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液压林业起重机的识别与控制
佩德罗·拉赫拉 乌韦·梅蒂 安·曼彻斯特 安东·谢里亚夫
瑞典乌梅大学应用物理与电子系,SE-901 87,乌梅a,
{Xavier.LaHera Uwe.Mettin | Ian.Manchester Anton.Shiriaev}@tfe.umu.se.
工程控制论系
挪威科技大学,挪威特隆赫姆7491号。
摘要：
本文主要介绍了电动液压起重机的识别和控制。起重机是用于林业车辆的一种类型，称为运输代理，它在公路上收集由收割机切割的原木。确定的动力学包括很大的摩擦力，死区以及结构和液压振动。所提出的控制算法由线性控制器和非线性补偿器组成，尽管手臂力学和液压系统动力学存在不确定性，但仍能够准确跟踪末端执行器的参考轨迹。然后提出了进一步的控制设计，该设计使用内环补偿液压系统中的振动，并且通过实验验证了其性能。
关键词：农林机器人，液压机械手，系统识别。
- 介绍
瑞典森林工业的长期目标是发展自主和半自主林业车辆[1]，[2]。
林业中使用的越野车主要有两种类型：砍伐树木并使其倾斜，将树干切成预定大小的原木的收割机，以及将原木收集在托盘中的集运机，以及 将它们带到最近的收集路。转发器如图1所示。
这两种类型的车辆具有类似的车载液压操纵器（起重机）。 林业车辆自动化的一个重要阶段是建立这些操纵器的精确动力学模型，并设计高性能的低水平控制系统。 然后可以将它们与高级运动计划器和远程操作系统，例如，[3]。
相关的近期出版物有[4,5,6,8]。特别有趣的是Munzer[7]的工作，他在一台与我们实验室配置相似的起重机上考虑了许多相同的问题。
本文介绍了一种针对这一目标的实用型起重机的实验结果。每个关节控制器使用角位置传感器(编码器)反馈控制关节的位置。一种基于气缸压力直接控制的内回路控制。起重机的第一个连杆已经安装了保险/强制装置，在阻尼方面取得了显著的效果。但是，它还没有在其他链接上实现。
论文结构如下:第2节对实验装置进行了详细的描述;第3节给出了系统非线性的辨识方法;第四节阐述了摩擦补偿的方法;参考轨迹跟踪的实验结果见第5节;第6节给出了利用压力传感器直接控制液压力的一些初步结果;第7节对未来的方向作了一些简短的结论和讨论。
图1 货代:小松860.1。
- 实验装置
实验和测试是在位于梅奥大学的起重机实验室进行的。 该实验室配备有电动液压驱动起重机CRANAB 370RCR型（见图2），这是一台集运起重机，其尺寸比大多数生产集运起重机上的起重机小，但在结构和动力方面却相似。
在实验室智能起重机液压硬件包括:
bull;瓦尔麦特公司生产的液压缸,
bull;一个单位从萨模型包含六个伺服阀L90LS,
该系统的电源由驱动液压泵(H4-010214-132型)的电机组成，该液压泵为整个系统的运行提供180bar的恒定电源压力。
此外，相关的传感设备包括：
bull;编码器为4000脉冲/匝，用于测量各种连杆的角度位置，
bull;压力传感器(HD 3403-10-C3.39)能够感应[0,200]巴的范围。
该起重机可以直接由椅子操纵，与安装在真正货运代理机舱中的椅子相同。这把椅子包含按钮和操纵杆，使司机可以完全控制整个机器操作和起重机。这把椅子发出的信号由处理单元处理。
图2.安装在梅奥大学应用物理和电子学系的起重机。
在这种特殊情况下应用的处理单元是dSPACE MicroAutoBox (MABX)，它直接控制可用的I/O特性，比如电子控制单元、AD和DA转换器单元、数字I/O和CAN子系统。使用MATLAB/Simulink实现处理单元的可执行代码。为了提供足够的电流范围来驱动伺服阀，安装了RapidPro单元。RapidPro包含一个功率单元(PU)，它将MABX产生的低电压转换为阀螺线管的适当电流。每个电路中的电流可以测量。此外，还有一个信号调理单元(SCU)，它可以处理输入的测量信号到需要馈送给MABX的电压水平。最后，还有一台戴尔PC可以通过使用Control Desk.rve作为在线用户来进行监视和连接。
