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研究生: 劉世民
Shih-Min Liu
論文名稱: 應用PID控制、模糊邏輯控制和模糊PID控制實現串聯式機械手臂之位置控制
Position Controls of a Serial Manipulator Using PID, Fuzzy Logic and Fuzzy-PID Controllers
指導教授: 郭永麟
Yong-Lin Kuo
口試委員: 楊振雄
Cheng-Hsiung Yang
吳宗亮
none
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工程學院 - 自動化及控制研究所
Graduate Institute of Automation and Control
論文出版年: 2013
畢業學年度: 101
語文別: 中文
論文頁數: 89
中文關鍵詞: PID控制模糊控制模糊PID控制機械手臂位置
外文關鍵詞: PID, Fuzzy, Manipulator, Robot, Position
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  • 此論文完成串聯式機械手臂的位置控制,此研究的目標為應用幾種不同的控制器減少穩態誤差並比較這些控制器的效果。此論文包括了以下研究工作,首先,由正向運動學和反向運動學的推導,建立機械手臂的關節座標位置與馬達轉動角度的動態模型;其次為應用PID控制器與模糊控制器,此外再發展與應用兩種模糊PID控制器於機械手臂上;接著,經由Matlab/Simulink完成機械手臂的位置電腦模擬;實驗方面,機械手臂的關節角度經由Matlab/Simulnik套件 ─ xPC Target完成電腦與機械手臂的連結並將控制器實現於Micro-Box;最後,經由使用前述的控制器後,展示得到的數據與實驗的結果,檢驗這些控制器在穩態誤差、最大超越量、安定時間與終端操作器的移動路徑。


    This thesis achieves the position control of a serial manipulator. The study objectives are to reduce the steady-state errors by applying several controllers and to compare the performances of these controllers. This thesis includes the following tasks. First of all, the equations of the forward kinematics and the inverse kinematics of the manipulator are derived, and the dynamic model between the joint coordinates of the manipulator and the rotating angles of the motors is established. Secondly, a PID controller and a fuzzy logic controller are implemented. Furthermore, two types of fuzzy-PID controllers are developed and applied to the manipulator. Thirdly, the motion simulations of the manipulator are completed by the software MATLAB/Simulink. For the experimental work, the joint angles of the manipulator are retrieved by the Matlab/Simulink package - xPC Target, and the controllers are implemented in the Micro-Box. Finally, several examples demonstrate the numerical and experimental results by using the aforementioned controllers. The performances of the controllers are examined based on the steady-state errors, the overshoots, the settling time, and the paths of the end-effecter.

