基于自適應神經(jīng)模糊控制的耙臂角度控制方法

劉凱鋒，焦鵬

（中港疏浚有限公司，上海 200136）

0 引言

隨著計算機技術(shù)在21 世紀的發(fā)展，針對逐漸成熟的疏浚工藝以及作業(yè)流程，疏浚設備以及系統(tǒng)集成廠商提出了“一人疏浚”[1-2]以及“宏功能鍵”等概念，形成一套高度集成的疏?？刂葡到y(tǒng)原型，使船舶駕駛?cè)藛T能通過安裝在駕控臺上數(shù)個用于切換與啟停不同作業(yè)過程的“宏功能鍵”，在保證安全航行的同時進行疏浚作業(yè)，簡稱“一人疏?！奔夹g(shù)，又稱為“一人浚駕”或“浚駕合一”技術(shù)，簡化了疏浚作業(yè)操作程序。耙吸挖泥船全自動控制系統(tǒng)已在部分船舶上得到應用[3-5]。

耙吸挖泥船控制系統(tǒng)正迅速向智能化方向發(fā)展，科研機構(gòu)聯(lián)合疏浚公司針對性地在局部智能化疏?？刂品矫鎸で笸黄疲云谖磥韺崿F(xiàn)耙吸挖泥船全局智能化[6-7]。為了進一步挖掘全自動控制系統(tǒng)的性能，優(yōu)化控制算法的性能日益成為研究人員的重點，如利用模糊自適應PID 控制提升耙吸式挖泥船主動耙頭控制的性能[8]以及水下泥泵調(diào)速性能[9]。

本文提出了一種耙臂自適應控制結(jié)構(gòu)，采用自適應神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)對比，旨在提高控制系統(tǒng)的性能，更加精確地控制耙臂絞車，保持最佳的耙臂姿態(tài)，保障設備的安全性。

1 耙臂角度控制問題

根據(jù)一般工程經(jīng)驗可知，耙吸挖泥船單位時間內(nèi)的產(chǎn)量由耙頭對地角度、航行速度、泥泵轉(zhuǎn)速3個因素決定。通常工況挖泥航速約2 kn，泥泵轉(zhuǎn)速區(qū)間200～300 r/min。因而，獲得穩(wěn)定的及較高產(chǎn)量的充要條件是能夠維持恒定的耙頭對地角度以及上耙管與下耙管的夾角，同時維持耙臂速度控制的快速性以及穩(wěn)定性。疏浚作業(yè)過程中，需要實時調(diào)節(jié)耙中絞車以及耙頭絞車，用于控制耙頭對地角度以及上耙管與下耙管的角度，以保持耙頭活動罩水平著地和固定體耐磨塊處高壓出水口垂直入土，即最佳耙臂姿態(tài)，充分發(fā)揮耙頭的破土能力，特別是對提升疏挖密實性土的挖掘效率發(fā)揮積極作用。

為便于分析，可將耙臂動態(tài)關(guān)系從三維空間降維到二維空間處理，見圖1。在X-Y 平面內(nèi)，耙臂動態(tài)主要涉及兩個角度，其中一個角度是下耙臂對地角度，另一個角度是上耙臂與下耙臂之間的夾角。實踐中，上述兩個角度又轉(zhuǎn)化為另兩個角度，即水平面與上耙臂之間的夾角以及上耙臂與下耙臂之間的夾角。下耙臂對地角度可通過這兩個角度進行轉(zhuǎn)化而成。

圖1 耙臂動態(tài)模型Fig.1 Trailer arm dynamic model

如圖1 所示，假設上耙臂與水平面之間的角度θ1，并同時設上耙臂和下耙臂之間的角度為θ2，設上耙臂的長度為L1和下耙臂的長度為L2。

實際施工中，耙臂彎管的旋轉(zhuǎn)自由度有限，可以在[0，45°]之間旋轉(zhuǎn)；耙中萬向節(jié)的自由度可以在[-30°，30°] 之間旋轉(zhuǎn)。因此，0≤θ1≤π/4、-π/6≤θ2≤π/6?；诒Ｗo萬向節(jié)安全的原因，上耙臂與下耙臂的角度進一步限定在±15°；另經(jīng)過施工實踐以及理論分析，耙頭對地角度進一步設定在30°±5°。

考慮到耙吸挖泥船疏浚施工時，耙頭下放深度是可以動態(tài)測量且必須滿足的，即下耙臂的末端平面位置是已知的，從數(shù)學模型上推斷出對應的彎管和萬向節(jié)的角度值可能不唯一。在雙鉸點耙臂系統(tǒng)中，一旦給定耙臂系統(tǒng)各鉸點的角度，運動學方程能計算出耙臂的末端位置。通過控制雙鉸點耙臂的兩個相關(guān)角度，并且滿足耙頭下放深度，演變成耙臂角度控制中的典型問題。