- 识别的非线性
林业机械以一种稳健的方式建造，机械结构坚固，可以应对不同的地形和气候。出于控制目的，这种类型的系统成为具有不确定参数的高度非线性系统，这需要通过实验来确定这些参数。
例如，由于在阀芯上重叠，该阀具有很大的死区，以避免泄漏。它的最大驱动水平的饱和也存在。此外，在这类重型机械中，机械结构、液压元件和执行机构都有发生摩擦，这些影响也必须加以考虑。
为了对非线性进行可靠的补偿，进行了许多试验来提取所有可能的信息。
3.1摩擦识别
提出了一种表示机械结构、液压元件和执行机构总摩擦力的集中模型。该摩擦模型是一个静态地图作为一个函数的电流水平相对于链接速度来建模的[9]。使用伪摩擦表达式，因为它表示的是克服摩擦所需的阀门电流，而不是实际上的力或者扭矩。
实验过程如下进行:在阀门内产生阶跃电流，如果信号电平高于静摩擦值，最终导致执行机构位置发生变化。经过一定的瞬态效应后，速度达到恒定的稳定状况，并且可以与所施加的阀电流相匹配。阀门电流的步长是逐步增加的，以便从零开始产生一个恒定的速度范围。
例如，在图3中，显示了用于第一连杆的所得静摩擦图。静摩擦效应主要是由库仑摩擦和粘滞摩擦引起的，但也有可能与液压阀死区有关。识别出的映射可以直接用于控制设计中的补偿，因为它们是根据四通阀的输入电流来确定的。
静态拟摩擦（归一化电流)
角速度(rad / s)
图3 静态伪摩擦 图为第一个连杆
4.摩擦补偿
为了使起重机连杆的位置控制中具有较高的精度，需要消除一些主要由摩擦引起的不良影响。经典的方法是使用前馈项添加到控制信号中，前馈项使用从链路速度的估算值得出的摩擦力估算值[9]。在图4中，这种补偿方案如框图所示。
图4 以第一连杆的摩擦补偿框图为例。
然而，在我们的例子中，如果有非常大的库仑摩擦分量，那么在零附近的链路速度的噪声估计可以导致一个抖振效应[9]。进一步的问题是，如果连杆是静止的，但施加了一个小的控制输入，摩擦补偿器将随机施加任何补偿信号，因为连杆的速度为零。
为了克服这些困难，本文对经典的摩擦补偿方法进行了改进，在我们的特殊情况下，在实践意义上给出了令人满意的结果。补偿信号的速度估计是这样计算的：
此处，是从微分器和低通滤波器装置估算的速度，是链路位置参考信号的导数，这是众所周知的。函数是一个钟形函数，在=0时等于1, 并且在[0.1,0.1]rad/s范围外平稳降至零。这样做的动机是，假设有合理的跟踪，在0附近，参考速度会比有噪声的链路速度估计更加平滑、更加可靠。
加上术语符号 (i)项是为了克服上面所述的第二个问题。如果连杆是静止的，则用阀电流i的方向来决定应施加哪个方向上的摩擦补偿力。该常数被选择为一个小的值，如0.001。
5.基准轨迹跟踪实验
本节给出了弹道跟踪实验的结果。该控制策略基于PID位置反馈控制和摩擦补偿的前馈项(如图4所示)，其目的不是为了展示一个复杂的运动规划器，而是利用位置反馈和摩擦补偿来评估参考跟踪的性能。
图5描述了所需的运动。在这里，臂尖必须遵循一个圆形参考逆时针方向在二维空间。虽然这种轨迹在实际应用中并不常见，但它有许多接近零连杆速度的区域，因此为上述摩擦补偿提供了一个有用的测试。
自主运动圈
x位置[m]
z位置[m]
图5所示 所期望的参考轨迹臂端在二维空间。旋转周期:25秒
通过逆运动学，可以计算每个关节的单独轨迹，如果为伸缩臂定义了一个特定的轨迹。图6显示了生成的轨迹和最终叠加的起重机运动。可以看出，参考点的跟踪是非常准确的，但是在提升阶段存在一些振荡。
自主运动圈
x位置[m]
z位置[m]
图6所示 所期望的参考轨迹与所执行的臂顶轨迹
