電氣自動化控制系統路徑優化方法設計

潘世麗，張曉萍

（蘇州大學 應用技術學院，昆山 215325）

0 引言

電氣自動化控制是當前工業發展與科技發展相結合形勢下的一門新興學科，在國防工程、遠程監控等領域中都具有廣泛的應用。電氣自動化控制系統在實際應用中，控制精度能否達到領域標準要求是重要的評判指標，因此提升電氣自動化系統的控制精度是相關行業研究人員一直關注的熱門問題[1]。電氣自動化控制系統在應用中能夠有效提高生產效率，但是就目前我國的技術來說，對設備進行精準控制的精度還有一定程度的優化空間。隨著電氣自動化控制系統的發展，在實際的控制運行過程中具有多樣性和靈活性，電氣自動化控制系統的發展也向著簡易化和信息化的方向邁進。

為了提升電氣自動化控制系統在實際應用過程中的控制精度，一般會應用相關的電氣自動化控制系統精度優化方法來提升系統的控制精度[2]。以往使用的基于PID控制的精度優化方法中，針對機器人的移動過程中的控制缺乏定點優化分析，導致機器人移動過程關節控制精度降低，角速度發生突變，影響機器人的正常工作和移動性能，基于此本文設計一種基于路徑優化算法的電氣自動化控制系統精度優化方法。

1 基于路徑優化算法的電氣自動化控制系統精度優化方法設計

1.1 電氣自動化控制系統交流變頻電機數學建模

本文在研究中主要以機器人移動過程中的控制為研究對象，針對電氣自動化設備中的交流變頻異步電動機來說，想要得到交流變頻控制的數學模型，首先要對旋轉磁場的同步轉速n0與電動機頻率之間的關系進行明確。通過對大多數的設備進行數據分析與研究，得到的旋轉磁場的同步轉速的計算如式(1)所示：

式(1)中，f表示電動機中的定子頻率，p表示磁極對數，此時在機器人移動過程中三相異步電動機軸上輸出的轉速計算如式(2)所示：

式(2)中，S表示機器人三相異步電機的旋轉速度差值。機器人三相異步電機在受到電氣自動化系統控制的過程中，需要進行變頻調速，此時流經三相異步電機的主磁通值對于電氣自動化控制系統來說，具有較大影響。主磁通值過大或過小都會影響電機帶負載的能力和電流負載分量，因此需要以電氣自動化控制系統交流變頻電機為基礎，保證控制過程氣隙磁通的恒定[3]。為了保證數學建模過程的簡潔與流暢，根據電機學理論[4]，對電氣自動化設備的電機條件進行假定，忽略電機控制過程中的反應時間和空間諧波，且對于電機中的線圈來說，磁飽和，并忽略鐵心在控制過程中由于電磁感應所產生的損耗。在以上條件下，建立電氣自動化控制系統交流變頻電機的數學模型，能夠更好地反映出電壓與頻率之間的變化特性。電機中的交流變頻器在運行過程中，主要是利用PLC對變頻器進行控制。

本文使用的PLC通過向變頻器輸入PLC指令運算結果，通過變頻器計算得到相應的頻率與定子供電電壓的值，對于變頻器來說，將電壓信號表示成變頻器的規定信號，此時變頻器加速時間在階躍響應時能夠分解得到電壓信號下的兩個斜坡函數，可以表示為：

式(3)中，τ表示變頻器加速時間，K表示主磁通量，在以上斜坡函數方程組的函數表示下，能夠得到電氣自動化控制系統交流變頻電機在變頻控制調速的基本控制特性，如圖1所示。

