基于模糊PID的紡織整緯機(jī)運(yùn)動控制方法

王婷 楊軍 王波 張鵬

摘?要：為了進(jìn)一步優(yōu)化紡織整緯機(jī)在多工況、大慣性下的精確作業(yè)能力，本文基于模糊PID控制算法研究其運(yùn)動控制方法，包括數(shù)據(jù)采集、系統(tǒng)辨識、控制設(shè)計(jì)、軟件在環(huán)（SIL）測試及硬件在環(huán)（HIL）測試的五個步驟?？刂圃O(shè)計(jì)中的核心技術(shù)是模糊控制算法，具體包括：模糊化、模糊規(guī)則、模糊推理、清晰化四步。軟件在環(huán)及硬件在環(huán)測試表明本文方法的適應(yīng)性與穩(wěn)定性更高。

關(guān)鍵詞：模糊PID;運(yùn)動控制;紡織整緯機(jī);SIL測試;HIL測試

紡織整緯機(jī)是紡織機(jī)械中用于糾正緯線的機(jī)器，具體而言：在加工布料時，整緯機(jī)能夠自動檢測緯紗的傾斜角度及方向，有效糾正織物在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的緯斜、緯弧，提高織物質(zhì)量。整緯機(jī)的運(yùn)動控制技術(shù)是其核心技術(shù)。傳統(tǒng)運(yùn)動控制方法常采用PID控制算法，然而隨著整緯機(jī)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)復(fù)雜多變，在不同工況下具有不同的系統(tǒng)傳遞函數(shù)，所述不同工況指輥?zhàn)拥霓D(zhuǎn)速變化以及布料的寬度、軟硬程度變化等不同工作狀況，以及整緯機(jī)的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)慣性較大，很難達(dá)到快速的響應(yīng)，導(dǎo)致傳統(tǒng)的PID控制算法很難適應(yīng)多工況、大慣性下的運(yùn)動控制要求，仍然需要進(jìn)一步改進(jìn)。模糊PID控制作為一種非線性控制技術(shù)，無須精確知道系統(tǒng)模型，既有系統(tǒng)化的理論，又有實(shí)際應(yīng)用案例，能夠根據(jù)外界的擾動變化實(shí)時優(yōu)化PID控制參數(shù)，可應(yīng)用于整緯機(jī)的實(shí)時運(yùn)動控制。

1?紡織整緯機(jī)控制系統(tǒng)及原理

本文整緯機(jī)運(yùn)動控制系統(tǒng)包括視覺采集器、控制器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)，其中控制器包括圖像處理模塊和運(yùn)動控制模塊;執(zhí)行機(jī)構(gòu)包括伺服電機(jī)和通過伺服電機(jī)驅(qū)動的機(jī)械結(jié)構(gòu);視覺采集器和伺服電機(jī)均與控制器電連接。執(zhí)行機(jī)構(gòu)的機(jī)械結(jié)構(gòu)包括皮帶減速傳動機(jī)構(gòu)、絲桿和通過螺紋連接套設(shè)在絲桿上的彎輥撥桿。皮帶減速傳動機(jī)構(gòu)包括小帶輪、大帶輪和轉(zhuǎn)動皮帶。絲杠通過軸承與整緯機(jī)轉(zhuǎn)動連接，伺服電機(jī)固定安裝在控制箱中，其輸出軸與小帶輪固定連接，絲桿的一端大帶輪固定連接，小帶輪和大帶輪通過傳動皮帶連接，絲桿上的執(zhí)行部件為整緯機(jī)的彎輥撥桿。

整緯機(jī)運(yùn)動控制系統(tǒng)原理如圖1所示為：

圖1?整緯機(jī)運(yùn)動控制系統(tǒng)硬件示意圖

（1）視覺采集器實(shí)時采集整緯機(jī)輸出端的布料圖像，并將采集的布料圖像發(fā)送給控制器的圖像處理模塊;

（2）圖像處理模塊對布料圖像進(jìn)行圖像處理，得到布料的角度偏差信息作為運(yùn)動控制對象，并傳送給運(yùn)動控制模塊;

（3）運(yùn)動控制模塊器接收到角度偏差信息后，計(jì)算得到角度偏差的變化率，基于模糊PID控制算法對角度偏差及其變化率進(jìn)行閉環(huán)反饋控制，計(jì)算得到伺服電機(jī)轉(zhuǎn)動的方向、速度與位置信息，并通過內(nèi)部集成的運(yùn)動控制電路將計(jì)算得到的伺服電機(jī)轉(zhuǎn)動的方向、速度與位置信息發(fā)送至伺服電機(jī);

