基于遺傳算法的物流尋跡小車設(shè)計(jì)與優(yōu)化

楊逍卓，汪正華

（武漢理工大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，湖北 武漢430070）

1 引言

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，步進(jìn)電機(jī)作為工業(yè)控制核心器械，廣泛應(yīng)用于機(jī)械電子、設(shè)備控制、機(jī)器人控制等領(lǐng)域，并在這些領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用，企業(yè)對(duì)于高精度控制設(shè)備的需求也越來(lái)越高。

以PLC 作為步進(jìn)電機(jī)核心控制單元，通過(guò)PLC 發(fā)送PWM 脈沖來(lái)控制步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)器，設(shè)計(jì)一套步進(jìn)電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)步進(jìn)電機(jī)的高精度控制。

2 國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀

步進(jìn)電機(jī)與傳統(tǒng)的交流電機(jī)不同，主要通過(guò)脈沖驅(qū)動(dòng)的方式實(shí)現(xiàn)電機(jī)旋轉(zhuǎn)，所以步進(jìn)電機(jī)又被稱為脈沖電機(jī)。其工作原理是利用電磁原理，使電機(jī)內(nèi)部的磁場(chǎng)方向發(fā)生變換，之后利用磁通變換來(lái)實(shí)現(xiàn)電機(jī)旋轉(zhuǎn)。

隨著電磁材料技術(shù)的突飛猛進(jìn)，中國(guó)步進(jìn)電機(jī)設(shè)計(jì)技術(shù)已經(jīng)向著技術(shù)革新超越的方向發(fā)展。然而現(xiàn)有的步進(jìn)電機(jī)高精度控制技術(shù)一般被國(guó)外技術(shù)企業(yè)所掌握。將PLC 控制技術(shù)與步進(jìn)電機(jī)相結(jié)合，開(kāi)發(fā)出一款簡(jiǎn)單、實(shí)用、性能高效的步進(jìn)電機(jī)調(diào)速設(shè)備，對(duì)于現(xiàn)有的中國(guó)市場(chǎng)來(lái)說(shuō)具有極為重要的意義。

3 物流車硬件選型

本項(xiàng)目研究的快遞物流小車以ATmega328P單片機(jī)作為控制核心，以直流電機(jī)作為驅(qū)動(dòng)源驅(qū)動(dòng)小車運(yùn)動(dòng)，通過(guò)5 路紅外線傳感器讀取黑線特征信息，通過(guò)測(cè)速裝置、舵機(jī)轉(zhuǎn)向裝置、電源管理系統(tǒng)、LCD 液晶顯示屏，完成液晶系統(tǒng)的整體設(shè)置，其結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

本項(xiàng)目以ATmega328P 單片機(jī)作為控制核心，該款單片機(jī)是16 位AVR 單片機(jī)，其內(nèi)存容量達(dá)到了32 KB，該款單片機(jī)性能穩(wěn)定，非常適合應(yīng)用于物流小車項(xiàng)目的搭建。為了快速完成硬件項(xiàng)目的創(chuàng)建，本項(xiàng)目最終選擇以ATmega328P單片機(jī)為主體的Ardunino UNO 成型控制器作為核心。

路徑檢測(cè)裝置是物流小車實(shí)現(xiàn)主動(dòng)跟蹤的關(guān)鍵設(shè)備，可以認(rèn)為這就是小車的“眼睛”，選擇紅外傳感器作為路徑檢測(cè)裝置。本項(xiàng)目最終選擇TCRT5000 模塊組，一共有5 路紅外傳感器完成物流車的路徑檢測(cè)。

為了完成車輛測(cè)速，在物流車驅(qū)動(dòng)端選擇了RLE38-06增量式編碼器測(cè)量車速；以L298N 作為直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)電源，完成整體車輛的設(shè)置，L298N 可驅(qū)動(dòng)兩路電機(jī)，控制方式和電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)如表1 所示。

表1 直流電機(jī)狀態(tài)表

將紅外傳感器置于小車主體前方3～5 cm 處，智能循跡小車的模型如圖2 所示。

圖2 小車模型圖

4 物流車硬件設(shè)計(jì)

為了提升智能物流小車的轉(zhuǎn)向性能和車輛行駛速度穩(wěn)定性，分別對(duì)物流小車的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和速度系統(tǒng)進(jìn)行了閉環(huán)設(shè)計(jì)，其設(shè)計(jì)原則是轉(zhuǎn)向系統(tǒng)保證位置環(huán)穩(wěn)定，車速系統(tǒng)保證速度環(huán)穩(wěn)定。其具體流程如圖3、圖4 所示。

從圖3 可知，本項(xiàng)目對(duì)于轉(zhuǎn)向系統(tǒng)主要采用PID 控制實(shí)現(xiàn)物流小車轉(zhuǎn)向的高精度控制，當(dāng)前首先給定一個(gè)巡線路徑，控制器根據(jù)當(dāng)前的巡線路徑給舵機(jī)一個(gè)特定轉(zhuǎn)向，之后紅外傳感器檢測(cè)到控制器路徑角度發(fā)生偏移，馬上根據(jù)偏移角度，對(duì)舵機(jī)的轉(zhuǎn)向進(jìn)行變換，保證舵機(jī)可以根據(jù)路徑迅速發(fā)生改變，舵機(jī)轉(zhuǎn)向的變化快慢、穩(wěn)定性情況都與PID 控制器有關(guān)。

圖3 物流車轉(zhuǎn)向控制框圖

圖4 物流車車速控制框圖

從圖3、圖4 可知，本項(xiàng)目主要采用PID 控制，直流電機(jī)主要控制的是旋轉(zhuǎn)速度，一般來(lái)說(shuō)會(huì)根據(jù)軌道大小，給定特定的巡線速度，并通過(guò)編碼器讀取車輛運(yùn)行速度，當(dāng)車輛速度發(fā)生變化后，根據(jù)變化差值，動(dòng)態(tài)調(diào)整電機(jī)速度，保障物流小車智能跟隨。

