《電子技術應用》
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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。
中圖分類號：TP273
文獻標志碼：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.223182
中文引用格式： 鐘紹武，胡燕海，徐堅磊，等. 基于PSO的恒力執(zhí)行器PID型模糊控制器[J]. 電子技術應用，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

    機器人在對工件進行打磨作業(yè)時，在振動、工件質(zhì)量以及磨損等因素的影響下，打磨工具和工件之間的接觸力發(fā)生變化[1]，使加工質(zhì)量達不到預期目標。所以，實現(xiàn)打磨工具與工件接觸力恒定在打磨作業(yè)中具有重要意義。近年來，基于機械式被動調(diào)節(jié)[2]、氣動驅(qū)動[3]、電機驅(qū)動[4]等的恒力執(zhí)行器被廣泛應用。因為空氣具有良好的順應性，故以氣缸為基礎的氣動系統(tǒng)使用最為廣泛。由于可壓縮性以及靜摩擦影響，氣動系統(tǒng)是一個復雜的非線性系統(tǒng)，因此在氣動系統(tǒng)中實現(xiàn)精準的力控制具有重要意義。

    一些智能控制算法(如模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡等)的發(fā)展為氣動系統(tǒng)的控制提供了更多的選擇[5-6]。Jin等人[7]采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制策略進行氣動式拋光力控制，該方法相對于PID控制具有跟好的抗干擾能力;黃婷等[8]為實現(xiàn)打磨機器人的力/位控制，提出一種基于氣動系統(tǒng)的被動柔順裝置，對位姿干擾進行了補償，并且采用非線性PD控制以提高接觸力響應速度;Dai[9]等人提出然后采用反步法結合 PID方法控制磨削末端執(zhí)行器跟蹤預期的磨削力，提高了系統(tǒng)的動態(tài)性能以及汽車輪轂的磨拋質(zhì)量。這些方法對于氣動非線性系統(tǒng)的控制效果都有都有一定的提升，但氣動系統(tǒng)的結構參數(shù)具有不確定性[10]，氣動元件的靜摩擦以及溫度引起的狀態(tài)參量變化等因素使對象的精準模型難以獲得，基于固定參數(shù)的PID控制器難以得到理想的控制效果。相比較而言，模糊控制具有較強的魯棒性，可以對控制對象的近似模型的進行良好的控制[11]。




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作者信息：

鐘紹武1，胡燕海1，徐堅磊2，陳海輝2，周太平2

（1.寧波大學 機械工程與力學學院，浙江 寧波 315211；2.寧波航工智能裝備有限公司，浙江 寧波 315311）




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