劉司杰,徐大林,劉志成

(連云港杰瑞自動(dòng)化有限公司,江蘇 連云港 222006)

近年來,液化天然氣(Liquefied Natural Gas,簡(jiǎn)稱LNG)作為清潔能源日益受到國(guó)內(nèi)外青睞,其大氣污染物排放量和溫室氣體排放量相對(duì)煤和石油都少得多[1]。我國(guó)也無(wú)法擺脫對(duì)天然氣的需求,需要大量建設(shè)LNG接收站,而LNG裝卸系統(tǒng)(以下簡(jiǎn)稱“裝卸系統(tǒng)”)是安裝在接收站的重要設(shè)備,LNG卸料臂(以下簡(jiǎn)稱“卸料臂”)和液壓系統(tǒng)是裝卸系統(tǒng)的重要組成部分,其安裝于LNG專用碼頭,分為液相臂和氣相臂,分別通過與LNG船上的法蘭相連來實(shí)現(xiàn)卸料[2]。

目前,以德國(guó)SVT、法國(guó)FMC和日本NIIGATA所領(lǐng)銜的國(guó)外主流生產(chǎn)廠商所生產(chǎn)的卸料臂鮮有具備自動(dòng)對(duì)接功能[3-4],從而造成了在對(duì)接過程中需要操作員拿著操作手柄進(jìn)行復(fù)雜的操作,并且海面往往不是絕對(duì)的風(fēng)平浪靜,由于海面的波浪,造成船的微小晃動(dòng),船上的法蘭也將會(huì)有微小的移動(dòng)。在這種情況下,操作員在操作手柄的同時(shí),還需要根據(jù)法蘭的移動(dòng)實(shí)時(shí)進(jìn)行調(diào)整,操作復(fù)雜度進(jìn)一步加大,不僅導(dǎo)致了效率低下,而且極易因?yàn)椴僮鲉T的誤操作而導(dǎo)致重大安全事故。在全球首臺(tái)擁有自動(dòng)對(duì)接功能的卸料臂在天津成功完成自動(dòng)對(duì)接這一堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)上,研究移動(dòng)目標(biāo)法蘭在小擾動(dòng)情況下實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)跟蹤,可以極大簡(jiǎn)化操作員的對(duì)接操作復(fù)雜度,提高對(duì)接效率,意義重大。

卸料臂的自動(dòng)對(duì)接控制主要體現(xiàn)在對(duì)旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)這一機(jī)械結(jié)構(gòu)的控制(以下簡(jiǎn)稱“關(guān)節(jié)控制”)上,其目的是盡可能使當(dāng)前實(shí)際角度與當(dāng)前期望角度相等,是基礎(chǔ)也是重要的一環(huán)。在自動(dòng)控制方面,通常有三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),分別是調(diào)節(jié)時(shí)間、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)誤差[5]。調(diào)節(jié)時(shí)間是指在階躍信號(hào)作用下,系統(tǒng)由初始狀態(tài)到進(jìn)入穩(wěn)態(tài)所經(jīng)歷的時(shí)間,一般用來衡量系統(tǒng)的響應(yīng)快慢;超調(diào)量是指在階躍信號(hào)作用下,系統(tǒng)最大值超過穩(wěn)態(tài)值的百分比,一般用來衡量系統(tǒng)的穩(wěn)定性;穩(wěn)態(tài)誤差是指系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)態(tài)后離目標(biāo)值的偏差,一般用來衡量系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。在關(guān)節(jié)控制中,若調(diào)節(jié)時(shí)間過長(zhǎng),則會(huì)因?yàn)轫憫?yīng)過于滯后而導(dǎo)致跟蹤失敗,若超調(diào)量過大,則會(huì)導(dǎo)致末端運(yùn)動(dòng)變化過于劇烈而偏離既定的路線,嚴(yán)重的會(huì)造成安全事故,若穩(wěn)態(tài)誤差過大,則會(huì)使得與期望位置產(chǎn)生偏差,無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)接。本文在現(xiàn)有算法能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)態(tài)誤差為零的基礎(chǔ)上,將縮短調(diào)節(jié)時(shí)間和減小超調(diào)量作為關(guān)節(jié)控制優(yōu)化的目標(biāo)。文獻(xiàn)[6]在對(duì)卸料臂和液壓系統(tǒng)分別建立其各自的動(dòng)力學(xué)模型的基礎(chǔ)上,采用PD控制算法,在仿真中達(dá)到了調(diào)節(jié)時(shí)間、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)誤差較小的良好性能。然而,實(shí)際的卸料臂大多由繩輪帶動(dòng)的液壓伺服控制,由于液壓系統(tǒng)以及卸料臂本身的繩子收縮所帶來的時(shí)延等諸多因素的影響,卸料臂是一個(gè)非線性、時(shí)變系統(tǒng)[7],采用諸如PD控制等線性控制算法已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)控制需求,本文在上述研究基礎(chǔ)上,基于模糊控制理論進(jìn)行關(guān)節(jié)控制算法研究。

