基于CRIO 的机械臂测控系统设计研究

2023-08-16 18:45
中国科技纵横 2023年7期
关键词:小臂测控传感

常 浩

(国营长虹机械厂,广西桂林 541003)

0.引言

机械臂作为集成机械制造、人工智能算法等多种先进技术的机械设备,其运动过程取决于动力源、控制设备的同步作用,任意一项因素选择不合理、指标设计不当均可能增加机械臂运行过程中的抖动、偏移幅度,影响机械臂的实际使用性能。为进一步拓宽机械臂在不同行业领域的应用前景,需结合机械臂的实际运行工况环境与运行过程中不同结构的受力特征进行PID 控制与性能检测系统的开发设计,依托测控系统进行机械臂的标准调试与性能优化,从而为产品应用及推广提供借鉴意义。

1.机械臂运动学分析与轨迹规划

1.1 运动学分析

机械臂主要由机身、臂部、腕部、手部组成基本机械结构,利用与底座连接的机身支撑大臂、小臂,借助臂部结构的运动调整末端执行器的位置、姿态,由外部实现自由度调节,并依托手部执行具体的抓取、焊接等作业任务[1]。根据机械臂结构特征进行运动学分析,主要以位置、姿态两项指标进行运动学空间描述,预先设定连杆为刚性,运用齐次变换法进行机械臂运动过程中位姿变化情况的描述,引入笛卡尔坐标系与旋转矩阵描述其末端执行器的姿态。在位姿描述上,将机械臂任意关节设为A,通过建立坐标系描述A 关节的空间位姿,选中A 关节的特征点作为坐标系的原点,利用位置矢量进行该特征点的描述,并引入{B}坐标系作为参考,借助旋转矩阵R 表示{B}坐标系的具体方位,由此建立{A}进行A 关节位姿的描述,其矩阵表示为:

在实际位姿描述环节,当描述关节所在位置时,运用旋转矩阵R=I;当描述关节所在的方位时,则运用位置矢量。

1.2 轨迹规划算法

根据机械臂的运动学分析结果,引入数学算法即可辅助完成机械臂运动轨迹规划,例如,借助点A到点B的空间位置关系描述,用于描述机械臂末端执行机构抓取物体时的运动轨迹,生成不同空间位置下的机械臂运动轨迹信息,支持对机械臂单独关节进行灵活控制,减轻实际操作环节的数据采集与分析任务量,生成机械臂运动期望轨迹[2]。

2.基于CRIO 的测控系统设计与实现

2.1 系统总体结构

基于机械臂在制造业不同应用场景的高精度使用需求,引入CRIO 硬件、LabVIEW 开发工具与FPGA 技术进行机械臂测控系统的开发设计。整体测控系统由以下3 个模块组成:(1)传感模块,包含多个传感装置与信号放大器,用于采集机械臂运行工况下的气体压力、转动速度、位姿角度等信息,并经由信号放大、转译后生成机械臂状态监测数据,经计算机程序运算后生成及执行具体控制指令;(2)计算机模块,配置高性能PC 端,用于根据传感模块回传数据生成控制指令,控制机械臂的运动状态、调节实时姿态等,并且在屏幕端实现测控数据的实时显示;(3)CRIO 模块,包含数据文件、实时控制器与FPGA 机箱,由CRIO 系统负责连接传感模块与计算机终端,基于RS-485、Profibus、CANopen 总线通讯协议与传感模块建立连接,通过TCP/IP 协议实现与计算机终端显控设备的通信,用于执行对传感信号的采集调理,将运行控制算法生成的运算结果转化为信号形式输出,实现对机械臂位置、姿态等状态的实时控制。

2.2 系统硬件设计

2.2.1 传感模块

在测控系统硬件设备选型上,综合考虑传感器尺寸、输出响应值、信号分辨率及通讯协议等要求,分别引入HDI300 倾角传感器、SCL3300-D01-10 倾角传感器,基于CANopen 通讯协议测量机械臂主臂、副臂的俯仰角与横滚角数据;引入CC1400 旋转编码器,基于Profibus 通讯协议测量机械臂主臂、副臂的转动角度;引入KFZ15-24T输出电动执行机构(4mA ~20mA)作为阀门执行器,利用HAWE EV1M2-12/24、EV1M2-24/48 比例放大器进行输出信号的放大处理,实现对机械臂运动过程的控制。

