基于优化预设性能的消防无人机软体机械臂控制系统的制作方法

本发明属于消防无人机领域，涉及基于优化预设性能的消防无人机软体机械臂控制系统。

背景技术：

随着科技的发展，软体机械臂已经广泛运用于医疗、救援、工业、农业等多种领域。随着各种安全事故的种类以及发生率都不断增长，各种化学危险品以及放射性物质的泄漏、燃烧甚至是爆炸等情况不时出现，再加上一些坍塌事故等，人类社会面临的安全隐患也在不断增加。这类事故一旦发生就需要消防员来进行紧急救援，救援难度不断增加，在执行救援任务时，如果没有相应设备的辅助，极可能对消防员的安全造成威胁，救援工作可能也并不会顺利开展。随着科技的发展，安装有软体机械臂的消防无人机的出现在抢险救援中表现出了极大的优越性和安全性。

大多数传统的机械臂是由硬质材料制成的，虽然输出力量大、速度快和精度高，但传统机械臂的结构复杂，灵活性差，使其不能穿过狭窄的空间，也不能适应形状复杂的通道，对很多消防救援工作的开展造成了一定的困难，促使越来越多的研究人员开发出了软体机械臂，并取得了巨大的进步。软体机械臂主体材料采用变形较大的柔性材料制成，可实现连续变形，并任意改变自身的尺寸和形状。柔性材料的使用使得软体机械臂的质量比传统机械臂轻，并能够安全地与人协作，还具有自主适应不同形状的能力，非常有利于在很多消防工作中一些复杂环境下作业。

因为消防无人机需要代替消防救援人员进入易燃易爆、有毒、缺氧、浓烟等危险灾害事故现场进行数据采集、处理和反馈等工作，因此对消防无人机上软体机械臂控制系统的要求越来越高。传统的pid控制是在工业生产过程控制中，应用比较广泛，结构最简单的控制系统之一。因为pid控制具有如下优点：原理简单，使用方便，鲁棒性强，可以广泛应用到各种工业生产控制领域中。鲁棒性强，指的是pid的控制效果对被控对象的特性变化不太敏感，因此具有较强的抗干扰能力。传统的pid控制器参数设计方法有衰减曲线法、临界比例度法、神经网络训练法等。传统的pid控制器较侧重于控制系统的稳态性能，而对系统的动态性能(包括超调量和收敛速度等)则控制不够。如果想要提高响应速度就会使超调量变大，加剧响应振荡；如果想要超调量小，可能又会使响应速度变慢。响应速度与超调量似乎是一对比较矛盾的性能参数，单纯使用传统的pid控制，很难通过简单的参数调试来满足超调量小且快速响应的控制要求，这也为消防救援工作的开展造成了一定的困难。

所谓预设性能控制，指的是控制误差的收敛速度及超调量满足预先设定的条件，同时把控制误差收敛到一个预先指定的较小的区域内，能使控制系统的动态性能和稳态性能同时得到满足。kostarigka、胡云安等介绍了预设性能控制的发展历程及研究现状，阐述了预设性能控制的基本原理，说明了预设性能控制能够解决工业生产及控制器设计中的一些关键技术问题。theodorakopoulos等针对带输入不确定项和扰动的非线性系统，设计了一种连续的静态状态反馈预设性能控制器，避免用神经网络和模糊控制等方法对系统参数进行估计，也避免了复杂的数学计算，为预设性能控制器的设计拓宽了思路和方法。li等针对包含不确定项并且有时变延迟和不可测状态的非线性控制系统，提出了一种自适应模糊预设性能控制器。sui等针对包含饱和不可测状态的非线性随机控制系统，设计了自适应模糊预设性能控制器。陈明等针对具有扰动的非线性控制系统，将预设性能控制和鲁棒控制相结合，设计鲁棒预设性能控制器。doulgeri等将预设性能控制应用到机械臂力和位置跟踪控制中，保证误差的收敛速度及超调量满足预先设定的条件，同时将系统误差收敛到一个预先指定的任意小的区域内。doulgeri等将预设性能的概念运用到机器人控制中，能够实现对通用机械臂关节位置的控制。

