多伺服系统预演协同控制系统及控制方法与流程

本发明涉及数控领域，尤其涉及工业机器人的运动控制。

背景技术：

在数控机床、工业机器人领域，空间运动控制由多个独立运动轴的伺服系统协同完成。

要实现较高的多维空间曲线跟踪精度，不仅要求各运动轴的伺服系统本身具有较高的一维曲线跟踪精度，还要求各运动轴的伺服系统的动、静态性能指标相互匹配。

各运动轴的伺服系统结构和普通伺服系统相同，由控制器和控制对象组成，对于实际伺服系统装置，系统还包括运动传感器等信号反馈元件。

控制器的作用是根据性能指标要求，在存在负载及扰动的情况下完成对该运动轴加速度（电流、转矩）、速度（转速）或位移（角度）的控制。

单运动轴伺服系统中的控制器并不考虑各运动轴之间的匹配问题，各运动轴伺服系统之间往往是独立的。

然而对于数控系统、工业机器人等需要实现空间运动的复杂设备，多维空间运动曲线的高跟踪精度并不能通过各运动轴的独立伺服系统的高精度实现。

这是因为各运动轴伺服系统通过设备的机械或者任务对象之间存在耦合，且耦合关系随着设备的运动状态和姿态改变而改变。因此，采用可能处理运动轴之间耦合扰动的控制器是实现多维空间高运动跟踪精度的关键。

目前，国内、外已有多种方案实现多个伺服系统的协同控制，多伺服系统成为现有技术。

由最初由美国密西根大学的yoramkoren在1980年提出的双轴交叉耦合控制方法（cross-coupledcontrol，ccc）及实现该方法的相应设备，发展到ccc与各种算法相结合得到的控制方法，如多轴耦合补偿控制、自适应前馈控制、变增益控制、轮廓误差补偿器、任务坐标系、无源性等算法与传统交叉耦合控制结合产生的各类新算法，将这些新算法应用于计算机（上位机和下位机）中，成为能够实现协同控制的多伺服系统。

这类协同控制方法的共同特征是，其软件中包含多运动轴多伺服系统模型，各运动轴伺服系统受到的负载或扰动信息可以直接或间接的反馈到其它运动轴的伺服系统。多运动轴多伺服系统模型的构建随着这类协同控制方法的研究和应用成为本领域技术人员的常规能力。

交叉耦合控制器通过多轴共同调节克服负载及扰动对多维空间曲线跟踪精度的影响，采用的是被动、同步调节方法来克服扰动提高空间曲线跟踪相对精度的方法，即扰动出现后再进行协同控制，控制器的控制作用和控制对象的运行时同步的方法。

在工业控制中，上位机和下位机的架构得到了广泛地应用。上位机和下位机均属于计算机，人机交互软件运行在上位机，下位机即控制器，下位机直接控制被控对象。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种多伺服系统预演协同控制系统及相应的控制方法，能够通过主动预先调节的方法来提高空间曲线跟踪相对精度。

为实现上述目的，本发明的多伺服系统预演协同控制系统包括用于人机交互的上位机和用于控制被控对象的下位控制器，上位机内置有运动控制器；上位机通过通讯装置与下位控制器相连接，下位控制器连接有作为被控对象的功率放大器、伺服电机、运动传感器和变送器。

所述通讯装置为通讯线路或wifi模块或蓝牙模块或zigbee模块。

采用上述控制系统实现的控制方法依次按以下步骤进行：

第一步骤是获得空间期望曲线；

上位机有两个任务来源，第一任务来源是用户，用户为上位机设置任务；第二任务来源是算法，上位机内置的任务软件通过计算产生任务；

上位机的运动控制器通接受第一任务来源或第二任务来源产生的任务计算出被控对象实现任务的最佳空间曲线，即空间期望曲线；

第二步骤是分段；

下位控制器根据空间期望曲线的曲率变化情况，以空间期望曲线的各转折处为界，对空间期望曲线进行分段；

第三步骤是产生模型输出空间曲线；

下位控制器将分段后的空间期望曲线作为输入参数输入下位控制器内置的被控对象仿真模型，经过被控对象仿真模型算法的计算，得出各段模型输出空间曲线；被控对象仿真模型采用多运动轴多伺服系统模型；

