PID Alqoritmindən (STM MC) istifadə edərək Özünü Balanslaşdıran Robot: 9 addım

2024 Müəllif: John Day | [email protected]. Son dəyişdirildi: 2024-01-30 07:47

Son zamanlarda obyektlərin özünü balanslaşdırması sahəsində çox işlər görülüb. Özünü balanslaşdırma anlayışı ters çevrilmiş sarkacın balanslaşdırılması ilə başladı. Bu konsepsiya təyyarələrin dizaynına da aiddir. Bu layihədə PID (Oransal, İnteqral, Törəmə) Alqoritmini istifadə edərək balanslaşdıran kiçik bir robot modeli hazırladıq. O vaxtdan bəri bu üsul sənaye prosesinə nəzarət sistemlərinin yeni simasıdır. Bu hesabat, obyektlərin özünü balanslaşdırma üsullarını nəzərdən keçirir. Bu layihə, müxtəlif sənaye proseslərinin səmərəliliyinə PID -in əlaqəsini anlamaq üçün bir semestr layihəsi olaraq həyata keçirildi. Burada yalnız PID nəzarətinin effektivliyi və tətbiqi ilə bağlı qısa bir nəzərdən keçirməyə diqqət yetiririk. Bu sənəd, layihənin motivasiyasına əlavə olaraq idarəetmə sistemləri və əlaqəli terminologiyalara qısa bir giriş təqdim edilərək hazırlanmışdır. Təcrübə və müşahidələr alındı, gələcək inkişafların sonu ilə izah edilən üstünlüklər və çatışmazlıqlar. PID -in idarəetmə sistemindəki təsirini anlamaq üçün özünü balanslaşdıran bir robot modeli hazırlanmışdır. Bəzi ciddi sınaq və təcrübələrdən keçərək PID idarəetmə sisteminin üstünlükləri və çatışmazlıqları aşkar edildi. Keçmiş üsullarla müqayisədə PID nəzarətinin bir çox üstünlüklərinə baxmayaraq, bu sistemin bir çox təkmilləşdirmə tələb etdiyi məlum oldu. Oxucunun özünü balanslaşdırmanın əhəmiyyətini, PID nəzarətinin təsirini və təsirini yaxşı başa düşəcəyi ümid edilir.

Addım 1: Giriş

Kompüterlərin ortaya çıxması və proseslərin sənayeləşməsi ilə birlikdə, insan tarixi boyunca, proseslərin yenidən qurulması və daha da önəmlisi maşınların avtonom şəkildə idarə edilməsinin yollarını inkişaf etdirmək üçün hər zaman araşdırmalar aparılmışdır. Məqsəd insanın bu proseslərdə iştirakını azaltmaq və bununla da bu proseslərdəki səhvləri azaltmaqdır. Beləliklə, "İdarəetmə Sistemi Mühəndisliyi" sahəsi inkişaf etdirildi. İdarəetmə Sistemi Mühəndisliyi, bir prosesin işini idarə etmək və ya əl ilə və ya avtomatik olaraq sabit və üstünlük verilən bir mühitin saxlanılması üçün müxtəlif üsullardan istifadə etməklə təyin edilə bilər.

Sadə bir nümunə, otaqdakı temperaturun tənzimlənməsi ola bilər. Manuel İdarəetmə, mövcud şərtləri (sensoru) yoxlayan, onu istədiyiniz dəyərlə müqayisə edən və istədiyiniz dəyəri (aktuatoru) əldə etmək üçün müvafiq tədbirləri görən bir şəxsin olması deməkdir. Bu metodun problemi, bir insanın işində səhv və ya səhlənkarlığa meylli olduğu üçün çox etibarlı olmamasıdır. Ayrıca, başqa bir problem, aktuatorun başlatdığı prosesin sürətinin həmişə eyni olmamasıdır, yəni bəzən lazım olduğundan daha sürətli baş verə bilər və ya bəzən yavaş ola bilər. Bu problemin həlli sistemi idarə etmək üçün mikro nəzarətçi istifadə etmək idi. Mikro nəzarətçi

prosesə nəzarət etmək üçün proqramlaşdırılmış, verilən spesifikasiyalara görə, bir dövrəyə bağlanmış (daha sonra müzakirə ediləcək), istənilən dəyəri və ya şərtləri bəsləmiş və bununla da istədiyiniz dəyəri qorumaq üçün prosesi idarə etmişdir. Bu prosesin üstünlüyü ondan ibarətdir ki, bu prosesə heç bir insan müdaxiləsi tələb olunmur. Həm də prosesin sürəti vahiddir

