管道機器人機構(gòu)設(shè)計與控制

第一章管道機器人概述1研究管道機器人的意義在當今社會，各種各樣的管道得到了廣泛的應用，現(xiàn)代工業(yè)、農(nóng)業(yè)及日常生活中都離不開管道，管道成為物質(zhì)輸送的重要工具之一，可以輸送水、石油、煤氣等氣態(tài)和液態(tài)物質(zhì)，它可應用于煤氣、石油、水、醫(yī)療和中央空調(diào)通風管道等多個領(lǐng)域。在使用過程中，管道需要檢測、清掃和維修，但是管道一般深埋在地下、空中或者建筑物中，內(nèi)部結(jié)構(gòu)錯綜復雜、環(huán)境惡劣，內(nèi)徑較小，人工難以在這樣的環(huán)境下工作，因此在20世紀70年代開始，發(fā)達國家就開始致力于研制各種各樣特殊用途的管道機器人。管道機器人是一種可沿較小管道內(nèi)部或外部自動行走、攜帶一種或多種傳感器及操作機械，在工作人員的遙控操作或計算機自動控制下，進行一系列管道作業(yè)的系統(tǒng)。目前國內(nèi)外管道機器人的研究成果已經(jīng)很多，但是在微小管道、特殊管道(如變徑管道、帶有L型、U型的管道)進行檢測和維修還不夠成熟，在機構(gòu)、控制等方面還不夠完善，但是該類管道在各個領(lǐng)域的廣泛應用，因此研發(fā)各種特種管道機器人極具吸引力。本論文是針對中央空調(diào)通風系統(tǒng)的特點進行管道清掃機器人的開發(fā)研制?，F(xiàn)在的大樓普遍采用中央空調(diào)系統(tǒng)對室內(nèi)空氣的溫度、相對濕度、氣流速度等進行有效的調(diào)節(jié)，來滿足人們對室內(nèi)工作環(huán)境的要求。但由于中央空調(diào)通風系統(tǒng)長期得不到清洗而引起的空氣污染已越來越引起人們的高度重視，特別是SARS之后，人們迫切要求提高工作、居住及其他公共場所的空氣質(zhì)量，但是通風管道很長、彎道多，而且安裝在大樓的天花板上，拆卸困難，人工清洗困難，效率很低。據(jù)有關(guān)統(tǒng)計，僅上海市目前安裝中央空調(diào)的樓宇有3000多幢，每年需要清洗和檢測空調(diào)管道的數(shù)量巨大，空調(diào)管道清掃機器人有較好的市場需求和十分可觀的經(jīng)濟效益。因此，研制開發(fā)中央空調(diào)管道清掃機器人具有較高的社會實用價值。-1-上海交通大學碩士學位論文2管道機器人的歷史和現(xiàn)狀發(fā)達國家對于管道機器人的研究處在世界前列，其中美國、日本、加拿大等發(fā)達國家處在領(lǐng)先階段。丹麥、瑞士、日本和韓國等也有管道機器人系列開發(fā)產(chǎn)品，國內(nèi)的一些大學和公司也相繼研制開發(fā)了各種管道機器人，如中科院、西安交大、上海交大、清華大學和北京理工大學等也都相繼研制了各種管道機器人。國內(nèi)外部分有代表性的管道爬行機器人有：1、日本的福田敏男、細貝英實在1986年研制了能過“L”形的輪式管道機器人。該機器人行走機構(gòu)分別由頭部和本體兩部分組成，頭部和本體可相對回轉(zhuǎn)。當機器人在直管內(nèi)行走時，本體上的電動機1通過減速裝置帶動本體上的驅(qū)動輪轉(zhuǎn)動，使機器人沿直管行走。當通過90度彎管時，電動機2驅(qū)動頭部做姿態(tài)調(diào)整，同時驅(qū)動頭部履帶，引導機器人通過彎管。該機器人的技術(shù)指標為：適應管徑；φ，行走速度：8.1mm/s，轉(zhuǎn)彎性能：可以通過90度直角彎管機器人重量為：240g，機器人長度：76mm[1]。2、Hirose，Ohno，，Mitsui，T研制的適應φ25、φ50、φ150的輪式管50mmTheseus-I和用于實際煤氣管道的管內(nèi)機器人Theseus-II150mm的管道，基于控制構(gòu)形車輛的概念提出了Theseus-III機器人。對于直徑的管道，提出了驅(qū)動器在管道外的管內(nèi)機器人Theseus-IV，如圖1.1所示。Theseus-II機器人是以電池為動力源，無刷電動機為驅(qū)動元件，最大行走距離為150m，運動速度可以達到3m/s，目前東京煤氣公司已經(jīng)采用此類機器人進行煤氣管道的檢修[2][3]。3、腳式管道機器人，西門子公司Neubern等人研制的蜘蛛型微管道機器人有3、6和8只腳三種類型，原理是利用腿推壓管壁來運動；國內(nèi)的太原理工大學研制成功管內(nèi)腳式行走機器人，該機器人可在管內(nèi)雙向行走，自動隨管道彎度轉(zhuǎn)向。該機器人由撐腳機構(gòu)、牽引機構(gòu)和轉(zhuǎn)向機構(gòu)等構(gòu)成[4]。4、履帶式管道機器人，如加拿大Inuktun和SystemInc公司的產(chǎn)品已經(jīng)商業(yè)化了，和東華大學的多履帶機構(gòu)管道機器人[5]。5、蠕動式微型機器人，它們利用電磁伸縮、氣缸伸縮或形狀記憶合金等進行驅(qū)動，如上海交通大學研發(fā)了小口徑管道內(nèi)蠕動式移動機構(gòu)，它是模仿昆蟲-2-上海交通大學碩士學位論文在地面上爬行時蠕動前進與后退的動作設(shè)計的；西安交通大學、中科院等以電致伸縮陶瓷微位移器做驅(qū)動器，電磁鐵機構(gòu)做可吸附于行走表面的保持器，設(shè)計制作了蠕動式微動直線自行走機構(gòu)，如圖1.2所示[6][7][8]。6、利用管道流體的壓力差產(chǎn)生驅(qū)動力，隨著管內(nèi)流體的流動向前移動的無動力（無纜）管道機器人。廣東工業(yè)大學提出的采用流體運動的能量推動葉輪轉(zhuǎn)動，從而產(chǎn)生電能對機器人的儲能元件充電的機器人[9]。7、隨著科技的不斷進步，開始嘗試用微波和磁場來驅(qū)動管道機器人。日本研究并設(shè)計了采用微波方式供應能源來驅(qū)動的管道機器人。在機器人的尾部是直徑9.5mm天線和RF模塊，用于能量交換和信號通訊，其中傳送能量的微波信號頻率為22HZ，通訊信號的頻率為24GHz。機器人運動的速度可以達到20mm/s，所需要的微波的能量為650mW。機器人的驅(qū)動元件是積層壓電元件，運動原理是慣性沖擊式驅(qū)動[10]。8、具有內(nèi)窺鏡各項功能的柔性管內(nèi)微機器人的概念是由日本的Ikuta于1988年提出的。同年Ikuta研究與開發(fā)用于大腸檢查的小型醫(yī)用機器人MEDIWORM，該機器人是一個半自動裝置，由操作人員通過一定的人機界面進行交互操作，后來又加入了記憶合金轉(zhuǎn)向裝置。另外，還有吸附式、蛇形等各種管道機器人。-3-上海交通大學碩士學位論文圖1.1日本Theseus-II、III、IV管道機器人Fig.1.1Theseus-II、III、IVpiperobotofJapan國內(nèi)相關(guān)技術(shù)的研究已經(jīng)有不少，但是目前大部分還處在實驗室研制階段，部分國外已經(jīng)商業(yè)化的管道機器人也存在很多不足，如控制方法都比較簡單，還沒有將現(xiàn)代智能控制技術(shù)應用于這些機器人的控制。圖1.2電磁力蠕動管道機器人Fig.1.2Magnetoelectriccreeperpiperobot3管道機器人的技術(shù)展望,進入實用化階段,必須在以下幾個方面有所突破：-4-上海交通大學碩士學位論文1、研究開發(fā)能夠適應復雜管道和特殊管道的多功能行走機構(gòu)，管內(nèi)作業(yè)機器人在彎管、支岔管中的通過性問題仍未很好解決，要解決這一問題，首先要在機構(gòu)上保證機器人能夠在這些特殊環(huán)境中順利行走，提高機器人在彎管、L型和T型管中的通過性。因此要研究一種既融合各種機構(gòu)優(yōu)點，能夠提供較大的牽引力，又具有快速靈活，可靠性高的驅(qū)動方案。2、基于多傳感器的管況識別技術(shù)的研究。對管道內(nèi)部這類非結(jié)構(gòu)化環(huán)境，現(xiàn)有的管內(nèi)作業(yè)機器人中的傳感器或無法正常發(fā)揮作用，或過多地依賴人的介入，已經(jīng)不能滿足其發(fā)展的需要。經(jīng)過多年的實踐，人們已經(jīng)認識到傳感器的集成，即多種傳感器(光，機，電，儀)的綜合運用是解決上述問題的有效手段，才能為提高管內(nèi)作業(yè)機器人的智能控制水平打下良好的基礎(chǔ)。其中以攝像機為基礎(chǔ)的視覺傳感器，將是發(fā)展的一個主要方向。例如，目前已經(jīng)在機械手控制中引入視覺伺服技術(shù)，即利用視覺傳感器來實現(xiàn)機械手的位置閉環(huán)控制。視覺對管內(nèi)機器人具有重要意義，利用視覺可以：（1）確定作業(yè)位置；（2）識別管內(nèi)環(huán)境(是否拐彎,是否有枝杈等)；（3）識別機器人的姿態(tài)(是否有轉(zhuǎn)體,相對于作業(yè)位置的距離等)。在管內(nèi)作業(yè)機器人中采用視覺伺服技術(shù)，有利于提高其控制性能和自主能力，并對其智能化進程有重要意義。