基于智能交流接觸器的采摘機器人機械臂設計
2017-7-20 來源：河南工業職業技術學院 作者：王臻卓，李偉，范樂
摘要: 在充分考慮機械臂伺服電機智能速度檢測裝置的結構和閉環運動過程控制的基礎上，將智能交流接觸器引入到了采摘機器人機械臂關節伺服電機的反饋控制中，并建立了 PID 閉環反饋調節回路，有效地提高了機械臂的控制精度。同時，將智能交流接觸器以速度控制函數的形式嵌入到了 PID 控制環節，采用 ADMAS 和 Mat-Lab 軟件對機械臂的軌跡控制精度進行了測試 ，并利用 Mat Lab 軟件計算得到了關節的控制變量 ，以 Spline 形式將變量導入到了 ADMAS 中對機械臂兩關節進行控制。通過仿真得到了機械臂關節的輸入和輸出位移隨時間變化曲線和機械臂末端的運動結果，結果表明: 輸入和輸出的位移基本吻合，并且機械臂末端可以按照預定的圓環軌跡運動，從而驗證了智能交流接觸器 PID 控制的控制精度。
關鍵詞: 采摘機器人; 機械臂; 交流接觸器; 閉環運動
0.引言
目前，速度檢測裝置一般為速度傳感器，且多為角速度傳感器。線速度傳感器由于其測量精度較低、檢測范圍小等因素未能得到廣泛應用; 而應用較多的渦流位移傳感器量程較小，結構復雜，無法在采摘機器人機械臂的關節伺服電機接觸器上應用。充分考慮接觸器的結構和閉環運動過程控制的影響，將智能交流接觸器引入到了采摘機器人機械臂關節伺服電機的反饋控制中，該檢測裝置基于電磁感應原理，可以根據線圈中感應電動勢大小計算出銜鐵的運動速度; 而銜鐵可以嵌入到機械臂材料中，實現了機械臂伺服電機的閉環反饋控制，對于微機電技術在采摘機器人中的應用具有重要的意義。
1.機械臂關節速度檢測電路結構原理
為了實現采摘機器人機械臂關節伺服電機的速度自主檢測，將電力電子技術應用到了電機的閉環反饋調節系統中，并利用電壓控制模式及 Buck 電路實現交流接觸器的智能控制，從而可以實現接觸器的閉環控制，并快速、準確地調節線圈的電流大小。閉環反饋調節可以實現電壓和電流閉環的快速切換，當機械臂關節伺服電機輸出的電流小于設定電流閾值時，壓閉環工作，接觸器實現恒壓工作; 當伺服電機輸出的電壓小于設定電壓閾值時，電流閉環工作，接觸器實現恒流工作。其工作原理如圖 1 所示。
圖 1 采摘機器人機械臂關節速度檢測電路
采摘機器人的機械臂作為動磁體，主磁路的設計包含永磁體，其安放的位置和磁壓降需要計算得到，磁路中的感應強度呈現線性變化，氣隙磁感應強度基本恒定，其結構如圖 2 所示。永磁體的磁壓降變化會對磁鏈產生較大的影響，為了降低這種影響，將永磁體安裝在靜磁極上，這樣永磁極產生的磁壓基本恒定，而永磁體的等效磁動勢和磁導率為
體磁感應的矯頑力; μr和 μ0分別為靜磁體和永磁體的磁導率; Am為動磁極的橫截面積。結合永磁體的等效磁動勢和磁導率對檢測裝置進行了尺寸優化，主要包括動磁極的鐵芯尺寸、靜磁極的截面積、靜磁極的鐵芯長度、動靜磁極的氣隙長度和測量線圈的匝數。參數優化提高了速度檢測裝置的靈敏度和測量精度。
圖 2 機械臂關節速度檢測裝置優化結構圖
2.采摘機器人關節控制馬達結構和原理
采摘機器人機械臂關節控制采用的是微機電技術，該技術采用微型伺服馬達控制關節的運動速度。馬達的內部包含一個速度檢測器、小型直流馬達、一組變速器、反饋調節電位和電子控制板，如圖 3 所示。機械臂的原始動力由直流馬達提供，可以產生較高扭力的輸出，當齒輪組的變速比越大時，伺服馬達可以輸出的轉矩也越大，承受的重力也越多，但是轉動速度卻越低。
圖 3 微型伺服馬達內部結構圖
微型伺服馬達是典型的閉環反饋控制系統，其控制指令主要是由控制脈沖發出，其原理如圖 4 所示。減速齒輪組由馬達驅動，在終端安裝有速度檢測裝置和電位器。速度檢測裝置檢測的速度參數在電位器以比例電壓或者比例電流的形式反饋給控制線路板; 控制線路板對輸入控制脈沖信號進行比較，產生糾正脈沖，實現馬達的正向和反向轉動。通過反饋調節，可以使齒輪組的輸出位置和預期的期望值相符，使糾正脈沖的值趨向于 0，實現了馬達的準確定位。為了實現微伺服馬達的線性控制，采用 PID 控制器，其結構如圖 5 所示。
