機(jī)電一體化系統(tǒng)在機(jī)器人智能控制中的應(yīng)用

王金文

（益陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 益陽 413000）

在深入研究中發(fā)現(xiàn)，智能控制涉及專家控制系統(tǒng)、遺傳與演化計(jì)算系統(tǒng)、人工網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)、智能組合系統(tǒng)以及層次轉(zhuǎn)移控制系統(tǒng)等。目前，隨著我國經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，智能控制系統(tǒng)已經(jīng)被應(yīng)用到各方面，與常規(guī)的控制手段相比，智能控制可以簡化生產(chǎn)流程，提高工人生產(chǎn)效率，降低工程作業(yè)對(duì)機(jī)械的依賴性[1]。在今后的社會(huì)發(fā)展過程中，智能化將是一個(gè)重要的組成部分，并可以對(duì)機(jī)電一體化技術(shù)的發(fā)展起到積極的推動(dòng)作用。為了對(duì)該內(nèi)容進(jìn)行深入研究，帶動(dòng)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，該文將引進(jìn)機(jī)電一體化系統(tǒng)并對(duì)其在機(jī)器人智能控制中的應(yīng)用進(jìn)行研究，從而激發(fā)機(jī)器人在工業(yè)領(lǐng)域的效能。

1 基于機(jī)電一體化系統(tǒng)的機(jī)器人動(dòng)力學(xué)建模

為了滿足機(jī)器人智能控制需求，在設(shè)計(jì)方法前，引進(jìn)機(jī)電一體化系統(tǒng)，根據(jù)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)過程和行為進(jìn)行機(jī)器人動(dòng)力學(xué)建模[2]。在該過程中，用機(jī)電一體化系統(tǒng)中的交流伺服程序?qū)C(jī)器人運(yùn)動(dòng)過程反饋的電力信號(hào)進(jìn)行變換，通過該方式實(shí)現(xiàn)機(jī)器人機(jī)械運(yùn)動(dòng)和持續(xù)運(yùn)行的功能。為了進(jìn)一步提高機(jī)器人動(dòng)力學(xué)行為轉(zhuǎn)換的準(zhǔn)確度，應(yīng)結(jié)合機(jī)電一體化系統(tǒng)中的智能控制技術(shù)對(duì)機(jī)器人的集成數(shù)字模型系統(tǒng)進(jìn)行轉(zhuǎn)換[2]。但是考慮到在該過程中交流伺服程序在運(yùn)行中會(huì)受到多種因素的影響，且部分工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)行狀態(tài)非常復(fù)雜，例如會(huì)出現(xiàn)負(fù)載擾動(dòng)、參數(shù)變化和強(qiáng)耦合等，很難保證控制后機(jī)器人處于穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)。因此，可以在控制前用機(jī)電一體化系統(tǒng)中的伺服程序反饋數(shù)據(jù)，建立機(jī)器人動(dòng)力學(xué)方程，如公式（1）所示。

式中：H（q）為機(jī)器人動(dòng)力學(xué)方程；q為機(jī)電一體化系統(tǒng)中的伺服程序反饋數(shù)據(jù)；C為機(jī)器人的廣義加速度；G為機(jī)器人在行進(jìn)過程中的重力項(xiàng)；τ為機(jī)器人動(dòng)作桿上的驅(qū)動(dòng)作用力。

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，根據(jù)動(dòng)力學(xué)的空間運(yùn)動(dòng)方式設(shè)計(jì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)中的角速度，根據(jù)機(jī)器人基礎(chǔ)模型中的關(guān)節(jié)數(shù)量、最大動(dòng)作范圍以及重復(fù)定位精準(zhǔn)度等參數(shù)集成動(dòng)力學(xué)方程。通過該方式實(shí)現(xiàn)基于機(jī)電一體化系統(tǒng)的機(jī)器人動(dòng)力學(xué)建模。