5 基于遺傳算法的PID 參數(shù)優(yōu)化

在應(yīng)用PID 控制算法時(shí)發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的手動(dòng)參數(shù)設(shè)計(jì)，并不能使物流小車取得良好的跟蹤設(shè)計(jì)效果。在實(shí)際工程中，PID 參數(shù)一般是用過(guò)人工“試湊法”獲得，這種方式不僅對(duì)操作人員具有較高的要求，參數(shù)試湊過(guò)程也極為煩瑣。當(dāng)控制對(duì)象發(fā)生變化后，必須根據(jù)控制器重新設(shè)計(jì)PID 參數(shù)。由于缺乏設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，一般工程技術(shù)人員往往無(wú)法求得最優(yōu)解，設(shè)計(jì)的PID 參數(shù)很難滿足控制效果。為了優(yōu)化智能物流小車的控制效果，本項(xiàng)目提出，基于遺傳算法進(jìn)行參數(shù)整定，設(shè)計(jì)出最合理的PID 參數(shù)。

遺傳算法的基本原理是利用生物進(jìn)化理論，將現(xiàn)有的問(wèn)題通過(guò)參數(shù)編碼的方式設(shè)計(jì)成基因序列，在遺傳的過(guò)程中按照“適者生存，優(yōu)勝劣汰”的原則進(jìn)行進(jìn)化，在完成遺傳、變異、選擇后，形成新的種族群落，通過(guò)多代之間的群體優(yōu)化，使得種群中對(duì)于某些問(wèn)題的適應(yīng)度越來(lái)越高，在最后一代的種群中選擇適應(yīng)度最高的個(gè)體作為問(wèn)題的最優(yōu)解。遺傳算法設(shè)計(jì)流程如圖5 所示。

在系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中，首先應(yīng)該確定要解決哪個(gè)問(wèn)題，確定要對(duì)哪些被控量進(jìn)行優(yōu)化，為此需要建立最小目標(biāo)函數(shù)，為了獲得比較合適的物流小車動(dòng)態(tài)性能，采用誤差的絕對(duì)值時(shí)間積分特征作為最小目標(biāo)函數(shù)，e（t）＞0 時(shí)目標(biāo)函數(shù)如下：

式（1）中：w1、w2、w3為系統(tǒng)的加權(quán)值；e（t）為系統(tǒng)誤差；u（t）為控制器輸出；tu為上升時(shí)間。

小車的波動(dòng)范圍最大的問(wèn)題來(lái)源是系統(tǒng)的超調(diào)，所以子系統(tǒng)中加入了懲罰函數(shù)，也將超調(diào)量作為優(yōu)化指標(biāo)之一。e（t）＜0 時(shí)最終的優(yōu)化指標(biāo)函數(shù)為：

式（2）中：w4為加權(quán)值，且w4>>w1。

圖5 遺傳算法設(shè)計(jì)流程圖

對(duì)問(wèn)題進(jìn)行編碼和解碼，主要選擇二進(jìn)制編碼，適應(yīng)度函數(shù)主要根據(jù)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)，根據(jù)適應(yīng)度評(píng)價(jià)可完成總體過(guò)程。主要使用MATLAB 自帶的遺傳算法優(yōu)化包，仿真參數(shù)設(shè)置如下所示：個(gè)體數(shù)目為40，最大遺傳代數(shù)為20，變量二進(jìn)制位數(shù)為20，代溝為0.96，交叉率為0.7，變異率為0.01。

只需要對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)，對(duì)遺傳種群大小、代數(shù)、交叉概率、變異概率進(jìn)行設(shè)計(jì)就可以進(jìn)行仿真，通過(guò)系統(tǒng)運(yùn)行后就可以仿真，得到優(yōu)化后的PID 參數(shù)。遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)變化如圖6 所示。

圖6 遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)變化

最終得到轉(zhuǎn)速優(yōu)化和位置優(yōu)化，得到PID 結(jié)果如下：轉(zhuǎn)向控制時(shí)，P=5，I=0.2，D=0.01；車速控制時(shí)P=3，I=0.5，D=0.6。

6 實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析

為了比較普通PID 控制器和優(yōu)化后PID 控制器的區(qū)別，本項(xiàng)目選擇不同曲率半徑測(cè)量地點(diǎn)的10 個(gè)位置進(jìn)行測(cè)量，曲率半徑由小變大，對(duì)優(yōu)化前后的跟蹤誤差曲線進(jìn)行對(duì)比，其結(jié)果如圖7 所示。

圖7 PID 優(yōu)化后跟蹤誤差對(duì)比

對(duì)實(shí)驗(yàn)后的小車進(jìn)行測(cè)試，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化后的系統(tǒng)跟蹤誤差小于沒(méi)有進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化的PID 參數(shù)跟蹤誤差。物流小車的平均行駛速度可以達(dá)到1 m/s，小車在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，跟蹤性能較好，沒(méi)有出現(xiàn)脫離賽道的現(xiàn)象，達(dá)到本項(xiàng)目的設(shè)計(jì)要求。

7 結(jié)論

物流尋跡小車常用于各類快遞運(yùn)輸業(yè)務(wù)中，為了優(yōu)化小車的尋跡過(guò)程，本項(xiàng)目設(shè)計(jì)了一款基于遺傳算法的物流尋跡小車PID 參數(shù)優(yōu)化，優(yōu)化后小車的跟蹤性能得到很大提升，完成之前設(shè)定的任務(wù)目標(biāo)。