自动平衡同轴双轮电动小车系统设计

自动平衡同轴双轮电动小车系统设计Design of Automatic Balance Coaxial Double Electric Car System学生学号： 学生姓名： 专业班级： 指导教师： 职 称： 起止日期： 2 摘 要本课题旨在研制一种自平衡同轴双轮自平衡小车。该系统是一种两轮左右平行布置的单人电动车，像传统的倒立摆一样，本身是一个自然不稳定体，必须施加强有力的控制手段才能使之稳定。由于它的行为与火箭飞行以及两足机器人行走有很大的相似性，因而对其进行研究具有重要的理论和实践意义。系统以姿态传感器（陀螺仪、加速度计）来检测侧身所处的俯仰状态和状态变化率，通过高速中央处理器计算出适当数据和指令后，驱动电动机产生前进或后退的加速度来达到车体前后平衡的效果。控制技术是运动控制的核心，在实际生产实践中应用最普遍的是各种以PID为代表的基本控制技术。按照偏差的比例、积分和微分进行控制的调节器，简称为PID调节器，是连续系统中技术成熟且应用广泛的一种调节器。本文对系统用到的PID控制技术做了相应的研究，从理论上分析了变积分的PID控制技术的优势，并在系统的实际测试中获得了良好的效果。关键词 ：自平衡；陀螺仪；加速度计；PID控制- I -AbstractIn this thesis, a two-wheeled vehicle with the characteristic of self-balancing was developed. For the prototype design, the vehicle is arranged by two paralleled wheels and powered by electric motor, which is an unstable object needed force to keep balance, just as the traditional inverted pendulum. Since the action principle is similar to rocket flying and robot waking, this research is meaningful for the theory and practice.According to the inertial sensor (gyroscope, accelerometer ),the monitoring data of pitching state changing are input into the MCU(Micro Control Unit)calculation for the acceleration commands to drive the motor forward/backward for the balance keeping. Control technique is the core of vehicle movement, which is typical with PID (Proportion Integration Differentiation) technique in practice. PID moderator is a technology-matured moderator for wide application in continuous system, which based on deviation proportion, integration and differentiation. In this thesis, PID control technique was detailed investigated in theory, especially for the advantages of PID variational integralion, and finally well-performance was achieved in the application.Key words: self-balance; gyroscope; accelerometer; PID- 43 -目 录摘 要IAbstractII第1章 绪 论11.1前言11.2自平衡同轴双轮小车的研究意义11.3 两轮自平衡小车的发展历程和现状11.3.1国外研究成果21.3.2国内的研究成果31.4 本文的研究内容4第2章 系统原理分析52.1控制系统要求分析52.2平衡控制原理分析62.3姿态检测系统分析72.3.1陀螺仪数据处理72.3.2加速度计数据处理82.3.3传感器数据处理的必要性92.3.4基于卡尔曼滤波的数据融合102.4 PID控制技术122.4.1 PID控制技术的应用现状132.4.2 PID调节规律132.4.3 积分分离的PID算法142.4.4 PID控制器参数的确定14第3章 系统硬件结构163.1系统硬件组成及工作原理163.1.1系统的结构框图163.1.2系统的组成163.2直流无刷电动机173.2.1 直流无刷电机选择理由173.2.2 直流无刷电机调速173.2.3 直流无刷电机控制方法183.3电机驱动器183.3.1电源部分193.3.2功率元件部分193.3.3功率管驱动芯片203.3.4硬件设计中的抗干扰措施213.4陀螺仪223.4.1陀螺仪简介223.4.2 