基于視覺伺服控制的光伏板清洗系統(tǒng)設計

虎民飛，孟一飛，王 葭

（寧夏大學 物理與電子電氣工程學院，銀川750021）

隨著科學技術和工業(yè)技術的不斷發(fā)展，光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已經(jīng)成為我國能源安全和生態(tài)可持續(xù)發(fā)展的重要保障之一。但光伏板上污漬點引起的熱斑現(xiàn)象[1]對光伏板的損害非常嚴重，給企業(yè)和投資者帶來巨大的經(jīng)濟損失。然而光伏板的清洗維護工作困難重重，光伏板的清洗維護工作量大，耗材耗力。近幾年來，陸續(xù)出現(xiàn)的大型自動化清洗光伏板機械設備體積大，對光伏板規(guī)格要求嚴格，對地勢要求高，造價大[2-4]，因此，效率低下的人工清洗、極其耗水的高壓水槍清和清洗效果差的噴淋清被廣泛使用。基于以上問題，提出了光伏板清洗視覺伺服控制系統(tǒng)，實現(xiàn)對光伏板污漬點的視頻檢測、定位以及機械臂末端對污漬點的對準和噴洗，節(jié)約水資源，提高光伏板清洗效率，增加光伏發(fā)電經(jīng)濟效益。

文章主要設計基于改進型模糊PID 算法的視覺伺服控制系統(tǒng)，在小型機械臂上實現(xiàn)精準定位清理污漬點。最后的實驗結果說明設計的光伏板清洗控制系統(tǒng)可以控制機械臂末端精準定位對準到光伏板污漬點，實現(xiàn)污漬點的清洗。

本文創(chuàng)新點如下：①提出以污漬點與畫面中心點的偏移量作為視覺伺服[6]控制系統(tǒng)環(huán)路的反饋信息，利用機器視覺實現(xiàn)機械臂對光伏板污漬點精確對準的負反饋控制環(huán)路；②采用了提出的改進型模糊PID 控制算法作為視覺伺服控制系統(tǒng)的核心控制算法，控制機械臂精準定位到光伏板污漬。

1 系統(tǒng)設計

1.1 光伏板清洗系統(tǒng)

如圖1所示，光伏板清洗系統(tǒng)由2 個子系統(tǒng)組成，為污漬點視頻圖像檢測系統(tǒng)和光伏板清洗視覺伺服控制系統(tǒng)。污漬點視頻圖像檢測系統(tǒng)的作用是處理攝像頭拍攝到的光伏板污漬圖像，檢測污漬點并獲得污漬點在攝像頭圖像中的相對位置信息，用作光伏板清洗視覺伺服控制系統(tǒng)的輸入?yún)?shù)。光伏板清洗視覺伺服控制系統(tǒng)處理獲得的污漬點相對位置信息， 通過改進型模糊PID 控制器控制機械臂對準清洗光伏板污漬。為此以光伏板清洗視覺伺服控制系統(tǒng)為主要研究對象， 介紹說明此子系統(tǒng)在光伏板清洗機械臂系統(tǒng)中的設計原理與實現(xiàn)過程。

圖1 光伏板清洗系統(tǒng)框圖Fig.1 Block diagram of photovoltaic panel cleaning system

1.2 視覺伺服控制系統(tǒng)

伺服控制系統(tǒng)如圖2所示，由輸入信號r、伺服誤差e、控制器控制函數(shù)K（s）、控制信號u、執(zhí)行系統(tǒng)G（s）和位置輸出y 構成。本文基于經(jīng)典伺服控制系統(tǒng)，設計了光伏板清洗視覺伺服控制系統(tǒng)，如圖3所示。共由四大部分構成，信息數(shù)據(jù)誤差輸入預處理部分（對應伺服控制系統(tǒng)的輸入信號r、伺服誤差e）、控制算法執(zhí)行部分（對應伺服控制系統(tǒng)的控制函數(shù)K（s）、控制信號u）、機械臂定位對準光伏板部分（對應執(zhí)行系統(tǒng)G（s）、位置輸出y）、反饋信息部分（對應反饋支路）。其中信息數(shù)據(jù)誤差輸入是由攝像頭實時獲取的污漬點位置坐標信息和攝像頭與光伏板距離信息組成。經(jīng)預處理后的信息輸入改進型模糊PID 控制器，運算輸出機械臂移動的控制信號，最終機械臂末端對準污漬點噴射清洗。

圖2 經(jīng)典伺服控制系統(tǒng)Fig.2 Classical servo control system

2 視覺伺服控制原理與過程

2.1 改進型模糊PID 控制器

圖3 光伏板清洗視覺伺服控制系統(tǒng)框圖Fig.3 Block diagram of visual servo control system for photovoltaic panel cleaning

