수중 로봇 및 잠수할 수 있는 차량용 Pid Controller 설계

수중 로봇 및 잠수할 수 있는 차량용 PID 컨트롤러 설계

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수중 응용을 위한 PID 제어의 기초

PID 컨트롤러는 원하는 설정점과 측정된 프로세스 변수 사이의 오류의 함수로 제어 출력을 계산합니다. 제어 법은 다음과 같습니다.

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각 용어는 폐쇄 루프 응답을 형성하는 데 독특한 목적을 제공합니다. 수중 로봇에서 차량 동적이 추가 된 질량, 드래그 및 부력과 같은 힘에 비선형 및 주제는 이러한 용어의 정확한 조정이 필수적입니다.

비례적인 기간 (Kp)

비례적인 기간은 현재 과실에 정확한 행동 비례를 적용합니다. 수중 차량을 위해, 이것은 깊이, 표제, 또는 태도에 있는 탈선에 즉각적인 응답을 제공합니다. 높은 Kp는 상승 시간을 감소시키고 그러나 현재와 같은 지속적인 방해의 존재에 있는 과잉 그리고 꾸준한 상태 상쇄를 일으킬 수 있습니다.

적분 기간 (Ki)

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파생 기간 (Kd)

이식은 변속률을 기준으로 향후 오류를 예측하고 응답을 댐핑합니다. 수중 차량의 경우, 유도 작용은 물 관성 및 스러셔 역동적에 의한 카운터 진동 모드를 돕습니다. 그러나, 유도 작용은 수중 압력 센서 및 관성 측정 단위 (IMUs)과 동일하게 센서 소음을 증폭합니다. 저하 필터링은 파생 경로에 표준 연습입니다.

수중 환경에 대한 도전

수중 환경은 텍스트 북 접근 방식에 대한 주의적인 PID 디자인을 필요로 하는 고유한 제어 과제를 제시합니다.

가변 물 전류 및 Turbulence

Ocean Currents는 규모와 방향을 예측할 수 있습니다. 고정 가인 PID 컨트롤러는 현재 서지 중 잘 정차적 조건을 잘 수행하지만 불안정한 조건을 수행 할 수 있습니다. 엔지니어는 종종 현재 Feedforward를 통합하거나 성능 유지를 위해 측정 된 흐름을 측정합니다.

센서 소음 및 지연

센서(압력 트랜스듀서) 및 음향 위치 시스템은 소음과 통신 지연으로 고통 받고 있습니다. 파생적 동작은 적절한 필터링 없이 신뢰할 수 없습니다. Kalman 필터를 사용하는 주 추정은 노이즈 센서 데이터를 일시적으로 차단하고 PID 컨트롤러에 대한 클리너 피드백을 제공합니다.

비선형 차량동역학

수중 차량은 강한 비선형을 전시합니다: 각측정속도, 돌격 죽은 지역의 사각형에 비례를 끌고, 방향과 다른 대량 효력을 추가하십시오. 명목상 작동 점에서 디자인된 선형 PID 관제사는 극단적으로 실패할지도 모릅니다. 적응하거나 이익 냉각한 PID 관제사는 수시로 이 변이를 취급하기 위하여 고용됩니다.

원격으로 작동되는 차량용 통신 제약(ROVs)

Tethered ROVs 경험 대역폭 제한 및 소포 손실은 심해 작업에. Tether 유도 된 교란도 안정성에 영향을 미칩니다. PID 컨트롤러는 간헐적 인 피드백을 강력하게 유지하고 드롭 아웃 중에 홀-마지막 가치 또는 예측 전략을 구현할 수 있습니다.

수중 차량용 효과적인 PID 컨트롤러 설계

체계적인 디자인 과정은 튼튼한 성과를 달성하기 위하여 요구됩니다. 뒤에 오는 단계는 직업적인 접근을 개요합니다.

단계 1: 체계 모델링 및 ID

튜닝 전에 차량 동적 모델 개발. 계산 유체 동적 (CFD) 또는 단계 응답 테스트에서 empirical 시스템 식별을 사용. 키 매개 변수는 질량, 추가 질량 계수, 드래그 계수, 및 스러너 응답 지연을 포함. 깊이 제어를위한 단순화 된 선형 모델은 시간 지연으로 두 번째 명령 시스템 일 수 있습니다.