陀螺仪的应用电路233.5加速度计243.5.1加速度计简介243.5.2加速度计应用电路253.6控制器263.6.1微控制器选型263.6.2 AVR 、ATmega16L单片机简介283.6.3复位电路293.6.4 A/D模数转换电路29第四章 系统软件设计与实际测试314.1系统软件功能模块划分314.2软件功能模块设计314.2.1初始化和主循环模块314.2.2 A D采样及采样数据滤波处理模块324.2.2陀螺仪与加速度计输出值转换334.2.3卡尔曼滤波器的软件实现344.2.4平衡PID控制软件实现374.2.5两轮自平衡车的运动控制38结论41致谢42参考文献43第1章 绪 论1.1前言 移动机器人是机器人学的一个重要分支，对于移动机器人的研究，包括轮式、腿式、履带式以及水下式机器人等，可以追溯到20世纪60年代。移动机器人得到快速发展有两方面原因：一是其应用范围越来越广泛；二是相关领域如计算、传感、控制及执行等技术的快速发展。移动机器人尚有不少技术问题有待解决，因此近几年对移动机器人的研究相当活跃。 近年来，随着移动机器人研究不断深入、应用领域更加广泛，所面临的环境和任务也越来越复杂。机器人经常会遇到一些比较狭窄，而且有很多大转角的工作场合，如何在这样比较复杂的环境中灵活快捷的执行任务，成为人们颇为关心的一个问题。双轮自平衡机器人概念就是在这样的背景下提出来的。两轮自平衡小车是一个高度不稳定两轮机器人，是一种多变量、非线性、强耦合的系统，是检验各种控制方法的典型装置。同时由于它具有体积小、运动灵活、零转弯半径等特点，将会在军用和民用领域有着广泛的应用前景。因为它既有理论研究意义又有实用价值，所以两轮自平衡小车的研究在最近十年引起了大量机器人技术实验室的广泛关注。 1.2自平衡同轴双轮小车的研究意义目前现有的机器人或短距离运输工具都以四轮传动机构作为动力系统，其劣势在于系统的占地面积较大、转弯半径较大、行动不够灵活。而我设计的系统可以两轮直立移动，这样就大大减小了占地面积，转弯半径非常小，移动轨迹非常灵活，在场地面积较小或要求灵活运输的场合十分适用。另外与四轮车相比其驱动功率大大减小，为电池长时间供电提供了可能，这也为环保轻型车提供了一种新的思路。另外，无线高速数据传输系统为把该系统应用于无人驾驶进行数据采集或现场勘测提供了有利条件。当需要在人员难以接近的场所进行无人勘测与数据采集时，该车体可以灵活的出入各种环境采集重要的数据发送回来供科技人员研究。1.3 两轮自平衡小车的发展历程和现状 “双轮自平衡”是国外目前相当流行的控制问题，然而在国内几乎没有关于这方面的具有系统性的经验、资料。这不得不说是一大困难。本课题通过对双轮机器人的多种平衡方式的探究，对双轮自平衡作了深入系统的研究，具有很强的原创性，也在一定程度上，为国内这方面研究提供了具有一定参考价值的资料。同时，本课题更注重科学的应用性，构建了一套基于双轮自平衡的地形控制系统。但是，由于本课题涉及面较大，很多课题中的研究项目还停留在较低层次，要更好地对各个构想作具体分析，不少未经验证的设想需借助进一步的实验来检验，可以是今后进一步研究的方向。1.3.1国外研究成果两轮自平衡小车的研究上，国外的专家和爱好者们取得了一系列的成果，以下介绍国外几个比较先进的两轮自平衡小车：由美国科学家David P. Anderson研发的两轮自平衡机器人Nbot基于倒立摆的小型自平衡两轮车模型，是由HCllrobotcontr0ller进行控制的。其外观图如图1.1所示。图1.1Nbot由瑞士联邦技术学院工业电子实验室的研究人员研制的名为JOE是由DSP芯片进行控制的。它由车架上方所附的重物模拟实际车中的驾驶者。其外观图如图1.2所示。图1.2 JOE机器人 研究人员通过陀螺仪和光电编码器测量的数据，用线性状态反馈控制器来控制整个系统的平衡稳定。由美国发明家 Dean Kamen开发的SEGWAY HT两轮个人交通工具是一个更为实用、成熟以及商业化的两轮运载车的版本。它可以承载站立在平台上的驾驶者，并在保持平衡的状态下在多种路面上进行便捷的运动，其外观如图1.3所示。它使用了五个陀螺仪和一个收集其他角度传感器数据的集成器来保持自身的直立状态。2004年，Homebrew机器人俱乐部的Ted Larson和 Bob Allen制作了如图1.4所示的两轮自平衡机器人Bender，并在机器人上安装了一个摄像头使它也成为一款自主移动机器人。它由三层板构成，支架做得很高，使重心竖直靠上。但其平衡表现很出色，获得了第一届年度Robolymipics Best of Show类金牌。图 1.3 SEGWAY HT 图1.4 Bender1.3.2国内的研究成果我国在两轮自平衡机器人方面的研究也取得了一定的成就: 西安电子科技大学研究出了自平衡两轮机器人，它是一种两轮式左右并行布置结构的自平衡系统。它利用伺服放大器ADS作为控制器，选择两个Maxson电机作为执行元件，采用自适应神经模糊控制器对小车这一非线性对象进行大范围控制，从而实现系统的自平衡。其实物模型如图1.5所示。 图1.5自平衡机器人 图1.6HIBOT 图1.7固高自平衡小车哈尔滨工业大学也有类似的双轮直立自平衡机器人，如图1.6所示。