2.2.2 计算机模块

显控设备选用福日N610 便携式PC 机,引入LabVIEW开发工具进行软件程序开发,将开发工具安装在PC 机端,支持与CRIO 控制器建立连接,启用编程等功能模块,实现对多台不同规格型号、功能与结构的机械臂进行实时控制,完成位姿状态评估与检测。

2.2.3 CRIO 系统模块

CompactRIO(简称为CRIO)是一种嵌入式控制系统,在整体测控系统中占据核心地位,负责采集机械臂自身与运行过程中各类参数,借助相应算法完成参数的运算、输出控制信号,用于捕捉机械臂的实时状态变化信息,调节机械臂的运动轨迹、姿态等,并借助信号板卡将输入信号、输出信号接入系统控制器中,结合测控系统的实际应用、数据处理需求进行板卡的交换。

2.3 系统软件设计

2.3.1 软件设计思路

在计算机终端、CRIO 系统中均涉及应用软件,计算机端的应用软件可直接部署在PC 端,经由以太网完成数据传递,并以三维形式呈现在显控端;CRIO 系统中基于CRIO-9038 嵌入式实时控制器提供的RT 开发工具运行软件程序,将多个传感装置采集的数据进行汇总,完成数据运算与整合分类,结合系统实际控制需求经由以太网进行数据传输,利用LabVIEW 提供的功能模块即可直接实现CRIO 系统软件的编程设计。但考虑到编码器在输出脉冲信号时,原有编程环境下的采样率仅能控制在1kHz 左右,因此仍需引入FPGA 技术提高采样率,利用FPGA 程序控制IP 等硬件设备,并将最终生成的测控系统程序应用于FPGA 机箱内,经FIFO 或RT 端口建立与外部的通信连接。

2.3.2 传感数据处理程序设计

由于机械臂运行过程中反馈的状态参数包含压力、速度、角度等多种传感参数,同时涉及CANopen、Profibus、TCP/IP 等不同类型的通信协议,还需根据实际控制要求进行部分数据的二次加工,因此需对传感器数据传输、处理程序进行详细编程设计。

(1)在机械臂旋转机构运行过程中,主臂、副臂的旋转角度、摆动幅度等数据分别通过CANopen、Profibus 两种通信协议进行传输,需在FPGA 模式下分别驱动CANopen与DP 两个模块,通过调用其子程序实现姿态角度数据的采集功能。

(2)在机械臂中设有刹车阀、平衡阀等多种类型阀组,基于4mA~20mA 电流驱动控制器运行,生成控制信号。根据机械臂在执行不同操作任务时的运动速率控制要求,基于RT 端可直接调用阀门执行器进行控制信号的缓慢输出;也可基于FPGA 端调用电流输出模块,经由端口实现控制信号的较快输出。

2.3.3 PID 控制程序设计

考虑到机械臂在制造业领域的应用场景较为复杂,诸如大风天气、水下作业均有可能导致机械臂实际转动角度、位置出现误差,对此需通过负反馈补偿进行误差调节,避免在抓取零部件、重物等情况下出现操作失误情况。对此选择基于PID 控制原理进行机械臂转动误差的整定调节,启用RT 端的PID 循环程序,采集、分析机械臂运行过程中的倾斜角度、位置等数据,经由PID 运算后生成维持机械臂抓取物体水平稳定的标准转动角度参数,经由电流输出模块进行转动控制信号的传递,实现负反馈补偿控制功能。综合考虑实际制造生产过程中使用的机械臂类型,引入自整定循环程序进行驱动增益等参数的循环整定,借此生成理想条件下的PID 控制调节参数,保证PID 程序有效发挥对机械臂动作的稳定控制作用。在实际应用场景下,可能涉及多种不同类型、规格的机械臂进行同步作业,利用PID 进行程序控制时仅需修改输出信号,即可实现对不同驱动方式、不同动力源的PID 整定调节功能。