1 關(guān)節(jié)控制算法研究

卸料臂的驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)由四個(gè)組成,分別是回轉(zhuǎn)、內(nèi)臂、外臂和三維接頭,其驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)為電液比例速度驅(qū)動(dòng)系統(tǒng),通過比例閥的流量大小的調(diào)節(jié)進(jìn)而實(shí)現(xiàn)關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)速度調(diào)節(jié),而比例閥流量大小與電磁閥的有效開度成正相關(guān),因此,通過控制電磁閥的開度則間接實(shí)現(xiàn)關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)速度的控制[8]。

1.1 PID控制算法

PID控制算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,并且具有一定的可靠性,原理圖如圖1所示。

圖1 PID控制算法原理圖Fig.1 Principle of PID control algorithm

PID控制算法是針對(duì)期望角度與實(shí)際角度的偏差e(t)進(jìn)行比例、積分、微分運(yùn)算,再通過軟限幅的限定輸出電磁閥有效開度u(t),進(jìn)而對(duì)卸料臂運(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行控制。

通過調(diào)節(jié)比例、積分、微分參數(shù)Kp、Ki、Kd實(shí)現(xiàn)控制,其中比例參數(shù)Kp對(duì)系統(tǒng)的控制精度和響應(yīng)速度產(chǎn)生影響,若Kp過小,將會(huì)降低系統(tǒng)的控制精度和響應(yīng)速度,在卸料臂自動(dòng)對(duì)接過程中將會(huì)影響其跟蹤性能和穩(wěn)態(tài)誤差,若Kp過大將容易使得系統(tǒng)震蕩而失穩(wěn);積分參數(shù)Ki則起到消除系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差的作用,過小將會(huì)降低系統(tǒng)的控制精度,過大則會(huì)引起超調(diào)甚至震蕩;微分參數(shù)Kd用于提升系統(tǒng)響應(yīng)的靈敏性。

PID控制算法作為一個(gè)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的線性算法,在卸料臂這種非線性較強(qiáng)的系統(tǒng)的控制上表現(xiàn)并不出色,其僅僅在超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)誤差上實(shí)現(xiàn)了控制,而系統(tǒng)的響應(yīng)速度較慢,無(wú)法適應(yīng)目標(biāo)法蘭移動(dòng)時(shí)的實(shí)時(shí)跟蹤的需求,并且PID控制算法的參數(shù)受環(huán)境溫度的巨大影響,每當(dāng)環(huán)境溫度發(fā)生巨大變化時(shí),參數(shù)需要人工進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)節(jié),而參數(shù)的調(diào)節(jié)受到人員經(jīng)驗(yàn)、外界干擾等影響,不可控且低重復(fù)性。