该系统采用DSP作为控制核心。车体倾斜角度检测采用加速度传感器和陀螺仪。利用PWM技术动态控制两台直流电机的转速。基于这些完备而可靠的硬件设计，使用了一套独特的软件算法，实现了该系统的平衡控制。深圳固高科技有限公司研制的教学用自平衡小车如图1.7所示，采用85w减速比为10:1的直流伺服电机，24V镍氢电池供电，在实现其平衡的基础上，其最大速度为1.6m/s，最大爬坡角度为20度。以上是国内外两轮自平衡电动小车和自平衡代步车的研究现状。这些机器人和代步车对本课题的研究提供了很好的指导作用，为下面的研究工作提供了很好的参考。1.4 本文的研究内容 本文的主要研究内容包括：传感器数据融合：采用一种简易互补滤波算法，加速计和陀螺仪检测到的车体姿态信息进行数据融合，得到可靠的倾角及变化率信息；（1）电机控制算法研究：对PID控制方法进行详细的研究和介绍，把变积分PID控制方法应用在自平衡车系统中，并检验控制方法的有效性。（2）惯性传感器的应用：对系统中用到的惯性元件（陀螺仪和加速度计）及其使用方法进行详细的介绍和研究；（3）电机驱动器和系统控制器设计：设计制作出适合单轴双轮自平衡小车的电机驱动器，设计制作系统控制器用以控制传感器检测车体姿态，通过状态反馈控制，PID控制等算法，驱动无刷电机使代步车实现动态自平衡；（4）系统软件设计与实验研究：编制适合自平衡系统的控制软件，通过单轴双轮平衡代步车样机实际测试，检验相应算法的有效性，不断改进算法。第2章 系统原理分析 2.1控制系统要求分析对于自平衡同轴双轮小车的前进后退以及停留问题，可以通过以确定的相同转速和相同的转动方向同时驱动电机来实现。 对于自平衡电动车的转向以及原地旋转问题，可以通过驱动电动车两轮以不同的转速运行来实现。具体过程如下：当电动车的两个车轮具有转速差时，左右两轮在相同时间内所行走的距离不相等，从而使电动车偏转一定的角度，而且随转速差的不同可以使电动车获得不同的转弯半径，实现任意转弯半径转向：当电动车两轮的转速相同，转向相反时，便能够实现原地旋转，转弯半径为0。要使两个车轮具有不同的转速，可以用以下两种方案来实现：(1)使用一个电机，配合合理的机械转动系统，使两轮之间的转速具有确定的比例关系，出现转速差从而实现转向；(2)使用两个电机，每个电机独自驱动一个车轮，通过合适的控制方法分别控制每个电机的转速就能实现两轮之间的转速不相等。显然，第一种方案的设计较为复杂，不易实现，还使电动车增加不少机械或电子装置，加重了电动车的整体重量和控制难度；而第二种方案虽然增加了一个电机及驱动器，提高了成本，也有可能加大了电动车的整体重量和体积，但可以使机械设计较为简单，节省了设计时间，而且在控制方面也很容易达到两轮差动的要求（只需要输入不同的控制电压或占空比不同的PWM信号便可以使两个电机获得不同的转速）。此外，对于第二种方案，由于使用了两个电机，故当其中有一个电机出现故障不能运转时，只要电机的输出转矩足够大，另一个电机也能够提供所需的转矩使电动车依然平衡而不至于倾倒，并能够继续驱动电动车运行一段距离后安全停车，只是使电动车失去了转向功能以及降低了其承载能力而已，这样更有利于保护驾驶者的安全。综上所述，所设计的自平衡电动车采用第二种方案，即两个电机各自驱动车轮的方式。分析系统要求可知，从控制角度来看，可以将小车作为一个控制对象，控制输入量是两个车轮的转动速度。整个控制系统可以分为三个子系统：(1)小车平衡控制：以小车倾角为输入量，通过控制两个电机的正反转保持小车衡。(2)小车速度控制：在保持平衡的基础上，通过调节小车倾角实现对速度的控制，实际上还是演变为对电机的控制实现小车的速度控制。(3)小车方向控制：通过控制两个电机间的转速不同实现转向。小车直立和方向控制任务都是直接通过控制车模两个后轮驱动电机完成的，而速度控制则是通过调节小车倾角完成的。小车不同的倾角会引起车模的加减速，从而达到对小车速度的控制。2.2平衡控制原理分析自平衡车的控制是通过负反馈来实现的。由于小车只依靠两个车轮着地，车轮与地面会发生相对滚动使得小车倾斜。在自平衡小车未做控制时，不论其车身向前或向后倾斜，两轮都处于静止状态，这时其车身前后摆动与其车轮转动是相互独立的；当其开始控制时，其车身的状态变化使小车有静止、前进(前倾)、后退(后仰)三种运动的方式，在正确的控制策略下，小车能够保持自身的平衡。这三种运动方式与控制策略如图2.2所示控制策略下，小车能够保持自身的平衡。这三种运动方式与控制策略如图2.2所示 （1）前倾 （2）静止 （3）后仰图2.2小车三种运动方式 （1） 前倾状态：即车身重心靠前，车身会向前倾斜，则驱动车轮向前滚动，以保持小车平衡。（2） 静止状态：即车身重心位于电机轴心线的正上方，则小车将保持动态平衡静止状态，不需要做任何控制。（3） 后仰状态：即车身重心靠后，车身会向后倾斜，则驱动车轮向后滚动，以保持小车平衡。（4） 因此，两轮自平衡小车平衡控制的基本思想是：当测量倾斜角度的传感器检测到车体产生倾斜时，控制系统会根据测得的倾角产生一个相应的力矩，通过控制电机驱动两个车轮朝车身要倒下的方向运动，以保持小车自身的动态平衡。2.3姿态检测系统分析两轮自平衡车不同于普通传统结构的小车，是一种本质不稳定非线性系统。需要不断调整自身角度，以实现动态平衡。因此需要实时检测自身倾角，再进行合理调整，就可以实现动态平衡，因而姿态检测成为控制小车直立平衡的关键。