[发明专利]基于PC+FPGA的带速度观测器的有限时间稳定性控制系统有效

专利信息
申请号: 201410443466.9 申请日: 2014-09-02
公开(公告)号: CN104155909B 公开(公告)日: 2017-04-05
发明(设计)人: 刘海涛;王贵;俞国燕;王宇林 申请(专利权)人: 广东海洋大学
主分类号: G05B19/042 分类号: G05B19/042
代理公司: 广州市南锋专利事务所有限公司44228 代理人: 李慧
地址: 524000 广东省*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 pc fpga 速度 观测器 有限 时间 稳定性 控制系统
【说明书】:

技术领域

发明属于工业机器人运动控制系统的技术领域,涉及一种基于PC+FPGA的带速度观测器的有限时间稳定性控制系统。

背景技术

通常,一台工业机器人的运动控制系统由轨迹插补和轨迹跟踪两大功能模块构成,而轨迹跟踪模块常采用独立伺服的PID控制原理。在工业机器人高速运动的情况下,机器人的非线性特性愈加明显,使得传统独立伺服PID控制方法存在以下问题:速度越高,跟踪精度越低;瞬态响应慢;抗干扰的鲁棒性差,最终影响机器人的工作效率和工作质量。

为了获得高速情况下满意的跟踪性能要求,需要考虑机器人的复杂动力学特性,一些先进的控制方法相继提出。Yu提出了一种基于终端滑模的有限时间控制方法,Su提出了一种基于逆动力学的全局有限时间控制方法,Zhao提出了一种基于反步技术的鲁棒有限时间控制方法。他们的工作都是在提供一种先进的控制算法,却很少关注实时性的算法实现问题。

目前的工业机器人一般采用工业级计算机IPC+DSP的串行计算架构,其中PC完成人机交互的功能,DSP用来处理运动控制算法的计算和一些高速I/O信号,如反馈控制等。基于动力学的有限时间稳定性控制需要实时计算复杂的动力学方程和分数幂函数,使得计算量很大,尤其是被控电机较多时,在通常的PC+DSP的架构中,在较短的采样时间内(如1ms),很难完成有限时间稳定性伺服控制的计算。而采用多片DSP的系统架构,无疑增加了系统成本,该种硬件架构设计难度也大。

另外,目前大多数机器人通常采用测速发电机获取速度信号,这无疑增加了系统成本,并严重影响本体结构的紧凑性。

上述论述内容目的在于向读者介绍可能与下面将被描述和/或主张的本发明的各个方面相关的技术的各个方面,相信该论述内容有助于为读者提供背景信息,以有利于更好地理解本发明的各个方面,因此,应了解是以这个角度来阅读这些论述,而不是承认现有技术。

发明内容

本发明的目的在于避免现有技术中的不足而提供一种基于PC+FPGA的带速度观测器的有限时间稳定性控制系统,其通过FPGA的并行计算能力和有限时间稳定性理论以解决现有技术中,独立伺服PID控制性能不高的问题,同时提高控制系统的实时性,充分发挥FPGA实时数据处理的能力。

本发明的目的通过以下技术方案实现:

提供一种基于PC+FPGA的带速度观测器的有限时间稳定性控制系统,包括IPC、FPGA运动控制器、伺服驱动器、工业机器人、以太网通讯模块,FPGA运动控制器包括插补模块、实时控制模块、编码器模块、D/A输出模块,工业机器人的上位机在IPC上给定工业机器人的惯性参数和控制参数,IPC通过以太网通讯模块将数据传送到FPGA运动控制器完成动力学参数和控制参数的设置,实时控制模块根据插补模块提供的插补数据、编码器模块提供的位置反馈信号,进行有限时间收敛速度观测器算法的实时计算,先获得速度信号,再进行有限时间稳定性控制算法的实时计算得出控制力矩,并转换为电压信号,最后通过D/A输出模块输出模拟电压信号到伺服驱动器,以力矩模式驱动工业机器人完成运动控制。

其中,在IPC上实现的步骤为:

(1).将插补完成的数据存放至FPGA运动控制器的FIFO区;

(2).IPC将机器人的动力学参数和控制参数通过工业以太网接口和集成在FPGA硬件电路上的以太网接口发送至FPGA运动控制器,实现对FPGA运动控制器中动力学参数和控制参数的设定;

FPGA运动控制器进行以下步骤:

(1).将插补完成后的数据传送至FIFO进行缓冲存储;

(2).编码器模块对工业机器人各轴实际运动位置光电编码器反馈信号进行解码,并传送至实时控制模块;

(3).实时控制模块根据FIFO区插补数据和位置反馈信号数据先进行有限时间速度观测器的计算,获得速度信号,再进行有限时间稳定性控制算法的实时计算得到控制力矩,并转换为电压信号,最后通过D/A输出模块将模拟电压信号实时输出;

(4).伺服驱动器接收来自D/A输出模块的模拟电压信号,采用三环控制,从里到外分别为电流环、速度环、位置环,以力矩控制模式控制工业机器人的机械本体进行协调运动,最终实现工业机器人末端位置的精确跟踪。

其中,所述有限时间稳定性控制算法如下:

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