一种两轮自平衡机器人的滑模自适应控制器制造技术

本发明专利技术公开了一种内置无刷直流电机电流环控制的两轮自平衡机器人滑模自适应控制器，控制器至少包括滑模自适应控制器和电流环自抗扰控制器，滑模自适应控制器根据实时输入的角度参量θ和角速度

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及两轮自平衡机器人控制领域，尤其涉及一种内置无刷直流电机电流环控制的两轮自平衡机器人滑模自适应控制器。
技术介绍
两轮自平衡机器人是一种利用传感器感知自身状态，然后通过控制算法控制马达转动，从而实现自平衡。近年来，随着两轮自平衡机器人技术不断完善以及成本不断降低，逐渐成为更多人接受的代步工具，使两轮自平衡机器人开始从实验研究阶段转变为大众型的代步工具，其所面临的环境和任务也越来越复杂。目前市场上有各种类型的平衡机器人，大多使用PID控制算法，该算法通过采集两轮自平衡机器人当前角度并计算与目标角度的偏差，在将这个偏差进行比例、积分、微分运算计算出马达控制量从而实现两轮自平衡机器人自平衡。这种算法简单实用但并不是最理想的控制器，因为在复杂的运行环境中，该算法在很多时候处理的并不是很好，比如，该方法在外界存在干扰时，就会使控制出现抖震，在干扰特别大时，还会使平衡车失去平衡；同时，PID算法使用比例、积分、微分这三个成员进行线性组合也是不合理的，这种线性组合的方式会使其在系统鲁棒性和系统稳定性上无法两者兼顾，提高鲁棒性会使稳定性降低，反之提高稳定性则降低鲁棒性。也就是说使用PID算法的平衡车如果把鲁棒性调高，则它具有很强的保持直立的能力但一旦角度偏差过大则容易使其失去控制，从而造成危险的结果，如果把稳定性调高则，则会使其鲁棒性降低，从而导致平衡车承受负载的能力下降。总而言之，PID算法鲁棒性不够好，响应速度不够快，面对较大的扰动时，系统不稳定，当外部路面条件变化的时候，不能自适应较复杂的外部环境以及大范围负载的变化，使系统的抖振非常大。现有技术自平衡机器人在实际操控时常常会造成无刷电机堵转，在堵转情况下在无刷电机电路中会产生很大的电流，并会使无刷电机驱动电路中的MOS管发热，当温度过高时MOS管的使用寿命会下降，更严重时会直接烧坏MOS管造成驱动电路短路。更有些时候由于认为操作不当在无刷电机输出极大时堵转，这样则会产生一个非常大的浪涌电流直接击穿MOS管导致无刷电机暴走从而产生很危险的情况。故，针对目前现有技术中存在的上述缺陷，实有必要进行研究，以提供一种方案，解决现有技术中存在的缺陷。
技术实现思路
本专利技术的目的是一种内置无刷直流电机电流环控制的两轮自平衡机器人滑模自适应控制器，能够增强系统的鲁棒性、提高系统的响应速度、能够应对较大的外部扰动，提高平衡车寿命和安全性。为了克服现有技术存在的缺陷，本专利技术的技术方案为：一种内置无刷直流电机电流环控制的两轮自平衡机器人滑模自适应控制器，该控制器与传感器测量模块和电机系统相连接，用于根据所述传感器测量模块的采样信息获取自平衡机器人运动参数，并根据运动参数控制所述电机系统的运动；所述运动参数至少包括角度θ、角速度和电机电流ia；所述控制器至少包括滑模自适应控制器和电流环自抗扰控制器，所述滑模自适应控制器根据实时输入的角度参量θ和角速度控制输出电机扭矩Tw，并将电机扭矩Tw转换为电流所述电流环自抗扰控制器根据电流以及传感器测量模块检测的电机电流ia控制输出电压驱动电机系统运动；所述滑模自适应控制器的输出方程为：Tw＝-(K+φ)X；其中，X为角度参量θ和角速度的集合，K是通过极点计算出来的参数矩阵；φ取值是根据以下公式决定：γ是自适应速率，e为角度误差参数，C取[0011]；所述电流环自抗扰控制器的输出方程为：优选地，所述滑模自适应控制器中还设置机器学习表(Map)，所述机器学习表(Map)用于根据输入的角度参量θ和角速度调节输出电机扭矩Tw。优选地，所述滑模自适应控制器还包括机器学习模块，所述机器学习模块用于根据输入的角度参量θ和角速度更新所述机器学习表(Map)。优选地，所述滑模自适应控制器的输出方程为：Tw＝-(K+φ)X+Map(X)；其中，优选地，所述传感器测量模块至少包括陀螺仪、加速度计和电流检测模块。优选地，所述陀螺仪的型号为L3G420D。优选地，所述加速度计的型号为LSM303D。优选地，所述控制器通过通讯模块实现自平衡机器人与外部设备进行数据通讯。优选地，所述控制器通过转向杆线性霍尔传感器实现自平衡机器人转向控制。优选地，所述控制器设置在主控芯片中。与现有技术相比较，本专利技术能够对外界环境进行自适应同时能够最大程度降低外界环境中各种干扰对两轮自平衡机器人的影响并且不损失鲁棒性，并且在控制器中增加电流环控制，从而有效控制驱动电流大小，不会产生大电流从而保护了无刷电机驱动，大大提高平衡车寿命和安全性使用。同时本专利技术的技术方案还能够利用机器学习的方法对一些长期积累因素(如两轮自平衡机器人的机械特性或人为的操作习惯)进行磨合使两轮自平衡机器人具有最优的性能，从而保证了安全性与稳定性。说明书附图图1为本专利技术内置无刷直流电机电流环控制的两轮自平衡机器人滑模自适应控制器的系统架构图；图2为本专利技术内置无刷直流电机电流环控制的两轮自平衡机器人滑模自适应控制器的原理框图；图3本专利技术中采用的倒立摆模型结构；图4为本专利技术中电流环自抗扰控制器的结构框图；图5为本专利技术电流环系统框图；图6为本专利技术中两轮自平衡机器人控制系统的执行流程图；图7为仿真运行一段时间后地机器学习库地状态图；图8为仿真时本专利技术角度误差与在本专利技术没有机器学习情况下地角度误差和传统PID角度误差图；图9为本专利技术电流环自抗扰控制中实测电流跟踪与扩张观测器观测电流跟踪图；图10为本专利技术电流环自抗扰控制中实测电流与期望误差与扩张观测器观测电流与期望误差图。图11、图12为本专利技术无刷电机自抗扰电流控制实测效果图。具体实施方式参见图1，所示为本专利技术一种内置无刷直流电机电流环控制的两轮自平衡机器人滑模自适应控制器的系统框图，包括传感器测量模块、主控芯片、通讯模块、转向杆线性霍尔传感器和电机系统，其中，传感器测量模块采用于集自平衡机器人运动参数，至少包括陀螺仪和加速度计，分别用于采集角速度信号和加速度信号，其中，陀螺仪的型号为L3G420D，加速度计的型号为LSM303D；电机系统用于驱动两轮自平衡机器人运动，电机系统为两轮自平衡机器人的动力执行系统，至少包括无刷电机及其驱动电路；通讯模块采用串口通信模块或者无线数据传输模块，用于与外部设备进行数据通讯，以便于系统调试和维修检测；转向杆线性霍尔传感器用于实现自平衡机器人转向控制；主控芯片与传感器测量模块和电机系统相连接，用于根据所述传感器测量模块采集的运动参数控制所述电机系统的运动。进一步的，主控芯片采用DSP芯片，在其中内设内置电流环控制的滑模自适应控制器，参见图2，所示为本专利技术中内置电流环控制的滑模自适应控制器的原理框图，该控制器与传感器测量模块和电机系统相连接，用于根据传感器测量模块的采样信息获取自平衡机器人运动参数，并根据运动参数控制电机系统的运动；运动参数至少包括角度θ、角速度和电机电流ia；控制器至少包括滑模自适应控制器和电流环自抗扰控制器，滑模自适应控制器根据实时输入的角度参量θ和角速度控制输出电机扭矩Tw，并将电机扭矩Tw转换为输入电流电流环自抗扰控制器根据电流以及传感器测量模块检测的电机电流ia控制输出电压驱动电机系统运动；滑模自适应控制器的输出方程为：Tw＝-(K+φ)X；其中，X为角度参量θ和角速度的集合，K是通过极点计算出来的参数矩阵本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种内置无刷直流电机电流环控制的两轮自平衡机器人滑模自适应控制器，其特征在于，该控制器与传感器测量模块和电机系统相连接，用于根据所述传感器测量模块的采样信息获取自平衡机器人运动参数，并根据运动参数控制所述电机系统的运动；所述运动参数至少包括角度θ、角速度和电机电流ia；所述控制器至少包括滑模自适应控制器和电流环自抗扰控制器，所述滑模自适应控制器根据实时输入的角度参量θ和角速度控制输出电机扭矩Tw，并将电机扭矩Tw转换为电流所述电流环自抗扰控制器根据电流以及传感器测量模块检测的电机电流ia控制输出电压驱动电机系统运动；所述滑模自适应控制器的输出方程为：Tw＝‑(K+φ)X；其中，X为角度参量θ和角速度的集合，K是通过极点计算出来的参数矩阵；φ取值是根据以下公式决定：γ是自适应速率，e为角度误差参数，C取[0 0 1 1]；所述电流环自抗扰控制器的输出方程为：Ua0*(t)=kp·(ia*-z1)-kd·z2-ka·z3.]]>

