مفاهیم PID در کنترل بازوی ربات

توسط با بدون دیدگاه دسته‌بندی نشده
مفاهیم PID در کنترل بازوی ربات
مقدمه

در سیستم‌های رباتیک، یکی از مهم‌ترین چالش‌ها کنترل حرکات و رفتار بازوهای ربات است. یکی از روش‌های رایج و مؤثر برای کنترل دقیق و پایدار این سیستم‌ها استفاده از کنترل‌کننده PID است. PID مخفف سه واژه Proportional (تناسبی)، Integral (انتگرالی) و Derivative (مشتق‌گیری) است که یک الگوریتم کنترلی برای دستیابی به کنترل بهینه و کاهش خطاها در سیستم‌های دینامیکی می‌باشد. در این مقاله، به نحوه پیاده‌سازی PID و کنترل‌کننده‌های مشابه در بازوهای رباتیک پرداخته می‌شود.

1. مفهوم کنترل PID:

کنترل‌کننده PID به‌طور کلی به سه قسمت تقسیم می‌شود:

  1. کنترل تناسبی (Proportional): در این بخش، سیگنال کنترل متناسب با اختلاف بین مقدار مطلوب (Setpoint) و مقدار واقعی (Measured Value) است. این اختلاف به نام خطا شناخته می‌شود. شدت عمل تناسبی با ضریب KpK_p تعیین می‌شود.

P = Kp ⋅ e(t) که در آن e(t)e(t) خطای لحظه‌ای است.

کنترل انتگرالی (Integral): کنترل انتگرالی برای حذف خطاهای ثابت یا ماندگار طراحی شده است. در این بخش، مجموع تجمعی خطا در طول زمان در نظر گرفته می‌شود. این بخش می‌تواند خطاهای ناشی از نوسانات کوچک یا خطاهای ثابت را تصحیح کند.

I = Ki ⋅ ∫ e(t) dt

  1. کنترل مشتق‌گیری (Derivative): این بخش به تغییرات سریع خطا در طول زمان واکنش نشان می‌دهد. کنترل مشتق‌گیری باعث می‌شود که سیستم در برابر نوسانات ناگهانی پاسخ سریع‌تری داشته باشد و از پایداری بیشتری برخوردار باشد.

D = Kd · de(t) / dt

ترکیب این سه بخش، کنترل‌کننده PID را تشکیل می‌دهد که به صورت زیر نوشته می‌شود:

u(t) = P + I + D = Kp · e(t) + Ki · ∫ e(t) dt + Kd · (de(t) / dt)

 

2. پیاده‌سازی کنترل PID در بازوی رباتیک:

 

در پیاده‌سازی یک بازوی رباتیک با استفاده از کنترل PID، ابتدا باید مدل دینامیکی بازو را مشخص کرد. این مدل شامل پارامترهای مختلفی مانند موقعیت، سرعت، و شتاب بازو است که باید توسط سنسورها اندازه‌گیری شوند. به‌طور کلی، مراحل پیاده‌سازی به شرح زیر است:

  1. اندازه‌گیری موقعیت و سرعت بازو: برای کنترل یک بازوی رباتیک، نیاز به سنسورهایی داریم که موقعیت و سرعت هر مفصل بازو را اندازه‌گیری کنند. این سنسورها می‌توانند از نوع انکودرهای نوری یا مغناطیسی باشند که خروجی آن‌ها به‌طور پیوسته اطلاعاتی از وضعیت فعلی بازو را فراهم می‌آورد.
  2. محاسبه خطای موقعیت و سرعت: بعد از اندازه‌گیری موقعیت و سرعت بازو، باید خطای هر مفصل محاسبه شود. این خطا به‌صورت تفاوت بین مقدار هدف (Setpoint) و مقدار فعلی سیستم تعریف می‌شود.
  3. تنظیم ضرایب PID: برای عملکرد بهینه، ضرایب PID (KpK_p, KiK_i, KdK_d) باید به‌دقت تنظیم شوند. تنظیم این ضرایب معمولاً به‌صورت تجربی و با استفاده از روش‌هایی مانند "روش آزمون و خطا" یا "تنظیم بهینه" انجام می‌شود.
  4. اجرای کنترل PID: با استفاده از فرمول PID و مقدار خطای به‌دست آمده، سیگنال کنترل تولید می‌شود که به موتورهای بازو ارسال می‌شود. این سیگنال موتور را هدایت می‌کند تا موقعیت و سرعت بازو را به سمت مقدار هدف هدایت کند.
  5. پایداری و بهبود عملکرد: در پیاده‌سازی PID در بازوهای رباتیک، باید اطمینان حاصل کرد که سیستم پایدار است و نوسانات ناخواسته ایجاد نمی‌کند. این موضوع به تنظیم دقیق ضرایب PID و استفاده از فیلترهای مناسب برای حذف نویزهای سیگنال‌ها بستگی دارد.
3. مشکلات و چالش‌ ها :
  1. تنظیمات اولیه: تنظیم ضرایب PID برای بهینه‌سازی عملکرد بازوی رباتیک می‌تواند زمان‌بر و چالش‌برانگیز باشد. مقدار نامناسب این ضرایب می‌تواند منجر به نوسانات یا ناتوانی در رسیدن به موقعیت هدف شود.
  2. پایداری سیستم: در برخی شرایط، خصوصاً هنگام استفاده از موتورهای پرسرعت یا بارهای متغیر، ممکن است کنترل PID به‌طور نادرست عمل کند و باعث ناپایداری شود.
  3. خطاهای ناشی از مدل: مدل دینامیکی بازو ممکن است با پیچیدگی‌های غیرخطی روبرو باشد که کنترل PID را کمتر مؤثر کند. در چنین مواردی ممکن است نیاز به استفاده از کنترل‌کننده‌های پیشرفته‌تر مانند کنترل مدل پیش‌بینی‌شده (MPC) یا شبکه‌های عصبی برای بهبود دقت و کارایی باشد.
4. کنترل‌کننده‌های مشابه :

علاوه بر کنترل PID، روش‌های دیگری نیز برای کنترل بازوهای رباتیک وجود دارند که در برخی شرایط می‌توانند برتر باشند:

  1. کنترل مدل پیش‌بینی‌شده (MPC): در این روش، یک مدل از سیستم برای پیش‌بینی وضعیت آینده استفاده می‌شود. این مدل می‌تواند به کنترل بازوهای رباتیک در مواجهه با سیستم‌های غیرخطی کمک کند.
  2. کنترل عصبی (Neural Control): در این روش، از شبکه‌های عصبی برای یادگیری و کنترل سیستم‌های پیچیده استفاده می‌شود. این روش می‌تواند در مواجهه با عدم قطعیت‌ها و رفتارهای غیرخطی کارآمدتر از PID باشد.
5. نتیجه گیری :

پیاده‌سازی کنترل PID در بازوهای رباتیک یک روش مؤثر برای دستیابی به دقت بالا در کنترل موقعیت و سرعت است. با این حال، چالش‌هایی مانند تنظیم ضرایب PID، پایداری سیستم، و مدل‌سازی دقیق باید در نظر گرفته شوند. در شرایط خاص، استفاده از کنترل‌کننده‌های پیشرفته‌تر مانند MPC و کنترل عصبی می‌تواند عملکرد سیستم را بهبود بخشد.

جهت اشنایی با بازوهای رباتیک ساخت شرکت دانش بنیان اسپاد اینجا کلیک نمایید.