一种机械臂及智能控制技术的制作方法

本发明涉及一种机械臂及智能控制技术，属于机械臂机领域，具体的是一种基于机械臂运动抖动补偿的模糊pid遗传智能控制算法。

背景技术：

随着机械臂技术的公开，很多行业对机械臂的使用和性能提出了新要求，传统的机械臂运动带来的问题，给生产发展自动化造成了制约，而随着计算机和数字信息技术的发展和完善，人们开始依靠智能控制算法来改善机械运动模糊pid智能控制算法在控制运动中越来越重要的地位，而在智能控制算法领域，某些智能控制算法也不断的进步和改善优化，例如温控，调节距离等，这些都是依靠控制智能控制算法来处理，在这样的情况下，出现了机械臂抖动补偿pid遗传智能控制算法。

技术实现要素：

本发明的目的在于针对现有机械臂运动过程的抖动幅度大，提供一种基于模糊pid遗传智能控制算法改良的机械臂抖动补偿控制技术，以实现机械臂运动抖动的减小。

本发明的技术方案：一种机械臂及智能控制技术，其特征是，该智能控制技术是基于机械臂运动抖动补偿的模糊pid遗传智能控制算法，包括如下步骤：

步骤1，建立机械臂运动系统模型,包括：液压系统，载物装置，机械臂。机械臂由四伸臂组成，其中每个伸臂与图1所示滑轮组和5条拉索相结合，形成机械臂，每个伸臂之间采用嵌套组合的方式，接触端采用滑块导向运动，在机械臂中，1,2,3号为伸出拉索，4,5号为回缩拉索；

1号拉索：一伸臂拉动二伸臂伸出，ν0＝0；ν1＝ν油缸；ν2＝2ν1，

2号拉索：二伸臂拉动三伸臂伸出，ν1＝ν油缸将一伸臂看做静止,ν1’＝0，ν2’＝2ν1-ν1＝ν1；ν3’＝2ν2’＝2ν1；ν3＝ν3’+ν1＝2ν1+ν1＝3ν1；

3号拉索：三伸臂拉动四伸臂伸出，将二伸臂看成静止，ν2’＝0,ν3’＝3ν1-2ν1＝ν1；ν4’＝2ν3’＝2ν1；ν4＝2ν4’+2ν1＝2ν1+2ν1＝4ν1，臂伸出速度总结ν0＝0,ν1＝ν1,ν2＝2ν1,ν3＝3ν1,ν4＝4ν1，

4号拉索：一伸臂拉动二伸臂回缩，ν1＝ν油缸，ν0＝0,ν2＝2ν1，

5号拉索：二伸臂拉动四伸臂回缩，将二伸臂看做静止，则ν1’＝-ν1(-表示方向相反)，ν4’＝2ν1,ν4＝4ν1，

臂回缩速度ν0＝0,ν1＝ν1,ν2＝2ν1,ν3＝3ν1,ν4＝4ν1。

ν0表示基本臂速度，ν1表示一伸臂速度，ν2表示二伸臂速度，ν3表示三伸臂速度，ν4表示四伸臂速度，ν1’表示一伸臂相对速度，ν2’表示二伸臂相对速度，ν3’表示三伸臂相对速度，ν4’表示四伸臂相对速度。

步骤2，采集机械臂参数信息获取机械臂液压系统的活塞有杆腔面积a2，活塞无杆腔面积a1，cip为液压缸活塞内泄漏系数，cip为液压缸活塞外泄漏系数，ctp为液压缸活塞有效泄漏系数ctp＝cip+cip/2，v1为无杆腔体积，v2为有杆腔体积，液压油体积弹性模量为ec。

步骤3，求解机械臂模型系统中机械伸臂的伸出部分和载重物部分的抖动之间的函数关系xp＝tan(θ)y(t)。

步骤4，建立求解产品运动过程的供油流量与抖动幅度传递函数g(s)＝4tan(θ)(aps+(iv1s(2ec(1+i²))^-1+kc)ms²(ap)^-1)^-1。

步骤5，对求解出的控制系统传递函数利用模糊pid遗传智能控制算法计算参数并获得阶跃响应曲线，与pid智能控制算法进行比较。

步骤4具体包括以下步骤:

伺服阀流量方程：q＝kqxν-kcpl；

液压缸受力平衡方程：

液压缸无杆腔和有杆腔的流量分别为

q＝(q1+q2)/2；

活塞杆伸出量与抖动幅度关系方程为xp＝tan(θ)y(t)，

式中，t为时间，m为与液压缸活塞杆相连的伸出部分全部物体质量之和，dpi/dt为压强的微分，活塞压力差为pl，伺服阀的流量增益系数为kq，伺服阀的流量压力系数为kc，阀芯的偏移量为xν，q是负载流量，y(t)是活塞关于时间运动量，为活塞运动速度，为活塞运动加速度，液压油体积弹性模量为ec，q1为无杆腔流量，a1为无杆腔的活塞面积，p1为无杆腔的液压油压力，v1为无杆腔体积，a2为有杆腔的活塞面积，p2为有杆腔的液压油压力，v2为有杆腔体积，q2为有杆腔流量f(t)为负载阻力，cip为液压缸活塞内泄漏系数；cip为液压缸活塞外泄漏系数，ctp为液压缸活塞有效泄漏系数ctp＝cip+cip/2，xp为抖动幅度，θ为偏移角度，ap为有效作用面积。

