一种焊接伺服控制单元的设计
摘 要 在分析模糊控制和传统PID控制基础上提出一种智能混合控制算法来提高控制精度，并设计一种能与现有焊接机械手臂配合的伺服控制单元。计算机仿真和实验证明：基于该算法的控制单元误差小，精度高，在实践中应用价值较高。
【关键词】伺服控制系统 智能混合算法 柔性焊接
当前，国内外先进的焊装生产线大都是将弧焊机械手臂安装在高精度的数控伺服控制单元上。控制单元利用自身的控制器或利用机械手的控制器进行控制。由于弧焊机械手在国内外均已经系列化，价格较低，辅以焊接外围设计和控制器，可以较低成本实现焊接自动化。本文以某企业技改项目为载体，在现有弧焊机械手的基础上，设计了一套柔性焊接伺服单元，针对模糊控制在本系统应用的不足，提出了一种改进算法，仿真和实验效果证明本设计达到了预期目标，具备较强的应用价值。
1 伺服单元结构设计
本次设计中，弧焊机械手臂使用已有的德国库卡某型产品。该手臂伸长范围无法满足该公司产品升级的使用要求，伺服单元的机械结构要满足360度旋转和高度正负35厘米的可变位。因此，机械部分设计时采用工作台旋转和工作台倾斜分别满足上述使用要求。图1所示为伺服单元机械部分示意图。
旋转机构中采用交流伺服电机正反转实现机构旋转，传动中设置自锁装置便于定位。为减小轮系传动误差，尽量缩短传动链，采用一组齿轮齿圈。旋转主轴设计为转动心轴，便于装配中定心。高度变化则采用工作台俯仰的方式实现：由伺服电机驱动扇形齿条。齿条的扇形角度、齿数及模数由工作台传动比及高度可变幅度决定，同时，该部分传动链中也设置自锁机构。
（1）工作台倾斜主轴 （2）工作台旋转主轴 （3）工作台（4）工作台旋转电机（5）倾斜主轴光电编码器 （6）旋转主轴光电编码器（7）旋转驱动电机（8）扇形齿条。
2 控制策略
制造工艺要求弧焊机械手臂在旋转和高度空间内以恒速移动且能任意定位，因此就要对伺服电机实施位置及速度控制。控制过程中，为了降低因齿轮间隙和装配造成的误差对传动精度的影响，将编码器以刚性连接的形式安装在两个主轴上，同时以工控机为核心，形成全闭环控制系统，有效提高了控制精度。
3 智能混合控制算法
数控焊接伺服单元可以绕轴实现旋转和俯仰运动。两种运动均通过交流电机驱动齿轮轮系进而带动工作台实现运动的。在运动中，由于制造和装配等误差，齿轮间隙造成的失动无法从根源上消除，易造成指令位移和实际位移的非线性关系。而且工作台在仰俯运动中，焊接机械手臂和工作台的重心在不断调整，电机输出转矩亦时时变化，使得工作台的控制也呈现非线性。另外，交流电机本身是一个参数时变、高阶次的非线性物体。综上，在此控制系统中，动力源及其传动系统均存在严重非线性关系，传统的数学模型很难对其准确描述。传统的模糊控制尽管结构简单，性能很好，但是一旦确定控制表，控制规则便固化下来。对于不同的控制对象，此类以不变控制规则控制时变对象的方法就存在严重的局限性。
改进后的模糊控制算法是在基本模糊控制算法基础上，加入智能积分及多个修正因子，量化因子及比例因子的自调整结构。
引入智能积分的基本条件可表述如下：在本次采样时的误差和误差变化具有相同符号时，对误差进行积分；相反符号时，则不积分。引入智能积分后的模糊控制规见式1：
（式1）
其中，为提高系统的稳定性，引入ΣEi积分项，β∈（0，1）为积分项的加权系数，随误差变化而改变。加入修正系数以后的控制量 U2（k）见公式2：
U2（k）=Ku ×UC（k） （式2）
改进后的模糊控制算法在加入积分和修正系数后，稳态性能有了极大改善，同时在误差较大时控制效果很好。但是，当误差在极小范围内时，易产生振荡，精确定位较难，控制效果不如PID。本文结合两者的优点，一方面采用上述模糊控制算法，另一方面采用PID控制算法。
控制过程中，采用模糊PID（Fuzzy-PID）型的变结构控制。对于确定的系统，选取适当的切换点可以较好解决变结构控制。但在实际应用中，切换点的选取并不是很准确，而且不同的控制器在不同误差域均有一定的效果，区别仅仅是控制性能而已。为此，本文采用基于模糊规则和PID规则的加权合成算法。
在上述算法中，讲误差按照从小到大依次分为七个等级，E={0，1，2，3，4，5，6}分别是 。当误差极小时，由PID（简称A控制器）完全控制；误差较小时，A的作用强一些，模糊控制器（简称B控制器）弱一些；照此依次类推，当误差很大时，则由B完全控制。由此可知，总的控制是由A和B两个控制器按照加权合成的办法得到，其数学表达式由正态函数演变而来，表达式见式3：
将函数在误差域内离散化，取 ，得到如表1所示的A、B两控制器在误差域内的加权系数。因此，系统的总体控制就有PID控制器和改进的模糊控制器共同作用，其作用效果见公式4：
（式4）
4 仿真与实验
4.1 计算机仿真
为了验证本算法的实际控制效果，本文进行了计算机阶跃相应的仿真，为便于对比，文中讲常规模糊控制、PID控制及改进的算法三者进行了比较，比较效果见图4：
从图4可以看出：PID算法的超调量较大，调整时间也较长。实际应用中表现出响应无法真实表达指令要求，控制精度较低。模糊控制算法的响应速度比PID算法要快，但是稳态精度不高。综上而言：智能混合算法超调量小，稳态精度高，控制效果良好。
5 结论
（1）本文针对弧焊机械手臂的运用，设计了一套伺服控制机构。该机构的运用，极大的提高了机械手臂的使用范围。
（2）针对机械手臂焊接定位精度较高的问题，研究了伺服控制机构的控制算法问题。在分析模糊控制算法和传统PID算法的优势后，提出了一种基于这两种算法的混合算法，混合算法整合了两种算法的优点，提高了伺服系统的相应速度和控制精度。
（3）计算机仿真和实际验证表明：该系统的设计合理，控制算法响应速度快，精度高，在较好的实际应用价值。
参考文献
[1]吴开源，黄石生等.给予数字信号处理器的双丝告诉焊数字化协同控制系统[J].机械工程学报，2008，44（9）：134-140.
[2]张鹏，李春旭等.DSP模糊控制在TIG焊电源中的应用[J].电焊机，2007，37（1）：23-26.
[3]韩敬华，单平等.基于DSP的脉冲MIG焊数字控制系统的建模与仿真[J].焊接学报，2006，27（6）：91-93.
[4]段彬，孙同景等.基于小波的全数字逆变焊机信号处理[J].机械工程学报，2010，46（4）：60-64.
[5]陶永华，伊怡欣.新型PID控制及应用[M]。北京：机械工业出版社，1998.
作者简介
李仁（1984-），男，河南省南阳市人。研究生学历。现为河南工业职业技术学院机电工程系助教。主要研究方向为自动化控制、设备状态监测及故障诊断。
许娜（1987-），女，河南省兰考县人。硕士研究生学历。主要研究方向为控制理论与控制工程。
作者单位
河南工业职业技术学院机电工程系 河南省南阳市 473000
