Robotu vadības metodes ir sadalītas dažādos veidos atkarībā no kontroles daudzuma un vadības algoritma. Tālāk aprakstītas katra veida parasti izmantotās robotu vadības metodes.
I. Klasifikācija atbilstoši kontroles skaļumam
Saskaņā ar dažādu telpu, kurā atrodas vadības tilpums, robotu vadību var iedalīt kontrolē locītavu telpā un kontrolēt Dekarta telpā. Tandēma vairāku savienojumu robotiem locītavu telpas kontrole ir paredzēta mainīgo kontrolei katrā robota locītavā, un Dekarta kosmosa kontrole ir mainīgo kontrolei robota galā. Saskaņā ar dažādiem kontroles daudzumiem robotu kontroli var klasificēt kā: pozīcijas kontroli, ātruma kontroli, paātrinājuma kontroli, spēka kontroli, spēka pozīcijas hibrīda kontroli utt. Šīs vadības ierīces var būt vai nu locītavu kosmosa vadības ierīces, vai arī beigu Dekarta kosmosa kontrole.
Pozīcijas kontroles mērķis ir panākt, lai kontrolētā robota savienojumi vai gali sasniegtu vēlamo stāvokli. Šis ir robota locītavas telpas pozīcijas kontroles piemērs. Kļūda, kas iegūta, salīdzinot noteikto locītavas pozīcijas vērtību ar strāvas vērtību, tiek izmantota kā ieeja pozīcijas kontrollerī, un tā izvade tiek izmantota kā savienojuma ātruma kontroles norādītā vērtība pēc pozīcijas kontroliera darbības. Kopīga stāvokļa kontrolieris bieži izmanto PID algoritmu, var izmantot arī izplūdušo vadības algoritmu.
Pirmkārt, tiek aprēķināts gala rīka kontroles paātrinājums. Pēc tam katra locītavas atbilstošais paātrinājums tiek sadalīts, pamatojoties uz gala stāvokli, ātrumu un paātrinājumu, kā arī pašreizējo gala stāvokli, locītavas stāvokli un ātrumu, un pēc tam vadības griezes momentu aprēķina, izmantojot kinētiskos vienādojumus, lai sadalītu paātrinājuma kontroli , kas katram savienojumam jābūt kontrolējamam griezes momentam.
Tā kā locītavas spēku/griezes momentu nav viegli izmērīt tieši, un locītavas motora strāva var labāk atspoguļot locītavas motora griezes momentu, locītavas strāvu bieži izmanto, lai norādītu savienojuma spēka pašreizējo izmērīto vērtību/ griezes moments. Spēka kontrolieris kontrolē locītavu motoru, lai parādītu vēlamos spēka/griezes momenta īpašības, pamatojoties uz novirzi starp vēlamo spēka/griezes momenta vērtību un izmērīto vērtību.
Tas sastāv no divām daļām: pozīcijas kontrole un spēka kontrole. Pozīcijas kontrole ir PI kontrole, kas tiek dota kā robota gala Dekarta kosmosa pozīcija, un Dekarta telpas pozīcijas atgriezeniskā saite par galu tiek iegūta no pozīcijas locītavas telpā pēc kinemātiskās aprēķināšanas. Attēlā T ir robota kinemātiskais modelis, un J ir robota Jacobi matrica. Atšķirība starp norādīto gala pozīcijas vērtību un strāvas vērtību tiek pārveidota par stāvokļa pieaugumu locītavas telpā, izmantojot Jacobi matricas apgriezto matricu, kuru pēc tam izmanto kā daļu no locītavas pozīcijas pieauguma pēc PI darbības.
Spēka kontrole tiek kontrolēta arī ar PI, un robota galā tiek dots kā Dekarta kosmosa spēks/griezes moments ar atgriezenisko saiti, kas iegūta no spēka/griezes momenta sensora mērījumiem. Starpība starp doto vērtību un gala spēka/momenta pašreizējo vērtību tiek pārveidota par spēku/momentu locītavas telpā, izmantojot Jacobi matricas transponēšanas matricu. Spēks/moments locītavas telpā tiek izmantots kā vēl viena locītavas pozīcijas pieauguma daļa pēc PI darbības. Pozīcijas kontroles daļas un spēka vadības daļas izejas tiek papildinātas kā robota savienojumu pozīcijas pieauguma vēlamā vērtība. Robots izmanto pieaugošo kontroli, lai kontrolētu katras locītavas stāvokli. Spēka pozīcijas hibrīda vadība, kas parādīta attēlā 1-5, ir tikai vienkārša shēma spēka pozīcijas hibrīda vadībā, kas ir vienkāršota RC (RABATT-CRAIG) spēka pozīcijas hibrīda kontroles forma un daži nepieciešamie korekcijas korekcijas vajadzētu būt īpašai videi praktiskā pielietojumā.
II, klasifikācija saskaņā ar kontroles algoritmu
Saskaņā ar vadības algoritmiem robotu vadības metodes var iedalīt PID kontrolē, mainīgā struktūras kontrolē, adaptīvajā kontrolē, izplūdušajā kontrolē, neironu tīkla vadībā un citās metodēs. Dažas literatūras klasificē arī esošos vadības algoritmus loģiskā sliekšņa kontrolē, PID vadībā, bīdāmā režīma mainīgās struktūras kontrolē, neironu tīkla vadībā un izplūdušajā vadībā. Šīs vadības metodes nav izolētas, un tās bieži izmanto vadības sistēmā.