优选的，控制系统的传递函数求解出传递函数为：g(s)＝4tan(θ)(aps+(iv1s(2ec(1+i²))^-1+kc)ms²(ap)^-1)^-1

其中i为无杆腔比有杆腔面积比，s为与频率相关的变量，m为伸臂及伸臂端负载物体的质量，以分析信号频谱上的特性，在pid智能控制算法中是偏差e(t)＝uo(t)-ui(t)修正改善性能，而g(s)＝l[uo(t)]/l[ui(t)]，uo(t)为输出信号，ui(t)为输入信号，l[]为拉普拉斯变换求解传递函数g[s]。

优选的，步骤5对于求解模糊pid遗传智能控制算法参数和阶跃响应曲线对比过程：

基于求解出的传递函数，当改善后的智能控制算法图超调量小于改善前的智能控制算法图，并且改善后的智能控制算法图趋于无穷稳定幅值的速率快于改善前的智能控制算法图，输出模糊pid遗传智能控制算法参数。

本发明的特征在于建立函数关系，计算传递函数，将传递函数进行pid控制，进行模糊pid遗传智能控制算法。

本发明的有益效果为：本发明提出的一种机械臂及智能控制技术，结构新颖，工作原理清晰，利用液压控制装置可以实现机械臂伸缩过程中运动抖动的补偿功能，采用智能控制液压装置供油与机械臂运功关系分析相结合方式，运动模型分析中采用模糊pid遗传算法，补偿运动状态下的机械臂抖动，由单位阶跃响应曲线，对该进行具象化分析，于pid算法相对比，分析出该对机械臂抖动补偿的提高性。大大缩短了机械臂在运动过程中到达稳态的时间。

附图说明

图1为本发明的基于机械臂的伸臂伸出部分及其运动关系示意图；

图2为本发明的基于流量运动关系的液压缸供油关系图；

图3为改进前kp取0.608，ki取0.0441，kd取0.0068传统pid的matlab阶跃响应图；

图4为改进后的模糊pid遗传智能控制算法的阶跃响应图，模糊pid遗传智能控制算法计算出的kp为19.6905,ki为0.0312,kd为0.0035。

具体实施方式

为了说明本发明的技术方案以及技术目的，下面结合附图及具体事例对本发明做进一步介绍。

结合图2本发明的一种机械臂及智能控制技术，该智能控制技术是基于机械臂运动抖动补偿的模糊pid遗传智能控制算法，包括以下步骤：

步骤1，采集产品的伸出长度，位置信息，载重质量

液压泵供油，使得机械臂开始伸出，使得末端的位移传感器接收运动信息，并通过水平仪得到角度的偏移量，对数据进行记录处理，取合适值，确定产品信息。

步骤2，就pid智能控制算法进行改进，由pid控制参数的方法，控制器输出为

u(t)＝kpe(t)+ki∑e(t)+kd[e(t)-e(t-1)]；

改进为模糊pid遗传智能控制算法：

编码

分别用长度为10的二进制编码串表示pid的三个参数kp，ki，kd，三个参数取值范围分别为[0,20],[0,1][0,1]每个参数有2^10个离散点，为了获得最优pid参数调节，定义染色体编码e^g＝[kpkikd]∈r3；

生初始群体

随机产生50个30位向量组，50个向量组组成一个集合遗传智能控制算法以这50个字符串做完初始点开始迭代；

计算适应度

本实施例选取误差绝对值对时间的积分确定为最小单位，同时pid控制有超调。

f取如下形式：

u(t)＝kp+∫kie(t)dt+kdde(t)/dt

其中ω1＝0.999,ω2＝0.001,ω3＝2.0,ω4＝100，t为上升时间，e(t)为系统输入输出偏差值，u(t)为输出；

选择

在下一代群体中最佳个体的适应度值与当代最佳个体的适应度值相比较，选择最佳适应度值复制到下一代，并替代最差的或随机替代下一代群体中相应数量的个体，本文适应度函数fitness＝1/f,用fitness评价潜在最优性。

交叉

对于选中的个体，按照某种交叉方式交换两个字符串相应的基因产生新的个体，被交换的基因即为上一代适应度较高的个体,计算新个体的适用度函数，与原来的两个字符串进行对比如果适用度高则保留，反之则删除，不再参与迭代。