Əsas İdarəetmə Sistemi

Əvvəlki diaqram bir İdarəetmə Sisteminin çox sadə bir versiyasını göstərir. Mikro nəzarətçi hər hansı bir İdarəetmə Sisteminin mərkəzindədir. Bu, çox vacib bir komponentdir, buna görə seçim seçimi Sistemin tələblərinə əsasən diqqətlə aparılmalıdır. Mikro nəzarətçi istifadəçidən bir giriş alır. Bu giriş Sistemin istənilən vəziyyətini təyin edir. Mikro nəzarətçi də sensordan geribildirim girişi alır. Bu sensor, məlumatı yenidən girişə ötürülən Sistemin çıxışına bağlıdır. Mikroprosessor proqramlaşdırmasına əsaslanaraq müxtəlif hesablamalar aparır və aktuatora çıxış verir. Çıxışa əsaslanan aktuator, bu şərtləri qorumağa çalışmaq üçün bitkiyə nəzarət edir. Bir nümunə, motor sürücüsünün aktuator və motorun bitki olduğu bir mühərrik sürücüsü ola bilər. Motor beləliklə müəyyən bir sürətlə fırlanır. Bağlanan sensor, bitkinin hal-hazırda vəziyyətini oxuyur və onu mikro nəzarətçiyə qaytarır. Mikro nəzarətçi yenidən müqayisə edir, hesablamalar aparır və beləliklə dövr təkrarlanır. Bu proses təkrarlanır və sonsuzdur, buna görə mikro nəzarətçi istənilən şərtləri saxlayır

Addım 2: PID əsaslı idarəetmə sistemi

PID Alqoritmi İdarəetmə Sisteminin dizaynında təsirli bir üsuldur.

Təyinat

PID, mütənasib, inteqral və törəmə deməkdir. Bu alqoritmdə alınan səhv siqnalı girişdir. Və aşağıdakı tənlik səhv siqnalına tətbiq olunur

U (t) = Kp ∗ e (t) + Kd ∗ d/dt (e (t)) + Ki ∗ integral (e (t)) (1.1)

Qısa İzahat

Yuxarıdakı tənlikdə göründüyü kimi, səhv siqnallarının inteqral və törəməsi hesablanır, müvafiq sabitləri ilə vurulur və e (t) ilə vurulan sabit Kp ilə birlikdə əlavə olunur. Çıxış daha sonra sistemin işləməsini təmin edən aktuatora verilir. İndi funksiyanın hər bir hissəsinə növbə ilə baxaq. Bu funksiya birbaşa yüksəliş, düşmə vaxtı, vuruşun zirvəsi, həll müddəti və sabit vəziyyət səhvini təsir edir.

• Orantılı hissə: Orantılı hissə yüksəlmə müddətini azaldır və sabit vəziyyət səhvini azaldır. Bu o deməkdir ki, sistem pik dəyərinə çatmaq üçün daha az vaxt aparacaq və sabit vəziyyətə çatdıqda sabit vəziyyət xətası aşağı olacaq. Bununla birlikdə, pik həddini artırır.

• Türev hissə: Türev hissəsi aşırma və çökmə müddətini azaldır. Bu o deməkdir ki, sistemin keçici vəziyyəti daha da azalacaq. Ayrıca, sistem daha qısa müddətdə sabit vəziyyətinə çatacaq. Bununla birlikdə, artım müddətinə və ya sabit vəziyyət səhvinə heç bir təsiri yoxdur.

• İnteqral hissə: İntegral hissə qalxma müddətini azaldır və sabit vəziyyət səhvini tamamilə aradan qaldırır. Bununla birlikdə, pik həddini və çökmə müddətini artırır.

