【正文】 語言simulab語言，所以次年更名為Simulink。從名字上看，立即就能看出該程序有兩層含義，首先，“simu”一詞表明它可以用于計算機仿真，而“l(fā)ink”一詞表明它能進行系統(tǒng)連接，即把一系列模塊連接起來，構成復雜的系統(tǒng)模型?？梢岳眠@一有效的工具用圖形的方式描述各種各樣的微分方程，從而求解相應的微分方程。正是由于它的這兩大功能和特色，使得它成為仿真領域的首選的計算機環(huán)境。Simulink的功能遠不止微分方程的求解，它提供了各種可用于控制系統(tǒng)仿真的模塊，支持一般的控制系統(tǒng)仿真，此外，還提供了各種工程應用中可能使用的模塊，如電機系統(tǒng)、機構系統(tǒng)、通信系統(tǒng)等的模塊集，直接進行建模與仿真研究。Simulink的功能十分強大，可以借用其本身或模塊集對任意復雜的系統(tǒng)進行仿真。（1） 電流環(huán)系統(tǒng)仿真電流環(huán)控制對象的數(shù)學模型為： 在Simulink環(huán)境救援機器人控制系統(tǒng)電流環(huán)仿真模型如圖514所示。該系統(tǒng)由電流PID控制器、可控硅裝置、電機電樞、零階保持器組成。圖514 電流環(huán)仿真模型電流環(huán)控制器的仿真結果如圖515和圖516所示，圖515為電流給定輸入響應曲線，圖516為電流響應誤差曲線。從仿真結果可以看出,%，5%，控制性能滿足系統(tǒng)設計要求。圖515電流給定輸入響應曲線圖516電流響應誤差曲線（2） 速度環(huán)系統(tǒng)仿真速度環(huán)控制對象的數(shù)學模型為： 速度環(huán)系統(tǒng)在Simulink環(huán)境下的仿真模型如圖517所示。該控制系統(tǒng)包含電流控制器、轉速控制器、直流電動機慣性質量系統(tǒng)、零階保持器等環(huán)節(jié)。圖517速度環(huán)系統(tǒng)在Simulink環(huán)境下的仿真模型轉速控制器的仿真結果如圖518和圖519所示，該系統(tǒng)反映的是機器人慣性質量系統(tǒng)的慣性矩情況下的響應。圖518為給定輸入轉速響應曲線，圖519為系統(tǒng)響應誤差曲線。從仿真結果可以看出,%，2%。圖518給定輸入轉速響應曲線圖519系統(tǒng)響應誤差曲線當系統(tǒng)的慣性質量隨著試驗的需要發(fā)生變動時，即時，模型在不改動PID參數(shù)情況下，系統(tǒng)的速度響應曲線變?yōu)槿鐖D520所示。圖520 當慣性矩系統(tǒng)速度響應曲線圖521為系統(tǒng)在有加載或者擾動運行工作的情況下，控制系統(tǒng)響應誤差變化曲線超過了系統(tǒng)的目標要求，為此在下章節(jié)討論采用參數(shù)自整定模糊PID控制算法對系統(tǒng)進行仿真研究，并將仿真結果與常規(guī)PID控制響應的結果比較。 圖521速度PID回路在加載和擾動作用下的誤差曲線 基于模糊PID控制設計及仿真模糊控制最早可追溯到60年代，(Fuzz Sets)概念。，從那時起到現(xiàn)在，30多年時間里，模糊控制這一新的控制技術吸引了眾多的控制工作者，在許多不同的領域，如生產、醫(yī)療、經濟、軍事等部門得到應用，并取得了很大的發(fā)展[23]。一個復雜系統(tǒng)的強耦合性、系統(tǒng)參數(shù)的時變性、非線性、不確定性。這類系統(tǒng)沒有明確的物理規(guī)律可遵循，即使做出多種假設，要進行傳統(tǒng)的定量分析也是十分困難的，甚至是無法實現(xiàn)的。對具有強耦合性、時變性、非線性的復雜系統(tǒng)，經典控制系統(tǒng)和現(xiàn)代控制系統(tǒng)無法很好的控制[24]。而建立以模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理的模糊模型卻是一個理想的途徑。