变异

首先在群体中随机选择一个个体，对选中的个体以一定的概率随机改变字符串中某个字符的值。

智能控制算法验证，定义pm和pc，其中pm＝0.005，pc＝0.9随机选择50个个体做完种群，使用二进制吗，经过150次迭代得出。

步骤3，建立求解产品的运动与抖动幅度数学模型

步骤3.1求解伸出臂之间运动关系

1号拉索：一伸臂拉动二伸臂伸出，ν0＝0；ν1＝ν油缸；ν2＝2ν1，

2号拉索：二伸臂拉动三伸臂伸出，ν1＝ν油缸将一伸臂看做静止,ν1’＝0，ν2’＝2ν1-ν1＝ν1；ν3’＝2ν2’＝2ν1；ν3＝ν3’+ν1＝2ν1+ν1＝3ν1，

3号拉索：三伸臂拉动四伸臂伸出，将二伸臂看成静止ν2’＝0,ν3’＝3ν1-2ν1＝ν1；ν4’＝2ν3’＝2ν1；ν4＝2ν4’+2ν1＝2ν1+2ν1＝4ν1

臂伸出速度总结ν0＝0,ν1＝ν1,ν2＝2ν1,ν3＝3ν1,ν4＝4ν1；

步骤3.2求解供油流量和与抖动幅度传递函数

伺服阀流量方程：q＝kqxν-kcpl

液压缸受力平衡方程：

液压缸无杆腔和有杆腔的流量，负载流量分别为

q＝(q1+q2)/2

活塞杆伸出量与抖动幅度关系方程为

xp＝tan(θ)y(t)

式中，t为时间，m为与液压缸活塞杆相连的伸出部分全部物体质量之和，dpi/dt为压强的微分，y(t)是活塞关于时间运动量，为活塞运动速度，为活塞运动加速度，活塞压力差为pl，伺服阀的流量增益系数为kq，伺服阀的流量压力系数为kc，阀芯的偏移量为xν，q是负载流量，液压油体积弹性模量为ec，q1为无杆腔流量，a1为无杆腔的活塞面积，p1为无杆腔的液压油压力，v1为无杆腔体积，a2为有杆腔的活塞面积，p2为有杆腔的液压油压力，v2为有杆腔体积，q2为有杆腔流量f(t)为负载阻力，cip为液压缸活塞内泄漏系数；cip为液压缸活塞外泄漏系数，ctp为液压缸活塞有效泄漏系数ctp＝cip+cip/2，xp为抖动幅度，θ为偏移角度，ap为有效作用面积。

控制系统的传递函数求解出传递函数为：

g(s)＝4tan(θ)(aps+(iv1s(2ec(1+i²))^-1+kc)ms²(ap)^-1)^-1

其中i为无杆腔比有杆腔面积比，s为与频率相关的变量，m为伸臂及伸臂端负载物体的质量，以分析信号频谱上的特性。

将传递函数利用matlab中的模糊pid遗传智能控制算法进行分析处理，根据最佳适应度函数比较，获得最佳参数和最佳适应度曲线，与之前的阶跃响应曲线相比，新的运动曲线超调量更小，趋于稳定值更快，意味着抖动量更小，伸出到稳态速率更快，机械臂抖动补偿智能控制算法是有效的。

本发明的一种基于模糊pid遗传智能控制算法的机械臂运动补偿，包括液压泵供油与运动系统，模糊pid遗传智能控制算法，运动抖动关系，matlab参数分析环节。

机械臂用以位移传感器至控制器接受口，水平仪用以记录采集机械臂运动阶段的偏移角度，并将记录的角度偏移量绘制成连续曲线，所述连续曲线用于传递函数的运算，分析处理，获得连续的产品传递函数，得到最适合产品的传递函数，并将上述传递函数传输至角度运动幅度处理系统，所述角度运动幅度处理系统利用模糊pid遗传智能控制算法进行分析。

所述角度运动幅度处理系统包括角度运动幅度传递函数的建立和matlab对于模糊pid遗传智能控制算法的给定的传递函数进行分析计算。

角度运动幅度用以建立求解产品传递函数，并将供油流量和抖动幅度直接关联，获得供油抖动幅度函数关系式供油位移传递函数：g(s)＝4tan(θ)(aps+(iv1s(2ec(1+i²))^-1+kc)ms²(ap)^-1)^-1

其中s为与频率相关的变量，以分析信号频谱上的特性。运动过程中所有的时刻运动状态传递函数均符合上述关系式。

所述建立和matlab对于模糊pid遗传智能控制算法的给定的传递函数进行分析计算。

根据计算所得传递函数g(s)，利用模糊pid遗传智能控制算法的matlab程序，在控制系统里要求寻找的是目标函数的最小值，然而，在遗传智能控制算法中是按最大方向搜索的，因为设计的适应度函数f＝1/j。

本发明的基于模糊pid遗传智能控制算法的机械臂抖动补偿及通过matlab程序，求解pid参数的方法，减缓了机械臂运动过程中的抖动，大大缩短了机械臂在运动过程中到达稳态的时间。