3、在復雜管道環(huán)境下機器人智能控制技術(shù)的研究。在管道內(nèi)部復雜的環(huán)境中，為減輕操作人員的負擔，機器人具有自主能力是必要的，先進的控制策略，如路徑規(guī)劃，控制器參數(shù)的在線優(yōu)化等的研究也必將使管內(nèi)作業(yè)機器人的智能化水平得到進一步的提高。但這有賴于先進的傳感器技術(shù)，特別是管內(nèi)環(huán)境識別技術(shù)作保證。4信號、電力的傳輸和供給方式：在直管道線纜可以順利進出，但是在彎曲管道里，尤其是有幾個彎曲的管道里，必須考慮線纜在轉(zhuǎn)彎處的阻力，因此現(xiàn)在的機器人一般只能進入帶彎道管道的深度為30m。采用無線的方式來傳遞信號，由于金屬管道具有一定的屏蔽作用，需要考慮發(fā)射信號的頻率。電力的供給現(xiàn)在一般采用高能干電池、蓄電池和管外供電(線纜)的方式。這些方式對機器人的行程有較大的影響。-5-上海交通大學碩士學位論文5、機構(gòu)和驅(qū)動器的小型化、微型化。4論文的主要工作本論文是整個課題的一部分，本課題致力于研究和設(shè)計一種從事檢測、清掃管道和噴灑清掃液體的管道機器人。該機器人可以工作在φ350-φ600mm的圓管和寬度大于270mm的方管以及在平地或30度以下坡度上運動，可以通過線控對它進行控制，并對智能控制算法和自適應不同直徑的圓形管道算法進行了研究。我的主要工作：1、在查閱和掌握大量有關(guān)文獻資料的基礎(chǔ)上，分析了管道機器人的研究現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢，系統(tǒng)地研究了管道機器人的驅(qū)動原理和方式、移動原理以及機械結(jié)構(gòu)。在綜合考慮各種因數(shù)的基礎(chǔ)上，確定了管道機器人移動機構(gòu)，指出了在設(shè)計機器人時應考慮的主要問題。2、針對中央空調(diào)通風管道系統(tǒng)復雜多變的特點，設(shè)計了履帶式管道機器人機械結(jié)構(gòu)，闡述了履帶式機器人的組成與特點。該機器人采用模塊化設(shè)計，具有結(jié)構(gòu)獨特、簡單、實用、牽引力大和穩(wěn)定性高等特點，移動機構(gòu)既能夠適應多種方形管道和圓形管道，還可以適應變徑園管；毛刷機構(gòu)可以實現(xiàn)兩個方向旋轉(zhuǎn)，滿足方管和圓管的不同需求。3、對履帶式移動機器人進行了受力分析和動力學分析，討論了機器人的通過性、自定心效應和側(cè)傾問題。4、根據(jù)履帶式機器人滑動嚴重、難以建立精確的運動學模型和非完整性約束系統(tǒng)的特性，將分層模糊控制策略應用到機器人的控制上，以實現(xiàn)機器人的自主控制。通過分層輸入和輸出疊加，大幅度減少了多輸入模糊控制系統(tǒng)的維數(shù)和計算量，簡化了機器人的控制，便于工程實現(xiàn)。同時闡述了管道機器人自適應管徑原理。對自適應分層模糊控制算法進行了計算機仿真，得出了初步仿真結(jié)果。5、針對分層模糊控制參數(shù)難以確定的問題，運用遺傳算法對分層模糊控制器的參數(shù)進行了優(yōu)化。-6-上海交通大學碩士學位論文第二章管道機器人的設(shè)計基礎(chǔ)管道機器人通常是由驅(qū)動器、移動機構(gòu)、轉(zhuǎn)向機構(gòu)和工作裝置等幾部分組成。其中驅(qū)動機械和移動方式有較大程度上決定了機器人的整個機械結(jié)構(gòu)。1管道機器人的驅(qū)動方式由于管道機器人是在管道限定的環(huán)境里運行，尤其是在有彎曲的管道里運行，一方面，機器人在彎管(包括垂直管道)行走中要有足夠的摩擦力來克服重力的影響，另一方面需要提供足夠大的驅(qū)動力來克服各種阻力。驅(qū)動器的選擇在很大程度上決定了管道機器人的體積、重量和性能指標。現(xiàn)在使用的驅(qū)動方式主要有：1、電磁驅(qū)動。最常用的是微電機，微電機又分為有刷直流電機、無刷直流電機、步進電機和舵機等。步進電機、直流電機和無刷直流電機的主要區(qū)別在于它們的驅(qū)動方式。步進電機采用直接控制方式，它的主要命令和控制變量都是步階位置(stepposition)；直流電機則是以電機電壓或電流作為控制變量，以位置或速度作為命令變量，小尺寸可以產(chǎn)生較大的扭矩。直流電機需要反饋控制系統(tǒng)，它會以間接方式控制電機位置，步進電機可以產(chǎn)生精確控制，一般采用開環(huán)方式。無刷直流電機以電子組件和傳感器取代電刷，不但延長電機壽命和減少維護成本，而且也沒有電刷產(chǎn)生的噪音，因此無刷直流電機可以達到更高的轉(zhuǎn)速。對電機的控制比較成熟，目前小型電機常采用控制方法，控制方法比較簡單，精度比較高。受到尺寸的限制，管道機器人需要尺寸小而扭矩大的驅(qū)動器，這正是電機所具有的特性，因此電機在機器人上應用最多，本課題也是采用直流電機作為驅(qū)動。2、壓電驅(qū)動。壓電材料是一種受力即產(chǎn)生應變，在其表面出現(xiàn)與外力成比例電荷的材料，又稱壓電陶瓷。反過來，把一電場加到壓電元件上，則壓電元件產(chǎn)生應變，輸出力或變位。通常壓電元件的能量變換率高（約50%大（3500N/cm2電元件有兩種驅(qū)動方式：一種是利用動態(tài)響應快的特點，作高頻振動，把振動-7-上海交通大學碩士學位論文作為動力源；另一種是利用驅(qū)動力大、精度高的特點，驅(qū)動位移或力作為驅(qū)動源[14]。3、形狀記憶合金。形狀記憶合金是一種特殊的合金，其形狀記憶效應產(chǎn)生的主要原因是相變，其相變是由可逆的熱彈性馬氏體的相變產(chǎn)生，一旦使他記憶了任意形狀，當加熱到某一適當?shù)臏囟葧r，則恢復為變形前的形狀。它的特點：一是變化率大，是普通金屬的近十倍，達到每10oC；二是變位方向的自由度大，由兩種金屬片貼合而成的雙金屬片的變位方向只能是垂直于貼合面的方向，形狀記憶合金是單一材料，沒有方向的依賴性，可向任何方向變位，如做成線圈狀擴大動作行程；三是在特定的溫度下，變位急劇發(fā)生，并且具有溫度的遲滯性，適合于開關(guān)動作。4、超聲波驅(qū)動是利用超聲波振動作為驅(qū)動力，即由振動部分和移動部分組成，靠振動部分和移動部分之間的摩擦力來驅(qū)動的一種驅(qū)動器，它具有結(jié)構(gòu)簡單、體積小、響應快、力矩大，不需要減速就可以低速運行，常用于照相機快門的動作等。超聲波驅(qū)動由三種驅(qū)動方式：振動方向變換型、行進波型和復合振動型，這兩種驅(qū)動方式一般應用在微機器人上。5、氣動驅(qū)動。利用壓縮空氣驅(qū)動氣動馬達或氣缸運動，適合潮濕惡劣的環(huán)境，不需要電源，但運動精度比較低。橡膠筒套及外部纖維編織網(wǎng)構(gòu)成，當對橡膠筒套充氣時,橡膠筒套因彈性變形壓迫外部編織網(wǎng)，由于編織網(wǎng)剛度很大，限制其只能徑向變形，直徑變大，長度縮短。此時，如果將氣動人工肌肉與負載相聯(lián),就會產(chǎn)生收縮力；反之，當放氣時氣動人工肌肉彈性回縮，直徑變細，長度增加，收縮力減小，因此氣動人工肌肉具有重量輕、輸出力大、柔順性好等特點。如圖2.1所示，其缺點是：（1）氣動人工肌肉與傳統(tǒng)氣動執(zhí)行元件相比行程小(氣動人工肌肉空載時可達20%，有載時只可達到10%，而有的傳統(tǒng)氣缸可達到40%)2）氣動人工肌肉的變形為非線性環(huán)節(jié)，具有時變性，使準確控制其位移十分困難；（3）在工作過程中，氣動人工肌肉自身溫度會發(fā)生變化，隨著溫度的變化，其性能也會改變，這給高精度控制帶來困難[15]。英國Salfold大學的Caldwell采用18根氣動人工肌肉設(shè)計了四手指機械柔性手，機械柔性手拇指具有3個自由度，其-8-上海交通大學碩士學位論文它3個手指具有2個獨立自由度和1個關(guān)聯(lián)自由度，可實現(xiàn)并攏和手指彎曲動作。圖2.1人工肌肉結(jié)構(gòu)簡圖Fig.2.1Structurediagramofman-mademuscle2管道機器人的移動方式管道機器人的移動方式可以分為輪式、履帶式、足式、蠕動式、螺旋式和流體推動式等（如圖2.21然而對于輪式也還有限制：輪式越障礙能力比較差，牽引力相對履帶式要?。辉诓黄秸孛姝h(huán)境下，運動不平穩(wěn)，易傾斜；微型化比較難[16]。2、履帶式機器人具有牽引力大，抓地性好，適應地面環(huán)境能力強的特點，同等條件下，可以跨越的障礙是所有驅(qū)動方式中最大的，但精確控制比較難，微型化也比較困難，不能適合在圓管中運行。這些特性適合空調(diào)通風管道的特點，本課題因此采用了擺動式履帶移動方式[17]。