• Ayarlama: Yaxşı bir İdarəetmə Sisteminin aşağı qalxma müddəti, həll müddəti, pik aşması və sabit vəziyyət xətası olacaq. Buna görə də, yaxşı bir İdarəetmə Sistemi əldə etmək üçün Kp, Kd, Ki yuxarıdakı amillərin qatqısını tənzimləmək üçün əvvəlcədən tənzimlənməlidir.

PID alqoritmində müxtəlif parametrlərin dəyişdirilməsinin təsirini göstərən şəkil əlavə edilmişdir.

Addım 3: Özünü Balanslaşdıran Robot

Özünü balanslaşdıran robot, çox qatlı, iki təkərli bir robotdur.

Robot hər hansı bir qeyri -bərabər qüvvə tətbiq edərkən özünü tarazlaşdırmağa çalışacaq. Robotdakı qüvvələrin nəticəsinə qarşı çıxan güc tətbiq edərək özünü tarazlaşdıracaq.

Özünü balanslaşdırma üsulları

Robotların özünü balanslaşdırmasının dörd üsulu var. Bunlar aşağıdakı kimidir:

İki IR əyilmə sensoru istifadə edərək özünü balanslaşdırma

Bu, robotu balanslaşdırmağın ən kobud yoludur, çünki çox az aparat və nisbətən asan bir alqoritm tələb edir. Bu yanaşmada yerlə robot arasındakı məsafəni ölçmək üçün iki əyilmiş IR sensoru istifadə olunur. Hesablanmış məsafəyə əsaslanaraq, PID robotları buna uyğun olaraq balanslaşdırmaq üçün mühərrikləri idarə etmək üçün istifadə edilə bilər. Bu metodun bir dezavantajı, IR sensorunun bəzi oxunuşları qaçırmasıdır. Başqa bir problem, alqoritmin vaxt mürəkkəbliyini artıran məsafənin hesablanması üçün bir fasilə və döngələrin tələb edilməsidir. Beləliklə, robotu balanslaşdırmanın bu üsulu o qədər də təsirli deyil.

Accelerometer istifadə edərək özünü balanslaşdırma

Accelerometer, bədənin 3 oxda sürətlənməsini təmin edir. Y oxuna (yuxarıya) və x oxuna (irəli) yönəlmiş sürətləndirmə, cazibə qüvvəsinin istiqamətini və buna görə də meyl açısını hesablamaq üçün ölçü verir. Bucaq aşağıdakı kimi hesablanır:

θ = arktan (Ay/Balta) (1.2)

Bu metodun istifadəsinin dezavantajı, robotun hərəkəti zamanı yüksək tezlikli səs olan oxunuşlara üfüqi sürətlənmənin də əlavə edilməsidir. Beləliklə, meyl açısı qeyri -dəqiq olacaq.

Gyroscope istifadə edərək özünü balanslaşdırma

Üç ox boyunca açı sürətlərini hesablamaq üçün bir giroskopdan istifadə olunur. Meyl açısı aşağıdakı tənlikdən istifadə etməklə əldə edilir.

θp (i) = θp (i -1) + 1/6 (vali − 3 + 2vali − 2 + 2vali − 1 + vali) (1.3)

Jiroskopun istifadəsinin böyük bir dezavantajı, aşağı tezlikli səs -küy olan kiçik bir DC Bias -a sahib olması və bir neçə dəqiqədən sonra qaytarılmış dəyərlərin tamamilə səhv olmasıdır. Bu, inteqrasiyadan sonra sıfır nöqtəsinin uzaqlaşmasına səbəb olacaq. Bunun nəticəsində robot bir müddət şaquli vəziyyətdə qalacaq və sürüşmə gəldikdə düşəcək.

Həm Accelerometer, həm də Gyroscope istifadə edərək Özünü Balanslaşdırma

Yuxarıda müzakirə edildiyi kimi, yalnız akselerometr və ya giroskopdan istifadə etmək bizə doğru meyl açısını verməyəcək. Bunun üçün həm akselerometr, həm də giroskopdan istifadə olunur. Bunların hər ikisi MPU6050 -də quraşdırılmışdır. Bu məlumatları hər ikisindən alırıq və sonra ya Kalman Filtri və ya Tamamlayıcı Filtr istifadə edərək onları qoruyuruq.