圖1 交流變頻電機基本控制特性

當控制過程中的頻率變大時，實時電壓會受到額定電壓的限制，在一定范圍內發生變化而無法持續增大。

1.2 基于路徑優化算法的控制流程

在電氣自動化控制系統中，將衍生的控制信號作為控制過程中的變量，衍生的控制信號共有三個，分別為C1、C2、C3，根據由控制精度優化方法中的設定，將變量中的5個有效數字作為路徑優化算法的信息依據，并將其有效的描述在坐標平面中。此時在該坐標平面中存在上百個節點，各個節點的坐標中能夠描述控制信號的信息。在路徑優化算法中，主要是對蟻群尋優路徑進行優化。假設蟻群算法中某抑制螞蟻以坐標原點作為起點，在螞蟻爬行過程中達到坐標中隨機一個點之后，即判定為實現一次循環。所以此時的路徑優化算法在控制過程中，必須根據參數進行調整[5]。將蟻群計算的種群數量設定為n，將所有螞蟻途徑的節點縱坐標數和路徑屬性都存儲到各個節點中。此時將路徑優化算法初始化，計算螞蟻在路徑尋優過程中的節點轉移概率，計算過程如式(4)所示：

式(4)中，δ表示局部信息的素參數，在賭輪選取過程中的選取方法對后續節點進行篩選，各個螞蟻經過坐標系中的各個節點之后，都會分別在節點中完成局部信息素的刷新。在路徑優化過程中，能見度因素的重要性和信息素軌跡重要性共同決定了螞蟻下一步選取的節點。信息素軌跡重要性的計算公式為：

式(5)中，Pi表示局部信息素的自適應調節的最大值，Sroad表示經過節點的行走路徑，Δψij表示路徑單位長度的軌跡信息素強度。假設某螞蟻爬過的路徑參數能夠通過公式進行計算，并在計算機中進行仿真，此時能夠獲取到電氣自動化控制系統中的性能指標。此時控制雜交約束變量的值，令基本位變異方案運算參數值，如果獲取到的性能相關指標與目標函數相近，此時的變異需要保留，如果與目標函數相差較多，那么需要去除變異。在算法的控制過程中，需要按照參數整定的方法來計算中運算過程中的模糊蟻群參數，在確定好蟻群的種群樹木之后，利用各個螞蟻在尋優過程中經過的節點屬性信息，作為蟻群路徑優化過程中的重要數據。在路徑優化算法中，將各個螞蟻放在起點，相當于路徑優化算法的數據初始化，路徑優化算法對于全部蟻群來說，如果沒有收斂到相同的路徑上，則需要重新設定變量對比參數，選取后續節點。假設選定的變量在初始設定的過程中數值為1，那如果存在參數的參考范圍為P＜P0，那么需要計算出螞蟻在優化過程中，在所有節點位置上的轉移幾率。計算公式為：

式(6)中，δ(t)表示螞蟻在不同節點上的信息素參數，能夠描述節點的狀態。利用上述公式通過賭輪的方法來選取后續的節點，并將得到的值進行導入，描述出蟻群后續的節點選擇方式。當蟻群中的螞蟻各自經過一個節點之后，需要重新刷新信息素，根據新的參數改變信息素的揮發參數。按照螞蟻在尋優過程中所走過的路徑，計算各個螞蟻路線的相應尋優參數，獲取整個優化過程的性能指標，并調整穩態誤差。在完成一個周期的迭代之后，能夠記錄到該周期內的最佳路徑和性能指標。在下一次迭代循環中，使用單點的交叉策略，衍生新的路徑，使用基本的變異方案，令性能指標接近目標函數，完成信息素的更新、蟻群算法中所有的蟻群都收斂到統一路徑上，此時的循環停止，得到最佳的控制參數。如果蟻群沒有收斂到相同的路徑，則需要再次選取后續節點，進行下一周期的循環，直到獲取最佳路徑參數。至此完成基于路徑優化算法的電氣自動化控制系統精度優化方法的設計。