(a)輪式(b)履帶式(c)足式(d)螺旋式(e)張緊式(f)流體推動式(g)蠕動式圖2.2管道機器人的移動方式Fig.2.2locomotionofpiperobot-9-上海交通大學碩士學位論文3、足式是一種模仿昆蟲結(jié)構(gòu)功能的移動方式，地形適應能力強，能越過較大的壕溝和臺階，其缺點是速度和效率低，轉(zhuǎn)向比較困難，控制系統(tǒng)復雜，因為腿和地面的接觸面積小而使得單位的壓強太大，所以應用起來比較困難。日本用壓電元件制成的足式步行機器人采用雙壓晶片型的壓電元件，利用它的振動直接蹬著地面前進[18]。如圖2.3所示。圖2.3微型六足機器人Fig.2.3Hexapodemicro-robot4、螺旋式機器人是利用旋轉(zhuǎn)摩擦管壁產(chǎn)生推力。適合在管徑很小的管道中運動，缺點是效率低，推力比較小[19]。5、張緊式移動機構(gòu)主要是適合在垂直管道或大坡度管道中運動，它通過可變形的機構(gòu)始終張緊管壁，保持與管壁的緊配合。一般與其他移動方式（如輪式和履帶式）結(jié)合使用，缺點是不能適合L型等沒有圓弧過渡的彎道，適應得管道直徑范圍比較小[20]。如圖2.4所示（適合直徑85-105mm-10-上海交通大學碩士學位論文圖2.4SungkyunkwanUniversity的管道機器人Fig.2.4PiperobotofSungkyunkwanUniversity6、流體推動式是一種無動力或被動式的移動方式，利用管道內(nèi)的流動液體的動力運動，可以在管道不停止工作的狀態(tài)下進行管道的檢測，一般沒有纜繩，因此不受行走距離的限制，缺點是難以控制速度和方向[21]。7、蠕動式機器人是依靠柔性形體的變形產(chǎn)生移動，具有較大的吸引力，運用的驅(qū)動元件不同，但蠕動原理大致相同，對于不同的蠕動機理，蠕動規(guī)律及控制尚需深入研究，缺點是轉(zhuǎn)向困難，速度和效率低，牽引力小。蠕動式有蛇行、仿蚯蚓等運動模型[22]，如圖1.2所示。在實際應用中，為達到較理想的效果和性能，克服不同機構(gòu)的缺陷，常采用多種移動方式的結(jié)合，如在小管徑管道中常把輪式和張緊式相結(jié)合。3幾種典型的空調(diào)管道機器人的結(jié)構(gòu)特點和性能分析由于中央空調(diào)通風管道有圓管和方管，管道尺寸變化很大，既有方管，又200mm×100mm到5000mm×1750mm?180mm到?3000mm以上，有大量的彎道、L型或T型管道，甚至變徑。因此現(xiàn)有的空調(diào)管道清掃機器人都屬于非張緊式爬行類機器人。因為驅(qū)動原理和移動方式?jīng)Q定了管道機器人的結(jié)構(gòu)形式，現(xiàn)有的管道清掃機器人主要有輪式、履帶式、漠風暴”和“工大學和東華大學開發(fā)的機器人，如圖2.5所示。-11-上海交通大學碩士學位論文圖2.5國內(nèi)外各種典型管道機器人Fig.2.5Varioustypicalpiperobot1、加拿大的“沙漠風暴”機器人，如圖2.5（b）所示，采用雙電機金屬履帶驅(qū)動，上面裝有云臺，系統(tǒng)牽引力大，因具有誘導輪而越障礙能力強，控制簡單可靠，但對圓形管道的適應能力差，幾乎不能在圓管中運行。主要的技術(shù)參數(shù)：適應管道寬度300mm以上，速度4.5或9m/min，進入管道深度，重量約。2（d調(diào)整，因此可以適應方管和圓管。其重要的特點是采用了模塊化設(shè)計，可以通過不同組件組成適合不同管徑的機器人，如圖2.6所示。最小型號的主要技術(shù)參數(shù)：最小適應管徑100mm，速度0-10m/min，進入管道深度，重量9Kg。但此機器人的履帶張開角是由人為調(diào)整，因此不適合變管徑的管道中運行。圖2.6機器人適應圓管和小口徑管道的情況Fig.2.6robotofadaptingcircularpipeandmin.pipe3、東華大學管道機器人采用了四腿履帶式驅(qū)動，如圖2.5（a）所示，它結(jié)-12-上海交通大學碩士學位論文合了履帶和足式兩種驅(qū)動方式，采用了四個電機驅(qū)動，四腿可以左右張開，在遇到障礙時，前履帶可以前后傾斜，提高了跨越臺階能力，可以適合方管和不同直徑的圓管，但機構(gòu)和控制都比較復雜，控制較困難，而且制造成本很高。4、北京理工大學的管道機器人，如圖2.5（c）所示，采用輪式機構(gòu)，特點是機構(gòu)和控制比較簡單，越障礙能力比履帶要差。綜觀現(xiàn)有的國內(nèi)外管道清掃機器人，其結(jié)構(gòu)和性能大致如下：（1）大多采用輪式或履帶式移動機構(gòu)，由于管道大小變化多樣，管道的截面形狀有圓形和方形，管道適應性并不強；（2）配有高速旋轉(zhuǎn)的清掃機構(gòu)，用來把管內(nèi)的灰塵打落、清除。由于管道有矩形管和圓管之分，所以可更換相應的清洗矩形管和圓管的清潔刷；（3）裝有CCD攝像頭及照明燈，用于探測管道內(nèi)的狀況，這在人所不能到達的管道內(nèi)部是必不可少的；（4）由于管道機器人還不可能達到完全自主清潔，故采用線控方式，由操作人員通過CCD攝像機在管道外進行實時操作，操作者需不間斷地對管內(nèi)環(huán)境進行觀察,工作負擔重,而且易出現(xiàn)誤操作和漏操作。4設(shè)計中應注意的幾個問題在設(shè)計管道機器人時需要重點考慮的幾個關(guān)鍵性問題是：1、移動機構(gòu)的設(shè)計問題。管道機器人在彎管、支岔管中的通過性問題是一個難點，又要考慮到適應圓管和方管，適合不同管徑的問題。尋找一種既能夠提供較大牽引力，又快速靈活、可靠性高的機構(gòu)是一個值得研究的問題，還要在動力系統(tǒng)、傳動機構(gòu)的小型化方面下功夫。除了在機械機構(gòu)上推陳出新之外，另外還應該盡可能結(jié)合控制方案來考慮。2、驅(qū)動方式的選擇問題。對于管道機器人的驅(qū)動器，常用的是微型直流電機或步進電機，其響應快，控制比較精確可靠，產(chǎn)生的扭矩比較大，成本相對低。因此本方案采用了直流電機作為驅(qū)動器，可以在管道中，尤其在彎管中產(chǎn)生足夠的驅(qū)動力來克服各種阻力。3、信號、電力的傳輸和供給方式問題。在直管中，線纜可以順利進出，但在彎管處，或多個彎道處必須考慮線纜的阻力。如果采用無線方式傳遞信號，-13-上海交通大學碩士學位論文由于金屬管道具有一定的屏蔽作用，需要考慮發(fā)射信號的頻率。常用的電源供應是高性能電池、蓄電池和管外線纜供電方式。這里考慮到需要的電量比較大和本身需要攜帶氣管，采用了管外線纜供電方式和線纜通信方式。4、控制系統(tǒng)和傳感器的設(shè)置問題。管道內(nèi)部的復雜環(huán)境，可能導致傳感器無法正常工作，人工的介入是必要的，但又需要具有一定的智能化，因此控制系統(tǒng)應該同時具有這兩種功能。經(jīng)過多年的實踐，人們已經(jīng)認識到傳感器的集成，即多種傳感器的綜合運用是解決這個問題的有效方法，以攝像機為基礎(chǔ)的視覺傳感器是管道機器人的重要部件。5本章小結(jié)本章系統(tǒng)地討論了管道機器人的驅(qū)動原理、移動原理及它們選擇的理論依據(jù)。在分析了幾種管道機器人的特點的基礎(chǔ)上，提出了管道機器人的設(shè)計的一般性問題，為管道機器人的設(shè)計提供了較全面的理論指導。第三章履帶式管道機器人的機構(gòu)設(shè)計及性能分析根據(jù)空調(diào)管道的實際情況和前一章的分析，在吸收了上述幾種管道機器人的結(jié)構(gòu)特點，設(shè)計了模塊化的擺動式雙履帶管道機器人。整個機器人由雙履帶驅(qū)動機構(gòu)、履帶擺動機構(gòu)、毛刷機械臂、主框架和旋轉(zhuǎn)毛刷等部分組成。在機器人的前部可以攜帶CCD和測距傳感器，左右兩側(cè)攜帶測距傳感器?？照{(diào)管道系統(tǒng)介紹及清洗原理中央空調(diào)通風管道按截面形狀分有圓管和方管，按管道軸線類型分有直管、彎管（LT型管和十字型管等，管徑和接頭沒有規(guī)范，有較多的斜坡或臺階，本系統(tǒng)中使用的管道類型如圖3.1。在實際的空調(diào)通風管道中，使用方管比圓管要多，原因是方管在制作時高度比寬度小，所占去的高度比圓管要少，并且方管安裝方便，所以方管使用比例大。由于加工、使用等原因，實際使用的管道并不一定時理想的幾何體，履帶、管道均有一定的彈性，在重力、外界擠壓等力的作用下會產(chǎn)生變形。我們在研-14-上海交通大學碩士學位論文由于金屬管道具有一定的屏蔽作用，需要考慮發(fā)射信號的頻率。常用的電源供應是高性能電池、蓄電池和管外線纜供電方式。這里考慮到需要的電量比較大和本身需要攜帶氣管，采用了管外線纜供電方式和線纜通信方式。4、控制系統(tǒng)和傳感器的設(shè)置問題。管道內(nèi)部的復雜環(huán)境，可能導致傳感器無法正常工作，人工的介入是必要的，但又需要具有一定的智能化，因此控制系統(tǒng)應該同時具有這兩種功能。經(jīng)過多年的實踐，人們已經(jīng)認識到傳感器的集成，即多種傳感器的綜合運用是解決這個問題的有效方法，以攝像機為基礎(chǔ)的視覺傳感器是管道機器人的重要部件。