المكونات ومبادئ التحكم في أنظمة التحكم في الروبوت

تنقسم طرق التحكم للروبوتات إلى أنواع مختلفة حسب مقدار التحكم وخوارزمية التحكم. يصف ما يلي طرق التحكم في الروبوت شائعة الاستخدام لكل نوع.

1. التصنيف وفقًا لحجم التحكم

وفقًا للمساحة المختلفة التي يوجد فيها حجم التحكم ، يمكن تصنيف التحكم في الروبوت إلى السيطرة في مساحة المفصل والتحكم في الفضاء الديكارتي. بالنسبة إلى الروبوتات المتعددة المفصلات الترادفية ، يكون التحكم في المساحة المشتركة للسيطرة على المتغيرات في كل مفصل من الروبوت ، والتحكم في المساحة الديكارتية مخصصة للسيطرة على المتغيرات في نهاية الروبوت. وفقًا لكميات التحكم المختلفة ، يمكن تصنيف التحكم في الروبوت على النحو التالي: التحكم في الموضع ، والتحكم في السرعة ، والتحكم في التسارع ، والتحكم في القوة ، والتحكم الهجين في وضع القوة ، وما إلى ذلك.

الهدف من التحكم في الموقف هو جعل المفاصل أو نهايات الروبوت المتحكم فيه يصل إلى الوضع المطلوب. فيما يلي مثال على التحكم في موضع الفضاء المشترك للروبوت. يتم استخدام الخطأ الذي تم الحصول عليه من خلال مقارنة القيمة المحددة لموضع المفصل مع القيمة الحالية كإدخال إلى وحدة تحكم الموضع ، ويتم استخدام إخراجها كقيمة معينة للتحكم في سرعة المفصل بعد تشغيل وحدة تحكم الموضع. غالبًا ما تستخدم وحدة التحكم في موضع المفصل خوارزمية PID ، ويمكن أيضًا استخدام خوارزمية التحكم الغامضة.

أولاً ، يتم حساب تسارع التحكم في الأداة النهائية. بعد ذلك ، يتم تحلل التسارع المقابل لكل مفصل بناءً على الموضع النهائي ، والسرعة وتوقعات التسارع ، وكذلك الموضع النهائي الحالي ، وضع المفصل والسرعة ، ثم يتم حساب عزم الدوران التحكم باستخدام المعادلات الحركية لتحلل التحكم في التسارع والتي تحتاج إلى التحكم في عزم الدوران لكل مفصل.

نظرًا لأن القوة/عزم الدوران المشترك ليس من السهل قياسها مباشرة ، ويمكن أن يعكس تيار المحرك المفصل عزم الدوران للمحرك المفصل بشكل أفضل ، وغالبًا ما يتم استخدام تيار المحرك المفصل للإشارة إلى القيمة الحالية المقاسة للقوة المفصل/ عزم الدوران. يتحكم وحدة تحكم القوة في المحرك المشترك لإظهار خصائص القوة/عزم الدوران المطلوبة على أساس الانحراف بين القيمة المطلوبة للقوة/عزم الدوران والقيمة المقاسة.

يتكون من جزأين: التحكم في الموضع والتحكم في القوة. التحكم في الموضع هو عنصر تحكم PI ، يتم إعطاؤه كموضع فضاء ديكارت لنهاية الروبوت ، ويتم الحصول على ردود فعل ديكارتية للفضاء من النهاية من الموضع في الفضاء المشترك بعد الحساب الحركي. في الشكل ، T هو النموذج الحركي للروبوت و J هو مصفوفة Jacobi من الروبوت. يتم تحويل الفرق بين القيمة المحددة للموضع النهائي والقيمة الحالية إلى زيادة الموضع في مساحة المفصل باستخدام المصفوفة العكسية لمصفوفة Jacobi ، والتي يتم استخدامها بعد ذلك كجزء من زيادة موضع المفصل بعد عملية PI.

