·404. 智能系统学报 第10卷 PID控制及模糊PID控制的仿真。 图s。Ground为机架模块，barAB、barBC代表第1,2 3.2.1控制模型 根杆，A、B分别代表转动副模块，Joint Sensorl代表 图9为二连杆投球机器人的SimMechanics仿真 运动副传感器模块，Joint Actuator为运动驱动模块。 CS1 CS2 CS1 CS2 Ground barAB barBC Joint B Actuator2 Joint Joint Sensorl Joint Env Actuatorl Sensor2 Subsystem2 Subsystem Step3 Step】 Scope 图9二连杆机器人仿真框图 Fig.9 Simulation block of dual-arm robot 3.2.2PID控制仿真 经过PD调节后二连杆平面投球机器人的旋转角度情 在系统中首先加入PD控制器6，控制器输入况。可以看到，经过PD调节后，系统可以实现快速启 二连杆平面机器人两关节预定角度和与实际角动，并且缩短了时间，快速地进入新的稳定状态。 度日，和0，的误差e,输出为驱动关节转矩r。 140 仿真模型建立后，要对每个模块都进行参数的设 120- 置。以AB杆为例，见图10。双击barAB,填入参数： 100 杆的质量、刚体坐标和质心位置。所有参数设置完成 后，再设置允许每个连杆的旋转角度。在此，设置第 60 1根杆旋转90°，第2根杆旋转135°。 0 grm的- -20 00.51.01.52.02.53.03.54.04.55.0 h ect to the0Ce ror的B0dn3tm dycoorsnatnstams 仿真时间s *国 图11两连杆机械臂旋转角度 Fig.11 Rotation angle of dual-arm cS2 Hoo C31 3.3模糊PD控制仿真 通过SimMechanics建立仿真模型，并利用模糊 图10AB杆模型参数 PD进行控制7)。如图12所示。启动仿真，调节模 Fig.10 Model parameters of AB arm 糊PD参数。从仿真曲线可以看到PD控制与模糊 得到二连杆机械臂的旋转角度曲线，根据上节所 PD控制两者之间的差别。图13为启动仿真后得到 述方法调节PD参数，得到理想的响应曲线。图11为 的第1根杆旋转角度的完整图，图14为图13的局部ＰＩＤ 控制及模糊 ＰＩＤ 控制的仿真。 ３．２．１ 控制模型 图 ９ 为二连杆投球机器人的 ＳｉｍＭｅｃｈａｎｉｃｓ 仿真 图［１５］ 。 Ｇｒｏｕｎｄ 为机架模块，ｂａｒＡＢ、ｂａｒＢＣ 代表第 １、２ 根杆，Ａ、Ｂ 分别代表转动副模块，Ｊｏｉｎｔ Ｓｅｎｓｏｒ１ 代表 运动副传感器模块，Ｊｏｉｎｔ Ａｃｔｕａｔｏｒ 为运动驱动模块。 图 ９ 二连杆机器人仿真框图 Ｆｉｇ． ９ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｂｌｏｃｋ ｏｆ ｄｕａｌ⁃ａｒｍ ｒｏｂｏｔ ３．２．２ ＰＩＤ 控制仿真 在系统中首先加入 ＰＩＤ 控制器［１６］ ，控制器输入 二连杆平面机器人两关节预定角度 θ ｄ １ 和 θ ｄ ２ 与实际角 度 θ１ 和 θ２ 的误差 ｅ，输出为驱动关节转矩 τ 。 仿真模型建立后，要对每个模块都进行参数的设 置。 以 ＡＢ 杆为例，见图 １０。 双击 ｂａｒＡＢ，填入参数： 杆的质量、刚体坐标和质心位置。 所有参数设置完成 后，再设置允许每个连杆的旋转角度。 在此，设置第 １ 根杆旋转 ９０°，第 ２ 根杆旋转 １３５°。 图 １０ ＡＢ 杆模型参数 Ｆｉｇ． １０ Ｍｏｄｅｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ＡＢ ａｒｍ 得到二连杆机械臂的旋转角度曲线，根据上节所 述方法调节 ＰＩＤ 参数，得到理想的响应曲线。 图 １１ 为 经过 ＰＩＤ 调节后二连杆平面投球机器人的旋转角度情 况。 可以看到，经过 ＰＩＤ 调节后，系统可以实现快速启 动，并且缩短了时间，快速地进入新的稳定状态。 图 １１ 两连杆机械臂旋转角度 Ｆｉｇ． １１ Ｒｏｔａｔｉｏｎ ａｎｇｌｅ ｏｆ ｄｕａｌ⁃ａｒｍ ３．３ 模糊 ＰＩＤ 控制仿真 通过 ＳｉｍＭｅｃｈａｎｉｃｓ 建立仿真模型，并利用模糊 ＰＩＤ 进行控制［１７］ 。 如图 １２ 所示。 启动仿真，调节模 糊 ＰＩＤ 参数。 从仿真曲线可以看到 ＰＩＤ 控制与模糊 ＰＩＤ 控制两者之间的差别。 图 １３ 为启动仿真后得到 的第 １ 根杆旋转角度的完整图，图 １４ 为图 １３ 的局部 ·４０４· 智 能 系 统 学 报 第 １０ 卷