5本章小結(jié)本章系統(tǒng)地討論了管道機器人的驅(qū)動原理、移動原理及它們選擇的理論依據(jù)。在分析了幾種管道機器人的特點的基礎(chǔ)上，提出了管道機器人的設(shè)計的一般性問題，為管道機器人的設(shè)計提供了較全面的理論指導。第三章履帶式管道機器人的機構(gòu)設(shè)計及性能分析根據(jù)空調(diào)管道的實際情況和前一章的分析，在吸收了上述幾種管道機器人的結(jié)構(gòu)特點，設(shè)計了模塊化的擺動式雙履帶管道機器人。整個機器人由雙履帶驅(qū)動機構(gòu)、履帶擺動機構(gòu)、毛刷機械臂、主框架和旋轉(zhuǎn)毛刷等部分組成。在機器人的前部可以攜帶CCD和測距傳感器，左右兩側(cè)攜帶測距傳感器?？照{(diào)管道系統(tǒng)介紹及清洗原理中央空調(diào)通風管道按截面形狀分有圓管和方管，按管道軸線類型分有直管、彎管（LT型管和十字型管等，管徑和接頭沒有規(guī)范，有較多的斜坡或臺階，本系統(tǒng)中使用的管道類型如圖3.1。在實際的空調(diào)通風管道中，使用方管比圓管要多，原因是方管在制作時高度比寬度小，所占去的高度比圓管要少，并且方管安裝方便，所以方管使用比例大。由于加工、使用等原因，實際使用的管道并不一定時理想的幾何體，履帶、管道均有一定的彈性，在重力、外界擠壓等力的作用下會產(chǎn)生變形。我們在研-14-上海交通大學碩士學位論文究管內(nèi)行走機構(gòu)動力學時，在不失實際意義的前提下，假定：(a)直圓管(b)直角圓彎管(c)T型圓管(d)變管徑T型方管(e)L型方管圖3.1管道系統(tǒng)Fig.3.1Ductwork1、管道具有理想的幾何形狀，接頭、分岔處都是理想的幾何過渡或相貫。2、管道及機器人的履帶變形可以忽略或不變形。管道機器人的清掃原理：如圖3.2所示，利用氣囊堵塞管道兩頭，機器人清掃管道，把垃圾、灰塵掃到管道口或揚起灰塵，由管道的前方入口的大功率真空吸塵器把灰塵吸走。這樣對空調(diào)管道進行分段清掃。圖3.2管道機器人的清洗原理Fig.3.2Cleanoutprincipleofpiperobot-15-上海交通大學碩士學位論文為描述管道機器人的履帶在管內(nèi)的運動姿態(tài)，我們給出下列定義：（1）管道主平面：指過管道軸心線并于水平面夾角等于管道軸心線與水平線夾角的平面。如果管道軸心線與水平面平行，則管道主平面也與水平面平行。（2）管道主截面：與管道軸心線相垂直的平面。（3）管道坐標系：以管道軸心線為X軸，指向機器人運動的方向；以管道主平面與管道主截面的交線為Y軸的右手坐標系，XYZO。（4）機器人坐標系：以機器人重心為原點建立的坐標系X`Y`Z`O`。（5）左右擺動角α：Y`軸與平面的夾角。（6）前后擺動角β：X`軸與平面的夾角。（7）前進方向擺動角γ：X`軸與X軸的夾角。機器人在管道內(nèi)的位姿將由管道坐標系的原點O`相對機器人坐標系O點的位置，和左右擺動角α、前后擺動角β等決定（機器人與管壁接觸是附加的約機器人在直管或彎管內(nèi)姿態(tài)將有以下三種情況：1、左右擺動角α=0，前后擺動角β=0；2、左右擺動角α≠0，前后擺動角β=0；3、左右擺動角α≠0，前后擺動角β≠0。在方管中，機器人的姿態(tài)調(diào)整比較簡單，主要是前進方向擺動角γ的控制。履帶式管道機器人的結(jié)構(gòu)與特點3.3和3.4所示。其外形尺寸數(shù)據(jù)：圖3.3機器人Fig.3.3Robot-16-上海交通大學碩士學位論文圖3.4機器人的正側(cè)面圖Fig.3.4Robotpictureofsideelevation機器人張開履帶時的截面尺寸，如圖3.5。機器人外形尺寸：300mm（長）×260mm（寬）×175mmb1圖3.5機器人截面尺寸圖Fig.3.5Sectionsizepictureofrobot其他尺寸參數(shù)：名稱代號大小箱體寬B180mm箱體高H156mm履帶鉸接點到箱頂距離196mm-17-上海交通大學碩士學位論文履帶體高h176mm履帶體總寬b140mm履帶總跨長（參照圖3.7）LZ300mm履帶著地長（參照圖3.7）Ld152mm誘導輪與支重輪垂直高度（參照圖3.7）237mm支重輪直徑DΦ52主動輪、被動輪直徑都為dΦ26mm機器人重心高h78mm機器人總長（不包括毛刷桿）L300mm履帶式管道機器人機械結(jié)構(gòu)履帶式管道機器人由雙履帶驅(qū)動機構(gòu)、履帶擺動機構(gòu)、毛刷機械臂、主箱體和旋轉(zhuǎn)毛刷等部分組成，下面分別介紹主要部分機構(gòu)和特點：1、主電機履帶驅(qū)動機構(gòu)模塊：采用了兩個帶齒輪減速箱的直流伺服電機分別驅(qū)動兩邊的履帶，采用了一對錐齒輪進行傳動，驅(qū)動裝置采用后置懸掛方式。如圖3.6所示。每個履帶是一個獨立的模塊，可以根據(jù)管道的尺寸大小進行不同的組合，通過鉸接位置的改變來放大、縮小機器人的外形尺寸。鉸接在內(nèi)邊時，機器人寬為，鉸接在外邊時，機器人寬為200mm，如圖3.7所示?？紤]到制作的成本和機器人的負載要求等因素，這里采用同步傳動帶作為履帶的替代品，其性能能夠滿足機構(gòu)的要求。3.4.2能夠適應復雜的環(huán)境，具有很強的適應環(huán)境能力。-18-上海交通大學碩士學位論文履帶主動輪直流電機齒輪減速箱錐齒輪圖3.6機器人的主電機傳動示意圖Fig.3.6Motordrivingsketchofrobot圖3.7不同的組裝改變機器人的外形尺寸Fig.3.7assemblyofrobot2、擺腿機構(gòu)模塊：由步進電機驅(qū)動一對直齒齒輪，帶動傳動螺桿，通過杠桿機構(gòu)帶動兩邊的履帶模塊擺動，如圖3.8所示。其特點：能夠適應不同尺寸的方管和圓管，這樣不僅解決了履帶不能適應圓管的問題，而且通過自適應控制，機器人能夠適應不同直徑的圓管，甚至能夠適應變徑圓管，同時，使得機器人在圓管中的防傾倒能力大幅度提高。圖3.8擺腿機構(gòu)模塊圖3.9毛刷臂傳動機構(gòu)Fig.3.8ModuleoflegmachineFig.3.9Brushdrivingmachine-19-3、毛刷機械臂：由步進電機驅(qū)動蝸輪蝸桿，實現(xiàn)毛刷的上下擺動，確保了機構(gòu)尺寸比較小。如圖3.9所示。4、毛刷機構(gòu)：由微直流電機減速后，經(jīng)錐齒輪傳動，帶動毛刷軸旋轉(zhuǎn)，這里毛刷機構(gòu)有兩種安裝方式，可以旋轉(zhuǎn)90度安裝，可以分別適應在圓管和方管中毛刷旋轉(zhuǎn)方向不同的需要。如圖3.10所示。特點是安裝簡單、快速、靈活，適應反復快速更換毛刷。圖3.10在兩種管道的毛刷機構(gòu)Fig.3.10Brushmachineintwokindsofbrushmachine各種傳感器1、測距傳感器測距傳感器采用紅外測距傳感器，分別安裝在機器人的兩側(cè)和最前端，分別測出機器人到兩側(cè)管道或障礙的距離和到正前方管道或障礙的距離。型號為夏普GP2D120位移傳感器，不需要附加電路。具體的參數(shù)：距離量程是－30cm5±0.5V；電壓輸出，工作溫度范圍-10°－60°。2、機器人傾斜傳感器當機器人在X’O’Y’、Y’O’Z’平面傾斜時，機器人傾斜傳感器就可以檢測出兩個方面的傾斜角，分別是管道軸線的水平面和管道軸線垂直面，機器人傾斜傳感器采用數(shù)字式傾斜計，安裝在機器人的中央主箱體內(nèi)，用于測量機器人管道截面上與垂直線的夾角。采用ZC-TD雙軸傾角傳感器，其工作原理是利用測量重力加速度的分量通上海交通大學碩士學位論文過計算，將其轉(zhuǎn)化為絕對傾角，同時輸出標準的RS232串行數(shù)字信號和TTL電平信號。具體的參數(shù)：量程±60°；分辨率0.1°，誤差為±0.5°；驅(qū)動電壓2.7-5V；電壓輸出，工作溫度范圍-40°－85°。3、機器人行程測量機器人設(shè)計行程為30M，這里采用簡單的方法，在拖線上標注長度刻度，根據(jù)刻度立即知道機器人的位置。履帶式機器人受力分析下面分別對履帶式機器人進行地面力、牽引力和外行駛阻力分析。履帶式機器人的地面力分析假設(shè)電機功率為P，考慮到傳動裝置效率T，履帶主動輪的占有功率T，e以主動輪上牽引力F和圓周線速度T形式表現(xiàn)。首先要克服行動裝置內(nèi)阻力ZTF，才能克服外阻力wa）wi主動輪功率：T=eηT=ZTT(3.1)主動輪上牽引力：FZT=Fwa+Fwi(3.2)推進力：Z=wa=μRG(3.3)只在具有足夠大的履帶附著系數(shù)μ時，推進力才能傳向行駛地面。R圖履帶主動輪上的受力圖Mechanicalfigureatdriver-21-上海交通大學碩士學位論文履帶一方面需承受地面的支撐，另一方面要承受傳動和制動時的水平力。因此，履帶必須有反作用面積和附著力。附著力F由一個摩擦分力和一個剪切分力組成，由此可得出：ZF=μF=F+F