【技术特征摘要】
1.一种内置无刷直流电机电流环控制的两轮自平衡机器人滑模自适应控制器，其特征在于，该控制器与传感器测量模块和电机系统相连接，用于根据所述传感器测量模块的采样信息获取自平衡机器人运动参数，并根据运动参数控制所述电机系统的运动；所述运动参数至少包括角度θ、角速度和电机电流ia；所述控制器至少包括滑模自适应控制器和电流环自抗扰控制器，所述滑模自适应控制器根据实时输入的角度参量θ和角速度控制输出电机扭矩Tw，并将电机扭矩Tw转换为电流所述电流环自抗扰控制器根据电流以及传感器测量模块检测的电机电流ia控制输出电压驱动电机系统运动；所述滑模自适应控制器的输出方程为：Tw＝-(K+φ)X；其中，X为角度参量θ和角速度的集合，K是通过极点计算出来的参数矩阵；φ取值是根据以下公式决定：γ是自适应速率，e为角度误差参数，C取[0011]；所述电流环自抗扰控制器的输出方程为：Ua0*(t)=kp·(ia*-z1)-kd·z2-ka·z3.]]>2.根据权利要求1所述的内置无刷直流电机电流环控制的两轮自平衡机器人滑模自适应控制器，其特征在于，所述滑模自适应控制器中还设置机器学习表(Map)，所述机器学习表(Map)用于根据输入的角度参量θ和角速度调节输出电机扭矩Tw。3.根据权利要求2所述的内置无刷直流电机电流环控制的两轮自平衡机器人滑模自适应控制器，其特征在于，所述滑模自适应控制器还包括机器学习模块，所述机器学习模块用于根据输入的角度参量θ和角速度更新所述机器学习表(Map)。4.根据权利要求3所述的内置无刷直流电机电流环控制...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈龙，胡华，满志红，黄明，马学条，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33