光伏板清洗視覺伺服控制系統(tǒng)的核心控制算法是改進型模糊PID 控制算法。較之PID 系列的各種經(jīng)典控制器[7-8]，提出的改進型模糊PID 控制器具有實時在線修正參數(shù)、系統(tǒng)響應時間快、超調量低、控制精度高、適應性強、靈活性高等優(yōu)點。圖4是改進型模糊PID 控制器的系統(tǒng)框圖，由模糊控制器和改進型PID 控制器組成， 其中e 為輸入誤差，ec 為誤差變化率，Kp、Ki、Kd由式（1）確定。

圖4 改進型模糊PID 控制器Fig.4 Betterment fuzzy-PID controller

2.1.1 模糊控制器

模糊控制是以模糊集合論、模糊語言變量以及模糊邏輯推理為基礎的智能控制理論，通過模糊語言變量描述了人們操作經(jīng)驗以及常識推理規(guī)則[9-11]。模糊控制器在運行中不斷的更新輸入誤差e 和誤差變化率ec，經(jīng)過模糊算法后，輸出改進型PID 控制器的增量控制參數(shù)Δkp、Δki、Δkd。

模糊化即對模糊控制器的輸入和輸出進行模糊操作，根據(jù)實際需要，控制機械臂運動的輸入誤差變量e 的量化因子ke=0.0375，模糊論域取值［-80，80］，輸入誤差變化率ec 的量化因子kec=0.2，模糊論域取值為［-160，160］，輸出參數(shù)Δkp、Δki、Δkd的模糊論域取值分別為［-0.3，3］、［-0.5，5.3］、［0，2.5］。為提高機械臂伺服控制系統(tǒng)的精度，本設計將輸入輸出語言變量均分成了7 個模糊化子集，分別用負大、負中、負小、零、正小、正中、正大表示，定義為｛NB NM NS ZE PS PM PB｝[12]。輸入話語變量隸屬度函數(shù)選擇三角型，輸出話語變量隸屬度函數(shù)選擇雙邊高斯型，圖5和圖6所示為輸入、輸出參數(shù)的隸屬度函數(shù)。

圖5 輸入?yún)?shù)的隸屬度函數(shù)Fig.5 Membership function of input parameters

圖6 輸出參數(shù)的隸屬度函數(shù)Fig.6 Membership function of output parameters

根據(jù)模糊控制規(guī)則和實際情況需求，制定了表1所示的增量控參數(shù)Δkp、Δki、Δkd模糊規(guī)則表，依據(jù)模糊規(guī)則表，共可制定49 模糊推理規(guī)則。

使用的解模糊方法為重心法，所謂重心法即取模糊隸屬函數(shù)曲線與橫坐標軸所圍成面積的重心作為代表點，理論上計算輸出范圍內連續(xù)點的重心[13-14]。重心法的離散數(shù)學模型公式為

式中：z0為模糊控制器輸出量解模糊后的精確值；zi為被控量論域內的值；uc（zi）為zi的隸屬度值。

表1 被控參數(shù)Δkp，Δki，Δkd 模糊規(guī)則表Tab.1 Fuzzy rules of controlled parameters Δkp，Δki，Δkd

2.1.2 改進型PID 控制器

改進型PID 控制器是在常規(guī)PID 控制器中對積分單元I 和微分單元D 做一定條件的限定。在輸入誤差和誤差的變化率很大時，系統(tǒng)響應的超調量增大。為使被控系統(tǒng)能夠更快地趨于穩(wěn)定狀態(tài)、靜態(tài)誤差減小、超調量降低，設計了改進型PID 控制器，其數(shù)學模型如式（3）和式（4）所示：

式中：kp為比例系數(shù)；ki為積分系數(shù)；kd為微分系數(shù)；β 為積分項開關系數(shù)；λ 為微分項倍數(shù)系數(shù)；ε 為誤差閾值系數(shù)，其中λ 和ε 數(shù)值的選取需要根據(jù)實際需要確定。

本設計中， 根據(jù)專家經(jīng)驗和多次手動試調工作，最終選取的改進型模糊PID 控制器參數(shù)為kp=7，ki=9，kd=47，λ=［0，1］，ε=110。

2.2 視覺伺服控制過程

設計的光伏板清洗視覺伺服控制系統(tǒng)實現(xiàn)過程由以下幾步完成：

（1）光伏板清洗視覺伺服控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)預處理模塊首先處理由污漬點視頻圖像檢測系統(tǒng)檢測到的視頻圖像污漬位置信息和圖像中心點位置信息，得到污漬點與視頻畫面中心點的偏移量及偏移量的變化率；