    摘要I AbstractII 第一章緒論1 1.1研究背景1 1.2文獻回顧2 1.3研究動機3 1.4論文架構4 第二章串聯式機械臂運動學分析6 2.1正向運動學(Forward Kinematics)8 2.2反向運動學(Inverse Kinematics)11 第三章控制器設計與分析16 3.1控制架構16 3.2PID控制(Proportional-Integral-Derivative Controller, PID Controller)17 3.2.1比例(Proportional term)19 3.2.2積分(Integral term)20 3.2.3微分(Derivative term)20 3.2.4參數調整21 3.3模糊控制 case 1(Fuzzy Controller case 1)22 3.3.1模糊集合(Fuzzy Set)24 3.3.2歸屬函數(Membership Function)25 3.3.3模糊控制器設計26 3.3.4模糊化(Fuzzification)27 3.3.5模糊規則庫(Fuzzy Rule Data)30 3.3.6模糊推論引擎(Fuzzy Inference Engine)31 3.3.7解模糊化(Defuzzication)32 3.4模糊控制器 case 2 (Fuzzy Controller case 2)33 3.5模糊-PID控制器(Fuzzy–PID Controller)35 第四章實驗系統架構42 4.1實驗設備42 4.1.1機械手臂本體(Robot Arm)43 4.1.2馬達(Motor)45 4.1.3 驅動盒(Driver Box)、電源供應器(Power Supply).. 48 4.1.4控制器(Micro-Box x86 Based 即時控制平台)48 4.2系統架構51 第五章研究結果分析與討論53 5.1PID控制器54 5.2模糊控制器60 5.2.1模糊控制器Case 160 5.2.2模糊控制器Case 266 5.3模糊PID控制器72 5.4分析討論與比較78 第六章結論與建議86 6.1結論86 6.2建議87 參考文獻88 圖2. 1 運動學轉換方塊流程圖7 圖2. 2 機械手臂2D座標圖-正向運動學9 圖2. 3 機械手臂3D座標圖-正向運動學10 圖2. 4 機械手臂2D座標圖-反向運動學12 圖2. 5 機械手臂3D座標圖-反向運動學13 圖3. 1 控制架構17 圖3. 2 PID控制器方塊圖18 圖3. 3 Fuzzy Controller 控制流程方塊圖27 圖3. 4 歸屬函數之常見種類29 圖3. 5 誤差輸出量的歸屬函數(Membership Function)29 圖3. 6 單規則、單變數之模糊推論32 圖3. 7 模糊控制器case 2 基本架構圖34 圖3. 8 模糊控制器case 2誤差與誤差變化率e、Ce之歸屬函數34 圖3. 9 模糊控制器case 2積分項誤差Se之歸屬函數34 圖3. 10 Fuzzy-PID基本結構示意方塊圖38 圖3. 11 誤差e之歸屬函數38 圖3. 12 誤差De之歸屬函數39 圖3. 13 雙輸入單輸出模糊推論過程41 圖4. 1 硬體架構43 圖4. 2 機械手臂本體44 圖4. 3 Joint 1基座(Base Servo)46 圖4. 4 Joint 2肩關節(Bicep Servo)46 圖4. 5 Joint 3肘關節(Elbow Servo)47 圖4. 6 Joint 4上下腕關節(Wrist Servo)47 圖4. 7 驅動盒(Driver Box)48 圖4. 8 控制器(Micro-Box x86 Based即時控制平台)-正面49 圖4. 9 控制器(Micro-Box x86 Based即時控制平台)-反面49 圖4. 10 機械手臂系統方塊圖52 圖5. 1 PID於馬達Joint 1之轉動角度55 圖5. 2 PID於馬達Joint 2之轉動角度55 圖5. 3 PID於馬達Joint 3之轉動角度56 圖5. 4 PID於馬達Joint 4之轉動角度56 圖5. 5 PID之終點座標X57 圖5. 6 PID之終點座標Y57 圖5. 7 PID之終點座標Z57 圖5. 8 PID之位置移動路徑2D圖58 圖5. 9 PID之位置移動路徑3D圖58 圖5. 10 PID之手臂實際模擬3D圖59 圖5. 11 模糊控制器case 1於馬達Joint 1之轉動角度60 圖5. 12 模糊控制器case 1於馬達Joint 2之轉動角度61 圖5. 13 模糊控制器case 1於馬達Joint 3之轉動角度61 圖5. 14 模糊控制器case 1於馬達Joint 4之轉動角度62 圖5. 15 模糊控制器case 1之終點座標X62 圖5. 16 模糊控制器case 1之終點座標Y63 圖5. 17 模糊控制器case 1之終點座標Z63 圖5. 18 模糊控制器case 1之位置移動路徑2D圖64 圖5. 19 模糊控制器case 1之位置移動路徑3D圖64 圖5. 20 模糊控制器case 1之手臂實際模擬3D圖65 圖5. 21 模糊控制器case 2於馬達Joint 1之轉動角度66 圖5. 22 模糊控制器case 2於馬達Joint 2之轉動角度67 圖5. 23 模糊控制器case 2於馬達Joint 3之轉動角度67 圖5. 24 模糊控制器case 2於馬達Joint 4之轉動角度68 圖5. 25 模糊控制器case 2之位置座標X68 圖5. 26 模糊控制器case 2之位置座標Y69 圖5. 27 模糊控制器case 2之位置座標Z69 圖5. 28 模糊控制器case 2之位置移動路徑2D圖70 圖5. 29 模糊控制器case 2之位置移動路徑3D圖70 圖5. 30 模糊控制器case 2之手臂實際模擬3D圖71 圖5. 31 模糊PID控制器於馬達Joint 1之轉動角度72 圖5. 32 模糊PID控制器於馬達Joint 2之轉動角度73 圖5. 33 模糊PID控制器於馬達Joint 3之轉動角度73 圖5. 34 模糊PID控制器於馬達Joint 4之轉動角度74 圖5. 35 模糊PID控制器之位置座標X74 圖5. 36 模糊PID控制器之位置座標Y75 圖5. 37 模糊PID控制器之位置座標Z75 圖5. 38 模糊PID控制器之位置移動路徑2D圖76 圖5. 39 模糊PID控制器之位置移動路徑3D圖76 圖5. 40 模糊PID控制器之手臂實際模擬3D圖77 表2. 1 機械手臂連桿長度與馬達轉動角度7 表3. 1 PID參數調整之Ziegler-Nichols法22 表3. 2 模糊變數名稱與意義28 表3. 3 模糊控制器之規則表31 表3. 4 模糊控制器case 2模糊規則表35 表3. 5 模糊規則表40 表4. 1 馬達型號與規格45 表4. 2 Micro-Box規格50 表4. 3 I/O 類型與規格50 表5. 1 各控制器於模擬之馬達與位置誤差80 表5. 2 各控制器於實驗之馬達與位置誤差80 表5. 3 新舊座標之PID控制器模擬實驗比較81 表5. 4 新舊座標之模糊控制器case 1模擬實驗比較81 表5. 5 新舊座標之模糊控制器case 2模擬實驗比較82 表5. 6 新舊座標之模糊PID控制器模擬實驗比較82 表5. 7 各控制器模擬之超越量與安定時間比較84 表5. 8 各控制器實驗之超越量與安定時間比較85

