मैं फ्लाई पर पीआईडी ​​मापदंडों को स्वचालित रूप से कैसे समायोजित कर सकता हूं?


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मेरे पास एक सरल सर्वो प्रणाली है जो फीडबैक करने के लिए MCU में कार्यान्वित PID नियंत्रक का उपयोग करती है। हालांकि, सिस्टम के गुण गतिशील रूप से बदलते हैं, और इसलिए पीआईडी ​​मापदंडों को सभी परिस्थितियों के लिए कभी भी ट्यून नहीं किया जा सकता है।

मेरा रोबोट एक हल्के वजन वाला हाथ है, जो पीछे की ओर चलने योग्य इलेक्ट्रिक मोटर्स के समान है:

लाइटवेट रोबोट बांह

हाथ कई कार्य करता है, जिसमें भारी भार उठाना, डेस्क पर वस्तुओं को धकेलना और खींचना शामिल है। इनमें से प्रत्येक कार्य के लिए अलग-अलग पीआईडी ​​ट्यूनिंग मापदंडों की आवश्यकता होती है, जिन्हें मैं आसानी से अनुमान नहीं लगा सकता।

मैं वास्तव में क्या करना चाहता हूं जो कुछ उच्च स्तर के फ़ंक्शन के लिए है जो हाथ के व्यवहार के जवाब में मापदंडों को ध्यान से समायोजित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि यह नोट करता है कि बांह दोलन कर रहा है, तो यह P को कम कर सकता है और D. को बढ़ा सकता है या यदि यह देखा कि हाथ अपने लक्ष्य तक नहीं पहुंच रहा है, तो यह I बढ़ सकता है।

क्या ऐसे एल्गोरिदम मौजूद हैं? मुझे खुशी होगी अगर एल्गोरिथ्म तुरंत मापदंडों को पूरा नहीं करता। ईजी हाथ मापदंडों को अपने नए मूल्यों पर समायोजित करने से पहले कुछ समय दोलन कर सकता था।

जवाबों:


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एक सह-कार्यकर्ता और मैंने एक बार मोटर के लिए एक मौजूदा नियंत्रण लूप के पीआईडी ​​मापदंडों के ऑन-द-फ्लाई ट्यूनिंग के लिए एक सिम्पलेक्स एल्गोरिथ्म लागू किया था । अनिवार्य रूप से एल्गोरिथ्म एक समय में एक पैरामीटर को संशोधित करेगा और फिर कुछ प्रतिक्रिया पैरामीटर पर डेटा एकत्र करेगा जो हमारी अच्छाई का माप था। हमारा वर्तमान लक्ष्य निर्धारण से प्रतिशत विचलन था। प्रतिक्रिया पैरामीटर बेहतर या बदतर हो गया या नहीं, इसके आधार पर, अगला पैरामीटर तदनुसार संशोधित किया गया था।

या, विकिपीडिया में बोलें:

एक विहित कार्यक्रम को एक विहित झांकी द्वारा दिया जाए। सिम्प्लेक्स एल्गोरिथ्म क्रमिक पिवट ऑपरेशन करके आगे बढ़ता है जो प्रत्येक एक बेहतर बुनियादी व्यवहार्य समाधान देता है; प्रत्येक चरण में धुरी तत्व की पसंद काफी हद तक इस आवश्यकता से निर्धारित होती है कि यह धुरी समाधान में सुधार करती है।

तकनीकी रूप से हमने नेल्डर-मीड पद्धति का उपयोग किया जो एक प्रकार का सिम्प्लेक्स है। यह एक पहाड़ी चढ़ाई एल्गोरिथ्म के रूप में भी वर्णित किया जा सकता है यदि आप देखते हैं कि यह कैसे इनपुट मापदंडों को संशोधित करता है क्योंकि यह एक इष्टतम आउटपुट पैरामीटर की खोज करता है।

नेल्डर-मीड एनीमेशन

नेडलर-मीड ने हमारे मामले में सबसे अच्छा काम किया क्योंकि यह एक सेटपॉइंट का पीछा कर सकता है। यह महत्वपूर्ण था क्योंकि टॉर्क की मांग बढ़ने से हमारा वर्तमान लक्ष्य सेटपॉइंट बदल गया।

नेल्डर-मीड तकनीक एक अनुमानी खोज विधि है जो गैर-स्थिर बिंदुओं में परिवर्तित हो सकती है