为了进行实时控制，自平衡两轮小车系统的微控制器必须对工作环境和任务有足够的了解，这样就需要相应的传感器。对于小车姿态检测而言，通常采用惯性传感器。一般常用的惯性传感器有加速度计、陀螺仪以及倾斜传感器。表2-1列出了这三种传感器的性能比较传感器倾角计加速度计陀螺仪被测量角度加速度角速度优点静态性能好静态性能好动态性能好缺点动态相应慢，不适合跟踪动态角速度运动动态相应慢，不适合跟踪动态角速度运动存在积累漂移误差，不适合长时间单独工作表2-1三种传感器性能比较综合考虑各传感器优缺点、两轮自平衡小车实际的控制和经济性要求，选用的是加速度计和陀螺仪两种传感器，用于检测小车车身倾斜角度和倾斜角速度。另外，设计中还要用到直流无刷电机中自带的霍尔元件和外加的光电编码器反馈回的电机位置和车轮实时速度的信息。这些信号共同来反映两轮自平衡小车的姿态和运动状态，为微控制器的决策提供依据。本章主要讨论惯性传感器的数据处理，以得到最能反映车体姿态的信息。2.3.1陀螺仪数据处理两轮自平衡机器人控制系统除了需要实时的倾角信号，还要用到角速度以给出控制量。理论上可以对加速度计测得的倾角求导得到角速度，但实际上这样求得的结果远远低于陀螺仪测值的精度，陀螺仪具有动态性能好的优点。陀螺仪的直接输出值是相对灵敏的角速度，角速度对时间积分即可得到围绕灵敏周旋转过的角度值。由于系统采用微控制器循环采样程序获取陀螺仪角速率信息，即每隔一段很短的时间采样一次，所以采用累加的方法实现积分的功能来计算角度值： （2-1）式中为陀螺仪采样到第n次的角度值；为陀螺仪第n-1次采样时的角度值；为陀螺仪的第n次采样得到的瞬时角速率值；dt为主循环程序运行一遍所用时间。可见，用陀螺仪输出值积分计算角度，要求处理器运算速度足够快，采样程序应尽量简练，程序循环一遍所用时间dt越小，采样频率越高，最后积分得到的角度值才能越精确。陀螺仪是用来测量角速度信号，通过对角速度积分，能得到角度值。但由于温度变化、摩擦力和不稳定力矩等因素，陀螺仪会产生飘移误差。而无论多么小的常值漂移通过积分都会得到无限的角度误差。因而，也不能单独使用陀螺仪作为本机器人倾角传感器。陀螺仪的优点：数据噪声较小，短时间内误差小。缺点：陀螺仪以及放大电路有温漂。积分会产生累积误差，这种误差会随着时间推移越来越严重，导致数据失效2.3.2加速度计数据处理为实现自平衡和运动控制，首先必须得到足够精确的机器人车身倾角信息。根据两轮自平衡机器人的应用环境，一般选择加速度计和陀螺仪两种传感器来采集自平衡车的姿态信息。加速度计可以测量动态和静态的线性加速度，静态加速度的一个经典例子就是重力加速度，用加速度计来直接测量物体静态重力加速度可以确定倾斜角度。当加速度传感器静止时，加速度传感器仅仅输出作用在灵敏轴上的重力加速度值，即重力加速度的分量值。加速度传感器输出值和重力之间的关系如图2-4所示图2-3 双轴加速度计的灵敏轴与重力场加速度计输出与重力的关系可表示为 （2-2） （2-3）式中Ax和Ay为加速度计x灵敏轴和y灵敏轴的输出；g为重力加速度；为倾斜角度，可见通过反三角函数很容易求得。式子也可以由正切来表示： （2-4）通过上式即可得到倾斜角度值。在自平衡小车系统中，由于车体倾斜角度小于30度，所以可以采用正切三角函数近似得到下式： （2-5）由于三角函数的计算会占用微控制器大量的时间，所以可用上式近似计算，可大大提高微控制器的采样速率。加速度计动态响应慢，不适合跟踪动态角度运动；如果期望快速的响应，又会引入较大的噪声。再加上其测量范围的限制，使得单独应用加速度计检测车体倾角并不适合，需要与其它传感器共同使用。2.3.3传感器数据处理的必要性对于姿态检测系统而言，单独使用陀螺仪或者加速度计，都不能提供有效而可靠的信息来保证车体的平衡。陀螺仪虽然动态性能良好，能够提供瞬间的动态角度变化，不受加速度变化的影响，但是由于其本身固有的特性、温度及积分过程的影响，存在累积漂移误差，不适合长时间单独工作；加速度计静态响应好，能够准确提供静态的角度，但受动态加速度影响较大，不适合跟踪动态角度运动。为了克服这些困难，采用一种简易互补滤波方法来融合陀螺仪和加速度计的输出信号，补偿陀螺仪的漂移误差和加速度计的动态误差， 从而得到可信的位置、姿态和方向信息，为对机器人进行实时控制提供保障。从上述分析可知：通过前面的分析可知加速度计和陀螺仪各有优点，为了互补各自的缺点，需要联合使用对其进行数据融合，以得到准确的数据。所谓传感器数据融合就是将各个传感器所采集的信息进行处理、优化和重组，从而形成一种为控制系统提供更能准确反映系统状态的数据。数据信息融合的方法是多传感器数据信息融合最重要的部分，由于其应用上的复杂性和多样性，决定了信息融合的内容极其丰富。其算法可分为四类，即估计方法、分类方法、推理方法和人工智能方法。利用加速度计的输出来消除陀螺仪的漂移，使最终得到倾角估计更为精确。这就是传感器数据融合中典型的状态估计问题。状态估计的目的是对目标过去的状态进行平滑、对现在的状态进行滤波和对未来的状态进行预测。2.3.4基于卡尔曼滤波的数据融合加速度计长时间较准确，短时间误差大。陀螺仪短时间准确，长时间不准确。通过对两个传感器的有效融合和估计，可以获得合适的角度信息。用加速度传感器长时间稳定的特性，弥补陀螺仪的零点漂移及A/D采样值单调性误差积累增长。