2 控制算法

為了解決耙頭深度換算為耙中角度和耙頭對地角度的轉(zhuǎn)換問題以及耙頭絞車和耙中絞車的控制問題，本文中引入自適應神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System，ANFIS）。

ANFIS 由自適應神經(jīng)網(wǎng)絡（Adaptive Network，AN）以及模糊推理系統(tǒng)（Fuzzy Inference System，F(xiàn)IS）混合而成，分別見圖2、圖3。

圖2 自適應網(wǎng)絡Fig.2 Adaptive network

圖3 模糊推理系統(tǒng)Fig.3 Fuzzy inference system

自適應神經(jīng)網(wǎng)絡AN 是一個由多節(jié)點、多連接節(jié)點的定向鏈路組成的多層前饋網(wǎng)絡，每個節(jié)點對傳入的信號以及與該節(jié)點相關(guān)的一組參數(shù)執(zhí)行特定的計算（節(jié)點函數(shù)），并且結(jié)構(gòu)中包含帶參數(shù)、無參數(shù)的節(jié)點。AN 的輸出取決于這些節(jié)點相關(guān)的參數(shù)，學習算法指定如何更改這些參數(shù)。

模糊推理系統(tǒng)FIS 由5個功能模塊組成，包含若干模糊IF-THEN 規(guī)則的規(guī)則庫、定義關(guān)于使用模糊IF-THEN 規(guī)則的模糊集隸屬函數(shù)的數(shù)據(jù)庫、基于規(guī)則的執(zhí)行推理計算的決策單元、轉(zhuǎn)化明確輸入為語言表述匹配程度的模糊化接口以及轉(zhuǎn)化推理得到的模糊結(jié)果為明確輸出的去模糊接口。使用ANFIS，可以構(gòu)造一個基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模糊推理系統(tǒng)，當耙臂相關(guān)角度對應于耙頭深度問題的正向運動學已知，則該ANFIS 推斷出逆運動學，從而避免研究解析解的需要。另外，模糊解決方案易于理解，不需要特殊的背景知識來理解和評估它。

作為一個通用的估計器，ANFIS 的推理系統(tǒng)對應于一組模糊的IF-THEN 規(guī)則，可將神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力引入模糊推理系統(tǒng)，這些規(guī)則具有近似非線性函數(shù)的學習能力。

一般而言，ANFIS 結(jié)構(gòu)中分為模糊化和解模糊化兩個部分，由5 層結(jié)構(gòu)組成，見圖4。

圖4 自適應模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.4 Structure of adaptive neural fuzzy inference system

即后件參數(shù)的線性組合。

耙臂控制過程機理。首先，ANFIS 算法用于解決從耙頭位置坐標同上耙臂與下耙臂之間的夾角理想值以及耙頭對地角度理想值之間的映射關(guān)系，即耙頭位置坐標與2個角度的系統(tǒng)建模。建模過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入/輸出數(shù)據(jù)是指“坐標/角度”數(shù)據(jù)集，坐標作為ANFIS 的輸入，角度用作ANFIS 的輸出。ANFIS 通過訓練的過程將坐標映射到角度，在訓練結(jié)束時，經(jīng)過訓練的ANFIS網(wǎng)絡將學習輸入輸出映射，并準備好部署到耙臂絞車控制系統(tǒng)解決方案中。

隨后，ANFIS 算法解決從上耙臂與下耙臂之間的夾角以及耙頭對地角度理想值分別對應各自實際值的差距與耙中絞車、耙頭絞車調(diào)速的映射關(guān)系，即角度誤差與速度調(diào)節(jié)的系統(tǒng)建模。建模過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入/輸出數(shù)據(jù)是指“角度差值/速度矢量”數(shù)據(jù)集，角度誤差作為ANFIS 的輸入，絞車調(diào)速作為ANFIS 的輸出。類似地，ANFIS 通過神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程將誤差映射到速度矢量，當訓練結(jié)束時，經(jīng)過訓練的ANFIS 網(wǎng)絡將涵蓋輸入輸出映射，并預期將實現(xiàn)耙臂自適應控制的目的。

3 應用與分析

自適應模糊推理系統(tǒng)一方面用來解決不同的疏浚深度對應于上耙臂與下耙臂之間的夾角和耙頭對地角度；另一方面用來解決耙臂絞車控制上耙臂與下耙臂之間的夾角和耙頭對地角度，構(gòu)成基于自適應模糊推理系統(tǒng)的耙臂控制方法。