2 實驗設計

2.1 實驗平臺設計

針對本文設計的基于路徑優化算法的電氣自動化控制系統精度優化方法，需要在本章設計實驗。首先設計實驗平臺，本文將設計的精度優化方法應用到機器人電氣自動化控制系統中。首先要設計實驗平臺，在實驗平臺中，實驗平臺主要包括機器人、機器人控制柜。實驗中選擇的機器人為六自由度機器人，實驗中由工業控制計算機通過以太網連接機器人控制柜，機器人控制柜直接控制機器人，其內部結構主要由運動控制器、伺服驅動器組成，控制柜作為整個控制系統的核心，控制著機器人運動過程中的所有動作。根據選擇的六自由度機器人的本體坐標系分布情況，得到機器人的D-H連桿參數情況如表1所示。

表1 實驗六自由度機器人連桿參數

本文所選擇的實驗機器人的最大移動速度能夠達到2000mm/s，機器人運動過程中最大切向運動重復定位精度能夠達到±0.02mm。在整個實驗平臺中，選擇的交流伺服驅動器需要支持Ethercat總線協議，選擇的運動控制器能夠在實時操作系統中利用實時插補保證控制精度。在實驗選擇的傳感器模塊中，內置了三維加速傳感器，能夠測出機器人在三個方向上的加速度值。三維加速傳感器的量程為±300m/s2，實際的加速度計算如式(7)所示：

式(7)中，Vout表示傳感器的輸出值，Vref表示傳感器的原始輸出值，Vmax表示傳感器的最大值，amax表示傳感器的最大量程，即±300m/s2。在以上設計的實驗平臺中，分別使用本文設計的基于路徑優化算法的電氣自動化控制系統精度優化方法和傳統的基于PID算法的精度優化方法進行測試，在機器人的移動末端，放置最大載荷重量內的負載，并在機器人運動空間中獲得10個示教點，獲取到這些點在基坐標系下所對應的坐標位姿以及機器人各個關節的速度變化情況，并對實驗結果進行對比與分析。

2.2 實驗結果分析對比

根據上文所設計的實驗，分別得到本文設計的基于路徑優化算法的電氣自動化控制系統精度優化方法和傳統的基于PID算法的精度優化方法下的示教點基坐標下的位姿，如表2所示。

表2 兩方法下示教點位姿數據

根據兩種方法所得到的示教點的數據，將以上數據進行全局插值，生成不同關節在不同時間的關節角速度變化的曲線，如圖2所示。

圖2 兩種控制精度優化方法下的關節角速度變化曲線對比

圖2中，圖2(1)～圖2(6)分別表示測試對象六自由度機器人在電氣自動化控制系統的作用下，移動過程中的六個關節的角速度變化曲線。從上圖中可以看出，在本文控制精度優化方法下，機器人在運動過程中，自身的不同關節的角速度變化更加平滑，沒有大的速度突變，角速度變化范圍在0.4～-0.2rad/s之間，關節角速度的變化值雖然會出現一些波動，但是存在的波動都保持在正常的變化范圍內；但是在傳統基于PID控制精度優化方法下，機器人的各個角速度變化有明顯且陡峭的波峰波谷，且角速度的變化范圍最大達到了0.5rad/s，最小達到了-0.4rad/s，且存在速度突變的情況。對比兩種控制精度優化方法，本文設計的方法優化效果更明顯，能夠有效控制關節速度的變化抖動。

3 結語

本文在路徑優化算法的基礎上重新設計了電氣自動化控制系統精度優化方法，通過重建電氣自動化控制系統交流變頻電機數學模型，同時對蟻群算法尋優過程中的路徑進行優化過程的演變對控制精度進行優化，實現了基于路徑優化算法的電氣自動化控制系統精度優化方法的設計。并且通過對六自由度電氣自動化機器人控制系統進行測試，驗證了該方法與傳統方法精度優化結果的可靠性，本文的設計對于未來電氣自動化精準控制系統的發展來說，提供了有力的保障。

但是由于時間、經驗等方面的限制，本文方法還有很多不足之處，例如在使用過程中受到外界環境干擾的影響比較大，在使用過程中需要對機器人等電氣自動化設備的運行環境需要全面了解才能保證精度優化方法生效。在后續的研究過程中，還要繼續完善方法的魯棒性，保證控制精度優化方法在大范圍情況下使用的適普性。