电气屏柜智能除尘机械手级联式自动化控制方法.pdf
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1、第 卷 年第 期 月.电气屏柜智能除尘机械手级联式自动化控制方法刘康宁 赵海生 吴 昊 许衍根(国能铁路装备有限责任公司 河北 沧州)摘 要:研究电气屏柜智能除尘机械手级联式自动化控制方法 精准自动化控制机械手 提升机械手的吹扫效果按照级联理论 建立智能除尘机械手外环刚性杆子系统 以及内环关节电机转子子系统组成的机械手级联式动力学模型 并为这两个系统设计外环、内环控制器 通过熵聚类算法 优化卷积神经网络 通过优化后的卷积神经网络 近似获取外环刚性杆子系统的关节角控制量 以及内环关节电机转子子系统的电机转角控制量 将这两个控制量输入外环、内环控制网络中 完成机械手级联式自动化控制 实验结果表明
2、该方法具有较优的振动抑制效果和较短的收敛时间 且在不同机械手关节柔性刚度时 平均误差较低 证明了该方法可以有效自动化控制机械手的运动轨迹 提高机械手的吹扫效果关键词:电气屏柜 智能除尘 机械手 级联式 自动化控制 神经网络中图分类号:文献标志码:文章编号:()(.):.:收稿日期:作者简介:刘康宁()男 学士 助理工程师 研究方向为智慧化工厂建设、机车智慧检修等赵海生()男 学士 工程师 研究方向为机车检修、智慧化工厂建设等吴 昊()男 学士 助理工程师 研究方向为电气自动化、机车智慧化检修等许衍根()男 学士 助理工程师 研究方向为机械设计、机车智慧化检修等 引 言随着我国经济飞速发展 铁路
3、机车运力在逐年增加 对于机车检修工作也越来越繁重 机车电气屏柜在机车解体以后 需要对其进行除尘吹扫 再进行下一步检修工艺流程 在较大规模的检修过程 卷中 所有功能的电气屏柜均需进行落车检修 因此在检修工艺流程中 电气屏柜除尘工作成为较重要的一环 目前 基本上采用人工除尘 电气盘柜内粉尘量大 大多为小于 有害粉尘 工作人员长期在这种环境下工作 虽然配备基本防护装备但无法避免吸入有害粉尘 容易诱发职业尘肺病影响身体健康 为解决以上问题 拟研发一种能代替人工除尘的电气屏柜智能除尘方法 采用多台关节式机械手臂联动作业 通过智能控制方法保证多台机械手臂同时动作、互不干涉、碰撞并相互协同作业 提高工作效率
4、及工作范围 确保柜体各种死角均能被清扫 该种作业方式可满足日益增长的检修任务要求 提高车辆检修的自动化和智能化降低工人的劳动强度 改善工人的工作环境张凤英等在机械手连杆长度以及关节角度已知的情况下 按照机械手正运动学解 建立动力学方程 利用级联方法 结合动力学方程 设计线性控制器 完成机械手自动化控制 该方法可有效控制机械手 可行性较强 但该方法控制的前提条件是需要已知机械手连杆长度和关节角度 具有一定的局限性 杨雨佳等通过 网络设计机械手控制器 采用混合蛙跳算法 优化 网络参数 提升机械手控制效果 该方法可有效控制机械手 且控制精度较高 但该种方法无法抑制机械手力矩的振动情况 影响机械手的使
5、用效果 为提升机械手振动抑制效果 研究电气屏柜智能除尘机械手级联式自动化控制方法 提升除尘机械手自动化控制效果 机械手级联式自动化控制 电气屏柜智能除尘机械手级联式动力学建模通过载体、刚性杆、机械手 与末端载荷构建电气屏柜智能除尘机械手 和、和的铰接均是柔性旋转关节 在 位姿不受控时 按照级联理论 建立电气屏柜智能除尘机械手的动力学方程为()()()()()()()式中 电气屏柜智能除尘机械手质量矩阵是()载体姿态角 和关节角 构建的列向量是 机械手重力向量是()离心力和科氏力矩阵是()转置符号是 关节角速度、加速度是、机械手关节电机转角是 机械手关节电机转动惯量矩阵是 机械手关节刚度系数矩阵