预设性能控制自从希腊学者bechlioulis等于2008年首次提出以来，获得了十分广泛的应用，但是将预设性能控制系统用于改善消防无人机软体机械臂pid运动控制性能的方案还几乎没有提出。本方案将pid控制与预设性能控制相结合设计出了无人机软体机械臂运动控制器，该控制系统在设计的过程中可以预先设定稳态误差，而不像传统的pid控制器要通过多次的参数整定及调试后才能逐步减少控制误差。因此，本方案提出的控制系统设计过程较简洁方便，具有较精确的控制精度和较快的响应速度，同时还能把超调量控制在合理的范围内，这种基于优化预设性能控制系统的消防无人机软体机械臂设计方案运用于抢险救援中能够起到让人意想不到的作用，可以辅助甚至逐渐取代消防员的部分工作，可以极大地保障消防员的人身安全，这是一项非常重要且很有意义的工作。

技术实现要素：

针对以上问题，本发明提供基于优化预设性能的消防无人机软体机械臂控制系统，将pid控制与预设性能控制算法相结合，利用pid控制结构和以对数形式误差变换为基础的预设性能函数来设计软体机械臂运动控制器，进而能高效减少软体机械臂的控制误差，提高了消防无人机作业过程中的稳定性和可靠性，本专利提供基于优化预设性能的消防无人机软体机械臂控制系统，所述消防无人机配套软体机械臂，其特征在于：

所述消防无人机控制系统包括信息采集模块、软体机器臂控制模块、飞行控制模块、红外热像仪、无线通信模块、遥控器模块、电子调速模块和电源模块；

所述的信息采集模块包括烟雾传感器、温度传感器、可燃气体传感器、风向风力传感器、气压传感器和导航定位系统；

所述烟雾传感器用于对无人机所处的环境进行中烟雾的浓度进行检测，通过实时检测结果实施相应的救援方案；

所述温度传感器用于对无人机所处环境的温度进行检测，对温度进行分析后判断环境的危险等级，进而展开相应的救援；

所述可燃气体传感器对空气中的可燃气体进行检测，在危险没有来临前对环境进行风险评估并作出预警；

所述风向风力传感器和气压传感器为无人机在空中飞行过程中提供必要的稳定性保障信息；

所述导航定位系统采用gps传感器和九轴传感器获取位置和航向信息；

所述的辅助救援模块利用的消防无人机的承载能力，通过消防无人机携带应急救援设备进行救援；

所述软体机器臂控制模块包括软体机械臂运动控制器，通过将pid控制与预设性能控制算法相结合，利用pid控制结构和以对数形式误差变换为基础的预设性能函数来进行控制；

具体控制系统如下；

(1)对于具有n自由度的软体机械臂动力学方程表示为如下形式：

式中，q(t)、表示关节的角位移、角速度和角加速度；m(q)∈r^n*n表示机械臂的惯性矩阵；表示哥氏力和离心力向量；cv表示正定的黏性关节摩擦系数矩阵；g(q)∈rⁿ表示重力向量；f表示外部扰动；γ∈rⁿ表示输入力矩向量；

(2)消防无人机软体机械臂控制系统，该系统的期望输入关节角位移为qd，输出关节角位移为q，误差变量定义为：

e＝q-qd,(e,q,qd∈rⁿ)；

(3)控制目标就是控制误差为了控制五彩更好地趋近于零，引入预设性能控制函数ρ(t)，并有如下关系：

-ρi(t)＜ei(t)＜ρi(t),(ei(0)＞0,i＝1,2,...,n)

由该关系可知，误差无线将被限制在-ρ(t)和ρ(t)所包围的区域内，另外，结合函数ρ(t)的递减特性可知，误差e(t)迅速收敛到0的一个极小领域内，因此，通过设定衰减的预设性函数ρi(t)来实现对系统响应误差进行动态性能控制；

(4)基于预设性性能控制原理，设xi＝ei(t)/ρi(t)，引入对数形式的误差变换函数εi(t)＝h[xi(t)]，其中：

式中，hi[xi(t)],i＝1,2,...,n,可以视为在误差变换函数定义域内递增的双射：

h[xi(t)]:dxi→r,(1,2,...,n)