2 機(jī)器人局部平衡控制

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行局部平衡控制，在該過程中，應(yīng)明確機(jī)器人局部平衡控制需要底層進(jìn)化的支持，而機(jī)器人的底層進(jìn)化對(duì)應(yīng)機(jī)器人硬件執(zhí)行器的控制軟件程序，只有確保硬件設(shè)備與軟件程序、功能存在對(duì)照關(guān)系，才能保證機(jī)器人運(yùn)動(dòng)行為的合理性[3]。在運(yùn)動(dòng)中，控制終端程序相當(dāng)于機(jī)器人的“大腦”，“大腦”對(duì)機(jī)器人關(guān)節(jié)之間的相互配合起非常重要的作用?！按竽X”向機(jī)器人發(fā)出控制命令，以控制“腳”的步態(tài)，“眼睛（集成在機(jī)器人上的傳感器）”通過判斷“腳”的步態(tài)并將其偏差信息反饋至“大腦”，再根據(jù)反饋信息對(duì)“腳”的步態(tài)進(jìn)行調(diào)整，從而使“眼睛”“腳”在“大腦”的協(xié)調(diào)下形成一套智能化的步態(tài)反饋體系，以保證機(jī)器人步態(tài)的平衡。該過程如公式（2）所示[4]。

式中：w為機(jī)器人局部平衡控制方程；ε為集成在機(jī)器人上的傳感器反饋的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；B為機(jī)器人“大腦”控制模型；λ為廣義算子。

通過廣義算子驅(qū)動(dòng)機(jī)器人上的多個(gè)執(zhí)行關(guān)節(jié)機(jī)構(gòu)，從而完成機(jī)器人的多種行走任務(wù)，確保對(duì)機(jī)器人的局部進(jìn)行平衡控制。

3 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償與模糊智能控制

完成上述設(shè)計(jì)后，為了確保機(jī)器人運(yùn)動(dòng)智能控制的高精度，引進(jìn)解耦控制器，設(shè)計(jì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)行為的補(bǔ)償與模糊智能控制。機(jī)器人運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償與模糊智能控制是一種應(yīng)用于機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制領(lǐng)域的技術(shù)。該技術(shù)通過綜合利用運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和模糊智能控制方法來提高機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下的運(yùn)動(dòng)性能和精度。機(jī)器人運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)對(duì)機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行建模和分析，預(yù)測系統(tǒng)中可能發(fā)生的誤差和存在的不確定性。然后，在運(yùn)動(dòng)控制中加入補(bǔ)償算法，根據(jù)實(shí)時(shí)測量數(shù)據(jù)對(duì)誤差進(jìn)行修正和補(bǔ)償，從而實(shí)現(xiàn)更精確、更穩(wěn)定的運(yùn)動(dòng)控制。模糊智能控制技術(shù)也被應(yīng)用于機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制中。模糊控制是一種基于模糊邏輯推理的控制方法，可以處理不確定性和模糊性的問題。通過構(gòu)建模糊規(guī)則庫，將不確定的輸入量映射到輸出量，模糊控制算法可以根據(jù)當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和環(huán)境條件生成相應(yīng)的控制信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)進(jìn)行智能調(diào)節(jié)和響應(yīng)的功能。

在該過程中，計(jì)算機(jī)器人運(yùn)動(dòng)行為的偏差如公式（3）所示。

式中：F為機(jī)器人運(yùn)動(dòng)行為的偏差；M為控制輸入函數(shù)；l為機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡長度；α為機(jī)器人運(yùn)動(dòng)中的關(guān)節(jié)比例系數(shù)。

根據(jù)計(jì)算結(jié)果對(duì)其運(yùn)動(dòng)過程中的位移進(jìn)行補(bǔ)償。完成補(bǔ)償后，對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)行為進(jìn)行模糊智能控制，控制過程中將根據(jù)現(xiàn)場工作人員以及有關(guān)專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，以模糊規(guī)則的形式存儲(chǔ)在模糊數(shù)據(jù)庫中[5]。將反饋信號(hào)與所需的信號(hào)進(jìn)行比較，從而得出準(zhǔn)確的輸入控制信號(hào)。在對(duì)該信號(hào)進(jìn)行模糊化后，就可以進(jìn)行模糊推理[6]，在模糊推理結(jié)束后，可以得出1個(gè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)行為的輸出量，將該輸出量去模糊化就可以得到準(zhǔn)確的輸出控制信號(hào)。該過程如公式（4）所示。