摩擦剪切(3.4)

ZRG這里的μ是附著系數(shù)，通過試驗取得，G是重力。R摩擦分力包括履帶和地面間的摩擦，剪切分力包含地面剪切強度。由此可知，履帶附著力受到下列因素影響：（1（2）地面種類，地面濕度；（3）履帶著地長/寬之比；（4履帶式機器人的牽引力分析履帶牽引力可以分為履帶內(nèi)牽引力和履帶外牽引力。1、履帶內(nèi)牽引力ZKi履帶內(nèi)牽引力包括所有作用在履帶上的牽引力，即F=F+T=F+F+T（3.5）ZKiZTowawio這里T是履帶的預張緊力，ZT是主動輪上的牽引力。為了預防履帶出軌，o履帶必須預加張緊力。2、履帶外牽引力FZKa履帶外牽引力只包括克服外行駛阻力F所必需的力，再由（3.4）式可得：waF=F=μF=F（3.6）ZKawaRGZ3、履帶力的分布如圖3.12和3.13所示-22-上海交通大學碩士學位論文圖3.12后驅(qū)動履帶張力分布圖Fig.3.12Distributingtensionfigureatbackdriver圖3.13前驅(qū)動履帶張力分布圖Fig.3.13Distributingtensionfigureatfore-driver4、對驅(qū)動位置的評價由上圖可知，履帶驅(qū)動裝置后置呈現(xiàn)出行駛技術(shù)上的優(yōu)勢，驅(qū)動裝置前置時，大部分履帶在行駛時承受大牽引力，履帶伸長比驅(qū)動裝置后置要長很多，在履帶前下部形成下垂，容易導致履帶的脫落，因此更要求加裝履帶張緊器。后驅(qū)動時，高牽引力區(qū)比較短，不會出現(xiàn)上述問題。履帶的外行駛阻力外行駛阻力是指從外部來對抗履帶車輛運動的阻力，見（3.3）式，主要分為：車首阻力、爬坡阻力、加速阻力和空氣阻力等。1、車首阻力：是履帶前部在地面和履帶之間的塑性變形產(chǎn)生的，是車輛水平行駛的最大單項阻力。為了簡化計算，這里（參閱[23]）F2gBgtP)=?δ+ρfoF=PGoBld（3.7）-23-上海交通大學碩士學位論文這里B為履帶寬，?t是下陷深度，B?t是車首阻力的推土面積，o是地面單位壓力，δρ是地面摩擦角，ld是履帶著地長。2、爬坡阻力：F=Fgsinα（3.8）stG這里α是爬坡的角度。3、加速阻力：FF=Ga（3.9）Bg這里a是加速度。5、空氣阻力：在速度比較小的情況下，可以忽略不計。機器人參數(shù)履帶式機器人的參數(shù)如下：重量：G=6.2傳動裝置效率：T=80%履帶著地長：ld=152mm履帶寬：B=履帶進入角：δ=°（取前部和后部相同）[1]下陷深：?t=0.12mm地面摩擦角：ρ=°ρ=°~°[1]履帶預張力：o=8N拖纜所需最大力：cable=10N設(shè)計最大速度：V=9m/最大爬坡角度：α=30°所能提供的最大牽引力：ZT=wa+wi=Z+wi=49.6N這里行動裝置阻力F取6N，所能提供的最大外牽引力為43.6N。wi-24-上海交通大學碩士學位論文當加速度為0，最大爬坡角度30度時，所需牽引力為各種阻力之和：F=F+F+F+F=42.07N（3.10）qfstBcable選主電機功率為：e=W；則電機所能提供的牽引力，如圖（3.8F×V=2gPη=125.44（）TeT在最高速V=9m/時，牽引力F最小，達到15N；在最低速V=m/時，牽引力F最大，達到42N，可以爬上30度坡。如圖所示。圖3.14牽引力-速度關(guān)系圖Fig.3.14figure機器人的運動學分析履帶式機器人的運動特性和輪式車輛相比有很大的差異，其方向運動特性也截然不同，運動控制相對來說具有相當大的難度。履帶式機器人運動方式履帶式機器人兩邊履帶以同等速度運動時，機器人實現(xiàn)直線運動；但機器人的轉(zhuǎn)彎比較難以控制，也就是說其運動角速度控制比較困難，原地轉(zhuǎn)彎也轉(zhuǎn)不準，唯一合理的方法是：兩條履帶以不同的速度運動，用雙履帶的差動實現(xiàn)轉(zhuǎn)向。1、履帶式機器人轉(zhuǎn)向運動-25-上海交通大學碩士學位論文圖3.15履帶差動實現(xiàn)轉(zhuǎn)向Fig.3.15Turningthroughtrackdifferentialspeed履帶的運動分為縱向運動和橫向運動，使單片履帶產(chǎn)生橫向運動結(jié)果的回轉(zhuǎn)運動，要疊加到純直線運動上去。由此，轉(zhuǎn)向行駛會產(chǎn)生附加的行駛阻力，即回轉(zhuǎn)阻力。履帶的轉(zhuǎn)向運動可以用圍繞轉(zhuǎn)向中心（運動的瞬時中心）的運動來敘述，該中心自身可以根據(jù)車輛運動情況分為曲線運動和原地保持不動。如圖3.15所示。因此，履帶分別完成圍繞各自的瞬時中心（其位置由很大區(qū)別）而作旋轉(zhuǎn)運動和沿履帶方向而作的滑移運動。在轉(zhuǎn)向運動時，外側(cè)履帶需要一個牽引力，而內(nèi)履帶在廣闊的轉(zhuǎn)向范圍內(nèi)具有制動作用。由此形成一個轉(zhuǎn)向力矩，在速率恒定的狀態(tài)下與在履帶和地面間產(chǎn)生的阻力矩相平衡。為建立起轉(zhuǎn)向行駛時主動輪上的速度、力和力矩間的關(guān)系，首先做出如下簡化：（1）車輛均勻平面上行駛；（2）轉(zhuǎn)向行駛以等速進行；（3）離心力的影響可以忽略不計；（4）兩條履帶有相同的載荷；（5）在履帶著地長內(nèi)履帶載荷不變，即履帶著地長內(nèi)有效地面壓力o是均勻分布；（6）兩條履帶的行駛阻力相等并且履帶寬可以不計；（7）縱向滑動和橫向滑動可以不計；（8）車輛重心位于對稱軸線的交叉點上；這里定義——轉(zhuǎn)向傳動比i，這個無量綱用來說明以不同轉(zhuǎn)向半徑行駛的L-26-上海交通大學碩士學位論文速度、力與功率的關(guān)系：iL2R==理論轉(zhuǎn)向半徑/履帶中心矩之半（3.12）S這里R是轉(zhuǎn)向半徑，S是兩履帶之間的寬度。因此轉(zhuǎn)向運動必須在一個理論轉(zhuǎn)向半徑時，通過轉(zhuǎn)向機構(gòu)實現(xiàn)。轉(zhuǎn)向傳動比還要定義另一個關(guān)系量——轉(zhuǎn)向比：laλ==履帶著地長/履帶中心距（3.13）S轉(zhuǎn)向比是車輛轉(zhuǎn)向靈活性的一種度量，用來判斷轉(zhuǎn)向行駛時主動輪上的所需要力的大小。轉(zhuǎn)向傳動比可確定車輛所能行駛的不同轉(zhuǎn)向半徑范圍。這里可分為大半徑R→∞R=S/2之間的所有轉(zhuǎn)向半徑，同時包括i=∞和L=1之間的所有轉(zhuǎn)向傳動比；小半徑L區(qū)定義i在0和1之間，0≤R≤S/2，特別當R=0時，車輛原地自轉(zhuǎn)。L對轉(zhuǎn)向傳動比和轉(zhuǎn)向比的定義，以及所求的履帶主動輪上的速度、力和功率關(guān)系式是分析履帶車輛轉(zhuǎn)向行駛型性能和所用轉(zhuǎn)向機構(gòu)的基礎(chǔ)。2、大半徑區(qū)R≥S/2的速度設(shè)履帶車輛以m的行駛速度沿半徑為R的曲線運動，主動輪上的速度分別為a和i，這就是履帶速度，不考慮滑移和彈性關(guān)系。求主動輪速度可和求一個平躺滾動的圓錐體外側(cè)線上的各點速度一樣。與行駛速度比有一個速度差?，即VVVV=+?amVVV=??im（3.14）這里VmVV+=ai（3.15）2借助相似三角形關(guān)系，外側(cè)履帶主動輪有R(RS/2)+=（3.16）VVma轉(zhuǎn)化得-27-上海交通大學碩士學位論文1V=V+)（3.17）am

Li同樣，對內(nèi)側(cè)履帶輪有R(RS/2)?=（3.18）VVma和1)V=V?（3.19）am

Li式3.17和式3.19相減：2im==VLVV?ai（3.20）代入式3.15：()iai==VVR+VVR+LVV)S/2?ai（3.21）履帶速度與電機轉(zhuǎn)速成正比，所以也可以用電機轉(zhuǎn)速來表示：iL=(nn)+ai(nn)?ai（3.22）由上可知，在主動輪上對應于每一個轉(zhuǎn)向半徑和每一個轉(zhuǎn)向傳動比，在結(jié)構(gòu)上應有確定的速度比。此外，在相同的變速箱和轉(zhuǎn)向機構(gòu)的情況下，履帶中心距的增加意味著轉(zhuǎn)向半徑的變大。當履帶車輛圍繞內(nèi)側(cè)履帶轉(zhuǎn)向時，意味著內(nèi)履帶速度為0，且轉(zhuǎn)向半徑為履帶中心距之半，此時內(nèi)外履帶速度為：V0=iVV=am（3.23）3、小半徑區(qū)0≤R≤S/2的速度如圖3.16顯示了車輛以小半徑區(qū)0≤R≤S/2轉(zhuǎn)向的情況。-28-上海交通大學碩士學位論文圖3.16履帶車輛以小半徑轉(zhuǎn)向Fig.3.16Small-radiusturningoftrackvehicle定義履帶平均速度為V'，則mV'mVV?=ai（3.24）2同理可得外側(cè)履帶輪速度V=V'+i)（3.25）amL內(nèi)側(cè)履帶輪速度：i='L?