[发明专利]一种基于数据驱动和参数混合优化的多轴运动控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及机器人控制技术领域，特别是涉及一种基于数据驱动和参数混合优化的多轴运动控制方法。

背景技术

在工业制造和生产自动化的控制过程中，单轴电机的运动控制已无法满足日趋增长的工业需求。基于多电机驱动的多轴运动控制系统已越来越受到相关研究领域的重视，特别在机器人控制领域，要求多电机之间保持同步运行的同时，系统的控制精度和可靠性也受到多电机协调运行性能好坏的影响。

多轴运动控制系统中采用的传统控制方法主要有PID控制、模糊自适应变结构控制、迭代学习控制、自适应控制、自适应预测控制等。一方面，上述的控制策略中大部分是针对于单轴电机的控制，各单轴电机可由相对独立的速度和位置控制器来实现其运动控制，当某一轴电机的速度、位置或负载发生变化时，其他轴电机无法及时做出相应的调整，从而会影响整个多电机驱动系统的协调性和控制精度。另一方面，上述控制方法需建立精确数学模型才可对控制系统进行设计和分析，而多电机驱动的系统被看成是一个非线性时变耦合以及结构和参数都不确定性的系统，同时传统控制策略对于多电机驱动系统这种复杂的非线性系统的控制效果并不理想，且存在着控制参数在线整定困难的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于数据驱动和参数混合优化的多轴运动控制方法，降低了控制器对受控系统数学模型的依赖，提高了控制参数整定的精确度。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于数据驱动和参数混合优化的多轴运动控制方法，包括以下步骤：

(1)将多电机驱动系统解耦成一系列单关节电机驱动系统，单关节电机驱动系统由离散的单输入单输出非线性系统来描述，并采用基于数据驱动的无模型自适应控制方法进行控制；

(2)完成对无模型自适应控制方法和参数混合优化算法的搭建和调试，再由编译模块和运行模块将无模型自适应控制方法自动生成下位机端可识别的运动控制代码，最后通过通信接口模块将控制程序代码下载到多轴运动控制器中执行控制指令；

(3)光电编码器对电机侧的运行状态进行检测并作为反馈信号传递给多轴运动控制器，与期望位置输入信号比较得到位置的误差信号，该误差信号作为无模型自适应控制方法的输入，经多轴运动控制器对运动控制代码的运算和处理后得到关节电机的电压控制信号，再由数模转换模块将控制信号送往电机驱动器，从而完成电机驱动系统最外层的位置控制；

(4)来自多轴运动控制器的电压控制信号依次经电机驱动器内部的速度闭环控制器，电流闭环控制器来驱动电机正常运行。

所述步骤(1)中离散的单输入单输出非线性系统表示为y(k+1)＝f(y(k),y(k-1),…,y(k-n_y),u(k),u(k-1),…,u(k-n_u))，其中，y(k)，u(k)分别表示系统任意k时刻关节电机的位置输出和模拟电压输入，n_y，n_u分别表示电机驱动系统中未知的阶数，f(·)表示电机驱动系统中未知的非线性函数。

所述步骤(1)中采用线性化数据模型Δy(k+1)＝φ(k)Δu(k)替代离散的单输入单输出非线性系统，其中，Δy(k+1)和Δu(k)分别表示位置输出和模拟电压输入的增量，φ(k)表示伪偏导数向量。

所述步骤(2)中的无模型自适应控制方法的模型为其中，表示伪偏导数的估计，y(k)，u(k)分别表示系统任意k时刻关节电机的位置输出和模拟电压输入，ρ_k表示步长序列，λ为调节参数，用于限制模拟电压输入增量的变化；y^*(k)表示系统的期望位置输出。

所述步骤(3)中还将多轴运动控制器输入端接收的实时数据信息收集并由通信接口模块发送给PC上位机，用来产生新的运动控制指令和控制参数。

所述参数混合优化算法包括基于遗传算法全局参数优化和基于原始对偶算法的局部参数优化两部分，先利用遗传算法的全局优化手段在控制参数的可行域搜寻最优区域，然后再利用基于原点对偶算法的局部优化策略在最优区域中继续搜寻最优解，最终得到控制参数的最优解。

所述参数混合优化算法包括以下步骤：

采用二进制的编码方式，将涉及的每个控制参数用n位二进制码表示，再将m个控制参数依次串联起来形成一个解的字符串，称为个体；

根据多电机驱动系统的稳定性分析中约束条件以及控制参数的经验取值范围，在该取值范围内采用均匀设计生成初始种群，使群体中的个体能够均匀分布；