（4）伺服電機(jī)開始轉(zhuǎn)動，并帶動機(jī)械結(jié)構(gòu)運(yùn)動，具體而言驅(qū)動絲桿轉(zhuǎn)動，帶動彎輥撥桿沿絲桿運(yùn)動，進(jìn)而控制布料的運(yùn)動方向。通過設(shè)置小帶輪和大帶輪，起到減速的作用。

2?紡織整緯機(jī)控制方案

采取以下流程開發(fā)方法進(jìn)行紡織機(jī)運(yùn)動控制研究，包括數(shù)據(jù)采集、系統(tǒng)辨識、控制設(shè)計(jì)、虛擬測試及實(shí)機(jī)測試的五個步驟。具體而言：

（1）通過智能硬件對控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取;

（2）依據(jù)獲得數(shù)據(jù)，采用系統(tǒng)辨識方法獲取系統(tǒng)的動態(tài)特性模型[1];

（3）根據(jù)系統(tǒng)的動態(tài)特性模型，采用模糊PID控制算法進(jìn)行PID參數(shù)整定;

（4）采用軟件在環(huán)（SIL）的測試方法進(jìn)行虛擬測試，本文采用Matlab/Simulink環(huán)境進(jìn)行虛擬仿真[2];

（5）采用定制的負(fù)載設(shè)備來仿真實(shí)機(jī)負(fù)載，基于硬件在環(huán)（HIL）的測試方法進(jìn)行深度測試[3]。

3?模糊PID控制原理

3.1?模糊控制

模糊控制是應(yīng)對無法表達(dá)的復(fù)雜系統(tǒng)而產(chǎn)生的控制策略，它是根據(jù)專家的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出來的條件語句并制訂出相應(yīng)的控制規(guī)則，目前在很多工業(yè)領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛。模糊控制器的結(jié)構(gòu)圖如圖2所示，e表示實(shí)際值與系統(tǒng)設(shè)定值之間的偏差，作為模糊控制系統(tǒng)的輸入值，u表示經(jīng)過模糊控制器控制之后的輸出值，此為一維模糊控制器，若將實(shí)際值與系統(tǒng)設(shè)定值偏差的變化率也作為系統(tǒng)輸入量，則為二維模糊控制器。本文采用二維模糊控制器。

模糊控制器主要包含四個步驟：模糊化、模糊規(guī)則庫、模糊推理以及清晰化[4]。首先，通過模糊化模塊將輸入值進(jìn)行模糊化處理，轉(zhuǎn)換成系統(tǒng)可識別的模糊語言變量，根據(jù)實(shí)際情況選取合適的論域和相應(yīng)的隸屬度函數(shù)。然后，根據(jù)專家的經(jīng)驗(yàn)建立模糊規(guī)則庫，編寫相應(yīng)的模糊規(guī)則語句。進(jìn)而，根據(jù)模糊控制規(guī)則對對模糊輸入值進(jìn)行模糊推理，獲得模糊控制量。最后，進(jìn)行清晰化步驟，即采用一系列的規(guī)則將模糊控制量變換成輸出量，又稱去模糊化。以上四步不斷循環(huán)，得到控制量優(yōu)化值。

3.2?模糊PID控制原理

傳統(tǒng)PID控制算法的控制參數(shù)是恒定的，適用于穩(wěn)定不變的控制系統(tǒng)，對時變、擾動系統(tǒng)控制效果不佳。模糊PID控制算法即在傳統(tǒng)PID控制的基礎(chǔ)上引入模糊算法，能夠根據(jù)現(xiàn)場情況對控制系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)實(shí)時調(diào)整，提高系統(tǒng)控制精度。該算法有效地利用了模糊控制和PID控制的優(yōu)點(diǎn)，其結(jié)構(gòu)包括模糊控制器和PID控制器兩部分，如圖3所示。

由圖3可以看出，模糊PID控制算法是將輸入量經(jīng)過模糊化處理，并通過模糊控制器輸出PID控制器的參數(shù)變化量（ΔKp、ΔKi、ΔKd），與PID控制器的控制參數(shù)相加得到更新的PID控制參數(shù)，實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的實(shí)時調(diào)整優(yōu)化。

4?模糊PID控制器設(shè)計(jì)

4.1?模糊語言變量

本文模糊PID控制器采用布料的角度偏差e及其變化率ec作為閉環(huán)反饋控制的輸入量來動態(tài)調(diào)整運(yùn)動控制系統(tǒng)的PID參數(shù)，從而達(dá)到適應(yīng)性強(qiáng)、穩(wěn)定性高的目的。采用七個詞集對輸入量（e、ec）和控制輸出量（ΔKp、ΔKi、ΔKd）進(jìn)行描述，分別是PB、PM、PS、Z、NS、NM、NB，各子集中的元素依次代表正大、正中、正小、零、負(fù)小、負(fù)中、負(fù)大。