（2）污漬點與視頻畫面中心點的偏移量及偏移量的變化率作為改進型模糊PID 控制器的二維輸入?yún)?shù)變量，經(jīng)控制器計算處理后得到精確控制機械臂運動的控制數(shù)據(jù)信息；

（3）單片機系統(tǒng)編碼數(shù)據(jù)信息，驅動步進電機控制機械臂末端對準光伏板污漬；

（4）污漬點視頻檢測系統(tǒng)繼續(xù)獲取當前機械臂定位到的污漬點位置信息，若當前污漬點位置信息與視頻畫面中心的偏移量不在系統(tǒng)設置的誤差范圍內，轉到第（2）步，直到確定污漬點位置在誤差允許范圍內， 此時機械臂精確定位對準到污漬點，開啟噴射裝置清洗光伏板污漬。

3 實驗結果分析

首先使用Matlab 工具箱中的模糊邏輯工具箱和Simulink 仿真環(huán)境對小型機械臂傳遞函數(shù)為式（5）的步進電機進行仿真實驗。

圖7為改進型模糊PID 控制器、模糊PID 控制器、常規(guī)PID 控制器及模糊控制器對于二階系統(tǒng)幅值為60 的階躍響應曲線圖。從圖中可以得出，改進型模糊PID 控制器和模糊PID 控制器系統(tǒng)響應時間快，達到穩(wěn)態(tài)用時約0.3 s，超調量約為0.21%；常規(guī)PID 控制器系統(tǒng)響應時間最快，系統(tǒng)到達穩(wěn)態(tài)用時約0.25 s，但超調量高達64%；模糊控制器系統(tǒng)響應時間慢，系統(tǒng)到達穩(wěn)態(tài)用時約3 s。

圖7 四種不同控制器階躍響應曲線圖Fig.7 Step response curves of four different controllers

以上結果說明提出設計的改進型模糊PID 和常規(guī)的模糊PID 控制器在設計的系統(tǒng)上響應優(yōu)于常規(guī)PID 控制器和模糊控制器。

圖8為改進型模糊PID 控制器和模糊PID 控制器取值ke=0.0375，kec=0.2，kp=7，ki=9，kd=47 時，三角波和方波響應和誤差量e 變化的曲線圖。從圖中可以得出，當系統(tǒng)的誤差變大時，模糊PID 控制器的超調量和系統(tǒng)達到穩(wěn)態(tài)時間均高于設計的改進型模糊PID 控制器。以上結果說明改進型模糊PID 控制器對步進電機系統(tǒng)的控制效果要優(yōu)于常規(guī)模糊PID 控制器。

圖8 三角波、方波響應對比圖Fig.8 Comparison diagram of triangular and square wave responses

最后，使用小型機械臂在設計的視覺伺服控制系統(tǒng)上進行了機械臂精準定位、污漬清理的驗證工作。實驗結果表明，攝像機剛開始捕獲定位到的光伏板污漬并不在視頻圖像的中心，如圖9（a）所示，機械臂末端沒有對準光伏板污漬。經(jīng)過視覺伺服控制系統(tǒng)作用后， 機械臂末端對準了光伏板污漬，使污漬點處于視頻畫面中心，如圖9（b）所示，此時開啟光伏板噴洗設備即可對光伏板進行的噴洗操作，清洗效果理想。

圖9 機械臂末端對準光伏板污漬Fig.9 End of the arm is aimed at the stain on the photovoltaic panel

4 結語

根據(jù)機械臂的靈活、精度高和集成度高的特性，研究設計了光伏板清洗系統(tǒng)。本系統(tǒng)可實現(xiàn)光伏板污漬的對準清洗，節(jié)約水源，增加光伏發(fā)電的經(jīng)濟效益。同時，基于改進型模糊PID 控制算法的視覺伺服控制系統(tǒng)較之其它類型的控制系統(tǒng)，可以更高效、 更安全地控制機械臂末端對準光伏板污漬，使光伏板污漬處于視頻圖像的正中心，實現(xiàn)污漬點的定點清洗。較之其它光伏板清洗設備，本文設計的視覺伺服控制系統(tǒng)可以在線實時控制機械臂、系統(tǒng)響應速度快、誤差小、超調量小、精度高、清洗效果理想。光伏板清洗視覺伺服控制系統(tǒng)經(jīng)過不斷的調參優(yōu)化，機械臂定位的精確度較高，為視覺伺服控制系統(tǒng)研究提供素材，具有廣泛的實際應用價值。