• Kalman Filtri: Kalman filtri, səs -küylü ölçmələrdən dinamik sistemin vəziyyətinin ən yaxşı qiymətini hesablayır və təxmin edilən kvadrat kvadrat səhvini minimuma endirir. Sistem dinamikasını izah edən ayrı -ayrı stokastik tənliklər nəzərə alınmaqla, proqnozlaşdırma və düzəliş iki mərhələdə işləyir. Bununla birlikdə, xüsusən məhdud bir mikro nəzarət cihazında tətbiq etmək çox mürəkkəb bir alqoritmdir.

• Tamamlayıcı Filtr: Bu alqoritm, ilk növbədə, giroskopdan əldə edilən məlumatları istifadə edir və meyl açısını əldə etmək üçün zamanla birləşdirir. Kiçik bir nisbətdə akselerometr oxunuşlarından da istifadə edir. Əlavə filtr, əslində, akselerometrin yüksək frekanslı səs -küyünü və giroskopun aşağı tezlikli səs -küyünü minimuma endirir və sonra onları ən yaxşı meyl açısını vermək üçün qoruyur.

Addım 4: Robotun dizaynı

MPU6050 üçün Tamamlayıcı Filtr tərəfindən tətbiq olunan Oransal Törəmə nəzarətçi istifadə edərək özünü balanslaşdıran bir robot hazırladıq. Özünü Balanslaşdıran Robotun bu kiçik modeli, robotların Özünü Balanslaşdırmada İdarəetmə Sistemlərinin faydalılığını bizə göstərəcək.

Sistem Tətbiqi:

Sistem özünü balanslaşdıran bir robotdur. Proportional İnteqral Törəmə Nəzarətçisi olan PID Controller istifadə olunur. Təkərləri düşmə istiqamətində hərəkət etdirərək robotu tarazlaşdırırıq. Bununla robotun ağırlıq mərkəzini dönmə nöqtəsinin üstündə saxlamağa çalışırıq. Təkərləri düşmə istiqaməti ilə idarə etmək üçün robotun hara düşdüyünü və hansı sürətlə düşdüyünü bilməliyik. Bu məlumatlar bir akselerometr və bir giroskopu olan MPU6050 istifadə edərək əldə edilir. MPU6050 meyl açısını ölçür və çıxışını Mikro nəzarətçiyə verir. MPU6050, I2C vasitəsilə STM lövhəsi ilə əlaqələndirilir. I2C -də bir tel SCL adlanan saata aiddir. Digəri SDA olan məlumat ötürülməsi üçündür. Bu işdə usta qul ünsiyyətindən istifadə olunur. Başlanğıc ünvanı və bitmə ünvanı məlumatların haradan başladığını və harada bitdiyini bilmək üçün təyin edilir. Burada akselerometr və giroskopun çıxışlarını birləşdirmək üçün riyazi bir filtr olan MPU6050 üçün tamamlayıcı filtr tətbiq etdik. MPU6050 -dən məlumat əldə etdikdən sonra mikro nəzarətçi hara düşdüyünü bilmək üçün hesablamalar aparacaq. Hesablamalara əsasən, STM mikro nəzarətçisi motor sürücüsünə nəqliyyat vasitələrini düşmə istiqamətində sürməyi əmr edəcək və bu da robotu tarazlaşdıracaq.

Addım 5: Layihə Komponentləri

Özünü balanslaşdıran robot layihəsində aşağıdakı komponentlər istifadə edilmişdir:

STM32F407

ST Microelectronics tərəfindən hazırlanmış bir mikro nəzarətçi. ARM Cortex-M Architecture üzərində işləyir.

Motor Sürücü L298N

Bu IC mühərriki işə salmaq üçün istifadə olunur. İki xarici giriş əldə edir. Bir PWM siqnalı verən mikrokontrolördən biri. Nəbz genişliyini tənzimləyərək, motor sürəti tənzimlənə bilər. İkinci giriş, vəziyyətimizdə 12V batareya olan mühərriki idarə etmək üçün lazım olan gərginlik mənbəyidir.