（3.26）iLVV(nn)++aiai==VV(nn)??aiai（3.27）注意此時i<i<0。由式3.25和3.26得V0=iVV='am（3.28）在大半徑轉(zhuǎn)向時V=V'，原地自轉(zhuǎn)時，L=0和R=0，可以得到mmVV'=?imVV='am（3.29）即V=V=V'aim4、相對主動輪速度根據(jù)以上公式做出的主動輪相對速度圖形3.17，外側(cè)和內(nèi)側(cè)的速度用相對于主動輪的平均速度來表示。-29-上海交通大學碩士學位論文圖3.17內(nèi)外側(cè)主動輪的相對速度Fig.3.17Relativespeedofinsideandoutsidedriveri=1到L=L的坐標以對數(shù)表示，在大半徑區(qū)，兩個速度均為正值，即兩L側(cè)履帶有相同的運動方向。在轉(zhuǎn)向傳動比i較大時，內(nèi)外速度差別不大。L在轉(zhuǎn)向傳動比L=1時（繞內(nèi)側(cè)履帶轉(zhuǎn)動），轉(zhuǎn)向出現(xiàn)不穩(wěn)定，因從大半徑區(qū)向小半徑區(qū)過渡時，內(nèi)側(cè)履帶的轉(zhuǎn)動方向發(fā)生逆轉(zhuǎn)。履帶式機器人運動能力對于在管道內(nèi)運行的機器人來說，能夠通過的管道尺寸和越過的各種障礙物是其重要的性能之一。1、最小通過管道尺寸（1）在直線方管中機構(gòu)能通過的最小管道尺寸：260mm（寬）×200mm（2）在直線圓管中，機構(gòu)在圓管中的極限情況如圖3.18所示，機構(gòu)能通過的管道最小圓管內(nèi)徑由下式給出：=+Rb/2)2h2RhbHh=++?(/2)2()211≥Hh1（3.30）這里h是管道中心到機器人頂部的高度，H是箱體高；b是箱體-30-上海交通大學碩士學位論文寬180mm；1是履帶鉸接處到箱體頂部高；h1是履帶高。第三式是確保機器人兩邊履帶達到直徑位置時箱體高度還不能達到頂部的情況，即不會產(chǎn)生錯誤解。圖3.18機構(gòu)通過園管最小尺寸Fig.3.18Thepassablemini-sizeofrobot本方程組無解，說明機器人能通過的最小圓管內(nèi)徑理論值為。2、越壕能力在垂直壕壁或近似于垂直壕壁的情況下，越壕能力定義是車輛在不墜落的情況下能跨越的壕寬，如圖3.19。當重心的鉛垂線與壕壁邊緣重合時，越壕寬達到最大值，因此，最大越壕能力由履帶高度、履帶與地面接觸線長度、前帶輪直徑、履帶傾角和重心位置決定。圖3.19車輛的越壕能力Fig.3.19Capabilityofgetovergroove由此可見，車首較重的車輛有臨界駛?cè)脒^程，車尾較重的車輛有臨界駛出-31-上海交通大學碩士學位論文過程。重心位于車體中心的車輛，其臨界駛?cè)肱c臨界駛出相同，從而能越過最寬的壕，因此，在設(shè)計時，將重心配置在中心有利于提高機器人的越壕能力。經(jīng)計算，本機器人的理論越壕極限為145mm。3、上臺階能力在垂直臺階或近似于垂直臺階的情況下，履帶車輛能夠爬上的臺階高度，極限狀態(tài)下，重心線正好在臺階的位置，如圖3.20所示。計算結(jié)果臺階極限高度62mm。圖3.20車輛上臺階能力Fig.3.20Capabilityofclamberstep履帶式機器人在彎道處的通過性如何自如、平穩(wěn)通過彎道是管道機器人的難點和重點。履帶式機器人在彎道處的通過性是指機器人通過彎道、接頭和克服彎道障礙的能力[3]。若管道機器人能夠通過彎道，則其幾何尺寸必然滿足彎道的幾何約束，通過這個約束來反映管道機器人能否平穩(wěn)、自如地通過彎道，所以，進行管道機器人彎道導航設(shè)計和相應結(jié)構(gòu)設(shè)計時要滿足該約束方程。否則，在彎道處有可能使管道機器人的單元體被卡住或處于夾緊狀態(tài)，而使驅(qū)動力增加，這一狀態(tài)如果導致驅(qū)動電機輸出過大而損壞驅(qū)動電機，會發(fā)生管道機器人“死”在管內(nèi)的現(xiàn)象。1、管道機器人在圓管中彎道處的幾何約束設(shè)管道機器人和管道彎道的幾何尺寸分別為：機器人寬度尺寸為B、機器人長為LR90°。-32-上海交通大學碩士學位論文幾何關(guān)系如圖3.21所示，因此在該狀態(tài)下，機器人幾何尺寸由下列方程給出：=2(R+D/2)2?(R+B/2)2(3.31)L表示在一定的彎道尺寸和機器人寬度為B的條件下，管道機器人能通3.31提供了管道機器人在彎道處能通過的基本約束條件，即管道機器人極限幾何尺寸。反之，L已知時，可以得出可以管道直徑D和彎道曲率半徑RD=2((R+B/2)2+2/4?R)（3.32）圖3.21機器人尺寸與圓管彎道的幾何關(guān)系Fig.3.21Geometricalrelationbetweenrobotsizeandpiperadius由式3.32可知，單元體長度隨著彎道曲率半徑R的增加而增加，機器人寬度的增加而減小，當機器人長度一定時，所能通過得管道直徑隨彎道曲率半徑R的增大而減小，機器人較容易通過大曲率半徑的彎道，且機器人寬度越大，3.22所示。圖3.22能通過的管道直徑與彎道曲率半徑關(guān)系圖Fig.3.22Relationfigurebetweenrobotsizeandpiperadius-33-上海交通大學碩士學位論文2、管道機器人在矩形方管中L或T型彎道處的幾何約束設(shè)矩形方管的寬度為H，在方管中機器人兩履帶是不張開的，通過情況如圖3.23所示。在L或T型彎道中，機器人長度尺寸由下列方程給出：=2H2?B2,H+B2即=(2)2（3.33）計算得出H=1502+2602=300.17。圖3.23機器人在L管中的幾何關(guān)系圖Fig.3.23GeometricalrelationfigureinLpipe管道機器人的自定心效應和側(cè)傾問題在管道內(nèi)運動時，由于自身的重力和管道內(nèi)壁的傾斜，管道機器人傾斜之后在運動的過程中具有自動回到水平位置的現(xiàn)象，我們稱之為自動定心效應。自動定心效應越好，機器人越難以出現(xiàn)側(cè)面傾倒。機器人在管道內(nèi)正向傾斜的狀態(tài)如圖3.24。圖3.24機器人在管道內(nèi)傾斜的狀態(tài)Fig.3.24Therobotinclinedstateinpipe-34-上海交通大學碩士學位論文圖中R為管道半徑，B機器人的寬度，H是履帶直立時機器人的重心高度，h1是機器人履帶高，h是重心到機器人底平面的高度，μ為摩擦系數(shù)，α為機器人所在管道截面傾斜角，1、2分別是左右履帶的支撐力，F(xiàn)1、F2分別是左右履帶的摩擦力，角度α、θ1、θ2如圖所示。設(shè)機器人處于將要下滑的極限狀態(tài)，列水平、垂直和力矩方程：NN2)NgNg2)Gθ+θ+α?μθ+μθ+α=11211121?++++=

θθαμθμθαNN2)NgNg2)011211121（3.34）B2μ+μ=α??NRNRGgRhsin(2)124=?αhHh1Bπ2arccos(2)θ=?α?θ，機器人重量G=62N。這里θ=，122R當μ取0.4，管道半徑R=200時，α=42?；管道半徑R=400時，α=48??？梢?，管道直徑越大，履帶式機器人在管道內(nèi)的范圍越大，運動的自定心效果不顯著。本章小結(jié)履帶式管道機器人采用模塊式結(jié)構(gòu)，它包括雙履帶驅(qū)動機構(gòu)、履帶擺動機構(gòu)、毛刷機械臂、主箱體和旋轉(zhuǎn)毛刷等部分，這些模塊能根據(jù)工程實際需要進行組合。通過履帶的張開，使機器人能夠適應方管和不同直徑的圓管。對履帶式管道移動機器人進行了行走機理分析、受力分析和運動學分析，得出履帶式機器人具有較大的附著力和越障能力。還研究了管道機器人在各種管道的通過性問題和機器人在圓管中的自定心能力和傾倒問題，通過履帶的張開使得機器人的防傾倒能力大大提高。毛刷頭的兩種安裝法可以使機器人適應方管和圓管兩種旋轉(zhuǎn)方向的需要。第四章管道機器人的分層模糊控制設(shè)計由于管道大小變化多樣，管道的截面形狀有圓形和方形，內(nèi)部情況復雜，現(xiàn)有的管道機器人在控制上，還不能達到自主運動，故都采用手控方式或固定-35-上海交通大學碩士學位論文圖中R為管道半徑，B機器人的寬度，H是履帶直立時機器人的重心高度，h1是機器人履帶高，h是重心到機器人底平面的高度，μ為摩擦系數(shù)，α為機器人所在管道截面傾斜角，1、2分別是左右履帶的支撐力，F(xiàn)1、F2分別是左右履帶的摩擦力，角度α、θ1、θ2如圖所示。設(shè)機器人處于將要下滑的極限狀態(tài)，列水平、垂直和力矩方程：NN2)NgNg2)Gθ+θ+α?μθ+μθ+α=11211121?++++=