式中，dxi是误差变换函数h[xi(t)]的定义域：

(5)设计软体机械臂预设性能到达点运动控制器，也就是目标位移qd是常数的情况下控制关节角达到预定的位置，该控制器的设计包括以下几个步骤：

对于n个关节机械臂，建立衰减速度相同的预设性能函数，预设性能函数可设为如下形式的衰减函数：

ρi(t)＝[ρi(0)]exp(-lit)+ρi(∞),i＝1,2,...,n

式中：ρi(0)、ρi(∞)、li都为正常数；ρi(0)表示预设性能函数初值且ρi(0)＞ei(0)；ρi(∞)表示稳态误差值；li表示预设性能函数的衰减速度，其值越大系统响应的调节时间越短，该参数虽然在理论上能够取所有大于零的常数，但是在实际运用中必须考虑控制器是否能提供足够的功率来满足系统的需求；

以误差变换函数为基础，结合pid控制规律设计预算性性能pid控制算法，其控制率为：

式中：kp、kv为pid参数，kε为预设性能增益参数，都是正定的对角常数矩阵；当kε为零时，该控制器就变成单一的pid控制器，jh(t)＝diag[jh1(t),jh2(t),...,jhn]，表示误差转换函数，其中：

预设性能pid控制器主要分为pid控制也预设性能控制两部分，其中预设性能控制部分主要用来提高响应速度和减少超调量；

(6)将控制律式代入机械臂动力学方程得到闭环控制系统：

定义闭环系统状态变量s：

式中，闭环系统中的变量q、e、ε都可以用状态变量表示为：

(7)定义向量函数ε(x)的定义域为卡迪尔空间dxi(i＝1,2,...,n)的乘积；

同样定义系统状态的定义域为：

(8)定义函数式中，a(q,t)和v定义为：

(9)再定义函数

同时，满足如下方程：

(10)函数v(s,t):d*r⁺→r具有以下性质：

①具有下界的正连续系统状态变量s，当时，v(s,t)→+∞，||z||→+∞，

②当以下条件满足时v(s,t)是递减的：

(11)当以下条件满足时

存在正常数γ，同时使得函数有如下形式的下界：

(12)定义闭环系统的定义域为d，当位置和速度增益参数kp和kv满足(11)中的条件时得出：通过分析进一步发现，当kv和kp满足(11)中条件时，得到：

v(s,t)＝1-e^-v(s,t)

该函数具有如下性质：v(s,t)具有非负常数的下界；v(s,t)＜1；当或||z||→+∞时，v(s,t)→1。通过这些结论，并对(12)中的式子两边进行微分后得到：

(13)对(9)中微分方程在时间区间[0,+∞)进行积分，并代入(11)中的函数得到

因为且x→0，根据李雅普诺夫第二判断，知该系统是渐进稳定的；

所述飞行控制模块用来读取传感器数据，检测并控制消防无人机的飞行姿态，并通过对应无线通信模块使消防无人机和地面发射机进行通讯；

所述红外热像仪，由位于镜头焦平面处的红外传感探测器的矩形阵列组成；

所述无线通信模块采用两个无线模块，分别是蓝牙模块和2.4g无线模块，所述蓝牙模块用于传输消防无人机的环境信息和监测信息；所述2.4g无线模块用于飞行器和地面监控平台之间的通信，采集飞行器的飞行轨迹和姿态；

所述电子调速模块采用了四个电子调速器，给无刷电机调速，当电子调速器接受不同的控制信号时，会输出不同的功率给无刷电机，从而改变无刷电机的转速，一个无刷电机配一个电子调速器，无刷电机一端接飞行控制模块，另一端接无刷电机；

所述遥控器模块用于控制飞行器的飞行；

所述电源模块用于给各电器设备供电；

所述机械臂驱动材料部分为形状记忆合金sma，通过热弹性与马氏体相变及其逆变而具有形状记忆效应，机械臂驱动材料内驱动器，通过内置驱动器实现自动化变化。

作为本发明进一步改进，所述消防无人机携带应急救援设备包括救援物资、扬声器、探照灯和通信中继器相关辅助消防救援设备，可以根据实际载荷和救援方案需要进行相应的选择。

作为本发明进一步改进，所述飞行控制模块采用8位avr微处理器单片机atmega168pa-au芯片和陀螺仪muratenc-03rc芯片，飞行控制模块需要使用高性能、低功耗的芯片故此处采用了8位avr微处理器单片机atmega168pa-au芯片和陀螺仪muratenc-03rc芯片。

