Điều khiển vị trí cơ khí nén nhân tạo bằng các bộ điều khiển PID và PI
Abstract
In this paper, a PID controller is proposed for the position control of the pneumatic artificial muscle (PAM) combined with the PI controller for the air pressure in/out of the PAM. An experimental model was set up to demonstrate the feasibility of the controller. The control algorithm was implemented on the MATLAB/Simulink software through the TI C2000 real-time embedded control circuit to control the air pressure in/out of the pneumatic artificial muscle, thereby controlling the muscle position. The results show that the ability to control the position of the PID-PI controller with the coefficients found by trial and error is quite good, with an error of close to 1.5%, there is almost no overshoot, and a set time of one second. In addition, the effect of the suspension load on the system response through the results of the pressure controller.
Tóm tắt
Trong bài báo này trình bày bộ điều khiển PID cho vấn đề điều khiển vị trí cơ khí nén tạo (PAM) kết hợp bộ điều khiển PI cho áp suất vào/ra PAM. Mô hình thực nghiệm được thiết lập nhằm chứng minh tính khả thi của bộ điều khiển. Thuật toán điều khiển được thực hiện trên phần mềm MATLAB/Simulink thông qua mạch điều khiển nhúng thời gian thực TI C2000 để điều khiển áp suất không khí vào/ra cơ nhân tạo khí nén, từ đó kiểm soát vị trí cơ. Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng kiểm soát vị trí của bộ điều khiển PID-PI với các hệ số tìm được bằng phương pháp thử sai là khá tốt với sai số gần bằng 1.5%, gần như không có vọt lố và thời gian xác lập là 1 giây. Ngoài ra còn có thể thấy được sự ảnh hưởng của tải treo đối với đáp ứng cuả hệ qua kết quả của bộ điều khiển áp suất.
Tài liệu tham khảo
[1] R. M. Robinson, C. S. Kothera, and N. M. Wereley, “Variable Recruitment Testing of Pneumatic Artificial Muscles for Robotic Manipulators,” IEEE/ASME Trans. Mechatronics, vol. 20, no. 4, pp. 1642–1652, Aug. 2015, doi: 10.1109/TMECH.2014.2341660.
[2] A. Merola, D. Colacino, C. Cosentino, and F. Amato, “Model-based tracking control design, implementation of embedded digital controller and testing of a biomechatronic device for robotic rehabilitation,” Mechatronics, vol. 52, no. February, pp. 70–77, Jun. 2018, doi: 10.1016/j.mechatronics.2018.04.006.
[3] S. Hussain, P. K. Jamwal, M. H. Ghayesh, and S. Q. Xie, “Assist-as-Needed Control of an Intrinsically Compliant Robotic Gait Training Orthosis,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 64, no. 2, pp. 1675–1685, Feb. 2017, doi: 10.1109/TIE.2016.2580123.
[4] J. M. Hollerbach, I. M. Hunter, and J. Ballentyne, “A comparitive analysis of actuator technologies for robotics,” The Robotics Review 2. p. 342, 1991.
[5] B. Hannaford, J. M. Winters, C. P. Chou, and P. H. Marbot, “The anthroform biorobotic arm: A system for the study of spinal circuits,” Ann. Biomed. Eng., vol. 23, no. 4, pp. 399–408, Jul. 1995, doi: 10.1007/BF02584440.
[6] D. H. Plettenburg, “Pneumatic actuators: A comparison of energy-to-mass ratio’s,” in Proceedings of the 2005 IEEE 9th International Conference on Rehabilitation Robotics, 2005, vol. 2005, pp. 545–549. doi: 10.1109/ICORR.2005.1502022.
[7] M. D. Doumit and S. Pardoel, “Dynamic contraction behaviour of pneumatic artificial muscle,” Mech. Syst. Signal Process., vol. 91, pp. 93–110, Jul. 2017, doi: 10.1016/j.ymssp.2017.01.001.
[8] W. Felt, K. Y. Chin, and C. D. Remy, “Contraction Sensing with Smart Braid McKibben Muscles,” IEEE/ASME Trans. Mechatronics, vol. 21, no. 3, pp. 1201–1209, Jun. 2016, doi: 10.1109/TMECH.2015.2493782.
[9] J. Sarosi, I. Biro, J. Nemeth, and L. Cveticanin, “Dynamic modeling of a pneumatic muscle actuator with two-direction motion,” Mech. Mach. Theory, vol. 85, pp. 25–34, Mar. 2015, doi: 10.1016/j.mechmachtheory.2014.11.006.
[10] C. P. Chou and B. Hannaford, “Measurement and modeling of McKibben pneumatic artificial muscles,” IEEE Trans. Robot. Autom., vol. 12, no. 1, pp. 90–102, 1996, doi: 10.1109/70.481753.
[11] G. K. Klute and B. Hannaford, “Accounting for Elastic Energy Storage in McKibben Artificial Muscle Actuators,” J. Dyn. Syst. Meas. Control, vol. 122, no. 2, pp. 386–388, Jun. 2000, doi: 10.1115/1.482478.
[12] B. Tondu and P. Lopez, “Modeling and control of McKibben artificial muscle robot actuators,” IEEE Control Syst., vol. 20, no. 2, pp. 15–38, Apr. 2000, doi: 10.1109/37.833638.
[13] B. Tondu, S. Ippolito, J. Guiochet, and A. Daidie, “A Seven-degrees-of-freedom robot-arm driven by pneumatic artificial muscles for humanoid robots,” Int. J. Rob. Res., vol. 24, no. 4, pp. 257–274, Apr. 2005, doi: 10.1177/0278364905052437.
[14] S. Shakiba, M. Ourak, E. Vander Poorten, M. Ayati, and A. Yousefi-Koma, “Modeling and compensation of asymmetric rate-dependent hysteresis of a miniature pneumatic artificial muscle-based catheter,” Mech. Syst. Signal Process., vol. 154, p. 107532, Jun. 2021, doi: 10.1016/j.ymssp.2020.107532.
[15] S. L. Xie, H. T. Liu, and Y. Wang, “A method for the length-pressure hysteresis modeling of pneumatic artificial muscles,” Sci. China Technol. Sci., vol. 63, no. 5, pp. 829–837, 2020, doi: 10.1007/s11431-019-9554-y.
[16] M. Al Saaideh and M. Al Janaideh, “On Prandtl-Ishlinskii Hysteresis Modeling of a Loaded Pneumatic Artificial Muscle,” ASME Lett. Dyn. Syst. Control, pp. 1–12, Jun. 2022, doi: 10.1115/1.4054779.
[17] M. Chavoshian, M. Taghizadeh, and M. Mazare, “Hybrid Dynamic Neural Network and PID Control of Pneumatic Artificial Muscle Using the PSO Algorithm,” Int. J. Autom. Comput., vol. 17, no. 3, pp. 428–438, 2020, doi: 10.1007/s11633-019-1196-5.