θθαμθμθαNN2)NgNg2)011211121（3.34）B2μ+μ=α??NRNRGgRhsin(2)124=?αhHh1Bπ2arccos(2)θ=?α?θ，機器人重量G=62N。這里θ=，122R當μ取0.4，管道半徑R=200時，α=42?；管道半徑R=400時，α=48??？梢姡艿乐睆皆酱?，履帶式機器人在管道內(nèi)的范圍越大，運動的自定心效果不顯著。本章小結(jié)履帶式管道機器人采用模塊式結(jié)構(gòu)，它包括雙履帶驅(qū)動機構(gòu)、履帶擺動機構(gòu)、毛刷機械臂、主箱體和旋轉(zhuǎn)毛刷等部分，這些模塊能根據(jù)工程實際需要進行組合。通過履帶的張開，使機器人能夠適應方管和不同直徑的圓管。對履帶式管道移動機器人進行了行走機理分析、受力分析和運動學分析，得出履帶式機器人具有較大的附著力和越障能力。還研究了管道機器人在各種管道的通過性問題和機器人在圓管中的自定心能力和傾倒問題，通過履帶的張開使得機器人的防傾倒能力大大提高。毛刷頭的兩種安裝法可以使機器人適應方管和圓管兩種旋轉(zhuǎn)方向的需要。第四章管道機器人的分層模糊控制設(shè)計由于管道大小變化多樣，管道的截面形狀有圓形和方形，內(nèi)部情況復雜，現(xiàn)有的管道機器人在控制上，還不能達到自主運動，故都采用手控方式或固定-35-上海交通大學碩士學位論文模式的控制方法，由操作人員通過CCD攝像機在管道外進行實時操作，因此對操作人員的要求較高。這種控制方法對于簡單管道能夠?qū)崿F(xiàn)機器人的運動控制，但對于復雜或未知類型的管道控制比較復雜，控制的效果不太理想。為了提高系統(tǒng)控制性能，降低控制復雜度，提高系統(tǒng)的適應性，這里根據(jù)管道機器人的特點，設(shè)計了一個分層的自適應模糊控制器，實現(xiàn)了對管道機器人較理想的控制。引言非完整約束系統(tǒng)的履帶式機器人在運動中打滑比較嚴重，建立精確的運動學模型比較困難。非線性控制中的一些有效方法都不再適用于這些系統(tǒng)，如不能采用連續(xù)或可微的純狀態(tài)反饋實現(xiàn)系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定，不能采用非線性變換實現(xiàn)精確線性化等，因而使得其控制問題變得相當困難，已日益受到國內(nèi)外控制界的重視[28][29][30]。模糊控制已經(jīng)在實際非完整機器人系統(tǒng)的控制中取得了一定的控制效果，常用的自適應模糊控制主要有參數(shù)自調(diào)整、規(guī)則自調(diào)整（自尋優(yōu)）和論域自調(diào)整等[31][32][33]，但模糊控制也存在一些問題：一是控制規(guī)則和隸屬函數(shù)不好確定，常常依賴于專家系統(tǒng)或先驗知識；二是對于多輸入復雜的模糊控制系統(tǒng)，維數(shù)很高，控制規(guī)則巨大，計算量非常大，在實際中應用較少，然而實際的機器人絕大多數(shù)是多輸入的系統(tǒng)，因此如何減少多輸入系統(tǒng)的模糊控制規(guī)則數(shù)和計算量是小型移動的機器人需要解決的一個重要問題。模糊控制方法概述模糊控制是不需要被控對象的精確數(shù)學模型，而是基于專家的知識和操作者的經(jīng)驗建立模糊控制模型，運用模糊數(shù)學理論，模擬人腦的思維方法，實現(xiàn)對被控對象的控制。事物的模糊性模糊（Fuzzy確”等含義。在日常生活中，人們所遇到的許多事物，包括人腦的思維都具有-36-上海交通大學碩士學位論文的邊。由于這類大量存在于客觀實際的模糊現(xiàn)象難以用經(jīng)典的數(shù)學來描述，從而大大限制了經(jīng)典數(shù)學在這個領(lǐng)域的應用?？刂评碚撟云浒l(fā)展以來和應用數(shù)學建立起緊密的聯(lián)系，從二十世紀中到目前，隨著現(xiàn)在控制理論的發(fā)展，這種聯(lián)系更加緊密與廣泛，因此，給人們的印象是控制理論不允許存在模糊性，但事實并非如此，在控制工程中，一些復雜的被控對象或過程的特性難以用一般物理或化學來描述，而且無適當?shù)臏y試手段，或測試的手段無法進入被測區(qū)，應用傳統(tǒng)的控制理論難以得到滿意的效果。然而這類系統(tǒng)在人類的操作下卻往往能夠正常運行，達到預定的效果。履帶式管道機器人就是一個典型的例子。模糊集合和隸屬函數(shù)概念1965年，美國扎德（L.A.Zadeh）教授首次在其論文《FuzzySets》中提出模糊集合概念和模糊邏輯理論，用“隸屬函數(shù)”概念來描述事物的模糊性[34]。并將其應用于復雜過程的決策支持。1974年英國的馬丹尼（E.H.Mamdani）首先把模糊集合論用于鍋爐和蒸汽機的控制中，實際的效果良好[35]。30年來，模糊數(shù)學已在自動控制、人工智能、圖像識別、農(nóng)作物選種、化合物分類、地震預報、氣象預報、經(jīng)濟學、社會學、管理科學及醫(yī)學等諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應用。在那些大時滯、非線性等難以建立精確數(shù)學模型的復雜系統(tǒng)，應用模糊理論往往能得到滿意的效果。當系統(tǒng)地復雜性增加時，我們使它精確化的能力降低，近年來，日本和西歐的電器廠商已將模糊邏輯控制技術(shù)應用到家用、民用電器，取得了巨大的商業(yè)成功。模糊集合定義：設(shè)論域E，E到閉區(qū)間[0，1]的任一映射μAμ：E→A()eμe→A（4.1）它確定了E的一個模糊子集，簡稱模糊集，記作為A。μA稱為模糊集A的隸屬函數(shù)，μA(e)較元素e的隸屬于A的程度，簡稱為隸屬度。-37-上海交通大學碩士學位論文常用的變量一般是數(shù)值變量，而模糊控制是采用自然語言來運算的。比如溫度t,取20值,全體值就是該語言變量的值集。模糊控制數(shù)學本質(zhì)概述1、模糊控制系統(tǒng)的非線性逼近能力是指它能夠以任意精度逼近任一非線性控制曲線。1992年Buckley首先針對一類三維模糊控制系統(tǒng)，利用定理證明了該類系統(tǒng)的逼近特性，指出該類模糊控制器是通用模糊控制器[36]。同年，L.X.利用定理證明了一類Mamdani模糊系統(tǒng)能夠以任意精度逼近閉子集的實連續(xù)函數(shù)，該函數(shù)系統(tǒng)采用Gauss型隸屬函數(shù)和“積”運算模糊推理，利用中心法反模糊化，輸出為單點模糊集[37]。隨后，國內(nèi)外多個學者證明了模糊系統(tǒng)非線性的逼近能力。因此，標準模糊系統(tǒng)是一個全局逼近器，適用于廣泛的應用領(lǐng)域。2、模糊控制器的數(shù)學本質(zhì)1978年，Kichert和Mamdani分析了模糊控制器和多值繼電器的關(guān)系，指出了一類簡單的模糊控制器可看成多繼電器。20世紀80年代末，Siler，和Bukley等人研究后指出基于不同推理方法的簡單模糊控制器是不同的具有可變增益的非線性PI控制[38]。在國內(nèi)，李洪興首先分析了具有三角形的隸屬函數(shù)、真值流推理和重心法反模糊化的模糊控制器的數(shù)學本質(zhì)[39]，指出了模糊控制器就是插值器，SISO模糊控制器就是分段線形插值器，雙輸入單輸出（DISO）模糊控制器是乘積型分片線性插值器，模糊控制器的隸屬函數(shù)即為插值的基函數(shù)；接著，他又證明了具有Manadani型控制規(guī)則、采用“max-min”蘊含關(guān)系和合成算法、采用單點模糊化和重心法反模糊化的常用模糊推理算法均可以視為某種差制器[40]，指出了模糊控制方法相當于數(shù)學物理中的有限元法，是經(jīng)典控制論或現(xiàn)代控制論中的一種直接方法或數(shù)值方法。-38-上海交通大學碩士學位論文自適應模糊控制發(fā)展現(xiàn)狀在應用的推動下，九十年代全世界掀起了模糊控制的研究熱潮，取得了很多重要的理論成果，模糊控制的學科體系逐漸形成，涌現(xiàn)出一批優(yōu)秀的專著和教材，目前模糊控制理論已經(jīng)非常成熟。經(jīng)過多年的發(fā)展，自適應模糊控制已經(jīng)從最基本模糊控制系統(tǒng)逐步發(fā)展為自適應、自組織等模糊控制。針對模糊控制的控制規(guī)則和隸屬函數(shù)確定困難、學習能力差等局限性，與神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法相結(jié)合產(chǎn)生基于智能算法的自適應模糊控制；針對多輸入系統(tǒng)模糊控制規(guī)則巨大，提出了分層模糊控制；對于有大滯后過程控制系統(tǒng)，模糊控制與Smith預估器和預測控制相結(jié)合，提出了Smith-Fuzzy控制器。概括起來，自適應模糊控制的發(fā)展主要有以下類型：1、基于模糊控制規(guī)則調(diào)整的自適應模糊控制器；2、基于比例因子調(diào)整的自適應模糊控制器；3、基于論域的自適應模糊控制器；4、基于隸屬函數(shù)調(diào)整的自適應模糊控制器；5、基于模糊模型的自適應模糊控制器；6、基于PID模型的自適應模糊控制器；7、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應模糊控制器；8、基于遺傳算法的自適應模糊控制器；9、基于小波變換的自適應模糊控制器；10、基于大滯后過程自適應模糊控制器；、基于分層的自適應模糊控制器。