虽然单一惯性传感器就可以单独进行姿态角度检测，但是其准确性主要取决于惯性器件的精度，单从改善硬件结构和生产工艺方面难以有很大幅度的提高，并且系统误差会随时间累积，不适用于长时间姿态检测。由于利用单一传感器（陀螺仪或加速度计）难以获得相对真实的小车姿态角度，出于对系统测量姿态角度准确性的考虑，本系统采用多传感器信号进行数据融合，以获得最佳姿态角度。多传感器数据融合是一个非常重要的研究内容，只有采用最适合的融合方法才能获得最佳的效果。常用数据融合方法有加权平均法，神经网络法等。加权平均法是一种简单的融合方法，故其运算精度很差；神经网络法具有很好的非线性和有效的自学能力，但是其涉及的模型构建，参数优化非常复杂，不适用于本系统。国外有研究者根据加速度计与陀螺仪的互补特点研究出互补滤波算法，其简单明了并且具有较好的实时性与稳定性，能够较好的融合出姿态角度。考虑到本系统使用的惯性器件特性较差，互补滤波在本质原理上不能弥补器件特性缺陷，故本系统采用卡尔曼滤波算法作为数据融合方法。1960年卡尔曼发表了著名的用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文。随着数字计算技术的进步，卡尔曼滤波器得到了越来越广泛的应用和推广，尤其是在自主或协助导航领域。卡尔曼滤波器与大多数滤波器不同之处，在于其是一种纯粹的时域滤波器，不需要像低通滤波器等频域滤波器那样，需要在频域设计再转换到时域实现。对于解决大部分的问题，是最优，效率最高甚至是最有用的。卡尔曼滤波器的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。 卡尔曼滤波器是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器)，能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波器不仅能估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态。卡尔曼滤波器解决离散时间控制过程的一般方法，首先定义模型线性随机微分方程。假设卡尔曼滤波模型k时刻真实状态是从（k-1）时刻推算出来，如下式 (式2-6)式2-15中，是k时刻状态；A是k-1时刻状态变换模型；B是作用在控制器向量上的输入控制模型；是过程噪声，假设其均值为零，协方差矩阵符合多元正态分布： (式2-7)k时刻对应真实状态的测量满足下式： (式2-8)式2-17中是观测模型，将真实控制映射为观测空间；为观测噪声，其均值为零，协方差矩阵符合正态分布： (式2-9)初始状态以及每一时刻的噪声都认为是互相独立的。卡尔曼滤波器的操作主要包括两个阶段：预估与更新。在预估阶段，滤波器根据上一时刻状态，估算出当前时刻状态；在更新阶段，滤波器利用当前时刻观测值优化在预估阶段获得的测量值，以获得一个更准确的新估计值。卡尔曼滤波器迭代过程如下：1. 先验状态估计： (式2-10)2. 先验估计误差协方差 (式2-11) 3. 卡尔曼增益 (式2-12)4. 后验状态估计 (式2-13)5. 后验误差协方差 (式2-14)在上面各式中：A：作用在上的n阶矩阵；B：作用在控制向量上的n1输入控制矩阵；H：mn观测模型矩阵，将真实状态空间映射为观测空间；：nn先验估计误差协方差矩阵；：nn后验估计误差协方差矩阵；Q：nn过程噪声协方差矩阵；R：mm过程噪声协方差矩阵；I：n阶单位矩阵；：nm矩阵，称之为卡尔曼增益图2-2 通过车轮转动保持小车平衡.。2.4 PID控制技术 控制技术是运动控制的核心，各种先进控制技术的研究不断推动着运动控制的发展，比如自适应控制技术和以神经网络和模糊控制为代表的智能控制技术，但在实际生产实践中应用最普遍的还是各种以PID为代表的基本控制技术。按照偏差的比例、积分和微分进行控制的调节器，简称为PID调节器，是连续系统中技术成熟且应用广泛的一种调节器。本节将对系统用到的PID控制技术做相应的研究，传感器将车体的角度和运动速度等信息传递给系统控制器，控制器经分析处理运用PID控制技术，将目标命令传递给电机驱动器来完成系统的闭环控制。2.4.1 PID控制技术的应用现状在电机伺服系统的控制中，经典的PID控制以其结构简单、鲁棒性强以及现场对其的广泛使用积累了丰富的经验等原因对无刷直流电动机进行控制，所以一直占有很重要的地位。PID的引入保证了在学习期间系统响应的快速性，稳定了闭环控制器，补偿了由逆控制器引起的控制误差。PID算法得到如此广泛的应用，是因为它具有如下优点：（1）算法简单，易于实现；（2）可以在很宽的操作条件内保持较好的鲁棒性，对于控制对象模型参数小范围变化不敏感；（3）基于线性控制理论，具备许多成熟的稳定性分析方法，有较高的可靠性；（4）不要求了解控制对象的精确数学模型。（5）允许工程技术人员已一种简单直接的方式来调节控制系统，已达到希望得控制性能，如上升时间、最大超调量和稳态误差等。 当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。2.4.2 PID调节规律PID控制分为两大类，一个是模拟PID控制，一个是数字PM控制。在模拟控制系统中，PID是最常用的控制方法。图4.7所示为模拟PID控制系统原理框图。