式中：f為機(jī)器人模糊智能控制；n為輸出控制信號(hào)；e為模糊規(guī)則；δ為模糊數(shù)據(jù)庫。

機(jī)器人運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償與模糊智能控制技術(shù)的結(jié)合可以使機(jī)器人在面對(duì)復(fù)雜環(huán)境和不確定性時(shí)具有更高的運(yùn)動(dòng)精度和魯棒性，可以根據(jù)不同的任務(wù)和環(huán)境條件自動(dòng)調(diào)整自身的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和控制策略。運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)可以消除或減少由系統(tǒng)因素引起的誤差和不穩(wěn)定性，模糊智能控制技術(shù)則可以處理機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中的模糊性和復(fù)雜性，使機(jī)器人可以自適應(yīng)地進(jìn)行運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和控制，滿足各種工作環(huán)境和任務(wù)的需求，提高自身的工作效率和性能。根據(jù)上述方式實(shí)現(xiàn)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償與模糊智能控制功能，完成基于機(jī)電一體化系統(tǒng)的機(jī)器人智能控制方法設(shè)計(jì)。

4 對(duì)比試驗(yàn)

在深入市場的調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段，智能機(jī)器人廣泛應(yīng)用于很多領(lǐng)域，其獨(dú)特的構(gòu)造、靈活的關(guān)節(jié)使其具有很多其他機(jī)器人沒有的優(yōu)勢，但是也使其難以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確控制。為了推動(dòng)我國工業(yè)機(jī)器人的生產(chǎn)制造快速發(fā)展，全面提高機(jī)器人的智能控制水平，該文引進(jìn)機(jī)電一體化系統(tǒng)進(jìn)行機(jī)器人的智能控制作業(yè)。盡管機(jī)器人設(shè)計(jì)與開發(fā)的工作已進(jìn)入了白熱化階段，但是要在真正意義上對(duì)該類機(jī)器人進(jìn)行推廣，還需要在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，根據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的具體需求進(jìn)行機(jī)器人智能控制方法應(yīng)用效果的測試。

為了滿足測試需求，以某地區(qū)大型機(jī)器人生產(chǎn)制造科研單位作為試點(diǎn)，在機(jī)器人控制終端輔助MATLAB軟件，以搭建Stewart測試平臺(tái)并集成傳感器，對(duì)機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中的關(guān)節(jié)活動(dòng)、軌跡生成以及綜合運(yùn)動(dòng)等情況進(jìn)行仿真、反饋，通過該方式實(shí)時(shí)感知機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)中的工況。測試平臺(tái)框架如圖1所示。

圖1 測試平臺(tái)框架結(jié)構(gòu)

為了確保構(gòu)建的測試平臺(tái)可以在試驗(yàn)中具有預(yù)期的效果，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)中相關(guān)數(shù)據(jù)的即時(shí)反饋和感知，在完成上述內(nèi)容的設(shè)計(jì)后，還需要設(shè)計(jì)Stewart測試平臺(tái)參數(shù)，見表1。

表1 Stewart測試平臺(tái)參數(shù)設(shè)計(jì)

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，選擇由科研單位提供的川崎機(jī)器人作為研究對(duì)象，對(duì)該機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中的具體參數(shù)進(jìn)行分析，相關(guān)內(nèi)容見表2。

表2 川崎機(jī)器人運(yùn)動(dòng)中的具體參數(shù)分析

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，建立機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方程。在該方程的基礎(chǔ)上，采用該文設(shè)計(jì)的方法進(jìn)行機(jī)器人智能控制。在控制過程中，引進(jìn)機(jī)電一體化系統(tǒng)對(duì)機(jī)器人進(jìn)行動(dòng)力學(xué)建模。同時(shí)，設(shè)計(jì)機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中的局部平衡控制，對(duì)機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償與模糊智能控制，從而完成該文設(shè)計(jì)方法在測試環(huán)境中的應(yīng)用。

為了保證試驗(yàn)結(jié)果具有對(duì)比性，完成測試環(huán)境的構(gòu)建和該文方法的應(yīng)用后，引進(jìn)基于PSO優(yōu)化模糊算法的機(jī)器人智能控制方法和基于STM32微控制器的機(jī)器人智能控制方法[7]，將其作為試驗(yàn)中的傳統(tǒng)方法一、傳統(tǒng)方法二，采用該文設(shè)計(jì)的方法和傳統(tǒng)方法根據(jù)操作規(guī)范進(jìn)行機(jī)器人智能控制。