외부 자원: 수량 차량에 추가된 질량에 대한 시큐리티 직접 기사]

단계 2: 관제사 조정 방법

몇몇 tuning 방법은 모형 가용성에 따라서 적용될 수 있습니다:

Ziegler-Nichols (open-loop and closed-loop): 빠른 응답을 위한 공격적인 이익을 제공하지만 종종 수동 정제를 필요로 합니다. 선형, 시간 invariant 시스템에 가장 잘 작동합니다.
Cohen-Coon: 수중 음향에서 공통되는 시간 지연을 가진 체계를 위해 적당한. Ziegler-Nichols 보다는 더 나은 교란 거부를 제공하십시오.
]전극과 과실:]전극 환경(예:, UUV 시뮬레이터 또는 사용자 정의 MATLAB/Simulink 모델)을 가진 Gazebo는 안전한 이탈을 허용합니다.
Optimization-based tuning: 시간중량의 절대 오류(ITAE)와 같은 객관적인 기능을 최소화하기 위한 입자 회전 최적화 또는 유전 알고리즘을 사용합니다.

3 단계 : 필터링 및 안티 - 윈드업

유도체 용어에 대한 첫 번째 주문 낮은 패스 필터 구현 : [[FLT :1]]. Tf의 일반적인 선택은 지배적 인 시간의 5 ~ 10 %입니다. 제어 출력 산화 될 때 안티 - 통합 설치 메커니즘을 사용합니다. 또는 추적 이득 Kb = 1 / Kp 또는 유사으로 다시 계산을 사용할 수 있습니다.

4 단계 : 배포 전에 시뮬레이션

예상 작동 조건에서 컨트롤러를 테스트하는 체계적인 시뮬레이션을 사용합니다. 단계 전류, 현실적 가변성 센서 소음 및 스러터 포화와 같은 방해를 구현하십시오. 유효 깊이 파악, 헤드링 제어 및 역 유지. UUV Simulator]와 같은 시뮬레이션 플랫폼은 ROS / Gaszebo에 널리 사용됩니다.

5 단계 : Scheduling 및 적응 확장

다양한 속도 또는 깊이를 통해 작동되는 차량은 측정된 가변(예: 깊이, 속도, 회전 반경)을 기반으로 PID 이득을 조정할 수 있습니다. 또는, 퓨지 PID 컨트롤러 또는 모델 참조 어댑터 컨트롤러(MRAC)를 지속적으로 얻게 됩니다. Adaptive 컨트롤은 물 흡수로 인해 급여로드 또는 부유성을 변경하는 데 특히 효과적입니다.

연구 및 개발

효과적인 PID 통제는 수중 임무의 광범위를 가능하게 합니다.

파이프 검사용 자율주행차(AUVs)

]Blue Whale Robotics AUV와 같은 많은 상업적인 AUVs는, 케이캐드 PID 관제사를 채택합니다: 근심과 깊이를 위한 외부 반복. 외부 반복 느린 (낮은 Kp, 충분한 Ki)를 만들기 동안 안 반복을 적극 조정하는 것은 안정되어 있는, 뒤에 비 진동 trajectory를 지킵니다.

ROV 매니지먼트 작업

수중 개입에 사용되는 원격 작동 차량은 팔이 객체를 조작하면서 정확한 역 유지를 요구합니다. 일반적인 접근 방식은 조작자 이동 ( 불필요한 미량자 보정을 방지하기 위해) 때 부드럽게하는 이익과 차량 오리엔테이션 및 깊이를 위한 별도의 PID 관제사를 사용하는 것입니다. 많은 팀은 "hot-swappable"를 사용하여 파일럿에 의해 선택된 모드를 얻습니다.

Floats 및 Gliders 교수

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고급 고려 사항

Thrusters의 Integrator Windup

Thrusters는 finite Thrust limits가 있습니다. anti-windup 없이, 큰 오류(예: setpoint changes 이후)가 과도한 과잉과 인성을 일으킬 수 있습니다. 가장 강력한 솔루션은 클램핑이 가능하므로 출력이 포화될 때 halt 완전한 축적이 발생하며, 오류는 포화와 같은 방향으로 동일합니다. 더 진보 된 시스템을 위해, 죽은 영역과의 조건부 통합을 사용하십시오.

Time-Delay 보상

심해 ROVs의 음향 통신 지연은 몇 초일 수 있습니다. 표준 PID 컨트롤러는 순수한 지연으로 불안정하게됩니다. Smith 예측기 또는 필터링 PID를 구현하여 안정성 유지를 위해 지연 모델로 구현하십시오. 또는 예측 컨트롤러를 사용하지만 PID plus Smith 예측기는 많은 저수준 루프에 간단하고 효과적입니다.

RObust 피드백을위한 센서 융합