1, PID kontrole
Inženierzinātņu praksē visplašāk izmantotais regulatora kontroles likums proporcionālai, neatņemamai, diferenciālai kontrolei, ko dēvē par PID kontroli, kas pazīstama arī kā PID regulēšana.PID kontrolieris ir ieviests gandrīz 70 gadu vēsturē, tas ir vienkāršs, stabils, uzticams , viegli pielāgojams un ir kļuvis par vienu no galvenajām rūpniecības kontroles tehnoloģijām. Ja kontrolētā objekta struktūru un parametrus nevar pilnībā apgūt vai arī nav piekļuves precīziem matemātiskiem modeļiem, ir grūti izmantot citu tehnoloģiju teoriju, sistēmas kontroliera struktūrai un parametriem jāpaļaujas uz pieredzi un lauka atkļūdošanu Lai noteiktu PID vadības tehnoloģijas pielietojumu, ir visērtākā.
Tas ir, ja mēs pilnībā neizprotam sistēmu un kontrolētu objektu, vai arī nevaram būt efektīvs mērīšanas līdzeklis, lai iegūtu sistēmas parametrus, kas ir vispiemērotākie PID kontroles tehnoloģijai. PID kontrole, praksē ir arī PI un PD Control.PID kontrolieris ir balstīts uz sistēmas kļūdu, proporcionāla, neatņemama, atšķirīga kontroles kontroles apjoma aprēķinu.
2, mainīgas struktūras kontrole
Mainīgas struktūras kontrole ir kontroles shēma, kas izveidota no Padomju Savienības piecdesmitajos gados. Tā sauktā mainīgā struktūras kontrole nozīmē, ka vadības sistēmai ir vairāki kontrolieri, un dažādās situācijās saskaņā ar noteiktiem noteikumiem tiek izmantoti dažādi kontrolieri. Mainīgas struktūras kontroles izmantošanai ir daudz priekšrocību, kas nav atrodamas citās vadības ierīcēs, un tā var realizēt nelineāru sistēmu klases kontroli ar nenoteiktiem parametriem.
3, adaptīvā kontrole
Tā sauktā adaptīvā vadība attiecas uz sistēmas ieejām vai traucējumiem, kas rodas plašu izmaiņu diapazonu, projektētā sistēma var adaptīvi pielāgot sistēmas parametrus vai vadības stratēģiju, lai izvade joprojām varētu atbilst projektēšanas prasībām, pamatstruktūru, kā parādīts Attēlā 2-1. Adaptīvā vadība nodarbojas ar sistēmām ar "nenoteiktību", un cenšas samazināt šo nenoteiktību, novērojot nejaušu mainīgo stāvokli un atpazīstot sistēmas modeli. Rezultāts bieži ir noteiktu kontroles mērķu sasniegšana, ti, "optimālā vadība" tiek aizstāta ar "efektīvu kontroli".
Adaptīvās vadības sistēmas var iedalīt modelī atsauces adaptīvās vadības sistēmās, paškoriģējošās vadības sistēmās, pašoptimizējošās vadības sistēmās, mainīgas struktūras vadības sistēmās un inteliģentās adaptīvās vadības sistēmas atbilstoši to principiem. Starp šiem adaptīvās vadības sistēmu veidiem, kas atsaucas uz modeli, atsaucās adaptīvās vadības sistēmas un paškoriģējošas vadības sistēmas ir nobriedušākas un parasti izmantotas.
4, izplūdušā kontrole
Izplūdušajā kontrolē izejvielas tiek kvantētas, lai kļūtu par izplūdušajiem mainīgajiem, ir izplūdušie mainīgie lielumi, kas pamatoti ar izplūdušajiem noteikumiem, lai iegūtu izplūdušas izejas, un pēc deficifikācijas, lai iegūtu skaidrus izejas kontrolei. Vispirms bija izplūdušā kontrole
Prof. Zadehs no Kalifornijas universitātes 1965. gadā un 1974. gadā EH Mamdani no Apvienotās Karalistes veiksmīgi izmantoja izplūdušo vadību katlu un tvaika motora kontrolei. Pēc tam izplūdušā kontrole ir ātri attīstīta kontroles jomā un ir ieguvusi lielu skaitu veiksmīgu lietojumprogrammu.
5, neironu tīkla vadība
Neironu tīkla vadība ir viena no robežu disciplīnām automātiskās kontroles jomā, kas izveidota 1980. gadu beigās. Tā ir jauna inteliģenta kontroles nozare, kas paver jaunu veidu, kā atrisināt sarežģītu nelineāru, nenoteikto un nenoteikto sistēmu kontroles problēmas. Neironu tīkla vadība ir (mākslīgā) neironu tīkla teorijas un kontroles teorijas kombinācijas produkts, un tā ir jaunattīstības disciplīna. Tas apvieno teorijas, paņēmienus, metodes un pētījumu rezultātus no disciplīnām, ieskaitot matemātiku, bioloģiju, neirofizioloģiju, smadzeņu zinātni, ģenētiku, mākslīgo intelektu, datorzinātni, automātisku kontroli utt. Tā pamatstruktūra ir parādīta attēlā 2-2.
Kontroles jomā vadības sistēmu ar mācīšanās spējām sauc par mācību kontroles sistēmu, kas pieder inteliģentai vadības sistēmai. Neironu kontrole ir saistīta ar mācīšanās spējām un pieder mācību kontrolei, kas ir inteliģentas kontroles nozare. Neironu kontroles attīstība līdz šim, kaut arī tikai vairāk nekā desmit gadu vēsture, ir bijušas dažādas kontroles struktūras. Piemēram, neironu paredzamā kontrole, neironu apgrieztās sistēmas kontrole un tā tālāk.