作为本发明进一步改进，所述红外热像仪采用焦平面阵列fpa图像传感设备，采用此红外热像仪可以更好对地形情况进行监控。

作为本发明进一步改进，所述的电源模块采用规格为3s1p/11.1v/2200mah/25c的li-po聚合物锂离子电池，由3个单元的锂电池组合而成，锂电池每个单元的电压3.7v左右，锂电池提供11.1v的电压，最大放电电流达到50a。

作为本发明进一步改进，所述遥控器模块的遥控器采用天地飞6通道的遥控器，能控制直线距离大于700米的飞行器，且采用flaspeed原生2.4g技术，直接高速总线驱动，基于dsss扩频技术的高端“扩频+跳频”通信系统，可进行60台2.4g系统同时工作而互不干扰，采用天地飞6通道的遥控器，能控制直线距离大于700米的飞行器，主要用于控制飞行器的飞行。采用flaspeed原生2.4g技术，可以直接高速总线驱动，避免中间延时，极大提高了操控敏捷，基于dsss扩频技术的高端“扩频+跳频”通信系统，超高干扰性，可进行60台2.4g系统同时工作而互不干扰。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

本发明提供的预设性能控制系统是一种通过控制误差的收敛速度及超调量满足预先设定的条件，同时把控制误差收敛到一个预先指定的比较小的区域内的控制系统，具有较精确的控制精度和较快的响应速度。随着现在各种大型石油化工企业、隧道、地铁等不断增多，油品燃气、毒气泄漏爆炸、隧道、地铁坍塌等灾害隐患不断增加，消防无人机因为能代替消防救援人员进入易燃易爆、有毒、缺氧、浓烟等危险灾害事故现场进行数据采集、处理和反馈等工作，展现出了强大的优越性和安全性，但关于消防无人机上软体机械臂的控制却一直是一个需要解决的内容。本方案将pid控制与预设性能控制系统相结合，利用pid控制结构和以对数形式误差变换为基础的预设性能函数来设计软体机械臂运动控制器，进而能高效减少软体机械臂的控制误差，有效提高了消防无人机作业过程中的稳定性和可靠性。

附图说明

图1为消防无人机的结构设计图；

图2为atmega168pa-au芯片tqfp封装的引脚图；

图3为不同算法控制下的软体机械臂的关节角位移图。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：

本发明提供基于优化预设性能的消防无人机软体机械臂控制系统，将pid控制与预设性能控制系统相结合，利用pid控制结构和以对数形式误差变换为基础的预设性能函数来设计软体机械臂运动控制器，进而能高效减少软体机械臂的控制误差，有效提高了消防无人机作业过程中的稳定性和可靠性。

本发明提供一种基于优化的预设性能控制算法的消防无人机软体机械臂设计方案，包括：

信息采集模块、软体机器臂控制模块、飞行控制模块、红外热像仪、无线通信模块、遥控器模块、电子调速模块和电源模块，并且采用智能材料驱动软体机械臂。

所述的信息采集模块包括烟雾传感器、温度传感器、可燃气体传感器、风向风力传感器、气压传感器和导航定位系统。烟雾传感器用于对无人机所处的环境进行中烟雾的浓度进行检测，通过实时检测结果实施相应的救援方案。温度传感器用于对无人机所处环境的温度进行检测，对温度进行分析后可以判断环境的危险等级，进而展开相应的救援。可燃气体传感器可以对空气中的一些可燃气体进行检测，在危险没有来临前可以对环境进行风险评估并作出预警。风向风力传感器和气压传感器可以为无人机在空中飞行过程中提供必要的稳定性保障信息。导航定位系统采用gps传感器和九轴传感器获取位置和航向信息。