يتم التحكم في التحكم في القوة أيضًا ويتم إعطاؤه كقوة/عزم دوران ديكارت في نهاية الروبوت ، مع الحصول على ردود فعل من قياسات مستشعر القوة/عزم الدوران. يتم تحويل الفرق بين القيمة المحددة والقيمة الحالية للقوة النهائية/اللحظة إلى قوة/لحظة في مساحة المفصل باستخدام مصفوفة transpose لمصفوفة Jacobi. يتم استخدام القوة/اللحظة في الفضاء المشترك كجزء آخر من زيادة موضع المفصل بعد تشغيل PI. تتم إضافة مخرجات جزء التحكم في الموضع وجزء التحكم في القوة معًا كقيمة مطلوبة لزيادة الموضع في مفاصل الروبوت. يستخدم الروبوت السيطرة الإضافية للتحكم في موضع كل من مفاصله. يعد التحكم الهجينة في Force-Position الموضحة في الشكل 1-5 مجرد مخطط بسيط في التحكم الهجينة في موقع القوة ، وهو شكل مبسط للسيطرة الهجينة على عرض RC (RAIBERT-CRAG) وبعض التصحيحات اللازمة يجب أن يتم لبيئات محددة في التطبيقات العملية.

الثاني ، التصنيف وفقًا لخوارزمية التحكم

وفقًا لخوارزميات التحكم ، يمكن تصنيف طرق التحكم في الروبوتات في التحكم في PID ، والتحكم في الهيكل المتغير ، والتحكم التكيفي ، والتحكم الغامض ، والتحكم في شبكة الخلايا العصبية وطرق أخرى. يصنف بعض الأدبيات أيضًا خوارزميات التحكم الموجودة في التحكم في عتبة المنطق ، والتحكم في PID ، والتحكم في هيكل متغير الوضع المنزلق ، والتحكم في الشبكة العصبية والتحكم الغامض. لا يتم عزل طرق التحكم هذه ، وغالبًا ما تستخدم معًا في نظام التحكم.

1 ، السيطرة على PID

في الممارسة الهندسية ، فإن قانون التحكم في المنظم الأكثر استخدامًا للسيطرة التناسبية والتكاملية والتفاضلية ، يشار إليه باسم التحكم في PID ، والمعروف أيضًا باسم تنظيم PID. تم تقديم وحدة تحكم PID ما يقرب من 70 عامًا من التاريخ ، وهي بسيطة ومستقرة وموثوقة ، سهل التكيف وأصبحت واحدة من التقنيات الرئيسية للتحكم الصناعي. عندما لا يمكن إتقان بنية ومعلمات الكائن الخاضع للرقابة بالكامل ، أو لا يمكنها الوصول إلى نماذج رياضية دقيقة ، يصعب استخدام نظرية التحكم في التقنيات الأخرى ، ويجب أن تعتمد هيكل وحدة تحكم النظام على الخبرة وتصحيح الأخطاء الميدانية لتحديد تطبيق تقنية التحكم في PID هو الأكثر ملاءمة.

وهذا هو ، عندما لا نفهم بشكل كامل النظام والكائن الخاضع للرقابة ، أو لا يمكن أن يكون وسيلة فعالة للقياس للحصول على معلمات النظام ، الأكثر ملاءمة لتكنولوجيا التحكم في PID. Control.pid Controller يعتمد على خطأ النظام ، واستخدام الحساب التناسبي والتكامل والتفاضلي لكمية التحكم في التحكم.

2 ، التحكم في الهيكل المتغير

التحكم في الهيكل المتغير هو مخطط تحكم تم تطويره من الاتحاد السوفيتي في الخمسينيات. يعني التحكم في الهيكل المتغير أن نظام التحكم يحتوي على وحدات تحكم متعددة ، ويتم استخدام وحدات تحكم مختلفة في مواقف مختلفة وفقًا لقواعد معينة. يحتوي استخدام التحكم في الهيكل المتغير على العديد من المزايا غير الموجودة في عناصر التحكم الأخرى ، ويمكن أن يدرك التحكم في فئة من الأنظمة غير الخطية ذات المعلمات غير المؤكدة.