比例系数Kp积分系数Ki微分系数Kd被控对象图2-4模拟PID控制系统原理框图计算机控制系统中，使用的是数字PID控制器。将连续的模拟量进行离散化处理，则可得 （4-20）在数字PID控制中，采样周期相对于系统的时间常数来说一般是很短。因此其参数可按模拟PID控制器中的方法来选择。由于要保持动态的平衡，则小车的倾角在一定的范围内要求可控。故本文选择系统的小车的倾角作为输出量，利用PID技术对其进行分析。由上述理论分析可以看出:其比例、积分、微分三者是彼此影响；同时要使其系统保持稳定，PID三参数必须满足上述关系；为了让系统能够实现其动态的平衡，需要通过反复试凑的方法来解决，而且整定的参数多导致反复试凑的次数极大的增加，控制器的参数较难选取。加之系统经过线性化处理，即使所选参数满足上述的关系式，仍需要根据系统的实际模型进行调整，这大大增加了调试的难度。鉴于此我们考虑采用其极点配置的方法来考察分析其系统的稳定性。2.4.3 积分分离的PID算法在普通的PID数字控制器中引入积分环节的目的，主要是为了消除静差、提高精度。但在过程的启动、结束或大幅度增减设定值时，短时间内系统输出有很大的偏差，会造成PID运算的积分积累，致使算的控制量超过执行机构可能最大动作范围对应的极限控制量，最终引起系统最大的超调，甚至引起系统的振荡。引进积分分离PID控制算法，即保持了积极作用，又减小了超调量，使得控制性能有了较大的改善。2.4.4 PID控制器参数的确定在数字PID控制中，采样周期相对于系统的时间常数来说，一般是很短的。此时，其参数可按模拟PID控制器中的方法来选择。在选择PID控制器参数前，应首先确定调节器的结构，以保证被控制系统的稳定，并尽可能消除稳态误差。对于电机控制系统而言，一般常选用PI或者PID控制器结构。PID参数的选择有两种可用的方法：理论设计法及实验确定法。理论设计法确定PID控制参数的前提是要有被控对象标准确的数学模型，这在电机控制中往往很难做到。因此，实验确定法来选择PID控制参数便成为经常采用且行之有效的方法。凑试法是通过模拟或闭环运行观察系统的响应曲线（如阶跃响应），然后根据各调节参数对系统响应的大致影响，反复凑试，改变参数，以达到满意的响应，从而确定PID控制器参数。在凑试时，可以参考控制参数对控制过程的影响趋势，对参数按先比例、后积分、在微分的次序反复调试。具体的整定步骤如下：（1）调节器参数积分系数S0=0，实际积分系数k=0，控制系统投入闭环运行，由小到大改变比例系数S1，让扰动信号作阶跃变化，观察相应的系统响应，直到获得反应快、超调小的响应曲线，得到满意的控制过程为止。（2）如果在比例调节的基础上系统的静差达不到设计要求，则必须加入积分环节。取比例系数S1为当前的值乘以0.83，由小到大增加积分系数S0，同样让扰动信号作阶跃变化，根据响应曲线的好坏反复改变比例系数和积分系数，使在保持系统良好动态性能的情况下，稳态误差得到消除，由此得到相应的整定系数，求得满意的控制过程。（3）积分系数S0保持不变，改变比例系数S1，观察控制过程有无改善，如有改善则继续调整，直到满意为止。第3章 系统硬件结构3.1系统硬件组成及工作原理3.1.1系统的结构框图 根据自平衡小车的功能特征，一般选择陀螺仪和加速度计两种惯性传感器来采集车体的姿态信息，直流无刷电机自带的霍尔元件采集车体速度信息。控制单元采用微控制器完成数据采集与处理、车体姿态判断、直流无刷电机控制及其他外围的控制等功能。系统硬件结构如图3-1所示。陀螺仪加速度计模数转换控制器驱动器1驱动器2无刷电机1无刷电机2蜂鸣器、LED图3-1 系统硬件结构图3.1.2系统的组成本设计主要以ATmega16L单片机为整个系统的核心部分，它低电压高性能，更合理地使整个系统优化，从而达到了简单控制地目的。其基本原理组成如下所示：(1)控制器是AVR系列的ATmega16L单片机；(2)陀螺仪是采用ADIS16100；(3)加速度计是采用Freescale公司推出的一款低成本单芯片三轴加速度传感器MMA7260；(4)对于模数转换芯片，选择了高精度AD芯片TLC2543；(5)驱动控制电路是由功率管驱动芯片IR2130构成。3.2直流无刷电动机 3.2.1 直流无刷电机选择理由由于本次设计的同轴双轮平衡小车采用蓄电池供电，因此可供选择的电机有：步进电机、直流有刷电机和直流无刷电机。步进电机能直接实现数字控制，控制性能好，能快速启动、制动和反转，抗干扰能力强等优点。但运动增量和步距角固定，缺乏灵活性，而且单步响应时有过冲量和震荡，不利于两轮自平衡机器人的稳定，承受惯性负载的能力差，控制线路复杂，不利于两轮自平衡机器人小空间的要求。直流有刷电机的转动惯量相对可以做到很小，控制特性好，响应速度快，满足两轮自平衡机器人的灵敏性要求；具有很宽的调速范围，速度快，满足两轮自平衡机器人的快速性要求；低速平稳性好，满足稳定性要求；机械特性硬，过载能力强，可以满足两轮自平衡机器人的越障和爬坡要求。但是由于有换向器和电刷，导致电机可靠性变差，寿命减少，这将严重影响两轮自平衡机器人实际应用。直流无刷电机不仅完全具有普通直流有刷电机的优点，而且由于没有换向器和电刷，可靠性高，寿命长，能够很好的满足两轮自平衡机器人的要求。直流无刷电机具有线性机械特性、调速范围宽、大气动转矩、效率较高和控制电路简单等优点。