DC mühərriki

Bir DC Motoru bir DC təchizatı ilə işləyir. Bu sınaqda DC Motor, motor sürücüsünə qoşulmuş optokupllardan istifadə edərək çalışır. Motoru idarə etmək üçün Motor Sürücü L298N -dən istifadə etdik.

MPU6050

MPU6050, robotun hara düşdüyü haqqında məlumat almaq üçün istifadə olunur. Proqram işləməyə başlayanda MPU6050 -nin mövqeyi olan sıfır meyl nöqtəsinə görə meyl açısını ölçür.

MPU6050-də 3 oxlu akselerometr və 3 oxlu giroskop var. Akselerometr üç ox boyunca sürətlənməni ölçür, giroskop isə üç oxun açısal sürətini ölçür. Çıxışları birləşdirmək üçün hər ikisinin də səslərini süzməliyik. Səsləri aradan qaldırmaq üçün Kalman və tamamlayıcı filtrimiz var. Layihəmizdə tamamlayıcı filtr tətbiq etdik.

Opto Cütlük 4N35

Optocoupler, aşağı gərginlikli hissəni və yüksək gərginlikli hissəni təcrid etmək üçün istifadə olunan bir cihazdır. Adından da göründüyü kimi, işıq üzərində işləyir. Aşağı gərginlikli hissə siqnal aldıqda, yüksək gərginlikli hissədə cərəyan axır

Addım 6: Robotun quruluşu

Robotun quruluşu belə izah olunur:

Fiziki quruluş

Özünü balanslaşdıran robot şəffaf plastik şüşədən ibarət iki qatdan ibarətdir. İki qatın detalları aşağıda verilmişdir:

Birinci qat

İlk qatın alt hissəsində STM lövhəsini gücləndirmək üçün bir hüceyrə yerləşdirdik. Robotun hərəkət etməsi üçün hər tərəfdən 4 voltluq iki mühərrik yerləşdirilib. Birinci qatın yuxarı hissəsində mühərriklərin işləməsi üçün hər biri 4 volt (cəmi 8 volt) olan iki batareya və motor sürücüsü IC (L298N) yerləşdirilmişdir.

İkinci qat

Robotun üst qatında STM lövhəsini Perf Board -a yerləşdirdik. Üst təbəqədə 4 opto birləşdiricinin başqa bir mükəmməl lövhəsi yerləşdirilmişdir. Jiroskop da robotun üst qatına aşağı tərəfdən yerləşdirilir. Hər iki komponent də ağırlıq mərkəzini mümkün qədər aşağı tutmaq üçün orta hissəyə yerləşdirilmişdir.

Robotun Ağırlıq Mərkəzi

Ağırlıq mərkəzi mümkün qədər aşağı səviyyədə saxlanılır. Bu məqsədlə alt qatına ağır batareyalar, üst qatına isə STM lövhəsi və optokupllar kimi yüngül komponentlər qoyduq.

Addım 7: Kod

Kod Atollic TrueStudio -da tərtib edilmişdir. Hata ayıklama məqsədləri üçün STM studiyası istifadə edilmişdir.

Addım 8: Nəticə

Bir çox təcrübə və müşahidədən sonra, nəticədə nəticələrimizi ümumiləşdirdiyimiz və sistemin effektivliyini nə qədər tətbiq etdiyimiz və işlədiyimizi müzakirə etdiyimiz yerə gəlirik.

Ümumi baxış

Təcrübə zamanı PID alqoritmi istifadə edərək motorun sürəti uğurla idarə edildi. Ancaq əyri tamamilə hamar bir düz xətt deyil. Bunun bir çox səbəbi var:

• Sensor aşağı keçid filtrinə bağlı olsa da, hələ də müəyyən son nəticələr verir; bunlar analoq elektronikanın xətti olmayan müqavimətlərindən və bəzi qaçılmaz səbəblərindən qaynaqlanır.

• Kiçik gərginlik və ya PWM altında motor rəvan dönmür. Sistemə verilən bəzi yanlış dəyərlərə səbəb ola biləcək sarsıntılar təmin edir.

