基于模糊控制算法直线电机xy平台设计与应用

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1、机设分会会议DOI：10．3969／j．issn．1009-9492．2012．10．032基于模糊控制算法的直线电机XY平台的设计及应用陈永刚，阎秋生(1．东莞职业技术学院，广东东莞523808；2．广东工业大学，广东广州510006)摘要：由于受常规数据处理单元(MCU、PLC等)矩阵运算能力的限制，目前模糊控制算法在实际应用中多采用离线计算、在线查表的方式来实现。但大量实践表明，这种方式往往会给系统带来稳态误差，从而限制了模糊控制在工程中的应用。通过对Mamdani型模糊推理本质原理的研究几何意义

2、的基础上，设计了一种对数据处理单元性能要求不高、并可实现实时在线计算的模糊控制器，最后将其应用于基于运动控制卡的直线电机XY平台控制系统。实验结果表明，该控制器能有效地避免稳态误差，能更好地提高系统的可控性。关键词：Mamdani；模糊控制器；运动控制卡；直线电机；稳态误差中图分类号：TM359．4文献标识码：A文章编号：l009—9492(2012)10—0l13一O4ApplicationofFuzzyControlinLinearMotorXYPlatformCHENYong—gang，27YAN

3、Qiu-sheng(1．DongguanPolytechnic，Dongguan523808，China；2．GuangdongUniversityofTechnology，Guangzhou510006，China)Abstract：BelimitedbythematrixoperationabilityofnormalcontrolCPUe．g．MCU，PLCandSOon)，therealizationoffuzzycontrolalwaysviathewayof“calculateofiinea

4、ndinquireonline”．Applicationsandpracticeshaveprovedthatsucharealizationmethodbringssystemsteady-sateelTor，andlimitedtheapplicationrangeoffuzzycontro1．BasedonthestudyofFCtheoryandtheanalysisofMamdanifuzzyreasoningfromgeometricalmeaning，areal-timefuzzycont

5、rollerisdesignedandusedinaLinearMotorXYplatformcontrolsystembasedonmotioncontrolcard．Theresultsshowthatthereal-timeFCcanavoidthesteady—stateerroreffectivelyandimprovethecontrollabilityfurther．Keywords：Mamdani；fuzzycontrol；motioncontrolcard；linearmotor；st

6、eady—stateerror；application0引言制等。目前工业上应用的模糊控制器，基本都是随着高精、高速自动化设备的发展，直线电由一组模糊控制规则组成，通过一定的模糊推理机XY平台得到了越来越广泛的应用。直线电机与机制确定控制作用。正由于模糊控制能较好地仿传统的交流伺服电机相比有诸多优点，如刚性效和描述人的思维方式，总结和反映人的经验，高、响应快、加速度和速度高等。但直线电机体积大、质量大，使用柔性框连接方式组成XY平台时比传统的交流伺服y平台双轴问的耦合和干扰大，影响平台的定位精度和整定速

7、度，是一个典型的强耦合、非线性不确定的被控系统，需要开发适合本平台(本平台如图1所示)的控制算法来满足平台的控制要求n。模糊控制算法{3-5]是以模糊数学为基础、用语言规则描述知识和经验，结合先进的计算机技术，通过模糊推理进行推断的控制策略。模糊控制在工业控制方面得到了广图1直线电机XY平台泛应用，如智能机器人、船舶自动驾驶和锅炉控广东省部产学研结合项目重点项目(编号：2011A090200026)收稿日期：2012—09—10l11l3}I分会会议敝可对复杂事物和系统进行模糊度量、模糊识别、这样一类控

8、制规则，通常需要用多输入模糊推理模糊推理、模糊控制和模糊决策，因此对于普通方式来解决该类问题。该类问题可以用下述表达控制方法无法得到良好控制效果的非线性、强耦方式来表示：合、变结构等控制对象，运用模糊控制，常常能IFAANDBTEHNC，求AANDB的取得很好的控制效果。C。1Mamdani模糊控制器的设计这种规则的一般形式为本文从模糊推理的本质出发，分析Mamdani已知规则：如果A且，那么C型模糊推理的几何意义，设计了一种可在运动控已知