3.2.2 直流无刷电机调速所谓调速，是指在某一具体负载情况下，通过改变电动机或电源参数，使电动机的机械特性曲线改变，从而使电动机转速发生变化或保持不变。调速具有两个方面的含义：一是在一定范围内“变速”；二是“恒速”。无刷直流电动机的调速方法有三种：（1）调节电枢供电电压U。改变电枢供电电压主要是从额定电压往下降低电枢电压，从电动机额定转速向下调速，属恒转矩调速方法。对于要求在一定范围内无级平滑调速系统来说，这种方法最好。 （2）改变电机的主磁通。改变电机磁通可以实现无级平滑调速，但只能减弱磁通，从电动机额定转速向上调速，属速恒功率调速方法。因为无刷直流电动机的定子磁场多由永磁铁产生，所以这种调速方法不适用于无刷直流电动机。（3）改变电枢回路电阻R。在电动机电枢回路外串电阻进行调速的方法，设备简单，操作方便。但只能是有级调速，调速平滑性差，机械特性软，空载时几乎没什么调速作用，在调速电阻上消耗大量的电能。综上所述，同时考虑到电机本身的特性，对直流无刷电机选择电压调速。由于调节电枢电压需要有专门的可控直流电源，因此本次设计中采用脉宽调制变换器。通过脉宽调制变换器进行调制的方法又称PWM(Pulse Frequency Modulation)。3.2.3 直流无刷电机控制方法直流无刷电机的控制方式按照有无转子位置传感器来划分，可以分为无位置传感器控制方式和有位置传感器控制方式。无位置传感器控制方式是指直流无刷电机不直接安装转子位置传感器，但在电机运转过程中，控制电机换相的转子位置信号还是需要的，因此，直流无刷电机无位置传感器控制研究的关键是架构转子位置信号检测电路，通过软硬件间接获得可靠的转子位置信号。目前最常用且成熟的是反电势过零检测法。对于有位置传感器控制方式，实质上可看作是一台用电子换相装置取代机械换相装置的直流电机。它是指在直流无刷电机定子上安装位置传感器来检测转子在运转过程中的位置，将转子磁极的位置信号转换成电信号，为电子换相电路提供正确的换相信息，来控制电子换相电路中的功率开关管的开关状态，保证电机的各相按正确的顺序导通，在空间形成跳跃式的旋转磁场，驱动永磁转子连续不断地旋转。3.3电机驱动器现代电机的驱动放大技术与电子技术的发展有着密切的关系。电子技术、电子器件的成就，极大地推动了电机驱放大技术的进步。可以说，电机功率的驱动放大是伺服系统的心脏，它用来转换电功率并驱动伺服电机运动。一个合适的伺服放大器至少应当具有以下特征：（1） 电系统与电机线圈之间的功率在电压、电流和频率上的匹配；（2） 高性能和高稳定性；（3） 易于设置和调整；（4）不仅放大器自身具有电路保护，且对与其相连接的电机也具有保护措施；现代直流电机的驱动放大几乎都是采用晶体管功率放大器来实现的。晶体管放大器系统可以分为两种类型：线性放大器和开关型放大器。线性放大器几乎毫无例外地采用晶体管，线性地提供所需的直流电流。而开关型放大器可采用晶体管，也可以采用普通晶闸管。在开关型放大器中，输出级的功率器件工作在迅速地从非导通状态完全导通状态。当处于非导通状态时，功率器件不消耗能量；而完全导通时功率器件上的压降很小，这样避开了工作在线性放大区域，因此功率输出级的损耗就很小，这样避开了工作在线性放大区域，因此功率输出级的损耗就很小。目前，线性放大器一般仅在小功率的场合有所应用，而大量采用的是开关型放大器。本系统驱动器的制作采用的是场效应管实现功率放大。下面分别具体介绍电机驱动器各个功能部分。3.3.1电源部分供给MCU系统和霍尔电路部分的5V电源，有一个三端稳压器7805稳压输出5V电压。电压转换电路如图3-4所示。 图3-2 5V直流稳压电路3.3.2功率元件部分场效应管是70年代中期才发展起来的电压控制型的新型半导体电力电子器件，目前仍处在快速提高半导体技术和降低成本的阶段。其伏安容量达到1000V/25A或500A/150A。这种开关元件的优点是由于它是多数载流子导电，故不存在少数载流子的存储效应，有较高的开关速度，可以高达25MHz；具体较宽的安全工作区而不会产生热点，而且它具体有正的电阻温度系数，易于并联使用；具有高可靠性；过载能力强，短时过载电流一般10V左右，因而有较高的噪声容限和抗干扰能力；它是电压控制型器件，具有高输入阻抗，故驱动功率小，驱动电路简单而有低廉；可以不带缓冲器工作。它的缺点是额定工作电压低，内阻大，导通压降随漏极电流的增加线性增大，只适用于高频小功率的应用场合。目前，场效应管以广泛应用于电机调速、不间断电源、开关电源、电子开关、汽车电器等方面，在高频、低压和小功率领域内尚无竞争对手。无刷直流电动机的速度调节采用通常改变PWM信号的占空比来控制输入到电机绕组的电压，因此功率管必须有较高的开关频率，一般选用频率高于听觉频率20KHz的PWM波来控制开关管的通断。从上述得知，晶闸管和电力晶体管都不能满足要求，而功率场效应晶体管能达到要求，功率场效应晶体管是一种单极型电压控制器件，它不但有自关断能力，而且具有驱动功率小、工作速度高、无二次击穿、安全工作区宽等优点。因此在本系统中选择意法半导体公司的功率场效应晶体管75NF75作为功率开关器件。75NF75场效应管漏极击穿电压可达75V，漏极额定电流Id可达75A，通态电阻Rds小于0.011欧。各项参数符合本系统功率管的要求。功率管桥式驱动电路如图3-5所示。 