. Demidova G.L., Lukichev D.V. Controllers based on fuzzy logic in control systems of technical objects, St. Petersburg, Universitet ITMO, 2017, 84 P.
6. Demidova G.L., Kuzin A.Yu., Lukichev D.V., Nauchno-tekhnicheskiy vestnik informatsionnykh tekhnologiy, mekhaniki i optiki, 2016, vol. 16, no. 5, pp. 872-878. DOI: 10.17586/2226-1494-2016-16-5-872-878.
7. Sangyam T., etc, Proceedings of SICE Annual Conference 2010, IEEE, 2010, pp. 1265-1269.
НОВАЯ КНИГА
Кутяйкин В.Г., Потапчик А.К., Зажигалкин А.В., Горбачев П.А.
Метрологическое обеспечение производства
Учебно-методическое пособие. — М.: Нижегородский филиал АСМС, 2023
Пособие содержит основные положения правовых и нормативных документов, а также практический материал по разным направлениям метрологического обеспечения применительно к работе как промышленных предприятий, так и организаций других видов деятельности. Издание адресовано руководителям предприятий и метрологических служб, а также специалистам различных направлений метрологического обеспечения производства, аккредитованных структур в сфере государственного регулирования обеспечения единства измерений, испытательных подразделений, в том числе в целях подтверждения соответствия, а также специалистам по управлению качеством и техническому регулированию.
По вопросам приобретения обращайтесь по адресу: Академия стандартизации, метрологии и сертификации (АСМС), 109443, Москва, Волгоградский пр-т, 90, корп. 1. Тел. / факс: 8 (499) 742 4643. Факс: 8 (499) 742 5241. E-mail: info@asms.ru