其中辅助救援模块主要主要主要利用的消防无人机的承载能力，通过消防无人机携带应急救援设备。如携带救援物资并完成抛投、扬声器、探照灯、通信中继器等辅助消防救援设备。

本发明中的消防无人机主要在于软体机械臂的控制，本方案将pid控制与预设性能控制算法相结合，利用pid控制结构和以对数形式误差变换为基础的预设性能函数来设计软体机械臂运动控制器，进而能高效减少软体机械臂的控制误差，有效提高了消防无人机作业过程中的稳定性和可靠性，如图1所示为消防无人机的结构设计图。

系统的飞行控制模块，采用了高性能、低功耗的8位avr微处理器单片机atmega168pa-au芯片和陀螺仪muratenc-03rc芯片。飞行控制模块是系统较为核心的模块，它用来读取传感器数据，检测并控制消防无人机的飞行姿态，并通过无线通信模块使消防无人机和地面发射机进行通讯，如图2所示为atmega168pa-au芯片tqfp封装的引脚图。

红外热像仪，采用焦平面阵列(fpa)图像传感设备，由位于镜头焦平面处的红外传感探测器的阵列(通常为矩形)组成。

无线通信模块本系统采用两个无线模块，分别是蓝牙(bluetooth)模块、2.4g无线模块。其中蓝牙模块用于传输消防无人机的环境信息和监测信息；2.4g无线模块用于飞行器和地面监控平台之间的通信，采集飞行器的飞行轨迹和姿态。

电子调速器本系统采用了四个电子调速器，为了给无刷电机调速。当电子调速器接受不同的控制信号时，它就会输出不同的功率给无刷电机，从而改变无刷电机的转速。一个无刷电机配一个电子调速器。它的一端接飞行控制模块，一端接无刷电机。

电源模块采用规格为3s1p/11.1v/2200mah/25c的li-po聚合物锂离子电池。它由3个单元的锂电池组合而成，锂电池每个单元的电压3.7v左右。锂电池可以提供11.1v的电压，它的最大放电电流可以达到50a。

遥控器采用天地飞6通道的遥控器，它能控制直线距离大于700米的飞行器，主要用于控制飞行器的飞行。发射机采用flaspeed原生2.4g技术，直接高速总线驱动，避免中间延时，极大提高了操控敏捷。而且它基于dsss扩频技术的高端“扩频+跳频”通信系统，超高干扰性，可进行60台2.4g系统同时工作而互不干扰。

所述机械臂驱动材料部分为形状记忆合金sma，所指的sma是指两种以上金属元素构成的材料，通过热弹性与马氏体相变及其逆变而具有形状记忆效应，其质量小，易于实现驱动器的微型化、自动化且响应速度快，工作无噪声等优点。

一种基于优化的预设性能控制算法的消防无人机软体机械臂设计方案，其软体机械臂的控制是将pid控制与预设性能控制算法相结合，利用pid控制结构和以对数形式误差变换为基础的预设性能函数来设计软体机械臂运动控制器，进而能高效减少软体机械臂的控制误差，其基本原理包括：

(1)对于具有n自由度的软体机械臂动力学方程可以表示为如下形式：

式中，q(t)、表示关节的角位移、角速度和角加速度；m(q)∈r^n*n表示机械臂的惯性矩阵；表示哥氏力和离心力向量；cv表示正定的黏性关节摩擦系数矩阵；g(q)∈rⁿ表示重力向量；f表示外部扰动；γ∈rⁿ表示输入力矩向量。

(2)本方案中设计的消防无人机软体机械臂控制系统，该系统的期望输入关节角位移为qd，输出关节角位移为q，误差变量定义为：

e＝q-qd,(e,q,qd∈rⁿ)

(3)控制目标就是控制误差为了控制五彩更好地趋近于零，引入预设性能控制函数ρ(t)，并有如下关系：

-ρi(t)＜ei(t)＜ρi(t),(ei(0)＞0,i＝1,2,...,n)

由该关系可知，误差无线将被限制在-ρ(t)和ρ(t)所包围的区域内。另外，结合函数ρ(t)的递减特性可知，误差e(t)迅速收敛到0的一个极小领域内。因此，可以通过设定衰减的预设性函数ρi(t)来实现对系统响应误差进行动态性能控制。