6、是 机械手关节驱动电机输出力矩是 式()表示电气屏柜智能除尘机械手的刚性杆子系统 式()表示机械手的电机转子子系统 刚性杆子系统的输入是虚拟控制力 为此通过设计 便可获取电气屏柜智能除尘机械手级联式自动化控制率通过式()与式()建立电气屏柜智能除尘机械手级联式动力学模型 基于卷积神经网络的除尘机械手自动化控制利用卷积神经网络()逼近误差补偿后 电气屏柜智能除尘机械手刚性杆子系统模型与电机转子子系统模型的输出 的输入是机械手刚性杆子系统模型与电机转子子系统模型的自动化控制误差 利用 网络为刚性杆子系统模型与电机转子子系统模型设计两种控制网络 分别是外环控制网络与内环控制网络 两种网络都采用 网络
7、模式 网络模型中包含一个 个输入层、个卷积层、个输出层 令载体姿态角和关节角构建的期望列向量是 与 间的误差是 即电气屏柜智能除尘机械手的刚性杆子系统关节角自动化控制误差 关节角速度自动化控制误差是 外环控制网络的输入样本是 输出是 即刚性杆子系统模型关节角误差自动化控制结果 内环控制网络的输入样本是 电机转角误差是 期望电机转角是 电机转角速度误差是 电机转角速度与期望速度是、输出是 即电机转子子系统模型的电机转误差角自动化控制结果以外环控制网络为例 在第一个卷积层内输入样本 利用卷积 核进行滤波 的数量是 通过激励函数 处理滤波结果 获取样本特征 并输入第 个卷积层内 利用卷积核 对 进行
8、滤波 的数量是 通过 处理滤波结果 得到样本特征 将 变更成矢量 利用转换关系 获取 网络的输出结果 网络计算主要包含两部分 分别是前向通路与后向回路计算 前者负责计算 网络的输出结果 后者负责更新 网络的权值与偏移量 期刘康宁等:电气屏柜智能除尘机械手级联式自动化控制方法各卷积层的输出公式如下:()()式中 输入的关节角自动化控制误差样本数量是 卷积层数量是 卷积运算是 权值是 偏移量是 第 层卷积层内卷积核数量是 第 个卷积核输入的关节角自动化控制误差样本是 外环控制网络的输出为()()()式中 第 个卷积层的输出结果是 外环控制网络内的权值与偏移量是、同理 获取内环控制网络的输出 公式如
9、下:()()()式中 内环控制网络内的权值与偏移量是、激励函数是 反向回路计算负责更新 的权值 与偏移量 设置 网络的损失函数为 ()式中 滑模函数是 电气屏柜智能除尘机械手关节数量是 第 个机械手关节质量是 通过梯度下降法更新 与 公式如下:()()式中 更新后的权值与偏移量是、随机数是 与 的灵敏量是、与 的学习速率是、利用熵聚类算法 确定 网络卷积层内的卷积核数量 提升电气屏柜智能除尘机械手自动化控制效果 网络卷积核数量确定步骤如下:步骤:输入电气屏柜智能除尘机械手自动化控制误差样本集合 步骤:求解机械手自动化控制误差样本 熵值 即计算 内第 个样本点 的熵 公式如下:()()()()(
10、)()式中 第 个样本点 与 间的相似度是 与 间的平均距离是 步骤:选取第 个聚类中心 即以 值最小的样本点为 需符合的条件为 ()步骤:样本归类 求解样本间的 将 内和 相似度 超过设置阈值的全部样本划入 集合内 代表以为 聚类中心的机械手自动化控制误差样本集合步骤:剔除孤立点 内与聚类中心较远的样本就是孤立点 设置一个阈值 如果剔除孤立点后 内样本点的数量超过 那么可将 当成聚类中心 修正下一次循环的样本集 在 内剔除 继续步骤 步骤:如果 内的样本点数量低于 那么不可将 当成聚类中心 通过为内的样本点进行标记的方式 剔除下次循环聚类中心候选样本点集内未被标记的样本点 加快聚类速度步骤:
11、在 内聚类中心候选样本点数量小于等于 的情况下 代表熵聚类完成 输出机械手自动化控制误差样本聚类结果 即 网络的卷积核数量 否则 令 返回步骤 进行下次循环 机械手级联式自动化控制的实现利用 网络 设计电气屏柜智能机械手级联式自动化控制方法 该方法的设计原理为依据级联方法 合理设计机械手关节电机驱动力矩控制律令机械手关节角 精准且稳定跟踪设定的期望轨迹 最大程度抑制机械手关节振动情况 电气屏柜智能机械手级联式自动化控制实现的具体步骤如下:步骤:将电气屏柜智能机械手 当成由机械手刚性杆子系统与电机转子子系统构建的级联系统步骤:利用 网络 分别为这两个系统设计外环与内环控制网络步骤:以机械手关节电
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