• Yellənmə səbəbindən sensor daha yüksək dəyərlər verən bəzi yarıqları qaçıra bilər. • Səhvlərin başqa bir əsas səbəbi STM mikro nəzarətçisinin əsas saat tezliyi ola bilər. STM mikrokontrolörünün bu modeli 168MHz nüvəli bir saat təmin edir. Bu problemlə bu layihədə məşğul olsaq da, bu model haqqında belə bir yüksək tezliyi tam təmin etmədiyi haqqında ümumi bir fikir var.

Açıq dönmə sürəti yalnız bir neçə gözlənilməz dəyərlə çox hamar bir xətt təmin edir. PID Alqoritmi, motorun çox az bir müddətdə oturmasını təmin edən bir işdir. Motorun PID alqoritmi, istinad sürətini sabit saxlamaq üçün müxtəlif gərginliklərdə sınaqdan keçirilmişdir. Gərginlik dəyişməsi, PID Alqoritminin işlədiyini göstərən motorun sürətini dəyişdirmir

Təsir

Burada təcrübə zamanı müşahidə etdiyimiz PID nəzarətçisinin təsirini müzakirə edirik.

Sadə Tətbiq

Təcrübə və müşahidələr bölməsində gördük ki, PID nəzarətçisinin həyata keçirilməsi çox asandır. Sürət idarəetmə sisteminə sahib olmaq üçün yalnız üç parametr və ya sabitin qurulması lazımdır

Xətti Sistemlər üçün Bənzərsiz Məhsuldarlıq

Xətti PID nəzarətçi, məntiq çox sadə olduğundan və xətti və ya kifayət qədər xətti tətbiqlər halında tətbiq edildiyindən nəzarətçilər ailəsindəki ən təsirli vasitədir.

Məhdudiyyətlər

Bu sistemin məhdudiyyətləri haqqında mücərrəd olaraq izah etdik. Burada müşahidə etdiyimiz onlardan bir neçəsini müzakirə edirik.

Sabitlərin seçimi

Gördük ki, bir PID nəzarətçisinin həyata keçirilməsi asan olsa da, sabitlərin dəyərini seçmək addımının zəhmətli olması sistemin əsas çatışmazlığıdır; çətin hesablamalar aparmalı olduğu üçün. Başqa yol vurma və sınaq üsuludur, amma bu da təsirli deyil.

Sabitlər həmişə sabit olmur

Təcrübə nəticələri, motor üçün istinad sürətinin fərqli dəyərləri üçün, PID nəzarətçisinin PID sabitlərinin eyni dəyərləri üçün arızalı olduğunu göstərdi. Fərqli sürətlər üçün sabitlərin fərqli seçilməsi lazım idi və bu, hesablama xərclərini qat -qat artırır.

Xətti olmayan

Bizim vəziyyətimizdə istifadə olunan PID nəzarətçisi xətti olduğu üçün yalnız xətti sistemlərə tətbiq edilə bilər. Qeyri-xətti sistemlər üçün nəzarətçi fərqli şəkildə tətbiq olunmalıdır. Fərqli PID -in qeyri -xətti üsulları mövcud olsa da, onların seçilməsi üçün daha çox parametr tələb olunur. Bu, yüksək hesablama xərcləri səbəbindən sistemi yenidən arzuolunmaz hala gətirir.

İlk Push Tələb olunur

Təcrübə bölməsində göstərdik ki, səhvin başlanğıcda kifayət qədər kiçik olduğu olduqca kiçik bir istinad sürəti üçün, PID tərəfindən verilən PWM o qədər kiçikdir ki, motor üçün lazım olan başlanğıc torkunu yaratmır. Beləliklə, bəzi sınaqlarda motor işləmir və ya digər sınaqlarda böyük bir aşma və daha uzun bir həll müddəti təmin edir.

Addım 9: Xüsusi təşəkkürlər

Bu layihədə mənə kömək edən qrup üzvlərimə xüsusi təşəkkürlər.

Videonun bağlantısını tezliklə yükləyəcəyəm.

Ümid edirəm bu təlimatı sizə maraqlı tapacaqsınız.

Bu UET -dən çıxan Tahir Ul Haqdır. Sağol !!!