分層模糊控制分層模糊控制簡介標準模糊系統(tǒng)一個根本的局限性在于，隨著變量數(shù)量的增長，規(guī)則數(shù)呈指數(shù)級增長。對于一個n輸入的MISO多輸入單輸出模糊系統(tǒng)（對象模型或者控Mamdani型模糊系統(tǒng)還是TS型模糊系統(tǒng)，模糊規(guī)則的前件一般-39-上海交通大學碩士學位論文為：iL，其中x1,x2,L,xn是模糊系統(tǒng)的n個輸fxisAiandandxisAi11nn入變量。如果每個輸入變量定義p個模糊集，且模糊系統(tǒng)的規(guī)則集是完備的，則模糊規(guī)則的總數(shù)將是pn，即規(guī)則總數(shù)將隨著輸入變量的個數(shù)指數(shù)增長，造curseofdimensionality解決的一個重要問題，模糊控制中的“維數(shù)災”問題至今沒有很好解決。當變量數(shù)量增長時，規(guī)則庫很快會耗盡內(nèi)存使模糊控制器不可能實現(xiàn)。如果我們要把模糊控制器應用到更多的復雜的系統(tǒng)中，我們必需找到解決這種規(guī)則爆炸問題的方法。事實上，當變量增加時問題的復雜度指數(shù)級增長是一個很通常的現(xiàn)象，并不僅僅只有模糊系統(tǒng)是這樣的。這個現(xiàn)象被Bellman稱為“維數(shù)災”。在不同領(lǐng)域的研究者使用不同的方法研究這個問題。在統(tǒng)計方向上，使用PP算法來一個一個找出重要變量來；其它的辦法是回歸分割和相關(guān)方法。在數(shù)學方向上，著名的Kolmogorov定理表明在[0,1]n上每一個連續(xù)函數(shù)可表征成為一維連續(xù)函數(shù)的額外疊加。在神經(jīng)網(wǎng)絡和小波方向上，也對此問題進行了廣泛的討論。在信號處理和控制方向上，經(jīng)典的PC法是一個典型的例子。在模糊控制系統(tǒng)中，為了解決“維數(shù)災”和控制規(guī)則爆炸，常常使用分層模糊控制的方法；這種模糊控制由許多低維標準的模糊系統(tǒng)按照分層的方式組合起來。1991年Raju等首次提出一類分層模糊系統(tǒng)[40]。首先選擇對輸出影響最大的輸入變量作為第一級的輸入，然后再選擇次重要的變量作為下一級的輸入，依次類推。第一層規(guī)則：if(xisA,L,xmisAm)then(yisb)111111第j（j>1）層規(guī)則：if(x+isA+,...,x+isA+andy-isB-)then(yisb)

m1m1mnmnj1j1jj

jjjjjj其中1,2,L,n是系統(tǒng)輸入變量，j-1mn,j1,L,l=?=，jii=1n是第j層系統(tǒng)j輸入變量數(shù)目，y是第j層的輸出，也是第j+1層的輸入變量。Raju等證明，j此類分層模糊系統(tǒng)可以大大減少規(guī)則數(shù)[40]。對于完備規(guī)則集來說，一般MISOl?ni模糊系統(tǒng)的規(guī)則數(shù)為k=p1，而分層模糊系統(tǒng)的規(guī)則數(shù)為i=lkpp+=+?，1n1ii=2其中p為每個輸入變量的模糊集個數(shù)，n為輸入變量個數(shù)。當-40-上海交通大學碩士學位論文1=2+1=L=l+1=t（t為常數(shù)）時，規(guī)則數(shù)變?yōu)檩斎胱兞總€數(shù)n的線性函數(shù)，即lkpn1pn+1lgptnttmt=+?＝＝--+（4.2）(()/(1)1)ii=2一般地，可以得到分層模糊系統(tǒng)得規(guī)則數(shù)量隨著輸入變量數(shù)量線性增長，而不是成指數(shù)級增加。因此，分層模糊控制給解決高維問題提供了一個很有前途得方案。分層模糊控制分類按照分層模糊系統(tǒng)的拓撲結(jié)構(gòu)，我們把分層模糊系統(tǒng)分為：串聯(lián)型（輸入變量逐層輸入）和并聯(lián)型(1、串聯(lián)－疊加型分層模糊系統(tǒng)在這種分層模糊系統(tǒng)中，所有的輸入變量是逐層輸入的，Raju提出的分層模糊系統(tǒng)就屬于此類。如果每層只增加一個輸入變量，則稱為“增一型”分層模糊系統(tǒng)，這時規(guī)則總數(shù)最少。下面再介紹兩個也屬于此類，但與“增一型”分層模糊系統(tǒng)略有不同的系統(tǒng)：（1Rattasiri的分層模糊系統(tǒng)[41][42]Rattasiri于2000年對Raju的“增一型”分層模糊系統(tǒng)加以改進，提出了一類替換分層模糊系統(tǒng)(AHFS)。如圖4.1所示。該系統(tǒng)每層有三個變量：一個為前一（2[43][44]Raju分層模糊系統(tǒng)相同的拓撲結(jié)構(gòu)，區(qū)別在于每個模糊單元采用了TS型模糊系統(tǒng)，最后一層的輸出是前一層模糊單元輸出的多項式函數(shù)。2、并聯(lián)－疊加型分層模糊系統(tǒng)此類疊加型分層模糊系統(tǒng)的所有輸入變量都位于第一層，最典型的就是提出的分層模糊系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)類似于完全二叉樹，如圖4.2所示。這種分層模糊系統(tǒng)的層數(shù)最少，每個模糊單元都是兩輸入一輸出的，如果前一層輸出變量個數(shù)為奇數(shù)，則剩余的一個直接輸入到下一層。-41-上海交通大學碩士學位論文圖4.1Raju的分層模糊控制系統(tǒng)Fig.4.1Rajuhierarchicalfuzzycontrolsystem圖4.2的分層模糊控制系統(tǒng)Fig.4.2hierarchicalfuzzycontrolsystem分層模糊控制通用逼近性和優(yōu)勢因為標準模糊系統(tǒng)是一個全局逼近器，因而它適用于廣泛的應該領(lǐng)域。什么是分層模糊系統(tǒng)的逼近性能？如果分層模糊控制器只能表征一類嚴格的非線性函數(shù)，那么它的應用性就會受到限制。但是，我們會發(fā)現(xiàn)分層模糊控制器也是全局逼近器，盡管它的規(guī)則庫有限，結(jié)構(gòu)受到限制。王立新構(gòu)造了一類基于-42-上海交通大學碩士學位論文型模糊單元的分層模糊系統(tǒng)，并證明了該類分層模糊系統(tǒng)的通用逼近性[43][44]。但是目前對于逼近性的定量分析的研究成果還很少。下面對傳統(tǒng)單層模糊控制系統(tǒng)和Raju、的分層模糊控制結(jié)構(gòu)作一個比較，這里假設(shè)一共具有4n=4）輸入變量，每個變量有7p=7）隸屬函數(shù)，分層模糊控制的層數(shù)2層（l=2（1）這是傳統(tǒng)單層模糊控制系統(tǒng)，控制規(guī)則數(shù)：pn=74=2401，計算量非常大，控制規(guī)則數(shù)隨輸入變量數(shù)成指數(shù)級增加。（2）Raju的分層模糊控制結(jié)構(gòu)由低維數(shù)的模糊邏輯系統(tǒng)組成，控制規(guī)則數(shù)：2×72+72=147，但是這種結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了2個中間變量，它們可能沒有物理意義，用它們作為下一層的輸入，控制規(guī)則不好確定，設(shè)計比較困難，這種情況在層數(shù)增多的情況下顯得尤為突出。（3）這種結(jié)構(gòu)與上一種相似，控制規(guī)則數(shù)：2×72+72=147，也同樣會產(chǎn)生中間變量，出現(xiàn)控制規(guī)則難以確定的情況。由此可以看出采用這樣的結(jié)果可以大幅度地減少控制規(guī)則數(shù)，降低控制的復雜度，但可能出現(xiàn)的問題是：使得確定控制規(guī)則難度加大，特別是第二層以上的模糊控制層的輸入變量可能沒有物理意義，控制規(guī)則的確定沒有規(guī)律可循。分層模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計方法同其它模糊控制方法一樣，分層模糊控制在實踐中所取得的成果遠遠領(lǐng)先于其理論發(fā)展水平，近幾年來有大量文章介紹了分層模糊控制器在生產(chǎn)實際中的應用。1993年Raju等把自適應分層模糊控制器應用于蒸汽發(fā)生器水位控制[45]1998年王學敏等把Raju的分層模糊控制器應用于四足步行機器人[46]1998年Heung,等針對交通問題中的道路匯合問題提出了分層模糊控制方案，并用實現(xiàn)規(guī)則的自動生成[47]；2001年Kimiaghalam,