3 ، السيطرة التكيفية

يشير ما يسمى بالتحكم التكيفي ، إلى مدخلات النظام أو الاضطرابات التي تحدث مجموعة واسعة من التغييرات ، يمكن للنظام المصمم ضبط معلمات النظام أو استراتيجية التحكم بشكل متكيف ، بحيث لا يزال بإمكان الإخراج تلبية متطلبات التصميم ، وهي الهيكل الأساسي كما هو موضح في الشكل 2-1. يتعامل التحكم التكيفي مع الأنظمة التي تحتوي على "عدم اليقين" ، وتسعى إلى تقليل عدم اليقين هذا من خلال مراقبة حالة المتغيرات العشوائية والتعرف على نموذج النظام. غالبًا ما تكون النتيجة هي تحقيق بعض أهداف التحكم ، أي "التحكم الأمثل" يتم استبداله بـ "التحكم الفعال".

يمكن تصنيف أنظمة التحكم التكيفية في أنظمة التحكم التكيفية المرجعية التي تشير إلى النموذج ، وأنظمة التحكم في التصحيح الذاتي ، وأنظمة التحكم في تحسين الذات ، وأنظمة التحكم في الهيكل المتغير ، وأنظمة التحكم التكيفية الذكية وفقًا لمبادئها. من بين هذه الأنواع من أنظمة التحكم التكيفية ، تكون أنظمة التحكم التكيفية المرجعية النموذجي وأنظمة التحكم في التصحيح الذاتي أكثر نضجًا وتستخدم بشكل شائع.

4 ، السيطرة الغامضة

في التحكم الغامض ، تكون المدخلات غامضة كمياً لتصبح متغيرات غامضة ، وهناك متغيرات غامضة تسببها القواعد الغامضة للحصول على مخرجات غامضة ، وبعد التخلص منها للحصول على مخرجات واضحة للتحكم. كان السيطرة الغامضة أولاً

اقترح البروفيسور زاده من جامعة كاليفورنيا في عام 1965 ، وفي عام 1974 ، قامت إيه مامداني من المملكة المتحدة بتطبيق التحكم الغامض في الغلاية والمراقبة البخارية. بعد ذلك ، تم تطوير التحكم الغامض بسرعة في مجال السيطرة واكتسب عددًا كبيرًا من التطبيقات الناجحة.

5 ، التحكم في شبكة الخلايا العصبية

يعد التحكم في الشبكة العصبية أحد التخصصات الحدودية في مجال التحكم التلقائي الذي تم تطويره في أواخر الثمانينيات. إنه فرع جديد من التحكم الذكي ، الذي يفتح طريقة جديدة لحل مشاكل التحكم في أنظمة غير خطية وغير مؤكدة وغير مؤكدة. التحكم في الشبكة العصبية هو نتاج مزيج من نظرية الشبكة العصبية (الاصطناعية) ونظرية التحكم ، وهو نظام نامي. إنه يجمع بين النظريات والتقنيات والأساليب والبحث عن التخصصات بما في ذلك الرياضيات ، وعلم الأحياء ، وعلم الفيزيولوجيا العصبية ، وعلوم الدماغ ، وعلم الوراثة ، والذكاء الاصطناعي ، وعلوم الكمبيوتر ، والتحكم التلقائي ، وما إلى ذلك. يظهر هيكله الأساسي في الشكل 2-2.

في مجال التحكم ، يسمى نظام التحكم مع قدرة التعلم نظام التحكم في التعلم ، والذي ينتمي إلى نظام التحكم الذكي. التحكم العصبي مع قدرة التعلم وينتمي إلى التحكم في التعلم ، وهو فرع من السيطرة الذكية. تطور التحكم العصبي حتى الآن ، على الرغم من أن أكثر من عشر سنوات فقط من التاريخ ، كانت هناك مجموعة متنوعة من هياكل التحكم. مثل السيطرة التنبؤية العصبية ، والتحكم في النظام العكسي العصبي وما إلى ذلك.