AGV智能小车循迹系统的建模与仿真

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1、AGV智能小车循迹系统的建模与仿真汇报人：田佳豪王嘉津周博文邹星星1AGV智能小车简述12目录简述34数学建模Simulink建模与仿真控制系统设计AGV智能小车简述AGV(AutomaticGuidedVehicle)智能小车又称自动导引车，是一种在计算机监控下，根据具体规划和作业要求完成取货、送货、充电等任务的无人驾驶自动化车辆。AGV智能小车简述AGV智能小车是一种以电池为动力，装有电磁导引设备或光学导引设备，能够自动沿着预定轨道行驶的自动化车辆。应用AGV小车具有以下优势：（1）可以减少捡取货物、搬运货物的劳动力，提高劳动效率。（2）搬运货物时，小车自身不易与

2、周边加工设备发生碰撞，降低了生产事故的发生率。（3）能够与机器人、堆垛机等自动化设备完美配合作业，且能够实现对货物的实时跟踪，大大减少货物丢失的发生率。（4）耗电量小，无噪声污染。数学建模王嘉津问题该系统的输入和输出是什么？系统建模的思路？如何建立运动学模型？如何建立电机驱动模型？如何整合模型？1输入和输出是什么？针对对系统的哪一部分建模？1该系统的输入和输出是什么？仿真的目的：找到合适的控制器，使小车及时修正偏差，达到较好的循迹性能。那么只需要观测小车运行中偏差量变化的状态，便可评估控制器的优劣。因此输出量应选择为能反映小车偏离轨道程度的变量。输出量：当小车修正偏差

3、进行转弯时，是通过后轮（驱动轮）的转速差实现的，决定后轮转速的是电机的电枢电压。输入量：电枢电压建模的实质：反映输入电压与之间的关系。2系统建模的思路？机电一体化产品的组成：机械本体，传感器，控制系统，驱动器。此次建模分为两部分：建立运动学模型和建立电机驱动模型。电机驱动模型要得到的是输入电压与速度（转速）之间的关系。运动学模型要得到的是速度与（位移）之间的关系。最后将两个模型整合形成最终的数学模型。3如何建立运动学模型？目标：寻找与速度之间的关系。在分析小车处于转弯状态时的速度时不能将小车当做质点，那么应该研究哪一点的速度？位移=速度*时间，但M点的速度并不好直接表

4、示，因此考虑用位移之间的数量关系来表示。目标：需要寻找、与速度之间的关系。、均与O点速度相关，且与电机直接控制的速度、相关。3如何建立运动学模型？由于很小，则于是最终运动学模型如下：4如何建立电机驱动模型？目标：寻找输入电压与车轮速度（）之间的关系。直流电机动态过程的微分方程如下：此时忽略车体质量、摩擦阻力对车速的影响，则电机的理想空载转速=车轮转速。理想空载表示负载转矩为零。则：对于直流伺服电机，最终的电机驱动模型如下5如何整合模型？经过问题3和4的解答，分别得到了运动学模型和电机驱动模型，但由于中间变量速度没有统一，仍不能直接将其组合在一起。为了简化推导过程，以匀

5、速直线运动为例。在没有外部扰动的情况下，左右电机的给定信号相等，即，在此作用下小车产生速度可视为常数。当外部扰动使小车偏离预定路径时，给定信号将分别加减一个纠偏控制量，即相应的电机输出速度为：此模型是一个非线性系统，但由于小车是在确定路线上运行的，它的纠偏过程可视为在给定信号基础上增加一个微小的控制量，因而这样一个非线性化系统就可以采用小偏差线性化的方法将其转化为线性系统。于是有5如何整合模型？此时得到最终数学模型如下：如何得到？SIMULINK建模与仿真周博文1.状态传递函数根据前面同学建立的系统模型整理，可以得出系统状态矩微分方程。选择状态变量x1=△v，x2=θ

6、，x3=Edm，并令输入u=△U，输出y=Edm。可以得到系统的状态矩阵如下2.系统可控性分析将小车与电机的相关参数代入方程得：rank[B,AB,A2B]=3说明系统可控3.状态反馈控制器设计状态反馈u=v-Kx，K=[k1,k2,k3]自动引导小车的控制规律可以表示为：△U=v-(k1△v+k2θ+k3Edm)状态反馈矩阵K的引入，并不增加系统的维数，但是可以通过K的自由选取改变闭环系统的特征值，从而使系统获得所要求得性能。设计状态反馈阵时，要使系统的极点设计成具有两个主导极点，一个非主导极点，这样就可以用二阶系统的分析方法进行参数的确定。我们要求最大超调量小于等

7、于4.3%，调节时间为4S。可以求出系统阻尼ξ=0.707，Wn=1.06则极点公式得到两个共轭极点为3.状态反馈控制器设计在MATLAB的控制系统工具箱中提供了单变量系统极点配置acker(),其格式为K=acker(A,B,p)程序如下：A=[-0.100;10/300;5/3-3/40;];B=[7:0:0];C=[0:0:1];D=0;Rc=rank(ctrb(A,B));P=[-0.75+0.707j,-0.75-0.707j,-15];K=acker(A,B,p)运行结果如下：4.Simulink建模根据数学建模和设计的状态反馈控制器建立