2.3.4 三维显示模块设计

通过在计算机显控设备中输入控制信号,使机械臂执行控制命令,在短时间内以旋转、伸缩、移动等方式调节姿态与运行轨迹,但考虑到机械臂操作精度较高、部分细微动作难以被肉眼捕捉,因此需引入三维显示功能进行机械臂运动细节的可视化呈现。在三维显示模块设计上,将CRIO 控制器传递的控制信号经由以太网传递至RT 端,经程序编码转译后实现对机械臂实时姿态在屏幕端的可视化呈现,基于25F 的刷新速率实现对机械臂三维姿态数据的实时更新,可供操作人员显控设备端直观查看或回放机械臂的运动过程、捕捉实时姿态数据,以便后续进行程序参数调整及数据分析。

2.3.5 PC 端、CRIO 端软件集成

由于该测控系统实行软硬件的一体化设计,根据系统硬件设备的数据采集与控制需求进行软件程序设计,并根据数据采样频率、不同类型数据的存储文件大小、数据存储速度等统计分析结果,最终确认基于LabVIEW 环境、调用SQL 数据库进行TDMS 数据存储,生成精细化数据检索结果。软件系统的运行流程为:运行PC.vi →调用RT.vi →调用FPGA 数据采集.vi →确认数据正确性→数据传输RT.vi →DMA FIFO 传输→数据整合、存储→结束。

2.4 系统应用测试

2.4.1 测试环境搭建

选取某机械厂生产的机械臂进行安装与测试,将机械臂安装在实验室的全自动液压传动综合实验台上,分别对机械臂的控制响应速度、稳态误差、软件延迟等技术参数进行测评,调节实验台的振动、摇摆激励参数,并采集机械臂的位姿等实时状态参数,辅助完成机械臂使用性能评估。观察计算机显控界面可以发现,在实验台边缘处共设有6 个支撑点,各支撑点处分别配置液压油缸,用于提供X轴、Y轴两个方向上的信号摇摆激励,在测试过程中向液压油缸输出两自由度的正弦或其他波形,即可模拟在大风或水上等极端工况下的机械臂运行工况,实现对机械臂操作过程中的误差补偿PID 控制及运行状态实时监测。

2.4.2 测试结果分析

通过获取机械臂在空载、加载两种状态下的小臂姿态控制曲线,可直观查看预设小臂的输入角度、实际姿态角度等参数,根据预设输入角度判断输出理论值。从中可以看出,在空载状态下小臂的PID 参数对于上升方向的角度响应水平低于下降方向的角度响应值,其超调量同样小于下降状态,由于机械臂自重高达7kg 以上,因此,在小臂移动过程中可能受惯性的干扰。基于上述分析结果,选择下调PID 比例系数,实行PID 控制参数的重新整定,同时在小臂的执行机构上额外施加180kg 负载。重新观察PID 控制模式下的角度响应情况,从中可观察到小臂的PID 参数对于上升状态下的角度响应水平同比空载状态下呈现出大幅提升,且超调量显著减少,经数据统计分析后获得系统稳态误差小于0.4°,由此可判断小臂的运行控制精度满足要求,可作为控制机械臂运行状态的标准PID 参数,并将其写入PLC 控制程序中,实现机械臂运行过程的自动化控制功能。

此外,通过分别对计算机PC 端与RT 端的软件程序运行结果进行监测可知,软件测试系统均保持安全可靠运行,经PID 整定后的系统稳态误差小于0.4°,控制信号输出、机械臂姿态数据采集的循环时长分别为0.3ms 和50ms,由此证明,该测控系统能够有效满足对机械臂的测控需求,具备良好的应用价值。

3.结语

通过结合机械作业领域对于机械臂的操作控制需求,引入CRIO 硬件装置搭建机械臂测控系统的基本框架结构,根据硬件配置情况应用LabVIEW 进行软件应用程序的开发,基于FPGA 技术实现软硬件系统的一体化设计,实现对不同监控方案、测试需求的灵活部署,并支持与机械臂整体结构及其不同部位进行稳步对接,完成姿态、位置等性能参数的评估。最终测试结果表明,该测控系统能够有效满足机械臂的性能测试与状态监测需求,实现对运动角度、运行轨迹等姿态数据的实时采集与分析处理,且测控系统结构简单、拆装便捷,未来引入小型化、轻量化设计方案即可有效实现在不同工况场景下的灵活部署,为机械设备改造及更新提供良好的示范经验。

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