因此，模糊控制理論是一種極為理想的復雜系統(tǒng)控制系統(tǒng)理論。 模糊控制系統(tǒng)的工作原理模糊控制系統(tǒng)工作原理如圖522所示，一般由傳感器系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集模塊獲取被控變量數(shù)據(jù)，經轉換和運算處理后，輸出精確值，精確偏差由精確值與給定值進行比較獲得，精確偏差經模糊控制器進行模糊化處理、模糊規(guī)則及推理運算，最后經過精確化處理輸出精確量，再經D/A轉換器轉換成模擬量輸出給執(zhí)行器，從而達到控制被控對象的目的。圖522 模糊控制系統(tǒng)結構框圖 模糊控制器的基本結構一般模糊控制器的基本結構如圖523所示，主要包括模糊化、知識庫、模糊推理和清晰化和被控對象等部分。圖523 模糊控制器的基本結構模糊器功能：將輸入的精確量轉換為模糊量，并將輸入量進行處理，使其變成模糊控制器要求的輸入量。知識庫功能：知識庫中包含數(shù)據(jù)庫和模糊控制規(guī)則庫兩部分組成。數(shù)據(jù)庫主要包括語言變量的隸屬度函數(shù)、尺度變換因子以及模糊空間的分級數(shù)等；規(guī)則庫包括用模糊語言變量表示的一系列控制規(guī)則，它們反映了控制專家的經驗和知識等。模糊推理機功能：它是模糊控制器重要組成部分，具有模擬人的基于模糊概念的推理能力，其推理是基于模糊邏輯中的蘊涵關系及推理規(guī)則來進行的。解模糊器功能：將模糊推理所得到的控制量（模糊量）變換為實際用于控制的清晰量，包括兩部分內容：一、將模糊的控制量經清晰化處理變換為表示在論域范圍的清晰量；其二、將表示在論域范圍的清晰量經尺度變換轉換成實際的控制量。 模糊PID控制算法上面已經分析過，由于單純采用PID控制對于本控制系統(tǒng)都不能達到較好的控制效果，因此本文采用模糊PID控制方法。即為了滿足在不同工況下系統(tǒng)對PID參數(shù)的自整定要求，利用模糊控制規(guī)則在線對PID參數(shù)進行修改，便構成了模糊自整定PID參數(shù)控制器[29]。其實現(xiàn)思想是先找出PID三個參數(shù)P（比例）、I（積分）和D（微分）與偏差及偏差變化率之間的模糊關系，在運行中通過不斷檢測和，再根據(jù)模糊控制規(guī)則對三個參數(shù)進行在線調整，以滿足不同情況下系統(tǒng)對控制參數(shù)的不同要求，使被控對象具有良好的動、靜態(tài)性能，且計算量小。圖524 模糊PID控制器原理框圖模糊自整定PID參數(shù)控制器是一種在常規(guī)PID控制器的控制算法 應用模糊理論建立參數(shù)與系統(tǒng)輸入偏差絕對值和偏差變化率絕對值間的二元連續(xù)函數(shù)關系為：的控制器。式中分別為其比例、積分、微分控制作用的參數(shù)。一般情況下，在不同的和下，被控過程對參數(shù)，的自整定原則歸納如下：圖525 輸出響應曲線(1)當較大時，即系統(tǒng)響應處于圖525所示輸出響應曲線的A段時，為了使系統(tǒng)響應具有較好的快速跟蹤性能，并避免開始時偏差的瞬間變大，可能引起微分過飽和，而使控制作用超出許可范圍，應取較大的和較小的，同時為避免系統(tǒng)響應出現(xiàn)較大的超調，需對積分作用加以限制，通常取。(2)當為中等大小時，即系統(tǒng)響應處于圖525曲線的B段時，為使系統(tǒng)具有較小的超調，應取較小的，適當?shù)暮停员ＷC系統(tǒng)響應速度，其中的取值對系統(tǒng)的響應速度影響較大。(3)當較小時，即系統(tǒng)響應處于圖525曲線的C段時，為使系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)態(tài)性能，應取較大的和，同時為避免系統(tǒng)在設定值附近出現(xiàn)振蕩，并考慮系統(tǒng)的抗干擾性能，當較小時，值可取中等大小，當較大時，值應取小些。 