3.1 算法應用

模糊自適應算法的應用分兩步，第一步生成耙頭深度與耙臂角度的ANFIS 系統(tǒng)，第二步生成耙臂角度誤差與耙臂絞車的ANFIS 系統(tǒng)，見圖5。

圖5 耙臂角度控制系統(tǒng)架構(gòu)圖Fig.5 Architecture diagram of the trailer arm angle control system

耙頭深度與耙臂角度的ANFIS 系統(tǒng)建立步驟。首先，生成耙頭深度到耙臂角度建模所需的數(shù)據(jù)，見表1。即對于θ1和θ2值的每個組合，x軸坐標和y 軸坐標都使用正向運動學公式推導。通過循環(huán)遍歷和計算θ1、θ2值的不同組合而生成的所有x-y數(shù)據(jù)點集，即耙頭端點坐標集合，見圖6“·”標志所示。然后，根據(jù)耙頭端點坐標與θ1和θ2值的數(shù)據(jù)集，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡訓練算法自動生成ANFIS。

表1 ANFIS 耙頭坐標對應角度建模的輸入、輸出變量與范圍表Table 1 Input and output variables and range table of ANFIS trailer head coordinate corresponding angle modeling

圖6 ANFIS 耙頭位置坐標生成圖Fig.6 Generation diagram of the ANFIS trailer head position coordinates

類似地，耙臂角度誤差與耙臂角度的ANFIS系統(tǒng)建立步驟。首先，生成耙臂角度誤差到耙臂絞車所需的數(shù)據(jù)，見表2。即對于Δθ1和Δθ2值的每個組合，ν1和ν2再配合使用施工船采集的人工操作數(shù)據(jù)標定。通過采集Δθ1和Δθ2值的不同組合而生成的所有ν1和ν2數(shù)據(jù)點集，即調(diào)速集合。然后，根據(jù)Δθ1和Δθ2以及ν1和ν2值的數(shù)據(jù)集，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡訓練算法自動生成ANFIS。

表2 ANFIS 耙臂角度誤差對應絞車速度建模的輸入、輸出變量與范圍表Table 2 Input and output variables and range table of the error of the ANFIS trailer arm angle corresponding to the winch speed modeling

3.2 控制器表現(xiàn)效果

如圖7 所示，在給定耙頭跟隨起伏地形的任務，控制系統(tǒng)將使用訓練有素的ANFIS 網(wǎng)絡作為參考，就像查找表一樣，給定耙臂頂端的所需位置，以確定耙臂的角度必須是什么。明確萬向節(jié)所需角度和當前角度后，ANFIS 系統(tǒng)將適當?shù)乜刂剖辗虐翌^纜繩，以將其移動到所需位置。耙臂角度控制系統(tǒng)使用的2個ANFIS 網(wǎng)絡已經(jīng)過預訓練，并被部署到一個模擬系統(tǒng)中，該系統(tǒng)控制雙鉸點耙臂的角度，以跟蹤地形塊。

圖7 ANFIS 耙臂角度控制動態(tài)過程的截圖Fig.7 Screenshot of the ANFIS trailer arm angle control dynamic process

為了便于根據(jù)實時深度來配置耙臂角度，可以四處移動要跟蹤的地形塊，即圖7 中的橢球塊。將地形塊移動到不同的深度，并通過將耙頭從其當前位置移動到地形塊新位置上的最近點來觀察系統(tǒng)響應情況。另外，只要所要跟蹤的地形塊位于“·”標記點內(nèi)，系統(tǒng)響應平穩(wěn)，“·”表示用于訓練網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)網(wǎng)格。一旦地形塊移動到訓練數(shù)據(jù)范圍之外，ANFIS 網(wǎng)絡就會做出不可預測的響應。為了避免此類不可預測性和不穩(wěn)定性問題，必須根據(jù)預期的配置范圍生成數(shù)據(jù)。

4 結(jié)語

耙臂角度自適應控制系統(tǒng)是人工耙臂控制系統(tǒng)的延伸，實現(xiàn)耙頭深度跟蹤地形的動態(tài)穩(wěn)定，同時實現(xiàn)耙中角度控制以及耙頭對地角度控制?？９T在同一航道上預先于系統(tǒng)設置耙頭與泥面之間的期望角度以及上耙臂與下耙臂的期望夾角，控制算法接管絞車啟動和停止及調(diào)速手柄并實現(xiàn)控制目標。

本文將自適應神經(jīng)模糊推理算法引入到耙吸挖泥船疏?？刂祁I(lǐng)域，將其應用到耙吸挖泥船關(guān)鍵設備耙臂絞車控制。通過算法設計與仿真分析，明確了耙臂絞車控制的可行性以及有效性。