[发明专利]基于模糊神经PID控制和绝对编码器的舵机控制系统及方法

说明书

本发明涉及基于模糊神经PID控制和绝对编码器控制的舵机控制系统及方法，其系统包括模糊神经PID控制单元、绝对值编码器、串行通讯单元和上位机；上位机与模糊神经PID控制单元通过串行通讯模块连接，绝对值编码器的输出端与模糊神经PID控制单元的输入端连接；绝对值编码器用于获取舵机转动角度信息；串行通讯模块用于接收上位机的控制信息并传给模糊神经PID控制单元，以及发送绝对值编码器的位置信息给上位机；模糊神经PID控制单元接收上位机的控制信息，带动绝对值编码器转动，并计算舵机控制参数，产生PWM信号输出至舵机。本发明控制精度高，解决了现有舵机控制技术适应性和鲁棒性较差，对机器人关节运动不灵活的问题。

技术领域

本发明属于舵机控制技术领域，具体涉及基于模糊神经PID控制和绝对编码器的舵机控制系统及方法。

背景技术

近几年来，随着机器人和人工智能等领域的不断发展，舵机的使用越来越频繁。舵机是一种重要的控制元件，标准舵机一般有三根导线，分别为GND、VCC和控制线。舵机主要由以下几个部分组成：舵盘、减速齿轮组、位置反馈电位计、直流电机、控制电路板等，其中直流电机通过一系列的齿轮组，与作为输出的舵盘和作为控制的反馈电位计相连。舵机内部有一个基准电路，产生周期为20ms，宽度为1.5ms的基准信号；在工作时，将外加信号与基准信号相比较，判断出方向和大小，从而产生电机的转动信号。这就使得舵机在工作时，仅根据PWM控制信号的脉宽决定输出轴所处的角度或位置，而不受转矩的影响。但是在控制过程中，往往不能精确达到预定位置。受到制造工艺、安装误差等结构因素以及控制算法的影响，导致舵机产生误差。体现在舵机位置与预定位置有偏差、在目标位置附近发生抖动。因此有必要对舵机进行优良的精度控制。

发明内容

为了解决现有舵机控制技术所存在的问题，本发明提供一种基于模糊神经PID控制和绝对编码器的舵机控制系统及方法，能实现对舵机控制的适应性和增强系统的鲁棒性。

本发明舵机控制系统所采用的技术方案如下：基于模糊神经PID控制和绝对编码器的舵机控制系统，包括模糊神经PID控制单元、绝对值编码器、串行通讯单元和上位机；上位机与模糊神经PID控制单元通过串行通讯模块连接，绝对值编码器的输出端与模糊神经PID控制单元的输入端连接；绝对值编码器用于获取舵机转动角度信息；串行通讯模块用于接收上位机的控制信息并传给模糊神经PID控制单元，以及发送绝对值编码器的位置信息给上位机；模糊神经PID控制单元接收上位机的控制信息，带动绝对值编码器转动，并计算舵机控制参数，产生PWM信号输出至舵机。

优选地，所述模糊神经PID控制单元包括PID控制器和模糊神经网络控制器；PID控制器直接对被控对象的位置环进行控制，由比例单元(P)、积分单元(I)和微分单元(D)组成，其输入e(t)与输出u(t)的关系为：

传递函数为：

式中u(t)是PID控制器的输出，e(t)是PID控制器的输入，Kp为比例系数，Ti为积分时间常数，Td为微分时间常数；

模糊神经网络控制器通过神经网络的学习能力修正神经网络的权值，最后输出最优控制参数Kp、Td和Ti，以调节PWM信号占空比。

优选地，所述模糊神经网络控制器以位置误差e和误差变化率ec作为输入变量，其中ec(t)＝e(t)‐e(t‐1)；输出控制量为u(t)，输出控制量表征模糊神经PID控制单元要输出的PWM信号占空比。

上述位置误差e的获取方式为：将绝对值编码器通过法兰盘装到舵机上，舵机转动带动绝对值编码器的转动，从而获取到舵机的实际角度A；将实际角度A和理论角度B相减，得到位置误差e。

本发明舵机控制方法基于上述模糊神经PID控制和绝对编码器的舵机控制系统，并包括以下步骤：