【摘 要】
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对机器人的运动控制是机器人设计的重点,机器人运动的准确性和对突变路况的适应性取决于控制器及控制算法的性能。但目前简单的控制系统无法满足其在内部环境未知且结构复杂的管道中的控制要求。为提高管道机器人在管道内部运动的稳定性,本文结合国内外学者对运动控制的研究,提出了一种基于模糊算法和RBF神经网络优化的PID控制器,并对机器人的运动性能进行测试。主要完成工作如下:（1）管道机器人整体框架与系统设计。基
【基金项目】
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本校与湖北省科学技术厅共同承接的“2020年省重点研发计划立项项目”:油气管道智能检测与维护机器人研发及关键应用技术,立项编号为2020BAB30；
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对机器人的运动控制是机器人设计的重点,机器人运动的准确性和对突变路况的适应性取决于控制器及控制算法的性能。但目前简单的控制系统无法满足其在内部环境未知且结构复杂的管道中的控制要求。为提高管道机器人在管道内部运动的稳定性,本文结合国内外学者对运动控制的研究,提出了一种基于模糊算法和RBF神经网络优化的PID控制器,并对机器人的运动性能进行测试。主要完成工作如下:（1）管道机器人整体框架与系统设计。基于实际的机器人结构,建立管道机器人三维模型。根据机器人的结构形式和应用场景,计算管道机器人受到的阻力,对履带机器人主控系统中的运动控制卡、开发板主控芯片和驱动电机等进行选型,并分析了机器人的运动控制原理。（2）管道机器人运动控制仿真研究。根据实际的机器人结构建立机器人运动学模型,提出了一种基于RBF模糊神经网络优化的PID控制器（IP-PID控制器）,模糊推理本身不具备学习推理的能力,必须具有丰富的专家经验才可以做到与期望值比较逼近,而神经网络的自适应学习能力较强可提高算法的学习能力、加速算法的学习过程,在此基础上添加PID控制,提高了机器人自整定能力。（3）管道机器人运动控制性能分析。利用Simulink仿真工具进行仿真分析,得出IP-PID控制超调量小、扰动对稳定性的干扰程度小、可在更短的时间内使系统恢复稳定并具有良好的跟踪性能。（4）管道机器人管内运动性能分析。对管道机器人的机构适应性进行分析,利用ADAMS动力学仿真软件,分析管道机器人在U型管道内部的运行情况。对管道机器人在运动时的位移、速度、接触力和扭矩定量分析。仿真结果表明,机器人可顺利进行连续转弯运动。最后对机器人进行管内实验,验证了仿真结果的可靠性。
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