(4)基于预设性性能控制原理，设xi＝ei(t)/ρi(t)，引入对数形式的误差变换函数εi(t)＝h[xi(t)]，其中：

式中，hi[xi(t)],i＝1,2,...,n,可以视为在误差变换函数定义域内递增的双射：

h[xi(t)]:dxi→r,(1,2,...,n)

式中，dxi是误差变换函数h[xi(t)]的定义域：

(5)设计软体机械臂预设性能到达点运动控制器，也就是目标位移qd是常数的情况下控制关节角达到预定的位置，该控制器的设计包括以下几个步骤：

对于n个关节机械臂，建立衰减速度相同的预设性能函数，预设性能函数可设为如下形式的衰减函数：

ρi(t)＝[ρi(0)]exp(-lit)+ρi(∞),i＝1,2,...,n

式中：ρi(0)、ρi(∞)、li都为正常数；ρi(0)表示预设性能函数初值且ρi(0)＞ei(0)；ρi(∞)表示稳态误差值；li表示预设性能函数的衰减速度，其值越大系统响应的调节时间越短，该参数虽然在理论上能够取所有大于零的常数，但是在实际运用中必须考虑控制器是否能提供足够的功率来满足系统的需求。

以误差变换函数为基础，结合pid控制规律设计预算性性能pid控制算法，其控制率为：

式中：kp、kv为pid参数，kε为预设性能增益参数，它们都是正定的对角常数矩阵；当kε为零时，该控制器就变成单一的pid控制器，jh(t)＝diag[jh1(t),jh2(t),...,jhn]，表示误差转换函数，其中：

预设性能pid控制器主要分为pid控制也预设性能控制两部分，其中预设性能控制部分主要用来提高响应速度和减少超调量。

(6)将控制律式代入机械臂动力学方程得到闭环控制系统：

定义闭环系统状态变量s：

式中，闭环系统中的变量q、e、ε都可以用状态变量表示为：

(7)定义向量函数ε(x)的定义域为卡迪尔空间dxi(i＝1,2,...,n)的乘积。

同样定义系统状态的定义域为：

(8)定义函数

式中，a(q,t)和v定义为：

(9)再定义函数

同时，满足如下方程：

(10)函数v(s,t):d*r⁺→r具有以下性质：

①具有下界的正连续系统状态变量s，当时，v(s,t)→+∞，||z||→+∞，

②当以下条件满足时v(s,t)是递减的：

(11)当以下条件满足时

存在正常数γ，同时使得函数有如下形式的下界：

(12)定义闭环系统的定义域为d，当位置和速度增益参数kp和kv满足(11)中的条件时可以得出：通过分析进一步发现，当kv和kp满足(11)中条件时，可以得到：

v(s,t)＝1-e^-v(s,t)

该函数具有如下性质：v(s,t)具有非负常数的下界；v(s,t)＜1；当或||z||→+∞时，v(s,t)→1。通过这些结论，并对(12)中的式子两边进行微分后得到：

(13)对(9)中微分方程在时间区间[0,+∞)进行积分，并代入(11)中的函数得到

因为且x→0，根据李雅普诺夫第二判断，可知该系统是渐进稳定的。

通过上面的基于优化的预设性能控制算法可以知道，在自由度为n的软体机械臂控制系统中，控制器的参数选择主要跟软体机械臂重力和速度有关。重力和速度越大，需要的控制器的功率也就越大。

如图3是不同算法控制下的软体机械臂的关节角位移图，可知在在单一的pid控制算法下，系统响应的调节时间有2s左右，而加入了预设性能控制算法以后，系统响应的调节时间只有1.5s左右，预设性能控制算法能有效地提高系统响应速度。传统的pid控制算法只是在控制的初始瞬间输出力矩比较大，而在中后期的动态性能调节方面做得不够，而预设性能pid控制算法在中后期的调节力度也比较大。所以本方案中基于优化的预设性能控制算法对控制系统动态性能的改善是比较明显的，能更好地改善消防无人机软体机械臂控制系统的动态响应性能，进而能高效减少软体机械臂的控制误差，有效提高了消防无人机作业过程中的稳定性和可靠性。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作任何其他形式的限制，而依据本发明的技术实质所作的任何修改或等同变化，仍属于本发明所要求保护的范围。