[发明专利]基于遗传算法与模糊分数阶PID的钢结构损伤检测机器人姿态控制方法

说明书

一种基于遗传算法与模糊分数阶PID的钢结构损伤检测机器人姿态控制方法，建立柔性损伤检测机器人车体、车轮及柔性钢带的动力学模型，并整合得到机器人整体动力学模型；基于模糊分数阶PID控制器建立柔性损伤检测机器人的运动控制器，对机器人模型的运动姿态角进行实时控制；在模糊分数阶PID控制器的基础上，引入改进遗传算法，对分数阶PID的阶次进行高效准确的整定；根据得到的数学模型和控制器，将柔性机器人的俯仰角作为控制器的输入，输出控制机器人运动的转动力矩，完成机器人的运动姿态实时控制。本发明能够使得柔性损伤检测机器人快速到达期望运动姿态，能够有效的抑制抖振，且具有较快的响应速度和良好的稳定性。

技术领域

本发明涉及一种用于钢结构建筑损伤检测的柔性机器人的动力学建模、前后车体俯仰角调整和基于遗传算法、模糊分数阶PID控制理论的机器人运动姿态控制方法。

背景技术

目前应用最为广泛的钢结构建筑损伤检测方法有埋入式传感器检测法和人工采集检测法。埋入式传感器检测方法存在传感器位置固定、安装拆除困难、易受到外部环境影响和检测部位不全面等问题。将涡流仪、超声波仪、专业型无人机等设备带到现场进行人工数据检测，也存在耗费大量人力物力缺点。在之前的文献中提及了一种智能柔性机器人，可以自主运动到检测点进行损伤数据采集，解决目前检测中存在的费时费力、检测区域盲点和检测内容不全面等问题。

钢结构建筑损伤检测机器人的前后车体都是两轮差速驱动小车，使用柔性钢带连接前后车体，采用磁力轮吸附在钢结构建筑上，以实现灵活翻越各种障碍物。该机器人可以在钢结构建筑上翻越障碍，自主运动到目标位置进行定点损伤检测。与传统刚性机器人不同，该柔性机器人可以越过钢结构建筑上存在的大角度拐角、空间异面和加强筋等复杂结构。为了实现在钢结构建筑表面上稳定运动中，首先要做到的就是柔性机器人能够快速稳定的控制自身运动姿态。柔性机器人前后车体缺少刚性约束，属于非完整约束的非线性系统，具有多自由度、高冗余、强耦合等特点。因此柔性机器人的运动学与动力学建模非常复杂，难以对其运动姿态进行实时高精度控制。

由于本身的刚柔耦合特性和钢结构建筑复杂环境，柔性机器人前后车体在运动过程中容易产生较大的俯仰角。柔性机器人车体的大角度俯仰运动不利于其本身的直行转弯运动，且易在外界的干扰下导致机器人彻底失去稳定。此外，柔性损伤检测机器人在运动过程中，车体俯仰角变化频繁，抖振现象明显且随时间而加强，最终导致车身倾倒。为了解决上述的柔性机器人运动控制问题，需要对其进行动力学分析建立数学模型以及智能运动控制器的设计。

发明内容

为了克服现有技术的不足，为了实现这种较为新颖的钢结构建筑损伤检测柔性机器人的运动姿态控制，并有效抑制抖振现象，本发明提出一种柔性机器人动力学建模方法，以及基于遗传算法与模糊分数阶PID的机器人姿态控制方法算法，并将这个模型与算法应用于柔性机器人运动姿态控制，最终提出一种控制精度更高、性能更好、抖振更小的方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于遗传算法与模糊分数阶PID的钢结构损伤检测机器人姿态控制方法，所述方法包括以下步骤：

步骤一：根据柔性损伤检测机器人前后车体是对称的两轮驱动小车，分析其运动特点和受力状况，建立单车体的动力学模型；根据前后车体之间的连接柔性钢带的形变-受力特性，将其简化为弹簧阻尼滑块组合，构建力学性能相近的等效结构；最后化简整合，得到柔性损伤检测机器人的整体动力学数学方程；

步骤二：使用模糊分数阶PID控制方法来控制柔性机器人的运动姿态，解决机器人缺少刚性约束所带来的抖振问题以实现其平稳运动；

步骤三：采用改进的遗传算法，实现对分数阶微积分阶次的高效高精度整定，最终得到遗传算法与模糊分数阶PID的钢结构损伤检测机器人姿态控制算法；

步骤四：根据步骤一得到的数学模型，根据步骤二、三得到的控制器，将柔性机器人的俯仰角作为控制器的输入，输出控制机器人运动的转动力矩。