图3-3 三相桥式驱动电路图3-5中D5、D6、D7、D9、D10和D11是六只续流二极管，它们为电机绕组的反电势提供通路，如果该电势加在功率场效应晶体管，会损坏功率场效应晶体管，并接的续流二极管与反电势形成续流电路，保护功率场效应晶体管，续流二极管选用反应速度快而且反向耐压高的超快恢复二极管。从驱动芯片输出信号端到功率场效应晶体管的门极之间加了一个电阻，其作用是限制电流信号，同时起阻尼作用。3.3.3功率管驱动芯片IR2130是美国国际整流器公司推出的专用三相桥式电路驱动芯片，其主要参数如下：（1）可直接驱动工作在母线电压不超过600V电路中的MOS器件；（2）具有电流放大和过电流保护功能；（3）自动产生成上、下侧驱动所必须的死区时间（2us）；（4）具有欠压锁定功能并能指示欠压和过流状态；（5）输入端具有噪声抑制功能。IR2130可用于驱动工作在母线电压不超过600V电路中的MOS器件，最大输出正向峰值驱动电流为250mA，而反向峰值驱动电流为500mA。它可对同一桥臂上、下两个功率MOS器件的栅极驱动信号产生2ps的互锁延时时间。内部设有一个线性放大器，可用于电流信号的放大。IR2130的保护动能十分强大，内部设有过电流、过电压、欠电压、逻辑识别保护以及封锁和指示环节。一旦外电路发生过电流或桥臂直通，即电流检测单元送出的信号高于0.5V时，内部比较器迅速翻转，使故障逻辑处理单元输出低电平，一方面封锁输出，使IR2130的输出全为低电平，保证六个被驱动的MOS关断；另一方面，经引脚8输出一低电平信号，可用于封锁脉冲或声光报警。当工作电源欠电压时，同样封锁六路输出为低电平，并使引脚8为低电平。再有当高电压测某路自举欠电压时，则该路的驱动信号检测迅速动作，封锁该路输出。IR2130的另一重要保护功能是逻辑保护，即当同一桥臂上、下功率开关器件对应的输入信号都为高电平时，封锁该两路栅极驱动信号，防止直通现象发生。它巧妙运用了自举技术形成悬浮的高压侧电源，因而只用一路电源即可驱动三相桥式你变电路中的六个功率MOS。电路设计还保证了内部三个通道中的高压侧驱动器与低压侧驱动器可单独使用，亦可只用其内部的三个低压侧驱动器，并输入信号与TTL及CMOS电平兼容，IR2130的外围电路如图3-6所示。 图3-4 IR2130硬件电路3.3.4硬件设计中的抗干扰措施设计中采用如下几个措施来提高硬件电路的抗干扰能力：（1）为了防止电路板上模拟电路部分对数字电路部分的干扰，将模拟地与数字地分开设计，整个电路板上仅有一点链接在一起，最大限度阻止模拟电路中的干扰信号窜入数字电路；（2）在霍尔位置信号的输入通道上加滤波小电容，消除由于电磁干扰而产生的毛刺，避免电机控制中产生逻辑错误；（3）从电磁兼容性EMC方面考虑，在硬件的布局和布线上采取了一些提高系统抗干扰能力下降，也不可太小，否则散热不好，且临近导线容易受到干扰：按照电路信号的流程安排元件的位置顺序，使布局便于信号流通并使信号尽量保持一致的方向。系统电源线和地线尽量短而宽，不同的电源，尽量从布局上分开，地线尽量的铺开；系统时钟晶振电路尽量靠近MCU，且时钟元件附近不敷设模拟电路；在电源和地之间加去耦电容；印刷线路走线，均走直线或135度；充分考虑功率场效应管的散热问题，加散热片，功率场效应管之间保持适当距离。系统的硬件设计从减少干扰源、降低噪声藕和噪声接收上考虑，提高了系统的抗干扰性能和可靠性。3.4陀螺仪3.4.1陀螺仪简介iMEMS微机械陀螺仪是ADI公司正在发展的动态信号处理解决方案的一部分。iMEMS陀螺仪在严峻的工作条件下比其它陀螺仪的可靠性高、功耗低、易于使用、尺寸小、成本低。其内核采用独特的表面微机械加工工艺，该工艺已为汽车安全系统、消费类和工业应用制造了两亿多只传感器。iMEMS产品采用了创新的设计方法，通过在同一硅片上集成微机械单元和电子单元电路，提高了传感器的性能。ADIS系列陀螺仪增加了校准和调整、专用接口、数字IO、无线链路、嵌入式智能信息和可编程能力、电源管理以及模拟信号调整等功能。ADIS16100是一款具有SPI数字输出接口和模拟电压输出接口的陀螺仪，量程达，灵敏度为，内部具有温度传感器 ，具有参考电压输出，工作电源电压4.755.25V，工作电流7mA，温度范围-40+85摄氏度。 图3-5 陀螺仪ADIS16100的灵敏轴方向与输出特性从图3-8陀螺仪的输出特性曲线可以看出，陀螺仪的满量程的输出值-2048+2047，线性对应角速率-300，在量程范围内陀螺仪输出信号电压值与脚速度成正比，角速率为0是数字输出值为0。而对于陀螺仪的模拟电压输出接口，在工作电压5V时，陀螺仪角速度为0对应输出信号电压值2.5V，陀螺仪顺时针旋转（从上不看）时输出信号电压为正值，陀螺仪逆时针旋转时输出信号电压为负值。图3-6陀螺仪ADIS16100引脚分布表3-1 陀螺仪ADIS16100引脚功能引脚序号符号功能1、2、3、16SPI数字SPI5RATE模拟电压输出口6FILT宽带控制7VdriveSPI接口电路电源电压8、9AIN外部模拟输入通道10COM参考地11REF参考电压输出12、13ST自检14VCC电源电压4、15NC空脚3.4.2 陀螺仪的应用电路 模拟信号输出引脚RATE通过一个0.1uF电容连接到FILT引脚；Vdrive引脚和地之间使用一个 0.1uF电容。陀螺仪的电路如图3-10所示。图3-7 陀螺仪ADIS16100应用电路3.5加速度计3.5.1加速度计简介MMA7260是美