針對(duì)以上問題,將非線性算法引入卸料臂關(guān)節(jié)的控制中,本文采用基于模糊控制理論進(jìn)行控制,一種是模仿人的操作行為,將其直接作用于電磁閥上,即模糊經(jīng)驗(yàn)控制算法,另一種是與PID控制相結(jié)合,先模糊控制理論作用于PID參數(shù)上,再由PID控制算法作用于電磁閥上,即模糊PID控制算法。

1.2 模糊經(jīng)驗(yàn)控制算法

卸料臂關(guān)節(jié)控制的模糊經(jīng)驗(yàn)控制算法是運(yùn)用模糊控制理論,構(gòu)建模糊控制規(guī)則表并存入規(guī)則庫(kù)中,根據(jù)卸料臂的實(shí)際偏差e(t)和偏差變化率de(t)/dt以及規(guī)則庫(kù)里的相關(guān)規(guī)則依次進(jìn)行模糊化、模糊推理和解模糊,最終將有效開度u(t)作用在電磁閥上,而模糊控制規(guī)則表是基于操作員手動(dòng)操作卸料臂實(shí)際進(jìn)行對(duì)接控制時(shí)的經(jīng)驗(yàn)總結(jié),因此模糊經(jīng)驗(yàn)控制算法是一種仿人的智能控制算法[9],其具有很高的可靠性和環(huán)境適應(yīng)能力。原理圖如圖2所示。

1)模糊化

模糊化完成將實(shí)際輸入通過模糊集合形式表達(dá)的過程。卸料臂關(guān)節(jié)控制的模糊經(jīng)驗(yàn)控制算法的輸入為實(shí)際偏差e(t)和偏差變化率de(t)/dt,輸出為電磁閥有效開度u(t),模糊集合劃分為A={負(fù)大NB,負(fù)中NM,負(fù)小NS,零ZE,正小PS,正中PM,正大PB}。

圖2 模糊經(jīng)驗(yàn)控制算法原理圖Fig.2 Principle of fuzzy control algorithm

一般來說,當(dāng)實(shí)際偏差e(t)較大,即實(shí)際角度離目標(biāo)角度相距很遠(yuǎn)時(shí),在控制上采用較大的液壓閥開度使實(shí)際角度迅速追趕上目標(biāo)角度即可,而當(dāng)實(shí)際偏差e(t)處于較小偏差時(shí),即實(shí)際角度接近于目標(biāo)角度時(shí),需要進(jìn)行精度較高,穩(wěn)定性較好的智能化控制,模糊控制理論恰好就是利用這個(gè)控制思想,在論域外輸出較大的液壓閥開度,而在論域內(nèi)進(jìn)行非線性精細(xì)化控制,而模糊經(jīng)驗(yàn)控制算法針對(duì)實(shí)際偏差e(t)處于較小偏差時(shí)進(jìn)行精細(xì)化控制,因此其論域的選取不宜過大,結(jié)合實(shí)際對(duì)卸料臂關(guān)節(jié)的調(diào)試情況,最終選取實(shí)際偏差e(t)的論域?yàn)閇-2,2](單位:°)。由于卸料臂結(jié)構(gòu)以及裝配件要求,以及自動(dòng)對(duì)接時(shí)保證安全的需要,每秒1度的關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)速度已經(jīng)達(dá)到較快的速度范圍,選取偏差變化率de(t)/dt的論域?yàn)閇-1,1](單位:°/s)。電磁閥有效開度u(t)的論域以及e(t)、de(t)/dt的隸屬度函數(shù)設(shè)置為可調(diào)節(jié),依據(jù)各個(gè)關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)特性通過實(shí)驗(yàn)來確定。