圖 4 微型伺服馬達工作原理圖
圖 5 PID 控制器結構
采摘機器人機械臂關節伺服電機閉環回路主要運用 PID 控制器進行調節，其控制方程為
圖 6 基于速度函數的機械臂軌跡控制
采摘機器人的機械臂動作主要由關節的伺服電機控制，而伺服電機不能直接控制機械臂的軌跡位移，因此只能將軌跡位移通過微分的方式轉換為速度函數。當機器人的機械臂按照合理的速度移動時，系統返回值為 YES，機器人根據控制移動速度函數進行相應的動作; 當機器人的機械臂違背了合理的移動速度時，機械臂將結合傳感器函數和速度來控制函數調整。
3.智能交流接觸器動作軌跡規劃測試
為了驗證智能交流接觸器對采摘機器人機械臂軌跡規劃的作用，將速度檢測裝置作為機械臂動作控制的反饋調節裝置，以 PID 控制器速度函數的形式引入到 PID 控制環境，并通過 ADAMS 仿真來驗證軌跡控制的精度。為了簡化測試過程，將采摘機器人在采摘果實和放回果盤的動作簡化為近似圓環形的動作，在 ADAMS /View 中用 Contros Toolkits 建立控制系統，通過智能速度檢測器速度控制函數的 PID 環節控制，控制機械臂每個關節的單分量力矩，使機械臂的末端運動軌跡為圓。
計算完成后，矩陣 r1 里面保存的是關節 1 的角速度，矩陣 r2 里面保存的是關節 2 的角速度，變量可以以 SPLINE 的形式輸入到 ADAMS 中，作為模型的關節輸入。使用 ADMAS 建立控制系統的步驟如下:1) 首先建立采摘機器人機械臂的模型，在機械臂的關節處分別添加智能交流接觸器的速度函數，然后將其他數值初始化為 0。2) 將 Mat Lab 計算得到的數據導出，然后在 AD-MAS 軟件中以 Spline 形式導入。建立一個 d1． txt 文檔保存在 ADMAS 工作目錄下，文檔中的數據主要有兩列組成: 第 1 列為時間，第 2 列為 r1 矩陣; 在 import中導入數據，然后點擊 ok 后便可以導入 Mat Lab 計算得到的數據。在 PID 控制環節中設置各種參數后，單擊 F8 可以進入后處理模塊中，在后處理模塊中可以將關節的輸入和輸出位移進行比較，根據位移的重合度，得到控制的誤差，如圖 7 所示。關節 1 輸入和輸出位置分布以 spline1_input 和 angl_joint1 表示。由圖 7 可以看出: 采摘機器人機械臂關節 1 的位移輸入和輸出隨時間變化的曲線非常吻合，從而驗證了控制的精度。
圖 7 關節 1 的位移調節曲線
關節 2 輸入和輸出位置分布以 spline2 _input 和angl_joint2 表示。為了進一步驗證智能交流接觸器速度函數的 PID 控制精度，對關節 2 的輸入和輸出位移進行了繪制，如圖 8 所示。由圖 8 可以看出: 關節 2 輸入和輸出的位移也非常吻合，從而進一步驗證了智能交流接觸器速度函數的 PID 控制精度。
圖 8 關節 2 的位移調節曲線
在 ADMAS 后處理中還可以對機械臂末端的軌跡進行查看，依次點擊 Ｒeview→Create Trace Spline，選擇關節 2 和關節 1 的端點，移動鼠標到 Joint1 處，右擊在對話框選擇 ground，單擊 OK 便可以創建機械臂末端的軌跡，如圖 9 所示。由圖 9 可以看出: 機械臂末端可以嚴格地按照圓環進行運動。這說明，在 PID 控制中加入智能交流接觸器的速度控制函數可以有效地實現采摘機器人機械臂的軌跡控制，并且軌跡控制的精度較高。
圖 9 機械臂末端軌跡
4.結論
以交流接觸器速度函數的形式控制機械臂的移動軌跡，建立了 PID 閉環反饋調節回路，有效地提高了機械臂的控制精度。為了驗證該方法的可靠性，采用 ADMAS 和 Mat Lab 軟件聯合仿真的方法，對機械臂關節的輸入和輸出位移隨時間變化曲線和機械臂末端的移動軌跡進行了計算。仿真結果表明輸入和輸出的位移基本吻合，從而驗證了智能交流接觸器在機械臂軌跡控制中應用的可行性。
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