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摘要：为得出机器人步进电机控制合理的算法，本文将基于模糊PID理论，加大对轨道式巡检机器人性能优化的研究力度。通过多种控制算法的对比，明确模糊PID控制器应用的合理性。根据仿真结果发现，这种模糊控制方式响应速度快，应用于步进电机控制中效果相对理想。

关键词：巡检机器人；算法研究；模糊PID；步进电机控制

基金项目：黑龙江省大学生创新创业训练计划指导项目（项目编号：S202213299008）

作者简介：管毓涛  贵州威宁人，在校学生 专业：机械电子工程  指导教师：曹显莹 山东即墨县人 副教授 研究方向 物理学

引言：在科技进步牵引下，巡检机器人广泛应用，为实现机器人快速响应，同时完成负载波动突变下的轨迹自动调节，可基于模糊PID控制器，对机器人运动轨迹进行优化。现实中，可通过建立模糊规则，完成合理的参数调节，同时借助 Mamdani法推理，完成电机控制算法的研究，借此提升机器人性能。

1步进电机应用原理

步进电机功能特殊，是一种将电脉冲合理转换的设备，现实中通过机械角位移的执行，发挥步进电机的作用。步进电机运行期间，角位移量和输入脉冲两项参数的个数成正比，这是需要重点强调的。在开环工作方式下，这种运动模式能够实现高的定位精度，同时确保输出很大的转矩，借助这样的方式完成有效的运动控制。但结合现实应用可知，步进电机的驱动非常特别，系统的非线性特点明显，同时伴有时变、干扰等问题，基于此传统的PID控制难以保障效果，算法控制期间电机易失步，更为严重的是产生累积误差。随着误差的增多，会致机器人运行不稳，脱离初始设计的巡检路线[1]。针对巡检机器人运动状态，可在其控制系统中精准植入模糊PID控制器，借此优化控制性能，提高巡检机器人工作质量。

2机器人模糊控制设计

在一些特殊环境下，需要应用到巡检机器人，让其替代人工巡检，通过这样的方式减少人员投入，与此同时保障巡检有效执行。研究发现，巡检机器人机械结构比较特别，是由五个轮组成，其中上面的轮子起到驱动的作用，而其他四个轮子是支撑轮[2]。在使用期间，驱动轮与步进电机相互连接，步进电机驱动轮行走。通过研究发现，巡检机器人运动状态囊括了多种，例如：前后移动、停止、制动等。在机器人工作期间，在轨道上平稳运行是机器人发挥作用、开展智能巡检的关键。基于此，现实中需选择转矩充足的电机，通过合理的方式驱动机器人运行，借助科学、有效措施，克服各类阻力。

在实验室模拟巡检路径和整个机器人巡检过程，具体做法是先给机器人设置障碍物，在其右前方位置，编号为0、1、2、3、4，然后用传感器采集数据，明确机器人方向、与障碍物的距离等。经过模糊推理后，可以得出集合结果，然后实施去模糊化的操作，计算出电机运行相对可靠的控制值。结合以往经验可知，常用的去模糊化方法众多，本文优选的是面积重心法。具体操作中，根据阴影部分面积，就可以推测出速度的值。左电机去模糊化速度，用公式表示为： ；右电机去模糊化速度，用公式表示为： 。从上述计算结果可知，通过模糊设计后，机器人可快速左转，完成相关障碍物的躲避。

3不同控制算法对比

3.1传统PID控制算法

传统PID控制流程比较固定，由比例、积分等控制环节构成，从某种程度上来说，这是一种线性控制器。实际应用中，当输入为系统误差 e（t），那么控制算法输出为：

在上述算式中， 象征着比例系数，而积分时间常数和微分时间常数则由 表示 。

结合现实经验可知PID控制器的参数调节方法，实际上为经验凑试法。主要是对系统响应情况剖析，先后了解比例、积分等情况。将P值设定在偏小的位置，然后逐一进行放大，在此前提下，观测曲线的变化情况。除此之外，在充分调整比例参数之后，可适当将比例值缩小， 最终完成整定微分值的操作。将PID 参数合理调节为 =7。 需要注意的是，在计算机控制中需想方设法将公式离

散化，该过程用数学表达如下：

3.2模糊PID控制算法

在控制系统中，需要应用模糊控制的理念，完成精确的计算。计算结果可用非定量模糊集统计，将相关模糊计算规则和知识存放在知识库，然后借助模糊推理，完成最佳参数的调整。模糊PID控制算法集成了多种算法的优点，实现与传统PID的结合，通过两者结合后，可得到最优参数。实践证明，将模糊控制技术完整融合在PID控制框架中，可构成理想化的模糊PID控制，为参数在线自整定提供保障。研究发现，在模糊PID控制中，需准确输入偏差变化率ec，其结果输出为 ∆Ki、∆Kd。通过系统论证，输入和输出有潜在模糊关系，偏差变化率这一参数在运行过程中会接连变化，具体工作中利用模糊关系，可动态、实时对参数调整，提高参数利用率。

模糊PID控制算法应用，需要落实好以下工作：（1）确定控制器的输入，并完整调控输出变量，确保输入、输出结果理想。（2）设计模糊控制器规则。在具体实践中需结合输入和输出潜在的模糊关系，建立对应的模糊控制规则表，为后续工作提供参考。（3）模糊化和非模糊化的技术要进一步明确。其中模糊化就是利用科学算式将精确量离散化。（4）选择模糊控制论域（输入、输出变量的）。实操中，可将 ec 的论域规划为 [-15 2]，除此之外将∆kp的论域合理设计为 [-1.5-1.5]。（5） 模糊推理及解模糊化。在此项工作中，需采用模糊语句，完成相关的模糊规则写入，在此基础上形成49条控制语句。

将传统PID 控制器和先进的模糊自适应PID仿真对比后，可得出步进电机传递函数。在仿真模型中设定采样时间为1s。与此同时， 对传统PID 控制器和自适应模糊PID 控制器对比验证，可以发现模糊PID控制器性能优异，其系统响应时间为 0.08s，在所有控制器系统中效果最好、反应速度最快。

结论：综上所述，随着轨道式巡检机器人应用领域的增多，在巡检机器人系统中植入模糊PID控制器已经成为必然。本文针对巡检机器人，对其重要的步进电机进行了设计，应用了性能稳定的模糊PID控制器，并通过仿真对比分析，明确了模糊PID的优势。经研究发现，闭环控制算法在系统响应速度上性能稳定，为此将模糊PID控制器渗透到机器人运动控制系统设计中，可获得理想设计效果。

参考文献：

[1]丛峰武，高太，刘皓月.基于模糊PID的轨道式巡检机器人步进电机控制算法[J].数字技术与应用，2022，40（11）：21-24.

[2]李忠玉，孙睿，卢洪友.基于模糊控制的小型农场巡检机器人系统开发与设计[J].现代电子技术，2022，45（08）：174-180.