2)模糊推理

在模糊推理前,需要形成模糊控制規(guī)則表,它的形成依靠操作經(jīng)驗(yàn)總結(jié),或者依據(jù)人的直覺進(jìn)行調(diào)整,這凸顯了其“仿人”的智能特性。當(dāng)實(shí)際偏差e(t)遠(yuǎn)小于0,即期望角度遠(yuǎn)小于實(shí)際角度時(shí),說明此時(shí)實(shí)際角度朝負(fù)向走得過慢而無(wú)法跟上期望角度,或者實(shí)際角度朝正向走得過快而超越了期望角度,電磁閥有效開度u(t)應(yīng)取負(fù)向較大值而驅(qū)動(dòng)實(shí)際角度迅速往負(fù)向運(yùn)動(dòng),或者迅速減速,而當(dāng)e(t)接近于0時(shí),則要視偏差變化率de(t)/dt而定,當(dāng)de(t)/dt遠(yuǎn)小于0時(shí),說明e(t)雖然不大但有很強(qiáng)的往負(fù)向變化的趨勢(shì),故此時(shí)電磁閥有效開度u(t)也應(yīng)取負(fù)向較大值來抵消這一趨勢(shì),當(dāng)de(t)/dt接近于0時(shí),說明e(t)不大并且其往負(fù)向或正向的趨勢(shì)不強(qiáng)烈,故此時(shí)僅需要給電磁閥有效開度u(t)一個(gè)較小的值即可,而當(dāng)de(t)/dt遠(yuǎn)大于0時(shí),說明e(t)雖然為負(fù)向不大的值但有很強(qiáng)的往正向變化的趨勢(shì),此時(shí)僅僅需要給電磁閥有效開度u(t)一個(gè)較小的值,甚至給零,利用其慣性即可,根據(jù)對(duì)稱性,同理可以推理當(dāng)實(shí)際偏差e(t)為正向的各種情況。根據(jù)操作經(jīng)驗(yàn)及調(diào)試情況,模糊控制規(guī)則表的整定結(jié)果如表1所示。

將模糊控制規(guī)則表轉(zhuǎn)換為模糊語(yǔ)句“If (eis XX) and (de/dtis YY) then (uis ZZ)”,并將其輸入Matlab中進(jìn)行模糊推理,求出基于電磁閥有效開度u所對(duì)應(yīng)模糊集合A的隸屬度。模糊經(jīng)驗(yàn)控制器的結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

表1 u(t)模糊控制規(guī)則表

圖3 模糊經(jīng)驗(yàn)控制器結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Structure of fuzzy control algorithm based on experience

3)解模糊

解模糊采用的方式為重心法[10],離散化后計(jì)算公式如式(1)所示。

(1)

其中,Ai∈A,μAi為Ai的隸屬度,ui為對(duì)應(yīng)Ai的值。解模糊后的輸出結(jié)果如圖4所示。

圖4 u(t)與e(t)、de(t)/dt模糊關(guān)系Fig.4 Fuzzy relation between u(t) and e(t)、de(t)/dt

1.3 模糊PID控制算法

關(guān)節(jié)控制的模糊PID控制算法是將模糊控制與PID控制相結(jié)合,將卸料臂的實(shí)際偏差e(t)和偏差變化率de(t)/dt先輸入模糊控制器中,經(jīng)過模糊化、模糊推理和解模糊求得PID參數(shù)調(diào)整值ΔKp、ΔKi、ΔKd,然后根據(jù)調(diào)整后的PID參數(shù)計(jì)算電磁閥有效開度u(t),從而完成整個(gè)控制過程,故模糊PID控制算法有對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整的功能。原理圖如圖5所示。

1)模糊化

卸料臂關(guān)節(jié)控制的模糊PID控制算法的輸入為實(shí)際偏差e(t)和偏差變化率de(t)/dt,輸出為PID參數(shù)調(diào)整值ΔKp、ΔKi、ΔKd,模糊集合劃分為A={NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB}。