这种轨迹的误差平均小于15毫米。在循环中，末端执行器以大约0.2m/s的速度移动。尤其是在起重机的升降阶段，会出现振荡，在第一象限的相位角可以观察到。这可以通过以下事实来解释：这是一个受控制的液压系统。由于液压致动器中的大量能量损失，使三个液压致动器同时工作很可能不是最有效的解决方案。 另一个问题是该解决方案没有考虑操纵器的几何形状，即在各个连杆的轨迹在某种程度上是任意选择的。 例如，使第一连杆高速旋转需要大的能量，而由于惯性的差异，使动臂部分高速延伸需要较少的能量。 要考虑的一个有趣任务是在时间，能量损失，机油消耗或其他成本方面的轨迹。
6.直接液压控制
通过测量液压缸内的压力，有可能比通过测量连杆位置更直接的抵消振荡。在本节中，给出了起重机第一个连杆振动的阻尼结果。分析集中在这一环节，因为它被证明是这种振荡行为的主要原因。此外，由于没有压力传感器设备，我们无法再现上述参考跟踪系统。但是，这些系统目前正在筹备中。
该个想法是有一个梯级控制方案用来同时控制液压力和角位置，这将会减少振荡，而渐进稳定的期望的力和运动。图7给出了级联控制方案的框图。从图上可以看出，控制问题分为两个阶段。外环控制器计算沿预定关节空间驱动机械手所需的参考活塞力。 内环控制器获取该力参考值，并计算出使真实活塞力F渐近跟踪所需的伺服阀输入电流u。 由于F渐近地跟踪，本身是操纵器围绕的运动的渐近稳定控制，因此，整个级联系统在轨迹参考周围是渐近稳定的。
电流 转矩
图7所示 两级串级控制
6.1液压模型
由于非线性和大量参数，从第一原理对液压进行建模并不是一件简单的事，因此在这项工作中，将说明如何使用系统识别方法来找到与输入电流（与四个电流相关）相关的传递函数。 单向阀）与气缸产生的液压作用。 但是，模型结构和顺序是根据第一原理分析选择的，如下所述。
图8所示 双作用活塞式执行气缸
不计由摩擦等引起的内部扰动、非线性等，图8所示的线性液压执行机构所产生的作用力由[11]给出。
(2)
其中和分别表示为各室测的面积，和分别表示为各室测得的压力。控制压力动态的关系是：[11]
] (3)
式中，和表示气室的容积，表示气缸内部的泄漏量，表示活塞的位移，和是表示进出气室的输入和流出流量。和的液压流量的线性化形式如下 [11]，[12]
(4)
其中，、被称为阀门系数，表示所提供的泵压力，表示四通阀阀芯位移的运动。
四通阀阀芯位置与输入电流u之间的关系可以写成如下所示[12]
(5)
和代表了伺服阀的阻尼比和固有频率特性。
将式(2)和式(5)结合起来，并且考虑系统参数代表某些数值，就可以得到了一个线性模型，其中的参数被收集并代入以简化符号：
在这个基础上，表明了液压扭矩可以通过四阶线性时不变系统来建模。
6.2液压系统识别
采用闭环辨识的方法进行液压动力学分析。利用第5节中介绍的位置控制来设计并跟踪不同的轨迹。由此产生的阀门电流类似于一系列阶跃响应。在图9中给出了该轨迹的一个例子，在图10中给出了该轨迹开始的第一步的力和输入电流的响应(图9中用1来表示)。
期望的 (t)(参考）
时间（秒）
图9所示 第一连杆位置的期望轨迹
时间
时间
图10所示 力对期望轨迹的响应。顶部的图形显示力，底部显示输入电流。
从到
频率(rad /秒)
相位(度)
振幅
图11所示 使用不同的汉明窗记录数据的光谱密度分析
力的FFT ，(输出)
U
的FFT，(电流)
频率(rad /秒)
图12所示 记录数据的快速傅里叶变换
对于傅里叶变换和频谱分析的分析(见图11和图12)揭示了阀门动力学的二阶特性(5)。四阶系统的识别采用了很多种方法，其中包括预测误差法(PEM)和输出误差法(OE)。用PEM法得到了最佳的验证结果。找到的传递函数表达式是:
2.123,=4.253,=4.579,,=1,=15.68,=647.2,=8636,=2.353.
不同方法的直流增益、阻尼和自然频率等特性在波德图中如图13所示。
相
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