    [1]L. A. Zadeh, “Fuzzy Sets”, Informat. Control, Vol. 8, pp.338-353 (1965)

    [2]L. A. Zadeh, “Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes”, IEEE Transaction on Systems, Man, And Cybernetics-Part B:Cybernetics, Vol. SMC-3, pp. 28-44, Jaunary (1973)

    [3]E. H. Mamdani, ”Application of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant”, Proc. IEE, Vol. 121, No. 12, pp. 1585-1588 (1974)

    [4]J. Carvajal, G. Chen, H. Ogmen, “Fuzzy PID controller:Design, performance evaluation, and stability analysis”, Information Science, pp. 249-270 (2000)

    [5]G. K. I. Mann, B. G. Hu, R. G. Gosine, “Analysis of Direct Action Fuzzy PID Controller Structures”, IEEE Transaction on Systems, Man, And Cybernetics-Part B:Cybernetics, Vol.29, No. 3, June (1999)

    [6]J. X. Xu, C. C. Hang, C. Liu, “Parallel structure and tuning of a fuzzy PID controller”, Automatica , pp. 673-684 (2000)

    [7]C. G. Kang, H. S. Kwak, “A Fuzzy Control Algorithm Reducing Steady-State Position Errors of Robotic Manipulators”, Advanced Motion Control (1996)

    [8]W. Li, X. G. Chang, J. Farrell, F. M. Wahl, “Design of an Enhanced Hybrid Fuzzy P+ID Controller for a Mechanical Manipulator”, IEEE Transaction on Systems, Man, And Cybernetics-Part B:Cybernetics, Vol. 31,No. 6, December (2001)

    [9]L. Foulloy, S. Galichet, “Fuzzy Control With Fuzzy Inputs”, IEEE Transaction on Fuzzy Systems, vol. 11, No. 4, August (2003)

    [10]T. N. Mudge, J. L. Turney, “Unifying Robot Arm Control”, IEEE Transaction on Industry Applications, Vol. IA-20, No. 6, November/December (1984)

    [11]R. L. Smith, “Behavioral Control of a Robot Arm”, Artificial Neural Networks and Expert Systems, November (1995)

    [12]D. T. Gavel, T. C. Hsia, “Decentralized Adaptive control Experiments with the PUMA Robot Arm”, Robotics and Automation, April (1988)

    [13]邱士豪, 「機械臂之拋射運動路徑規劃與控制」, 國立成功大學 碩士論文,台南 (2003)

    [14]J. Lee, “On Methods for Improving Performance of PI-Type Fuzzy Logic Controllers”, IEEE Transaction on Fuzzy Systems, vol. 1, No. 4, November (1993)

    [15]黃威誌, 「自組織模糊控制在2D氣壓肌肉機械手臂之應用」, 國立台灣科技大學 碩士論文, 台北 (2005)

    [16]巫憲欣, 「以系統晶片發展具機器視覺之機械手臂運動控制」, 國立台灣科技大學 碩士論文, 台北 (2006)

    [17]S. G. Anavatti, S. A. Salman, J. Y. Choi, “Fuzzy + PID Controller for Robot Manipulator”, Computational Intelligence for Modelling, Control and Automation International Conference, No. 28, December (2006)

    [18]A. R. N. Ravari, H. D. Taghirad, “A novel hybrid Fuzzy-PID controller for tracking control of robot manipulators”, Robotics and Biomimetics International Conference, PP. 1625-1630 (2009)

    [19]Y. Shibuya, N. Maru, “Control of 6 DOF Arm of the Humanoid Robot by Linear Visual Servoing”, IEEE ISIE,(2009)

    [20]J. L. Meza, V. Santiba˜nez, R. Soto, M. A. Llama, “Stable Fuzzy Self-Tuning PID Control of Robot Manipulators”, Systems, Man and Cybernetics IEEE International Conference (2009)

    [21]M. Du, J. Fang, L. Wang, “A parameter self-tuning fuzzy-PID control system for pneumatic manipulator of library robot”, Electronics, Communications and Control International Conference, PP. 4111-4115 (2011)

    [22]H. P. Huy Anh, “Implementation of Fuzzy NARX IMC PID control of PAM robot arm using Modified Genetic Algorithms”, Genetic and Evolutionary Fuzzy Systems, PP. 54-59 (2011)

    [23]J. L. Meza, , V. Santibanez, R. Soto, M. A. Llama, “Fuzzy Self-Tuning PID Semiglobal Regulator for Robot Manipulators”, Industrial Electronics, PP. 2709-2717 (2012)

    [24]Z. Ding, K. Qian, F. Zhu, Z. Xie, “Fuzzy PID control of robot arms in a dynamic environment”, Control Conference 31st Chinese, PP. 25-27 July (2012)

    無法下載圖示 全文公開日期 2018/07/31 (校內網路)
    全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    全文公開日期 2023/07/31 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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