圖5 模糊PID控制算法原理圖Fig.5 Principle of fuzzy PID control algorithm

模糊PID控制算法也是針對(duì)實(shí)際偏差e(t)處于較小偏差時(shí)進(jìn)行精細(xì)化控制,因此其論域的選取不宜過大,結(jié)合實(shí)際對(duì)卸料臂關(guān)節(jié)的調(diào)試情況,最終選取實(shí)際偏差e(t)和偏差變化率de(t)/dt的論域分別為[-2,2](單位:°)和[-1,1](單位:°/s),PID參數(shù)調(diào)整值ΔKp、ΔKi、ΔKd的論域以及e(t)和de(t)/dt的隸屬度函數(shù)設(shè)置為可調(diào)節(jié),依據(jù)各個(gè)關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)特性通過實(shí)驗(yàn)來確定。

2)模糊推理

對(duì)于模糊PID控制算法而言,模糊控制規(guī)則是作用在PID參數(shù)調(diào)整值ΔKp、ΔKi、ΔKd上的,故須對(duì)三個(gè)參數(shù)的調(diào)整參量分別設(shè)計(jì)模糊控制規(guī)則,設(shè)計(jì)原則:實(shí)際偏差e(t)偏大時(shí),需適度減小偏差,此時(shí)應(yīng)取較大的ΔKp、ΔKi與較小的ΔKd;當(dāng)實(shí)際偏差e(t)處于中等大小時(shí),此時(shí)在適度減小偏差的同時(shí)須避免超調(diào),故須縮小ΔKi;實(shí)際偏差e(t)較小時(shí),以“保穩(wěn)”為主,增大ΔKp、ΔKi,減小ΔKd。根據(jù)上述大致的規(guī)則以及實(shí)際調(diào)試,設(shè)計(jì)模糊控制規(guī)則表如表2-表4所示。

將模糊控制規(guī)則表轉(zhuǎn)換為模糊語(yǔ)句“If (eis XX) and (de/dtis YY) then (… is ZZ)”,并將其輸入Matlab中進(jìn)行模糊推理,求出基于ΔKp、ΔKi、ΔKd所對(duì)應(yīng)模糊集合A的隸屬度。

3)解模糊

解模糊過程與模糊控制一樣,依舊采用重心法[10],解模糊后ΔKp、ΔKi、ΔKd的輸出結(jié)果如圖6-圖8所示。

表2 ΔKp模糊控制規(guī)則表

表3 ΔKi模糊控制規(guī)則表

表4 ΔKd模糊控制規(guī)則表

圖6 ΔKp與e(t)、de(t)/dt模糊關(guān)系Fig.6 Fuzzy relation between ΔKp and e(t)、de(t)/dt

圖7 ΔKi與e(t)、de(t)/dt模糊關(guān)系Fig.7 Fuzzy relation between ΔKi and e(t)、de(t)/dt

圖8 ΔKd與e(t)、de(t)/dt模糊關(guān)系Fig.8 Fuzzy relation between ΔKd and e(t)、de(t)/dt

2 試驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證本文基于模糊控制理論設(shè)計(jì)的模糊經(jīng)驗(yàn)控制算法和模糊PID控制算法設(shè)計(jì)的有效性,將它們應(yīng)用于試驗(yàn)場(chǎng)實(shí)體卸料臂中,分別進(jìn)行控制算法性能對(duì)比測(cè)試和控制算法跟蹤實(shí)驗(yàn)測(cè)試,所用試驗(yàn)裝置——實(shí)體卸料臂充分暴露在日曬雨淋的室外環(huán)境中,如圖9所示,這種在室外環(huán)境中進(jìn)行的試驗(yàn)本身受到實(shí)際情況的諸多干擾,能夠很好地驗(yàn)證算法在實(shí)際情況下的抗干擾性能。

圖9 試驗(yàn)場(chǎng)實(shí)體卸料臂實(shí)景Fig.9 Realistic scene of the LNG unloading arm in the test site