第四步骤是对各段空间期望曲线进行修正；

下位控制器将各段模型输出空间曲线与相应的各段空间期望曲线进行对比，按照最小误差原则对各段空间期望曲线进行修正；

第五步骤是得出修正后的空间期望曲线；

下位控制器将修正后的各段空间期望曲线组合在一起，经过平滑滤波得到修正后的空间期望曲线；

第六步骤是被控对象响应；

下位控制器向被控对象发出指令，根据修正后的空间期望曲线控制被控对象响应，通过运动传感器获得被控对象的真实运动曲线；

第七步骤是修正被控对象仿真模型；

下位控制器将真实运动曲线与原空间期望曲线进行对比，通过参数识别修正下位控制器内置的被控对象仿真模型；

重复第一至第七步骤，实现对被控对象的预演协同控制。

本发明具有如下的优点：

由于本控制系统和控制方法具有被控对象仿真模型，使得该方法中基于被控对象仿真模型的预演与控制对象对于下位控制器的指令的实际执行是不同步的，可以在被控对象实际执行指令前进行内部仿真动作。

由于本发明的控制方法可以实现预演，使得系统可以在控制对象执行指令前提前获得多维空间曲线跟踪效果；由于本方法在控制对象执行前可以提前获得指令的执行效果，使得该方法可以根据执行效果，即系统对多维空间曲线跟踪误差对原指令，即原空间期望曲线根据误差最小原则进行修正，从而能够获得修正后的空间期望曲线，得到更高相对精度的控制指令。本方法具有在线参数辨识能力，能够通过对比真实运动曲线和修正后的空间期望曲线，使得被控对象仿真模型可以与实际控制对象在动态反馈中保持一致，使系统具有更高的鲁棒性。

由于该方法采用的被控对象仿真模型本身为多运动轴多个伺服系统的模型，使得下位控制器具备了协同控制能力。本控制系统和控制方法最显著、最直接的技术效果在于，减小了多维空间曲线跟踪误差，相对跟踪精度得到显著提高，并且随着控制过程的不断进行，相对跟踪精度会因为反馈修正而得到不断提高。

附图说明

图1是本发明的结构示意图；

图2是本发明的控制流程图。

具体实施方式

如图1和图2所示，本发明的多伺服系统预演协同控制系统包括用于人机交互的上位机和用于控制被控对象的下位控制器，上位机内置有运动控制器；上位机通过通讯装置与下位控制器相连接，下位控制器连接有作为被控对象的功率放大器（即伺服驱动装置）、伺服电机、运动传感器和变送器。

所述通讯装置为通讯线路或wifi模块或蓝牙模块或zigbee模块。

本发明还公开了使用上述控制系统的控制方法，依次按以下步骤进行：

第一步骤是获得空间期望曲线；

上位机有两个任务来源，第一任务来源是用户，用户为上位机设置任务；第二任务来源是算法，上位机内置的任务软件通过计算产生任务；

上位机的运动控制器通接受第一任务来源或第二任务来源产生的任务计算出被控对象实现任务的最佳空间曲线，即空间期望曲线；（现有的伺服系统均可以根据任务计算出实现任务的最佳空间曲线，此为现有技术）

第二步骤是分段；

下位控制器根据空间期望曲线的曲率变化情况，以空间期望曲线的各转折处为界，对空间期望曲线进行分段；

第三步骤是产生模型输出空间曲线；

下位控制器将分段后的空间期望曲线作为输入参数输入下位控制器内置的被控对象仿真模型，经过被控对象仿真模型算法的计算，得出各段模型输出空间曲线；（设置现实对象的仿真模型是本领域技术人员的常规能力，根据不同的被控对象及任务，本领域技术人员有能力构造出被控对象仿真模型）被控对象仿真模型采用多运动轴多伺服系统模型；

第四步骤是对各段空间期望曲线进行修正；

下位控制器将各段模型输出空间曲线与相应的各段空间期望曲线进行对比，按照最小误差原则对各段空间期望曲线进行修正；

所谓最小误差原则是指使期望曲线与实际输出曲线均方差最小的原则。在此即为：每段空间期望曲线上各采样点的值，与对应各段模型输出空间曲线上各采样点的值，均方差最小的原则。

第五步骤是得出修正后的空间期望曲线；

下位控制器将修正后的各段空间期望曲线组合在一起，经过平滑滤波得到修正后的空间期望曲线；

第六步骤是被控对象响应；

下位控制器向被控对象发出指令，根据修正后的空间期望曲线控制被控对象响应，通过运动传感器获得被控对象的真实运动曲线；

第七步骤是修正被控对象仿真模型；

下位控制器将真实运动曲线与原空间期望曲线进行对比，通过参数识别修正下位控制器内置的被控对象仿真模型；

重复第一至第七步骤，实现对被控对象的预演协同控制，并得到不断改进的被控对象仿真模型。

以上实施例仅用以说明而非限制本发明的技术方案，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明进行修改或者等同替换，而不脱离本发明的精神和范围的任何修改或局部替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。