镍电解检测机械手神经网络死区补偿控制

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近年来 ，镍精炼系统的原料越来越复杂，净化系统承担的压力逐渐加大I”，镍电解阳极液化学成分的特点是各种金属离子含量相差大，种类复杂，尤其对含量很低的元素测定要求选择分析方法灵敏度高、快速简便口。镍电解车间的三段净化工序(除铁、除铜、除钴)是整个镍精练系统的关键环节。典型的镍电解三段净化过程分为氧化中和除铁 、沸腾除铜 、氧化中和水解除钴三个大的过程，每个具体过程对配液和通入的气体量都有严格的要求，对温度 、pH值、压力以及氧化还原电位要进行实时检测。在整个过程中，用以检测的传感信号种类很多，同时，要在各个检测点设置数量不等的传感元件，传感元件的数量也很多，由于电解现场物化条件差，pH值监测传感器、氧化还原电位检测传感器在连续检测的状态下极易受到污染和损坏，设备的可靠性不高p。如何实现高效的重复陛监测，具有重要的科学意义和工程意义。机械手作为-种小型的机器人，运动灵活，结构相对简单，在保证产品质量、提高劳动生产率和自动化生产方面发挥了巨大的作用。因此，将机械手系统引入到镍电解净化过程检测中。然而，机械手是-个高度非线性、强耦合 、时变的控制对象，其控制手段相当复杂。

国内外在机械手神经网络补偿控制方面做了大量的研究工作，文献针对-类参数未知的机械手输出跟踪鲁棒控制问题，提出了基于神经网络建模的机械手输出跟踪 自适 鲁棒控制器 ；史献对存在模型误差和外部扰动信号的刚性机器人，提出采用计算力矩和模糊神经网络补偿相结合的控制方法，实现了刚性机器人轨迹跟踪鲁棒控制[51。构建了基于 RBF神经网络的死区补偿控制器，给出了广义机械手模型和死区特性的数学描述，实现了RBF死区补偿控制器的设计，并通过 MATLAB仿真环境分析了系统的控制性能。

2 RBFNN死区补偿控制算法2.1死区数学描述死区是-种静态非线性函数，用来描述系统对小信号的不敏感度 ，在闭环系统中，死区对系统动、静态性能均产生不良影响，最常见的影响是使得静态输出的准确性下降，使动态输出出现平顶，另外，在死区内系统没有响应，可能导致极限环和系统不稳定[61。死区的非线性籽生，如图 1所示。

运动控制系统中的死区可描述为：d-0 u>0从而有：D(D ( ))-tO (3)考虑到神经网络能以任意精度逼近任意连续非线性函数，同时对复杂不确定问题具有自适应和自学习能力，因此，将神经网络补偿器放在控制输人前端，以实现对死区不良影响的补偿f7。

2.2 RBFNN死区补偿器设计RBF网络是-种三层前向网络，模拟了人脑中局部调整，相互覆盖感受野的神经网络结构，由输入到输出的映射是非线性的，而隐含层空间到输出空间的映射是线性的，采用 RBF网络可大大加快学习速度并避免局部极小问题，适合于实时控制要求 。

基于 RBFNN的死区补偿器，如图2所示。其中，包括两个神经网络，-个为系统估计 RBFNN，用来实现执行机构中非线性环节的估计，-个为死区补偿 RBFNN，用于系统前馈通道的死区补偿。

图2 RBFNN死区补偿控制Fig.2 Dead Zone Compensation Contml with RBFNN在系统中：uztJ ( )死区环节的逆可描述为：D (W)WWNN其中 表示为：WNMg ( )<0 wO w>0(4)(5)(6)(7)(8)式中： (t) (W)-神经网络的建模误差；W，W -理想权值；， ( )-神经网络的输出 。

定义 和 为理想RBF网络权值的估计，用来估计相应的执行机构非线性和死区非线性环节。

( ) ·o-( ) (9)W NN · ( ) (10)系统的控制目标是使控制器的输出与死区后的机器人输入旧能趋向-致。

进而导出其控制输出为： -[ IT. ( )][ . ( )][ · )小[ · ( )) ( ) (1模型非匹配项为：d( )- . )[ ·O"i( )]-6( )s(u) (12)神经网络补偿器的自适应律为： -Sir( ) (W ) - Sl l r l I (13) (W ) )-K Tl J r l l -I I r I I (14)在自适应律式中，参数 K 、K 均大于 0，SS ，TTr均为正定对称矩阵， 、 为补偿器第 k组权值向量。

3机械手控制仿真针对双关节刚性机械手，系统参数取：关节 f11，120.8，m1：0.5，m2O.5[ 。

则实际参数为：p：[1 0.32 0.4 1 0.4] 。输出期望轨迹为正弦信号跟踪 ：qdl2sin(O.2盯 )，qd22cos(0.2盯 )，死区参数取为：d-d-10，为简化分析，选券数 h(u)2u-d和g(M)2Hd。RBF神经网络参数腮宽参数为 100，中心向量参数取为：f-40 -25 -10 0 10 25 40 1 cl：c2-40-25-10 0 10 25 40 J 5控制器参数取：KIK20.01，S l 050 50 J，A l05 05。 ] ]在 MATLAB环境下进行仿真，双关节位置跟踪曲线，如图 3所示。死区补偿后双关节控制输入曲线，如图4所示。双关节死区及其估计曲线。如图 5所示。

2l0 机械设计与制造No。3Mar.2Ol3图3双关节位置跟踪曲线Fig.3 Position Tracking Curve of Manipulator图4死区补偿后双关节控制输入曲线Fjg.4 Control Input of Manipulator with Compensation图5双关节死区及其估计曲线Fig.5 Estimation Curve of Manipulator4结术语镍电解三段净化过程伴有强烈的化学反应过程，现场物化条件差，传感器检测信号种类复杂，监测过程是-个高度重复的过程，应用机械手辅助镍电解三段净化过程参数监测，可以实时了解电解过程中各参数情况和工况，从而有效提高其电解能力和电解质量，更大程度的获拳济效益。论文设计了基于RBF神经网络控制的死区补偿控制器，通过仿真分析了机械手的控制性能。这里重点分析了机械手的控制问题，对镍电解过程的具体工艺，传感器及其布置、机械手安装和信号实时监测方法、具体监测参数和信号传输与处理等问题并未进行详细探讨，在后续论文中将进行深入分析，以使系统快速投入到电解过程的自动化检测领域。