將階躍信號(hào)和正弦信號(hào)分別作用于如圖9所示場(chǎng)景下的試驗(yàn)場(chǎng)實(shí)體卸料臂中,通過對(duì)階躍信號(hào)作用下的性能指標(biāo)和對(duì)正弦信號(hào)作用下的跟蹤表現(xiàn),驗(yàn)證了引入模糊控制理論對(duì)卸料臂的控制性能有明顯的改善。

2.1 控制算法性能對(duì)比

控制算法性能指標(biāo)測(cè)試部分對(duì)單個(gè)關(guān)節(jié)輸入一個(gè)幅值為2°的階躍信號(hào),使該關(guān)節(jié)由靜止開始運(yùn)動(dòng),為了避免試驗(yàn)結(jié)果因關(guān)節(jié)位置發(fā)生偶然性,以回轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)為例,在不同的關(guān)節(jié)角處設(shè)置兩組試驗(yàn)以充分驗(yàn)證控制算法的有效性,起始關(guān)節(jié)角分別設(shè)定為0°和8°,分別得到各個(gè)控制算法的控制效果仿真對(duì)比,如圖10所示。

圖10 回轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)控制算法控制效果(左圖為起始角設(shè)定為0°時(shí)的試驗(yàn),右圖為起始角設(shè)定為8°時(shí)的試驗(yàn))Fig.10 Control effect of joint 1 (The left figure shows when the starting angle is 0°, and the right figure shows when the starting angle is 8°)

由圖10可以看出,控制算法在不同關(guān)節(jié)角度處的控制效果基本相同,控制曲線的形狀基本一致,可以驗(yàn)證控制算法的控制效果受卸料臂關(guān)節(jié)所處位置的影響較小,具有很強(qiáng)的通用性,因此在性能測(cè)試中無(wú)須考慮關(guān)節(jié)所處位置對(duì)控制算法控制效果的影響。

其他關(guān)節(jié)同樣經(jīng)過了上述結(jié)論的驗(yàn)證,兩組試驗(yàn)取平均后的回轉(zhuǎn)以及其他關(guān)節(jié)的性能指標(biāo)參數(shù)如表5所示?？梢钥闯?從引入模糊控制理論的兩種控制算法與PID控制算法的對(duì)比上來看,引入模糊控制理論的兩種控制算法,相比PID控制算法,既減小了超調(diào)量,又縮短了調(diào)節(jié)時(shí)間,性能得到了明顯提升。從兩種控制算法之間的對(duì)比上來看,性能指標(biāo)比較相似,但由圖10可以看出,在抵抗由于繩子收縮所帶來的時(shí)延問題上,模糊PID控制更佳,然而在繩子收緊啟動(dòng)后的響應(yīng)上,模糊經(jīng)驗(yàn)控制又能通過其快速性很好地彌補(bǔ)其自身由于時(shí)延而造成的滯后性,從而造成了兩種控制算法在性能指標(biāo)上的表現(xiàn)上具有相似性。

在實(shí)際的應(yīng)用中,若采用模糊經(jīng)驗(yàn)控制這種抗時(shí)延能力弱,但在啟動(dòng)后響應(yīng)比較劇烈的算法,極有可能造成的結(jié)果是卸料臂的運(yùn)動(dòng)不流暢,即產(chǎn)生一頓一頓的效果,不僅影響觀感,而且由于頻繁地加速減速還會(huì)造成結(jié)構(gòu)件過快損耗,而模糊PID控制算法則運(yùn)行更柔和,在不犧牲算法性能的前提下,能夠讓卸料臂的運(yùn)動(dòng)流暢順滑,對(duì)卸料臂本身及其結(jié)構(gòu)件更友好。

因此,總體來說,模糊經(jīng)驗(yàn)控制和模糊PID控制兩種算法雖然在性能上不分伯仲,但在實(shí)際應(yīng)用中,模糊PID控制算法具有更好的控制效果。

表5 輸入幅值為2°的階躍信號(hào)時(shí)控制算法性能參數(shù)