完成上述設(shè)計(jì)后，為了對(duì)測試結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，根據(jù)試驗(yàn)需求，在Stewart測試平臺(tái)上設(shè)計(jì)機(jī)器人行進(jìn)軌跡，使用3種方法對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)行為進(jìn)行控制。在Stewart測試平臺(tái)中記錄用3種方法進(jìn)行智能控制后的機(jī)器人行進(jìn)軌跡，將記錄的機(jī)器人行進(jìn)軌跡與設(shè)計(jì)的機(jī)器人行進(jìn)軌跡進(jìn)行對(duì)比，如圖2所示。

圖2 智能控制后機(jī)器人的行進(jìn)軌跡與設(shè)計(jì)的機(jī)器人行進(jìn)軌跡對(duì)比

由圖2可知，采用該文設(shè)計(jì)的方法進(jìn)行機(jī)器人行進(jìn)軌跡智能控制，控制后的機(jī)器人行進(jìn)軌跡與設(shè)計(jì)的機(jī)器人行進(jìn)軌跡幾乎完全重合。而采用傳統(tǒng)方法一、傳統(tǒng)方法二進(jìn)行機(jī)器人行進(jìn)軌跡智能控制，控制后的機(jī)器人行進(jìn)軌跡與設(shè)計(jì)的機(jī)器人行進(jìn)軌跡存在一定偏差[8]，即無法達(dá)到預(yù)期的控制精度。由此可以證明，采用該文設(shè)計(jì)的方法進(jìn)行機(jī)器人智能控制的效果最佳。

完成3種方法的測試后，對(duì)3種方法控制后的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)參數(shù)與設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行對(duì)比，將控制后機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)結(jié)果與設(shè)計(jì)運(yùn)動(dòng)條件的偏差作為檢驗(yàn)該方法應(yīng)用效果的關(guān)鍵指標(biāo)，試驗(yàn)結(jié)果見表3。

表3 智能控制后機(jī)器人運(yùn)動(dòng)參數(shù)與設(shè)計(jì)參數(shù)的偏差

由表3可知，采用該文設(shè)計(jì)的方法對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)進(jìn)行智能控制，控制后機(jī)器人運(yùn)動(dòng)參數(shù)與設(shè)計(jì)參數(shù)的偏差較小，不會(huì)對(duì)機(jī)器人的整體運(yùn)行過程造成影響。而使用傳統(tǒng)方法一與傳統(tǒng)方法二進(jìn)行機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的智能控制，控制后機(jī)器人運(yùn)動(dòng)參數(shù)與設(shè)計(jì)參數(shù)的偏差較大，根據(jù)技術(shù)部門的評(píng)估，會(huì)對(duì)機(jī)器人的整體行進(jìn)路線或軌跡造成影響。因此，在完成上述研究后，綜合試驗(yàn)結(jié)果可以得到以下結(jié)論：與傳統(tǒng)方法相比，該文設(shè)計(jì)的基于機(jī)電一體化系統(tǒng)的控制方法應(yīng)用效果良好，按照規(guī)范采用該文設(shè)計(jì)的方法進(jìn)行智能機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)中的智能控制，不僅可以使機(jī)器人按照設(shè)計(jì)軌跡進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，而且還可以控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)參數(shù)與設(shè)計(jì)參數(shù)的偏差，通過該方式可以提高機(jī)器人的控制精度，發(fā)揮工業(yè)機(jī)器人在市場經(jīng)濟(jì)中的價(jià)值和效能。

5 結(jié)語

為了全面提高機(jī)器人的運(yùn)行效率、運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性以及整體運(yùn)行水平，該文引進(jìn)機(jī)電一體化系統(tǒng)，通過機(jī)器人動(dòng)力學(xué)建模、機(jī)器人局部平衡控制以及機(jī)器人運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償與模糊智能控制進(jìn)行機(jī)器人智能控制方法的設(shè)計(jì)與研究。通過對(duì)比試驗(yàn)可知，該文設(shè)計(jì)的方法不僅可以使機(jī)器人按照設(shè)計(jì)軌跡進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，而且還可以控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)參數(shù)與設(shè)計(jì)參數(shù)的偏差。