基于模糊PID控制的AGV控制

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所属分类:AGV设计资料
摘要

为提高自动导引小车(automatic guided vehicle,AGV)运动控制效率,建立了 AGV 的 3 维模型和运动模型,通过 Matlab/Simulink 对 AGV 的运动模型进行仿真分析。分别使用 PID 控制、模糊控制和模糊 PID 控制方法对AGV 的运动进行仿真,得到 3 种控制方式的响应时间和控制效果,并从行走距离和响应时间进行分析。仿真结果表明:建立的 Simulink 模型真实可靠,模糊 PID 控制效果比模糊控制和常规 PID 控制效果更好,可为 AGV 的控制研究提供参考。

0 引言

自动导引小车(automatic guided vehicle,AGV)是指装备有电磁或光学等自动导引装置,能够沿规定的导引路径行驶,具有安全保护装置以及各种移载功能的运输车辆[1]。AGV 属于轮式移动机器人(wheeled mobile robot,WMR)的一个分支,具有自重轻、承载大、机构简单、安全、灵活、工作效率高和自动化程度高等特点,因而被广泛应用于机械制造、烟草、医药和食品等行业,是现代工业自动化物流系统以及柔性生产系统如计算机集成制造系统(CIMS)中的关键设备之一[2]。

AGV 小车的研发涵盖了机械设计、电子信息、控制理论和无线通信等学科,是集机、电、光、计算机和通信等技术于一体的高科技产品,是将各门学科先进的技术理论和成果投入到生产之中的重要实践[3]。AGV 小车主要由车载控制系统、行走系统、导航系统、通信系统和供电系统等组成,其中导航系统和控制系统是目前 AGV 小车研究的重点[4]。

AGV 的速度调节和偏差修复往往通过 PID 控制完成,传统的 AGV 控制系统常采用常规的 PID控制器,PID 控制原理简单,可靠成熟,适用性强,然而 PID 控制在高耦合系统、自适应系统、时延系统和高精度系统等场合中都难以使用;模糊控制使用语言方法,无需精确数学模型,适用于解决非线性、强耦合时变和滞后等控制问题,有较强容错能力,然而模糊控制的设计缺乏系统性,无法定义控制目标,信息的模糊化处理将导致控制精度降低,动态品质变差[5]。模糊 PID 控制克服了常规 PID 控制和模糊控制的不足,并同时拥有他们的长处。

笔者基于 Simulink 建立了 AGV 的运动模型,使用 PID 控制、模糊控制、模糊 PID 控制对系统分别进行研究分析,通过仿真分析证明了模糊 PID 控制系统的合理性和优越性。

1 AGV 整体结构设计

笔者设计的 AGV 小车整体结构简图如图 1 所示。采用六轮双驱动轮式设计,4 个角分布 4 个自由轮,其支撑和平衡作用,保障了 AGV 的承载能力和稳定性,驱动系统(包括驱动电机、减速箱和驱动轮)采用交错布局方式,驱动系统实物如图 2 所示,每个驱动轮都配有一个独立的驱动电机,以差速驱动方式来控制 AGV 的运行。

基于模糊PID控制的AGV控制

2 AGV 运动学模型

在确定当前 AGV 所处位置时,把 AGV 整体简化为 AGV 中心点一个质点,即图 3 中 M 点,以 M点坐标(XM, YM)表示 AGV 的位置,以 AGV 中心线与 X 轴夹角表示 AGV 的转向角θ,则 AGV 的当前位姿矩阵[6]为:

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