基于PMAC的码垛机器人模糊PID算法研究
白晶1,2，于喜红1,2，秦现生1,2
(1.西北工业大学机电学院，陕西 西安 710072）
（2.陕西省数字化特种制造装备工程技术研究中心, 陕西 西安 710072)
为了提高可编程多轴运动控制器(PMAC)的控制精度和性能，设计了模糊PID控制算法。该算法应用在4自由度码垛机器人控制系统中，通过机器人电机在传统PID控制下与模糊PID控制下的位置阶跃响应实验和速度抛物线响应实验，利用电机的调节时间Ts、超调量Mp、上升时间Tr、最大跟随误差Mfeer等数据证明模糊PID控制算法很好地改善了机器人控制系统的稳定性，提高了伺服电机的稳态性能和动态性能，改善了PMAC对4自由度码垛机器人的控制效果。
码垛工艺是制造业中重要的一个环节，码垛机器人也在工业机器人的应用领域中占有举足轻重的地位。其中最典型的SCARA型机器人因其工作灵活、运行速度快、可达范围大等优点广泛应用于制造现场。可编程多轴运动控制器(programmable multi-axis controller，PMAC)是美国Delta Tau 公司开发的一种相对开放的运动控制器，它允许用户在其提供的接口函数的基础上进行二次开发，也经常被用作工业机器人的运动控制器。
工业机器人的位置控制常用的算法大致可以分为传统算法和先进算法。其中，传统算法最具代表性的是PID控制算法；先进算法主要有模糊控制算法和鲁棒控制算法等。PMAC提供了PID+速度和PID+NOTCH滤波的控制算法，在机器人控制过程中用户可以根据系统的需要来合理地整定相关的控制参数，进而实现对机器人的精确控制。但是工业机器人系统是一个多变量、非线性的系统，很难对其进行精确的数学建模，而传统的PID控制算法对系统的数学模型要求较为严格，所以无法取得良好的控制效果。
随着智能控制理论的发展，神经网络理论、遗传算法和模糊理论等开始运用于工业机器人PID控制的参数整定。例如董岩［1］研究了基于神经网络的PID参数整定的方法，并将其应用于机载三轴稳定平台的控制，取得了良好的控制效果。张邦成等［2］基于遗传算法建立了按摩机器人手臂的PID参数自整定控制模型，实现按摩机器人手臂关节电机参数的自整定。余跃庆等［3］将模糊控制与传统PID控制相结合，研究了水平运动的4自由度欠驱动机器人位置和姿态控制问题。
模糊控制是基于模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理的控制技术。模糊控制将模糊规则作为控制依据，然后将系统反馈回的数据模糊化，并将其作为模糊控制器的输入，通过模糊推理和逆模糊化过程，得到精确的输出量，并施加到系统执行器上，从而实现对系统的控制［4］。
事实上单独运用模糊控制也存在一些弊端，例如系统会存在一定的稳态误差，系统的稳态精度较低等。本文基于PMAC的码垛机器人控制系统，将传统的PID控制与模糊控制相结合，设计了一套模糊PID控制算法，使控制算法兼顾了模糊控制和PID控制各自的优点。〖HT6〗
1模糊PID控制器设计
模糊PID控制器是将模糊控制与传统的PID控制相结合，基于控制系统的实时状态，通过动态调节PID3个参数KP，KI和KD来实现对系统的精确控制［5］。具体来说，模糊控制器将系统偏差e和偏差变化率〖AKe·〗作为输入，建立它们与KP，KI，KD3个参数之间的模糊关系，然后在系统运行中不断检测e和〖AKe·〗，并根据模糊控制原理对上述3个参数进行
〖CM(21*2〗动态修改，以满足不同阶段的e和〖AKe·〗对控制参数的.....
基金项目：国家自然科学基金资助项目（51275413）
作者简介：白晶（1978—），女，甘肃白银人，西北工业大学讲师，博士，主要研究方向为工业机器人、组态产品设计。
（文章来源《机械设计与制造工程》杂志如需详细资料请联系江苏机械门户网客服QQ:2980918915,电话025-83726289）
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