2.2 控制算法跟蹤實(shí)驗(yàn)

控制算法跟蹤實(shí)驗(yàn)測(cè)試部分將通過一個(gè)固定周期的正弦信號(hào)近似模擬受海面波浪影響而目標(biāo)法蘭發(fā)生移動(dòng)的情況,這種移動(dòng)一般不會(huì)過于劇烈,因此該部分對(duì)單個(gè)關(guān)節(jié)輸入一個(gè)幅值為[1,2](單位:°)區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù),周期為80 s的正弦信號(hào)進(jìn)行跟蹤測(cè)試,使該關(guān)節(jié)由靜止開始運(yùn)動(dòng),如同性能測(cè)試試驗(yàn)一樣,為了避免試驗(yàn)結(jié)果因關(guān)節(jié)位置發(fā)生偶然性,以回轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)為例,起始關(guān)節(jié)角分別設(shè)定為0°和8°,分別得到各個(gè)控制算法的跟蹤效果,如圖11所示。

圖11 回轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)控制算法跟蹤效果Fig.11 Tracking effect of joint 1

在圖11中,左上圖為起始角設(shè)定為0°時(shí)采用模糊經(jīng)驗(yàn)控制算法的試驗(yàn),跟蹤時(shí)延的最大值tdelay(max)出現(xiàn)在正弦信號(hào)第二個(gè)周期的波峰位置,右上圖為起始角設(shè)定為8°時(shí)采用模糊經(jīng)驗(yàn)控制算法的試驗(yàn),tdelay(max)出現(xiàn)在正弦信號(hào)第一個(gè)波峰的位置,左下圖為起始角設(shè)定為0°時(shí)采用模糊PID控制算法的試驗(yàn),tdelay(max)出現(xiàn)在正弦信號(hào)第三個(gè)波峰的位置,右下圖為起始角設(shè)定為8°時(shí)采用模糊PID控制算法的試驗(yàn),tdelay(max)出現(xiàn)在正弦信號(hào)第三個(gè)波峰的位置?？傮w來說,當(dāng)正弦信號(hào)輸入時(shí),采用模糊經(jīng)驗(yàn)控制算法和模糊PID控制算法皆能實(shí)現(xiàn)很好的跟蹤,跟蹤時(shí)延的最大值tdelay(max)主要出現(xiàn)在關(guān)節(jié)換向時(shí),在模糊經(jīng)驗(yàn)控制作用下,最大跟蹤時(shí)延約為13 s,在模糊PID控制作用下,最大跟蹤時(shí)延約為8 s,相比較而言,模糊PID控制的跟蹤性能稍優(yōu)于模糊經(jīng)驗(yàn)控制。

綜合以上算法性能測(cè)試和跟蹤測(cè)試,模糊經(jīng)驗(yàn)控制算法和模糊PID控制算法在總體性能上皆優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制算法,并且在抵抗時(shí)延方面,模糊PID控制算法強(qiáng)于模糊經(jīng)驗(yàn)控制算法,因此,在實(shí)際工程應(yīng)用中,模糊PID控制算法具有良好的控制效果。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文引入模糊控制理論,從模仿人類行為的角度分別提出和實(shí)現(xiàn)了直接控制電磁閥開度的模糊經(jīng)驗(yàn)控制算法和對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整以間接對(duì)電磁閥開度進(jìn)行控制的模糊PID控制算法,既無(wú)須構(gòu)建卸料臂的動(dòng)力學(xué)模型,又在傳統(tǒng)PID控制算法的基礎(chǔ)上改善了其動(dòng)態(tài)性能,取得了良好的控制效果,并且模糊PID控制算法以其優(yōu)越的抵抗時(shí)延的能力成為了實(shí)際工程應(yīng)用中的最優(yōu)選擇,在關(guān)節(jié)控制方面具備了實(shí)時(shí)跟蹤移動(dòng)目標(biāo)法蘭的條件。