यदि वे उपलब्ध हैं तो क्या आप अपने दृष्टिकोण और परिणामों को जोड़ सकते हैं?
SPRajagopal

@SPRajagopal क्षमा करें लेकिन नहीं। मैं अब उस कंपनी के लिए काम नहीं करता और किसी भी डेटा तक पहुंच नहीं रखता।
एम्बेडेड।

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ऐसी समस्या के लिए एक अच्छा दृष्टिकोण को अनुकूली नियंत्रण कहा जाता है। संक्षेप में यह एक नियंत्रण पद्धति है जो मॉडल को ज्ञात करता है लेकिन मॉडल (द्रव्यमान, जड़ता, आदि) के पैरामीटर नहीं हैं। यह काम अज्ञात मापदंडों का अनुमान लगाना है। विकिपीडिया पर एक संक्षिप्त परिचय पाया जा सकता है । पाठ रोबोटिक्स: सिसिलियानो एट अल द्वारा मॉडलिंग, योजना और नियंत्रण। विषय को और अच्छी तरह से कवर करें।

@Rocketmagnets क्वेरी के जवाब में संपादित करें:

संक्षेप में आपके पास आपके सिस्टम का एक गणितीय मॉडल होना चाहिए, यानी समीकरण जो यह बताता है कि जब आपका सिस्टम समय के साथ-साथ मजबूर या अन्यथा विकसित होता है, लेकिन आपको डायनामिक मापदंडों को जानने की आवश्यकता नहीं होती है जैसे कि विभिन्न घटकों का द्रव्यमान, उनकी जड़ता आदि। .. इन मापदंडों का अनुमान लगाना अनुकूली नियंत्रक का काम है। हालाँकि आपको इसे प्रत्येक अज्ञात पैरामीटर के लिए प्रारंभिक अनुमान देना होगा। फिर जैसे ही सिस्टम चलता है यह कंट्रोल सिग्नल, आउटपुट सिग्नल और लीनियर रिग्रेशन या ग्रेडिएंट डिसेंट जैसी विधि का उपयोग अज्ञात पैरामीटर वैल्यू को अपडेट करने के लिए करता है। समय के साथ पैरामीटर उन मानों में परिवर्तित हो जाएंगे, जिनके परिणामस्वरूप एक स्थिर-स्थिति होगी, हालांकि वे वास्तविक मापदंडों से मेल नहीं खा सकते हैं, अर्थात यह बड़े पैमाने पर गलत हो सकता है, लेकिन मूल्य अभी भी काम करेगा।

यहां से मैं एक पाठ का संदर्भ देने की सलाह दूंगा जो विधि पर चर्चा करता है। मैंने सिर्फ उदाहरण के लिए देखा कि डॉ। मार्क बोडसन अपनी वेबसाइट पर पीडीएफ फॉर्म में अपने टेक्स्ट अडेप्टिव कंट्रोल: स्टैबिलिटी, रोबस्टनेस और कन्वर्जेंस की कॉपी दे रहे हैं ।


क्या आप विधि का स्पष्टीकरण दे सकते हैं?
रॉकेटमग्नेट

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मुझे शक है कि मैं इसे देखते हुए न्याय कर सकता हूं कि मैंने हाल ही में विधि सीखी है। Furhtermore यह एक एकल विधि नहीं है, बल्कि पिछले 50 वर्षों में विकसित की गई तकनीकों का संग्रह है। हालाँकि मैं अपनी प्रतिक्रिया को थोड़ा और विस्तृत करने के लिए संपादित करूँगा।
डेमनमेकर

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आप जिस प्रक्रिया का वर्णन कर रहे हैं उसे अनुकूली पीआईडी ​​के रूप में जाना जाता है।

हालांकि यह एक तरह का ओवरकिल है। बाहरी गड़बड़ी से निपटने के दौरान मैंने पीआईडी ​​को काफी मजबूत पाया है और आपके द्वारा वर्णित कार्यों को लाभ के एक सेट की क्षमताओं से परे नहीं लगता है।


ये केवल बाहरी गड़बड़ी से अधिक हैं। ये संयुक्त की विशेषताओं में परिवर्तन हैं। उदाहरण के लिए रोबोट के द्रव्यमान को दोगुना करने से ओवरशूट होता है।
राकेटमग्नेट
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