模糊PID控制器設計模糊控制涉及的兩個輸入變量是交流伺服電動機的轉速偏差絕對值和轉速偏差變化率絕對值，三個輸出量是PID參數(shù)、和。采用七種不同的模糊語言變量對系統(tǒng)輸入、輸出量的模糊控制論域進行描述：｛負大、負中、負小、零、正小、正中、正大｝，并簡記為｛NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB｝。輸入量和輸出量的隸屬度函數(shù)均選擇三角函數(shù)，如圖526所示.圖526 輸入、輸出量的隸屬度函數(shù)對模糊PID的參數(shù)、進行動態(tài)整定，整定公式如下： 式中、為采用常規(guī)整定方法得到的、的預整定值。 模糊PID控制系統(tǒng)仿真模糊控制器在Simulink中構建整個控制系統(tǒng)[45]。如圖527所示圖527 機器人模糊參數(shù)自整定PID控制系統(tǒng)仿真結構框圖不同的慣性質量系統(tǒng)，所對應的仿真曲線如下面各圖所示： 圖528 慣性矩GD2= 圖529 慣性矩GD2=由仿真結果可知，本文設計的模糊參數(shù)自整定PID控制方案的適應性很強，能夠適應機器人慣性質量系統(tǒng)的變化，對系統(tǒng)的參數(shù)能夠自行調整，使系統(tǒng)達到響應速度快、無超調、穩(wěn)態(tài)誤差為零的理想效果。6 結論與展望 本論文結合國內外對救援機器人的研究現(xiàn)狀，研究出了一種適用于救援機器人的控制系統(tǒng)，其中包括救援機器人的工作原理的研究、控制系統(tǒng)的總體設計、控制系統(tǒng)軟硬件設計以及系統(tǒng)的數(shù)學建模和仿真。本論文的主要研究成果及創(chuàng)新點包括以下幾個方面：（1） 本論文首先通過霍爾傳感器設計了一套具有閉環(huán)特征的驅動控制系統(tǒng)，解決了由于步進電動機由于連續(xù)運行頻率不足而出現(xiàn)的失步問題，使機器人運行更加平穩(wěn)，位置更加精確。（2） 采用超聲測距的方法對目標位置進行了精確測定，并通過溫度控制系統(tǒng)進行了溫度補償，解決了由于溫度的變化導致測量數(shù)據(jù)不準確的問題。（3） 本系統(tǒng)選用ATMega8單片機為控制核心，用來接收測量裝置傳輸來的數(shù)據(jù)，再利用無線傳輸?shù)姆绞桨褱y量數(shù)據(jù)傳到上位計算機，通過貝葉斯數(shù)據(jù)融合方法便可獲得更加精確的測量數(shù)據(jù)。系統(tǒng)采用實時操作的工作方式，大大提高了機器人響應速度。（4） 本文進行了前置放大電路的設計，使得驅動機械手的步進電動機獲得足夠的驅動電流，并提高了控制信號的信噪比。（5） 該救援機器人可以實現(xiàn)對目標位置的精確判斷，并且能夠及時將物品帶離現(xiàn)場取走物體，具有靈活、快速、可靠性高的優(yōu)點。該救援機器人可以取代人進入到許多惡劣環(huán)境從事探測和危險排除工作，例如存在爆炸物或放射性物質的現(xiàn)場。 未來工作及展望本論文對救援機器人的控制系統(tǒng)進行了一定的研究工作，但是由于本人的能力和時間的限制有許多問題沒能解決。本論文設計的救援機器人控制系統(tǒng)適應的救援工作有限，對于復雜特殊的環(huán)境下需要的救援機器人控制系統(tǒng)還有待研究與完善。在當下世界災難頻發(fā)的環(huán)境中，救援機器人的重要性不言而喻，它能夠幫助人類把傷害降到最低。但是單個機器人的能力畢竟有限，可以讓機器人組成一個救援隊，每個機器人個體之間能相互交流，承擔各自的工作，可以提高救援的效率。人們對于救援機器人的研究還在不斷的進步當中，我相信現(xiàn)在的這些難題在將來一定會得以解決。