Оптимизация коэффициентов ПИД-регулятора системы управления движением мобильного робота по цветоконтрастной линии на основе генетического алгоритма

Ким Т. Ю.; Прокопович Г. А.

Оптимизация коэффициентов ПИД-регулятора системы управления движением мобильного робота по цветоконтрастной линии на основе генетического алгоритма

Ким Т. Ю., Прокопович Г. А.

2021

https://doi.org/10.37661/1816-0301-2021-18-4-53-68

Ц е л и. Разработать систему управления движением мобильного робота по цветоконтрастной линии, а также найти значения коэффициентов пропорционально-интегрально-дифференцирующего (ПИД-) регулятора, позволяющего роботу двигаться вдоль линии с заданной скоростью.М е то д ы. Для настройки значений коэффициентов ПИД-регулятора используются методы перебора, автоматической настройки и генетический алгоритм.Р е з у л ь т а т ы. Разработан программный комплекс настройки ПИД-регулятора учебного мобильного робота RoboCake, предназначенного для движения по замкнутой цветоконтрастной линии с заданной скоростью. Программный комплекс состоит из имитационной модели указанного робота в среде Simulink, четырех виртуальных трасс-полигонов и специализированного решателя на базе разработанного генетического алгоритма. С помощью предложенной функции пригодности реализована система управления мобильным роботом, удовлетворяющая поставленным условиям. На основе проведенных модельных экспериментов получены искомые значения параметров ПИД-регулятора.З а к л ю ч е н и е. Проведено сравнение эффективности различных методов настройки ПИД-регулятора. Разработанный программный комплекс предназначен для решения практической задачи движения мобильного робота по цветоконтрастной линии со скоростью 1 м/с. Полученные результаты могут быть применены для исследования методов эволюционной настройки систем стабилизации транспортных роботов, обеспечивающих их движение без перерегулирования.

Ким Т. Ю., Прокопович Г. А. Оптимизация коэффициентов ПИД-регулятора системы управления движением мобильного робота по цветоконтрастной линии на основе генетического алгоритма. Информатика. 2021;18(4):53-68. https://doi.org/10.37661/1816-0301-2021-18-4-53-68

Цитирование

Список литературы

1. Автоматизированная настройка ПИД-регулятора для объекта управления следящей системы с использованием программного пакета MATLAB Simulink / А. В. Филиппов [и др.] // Наука, техника и образование. – 2015. – № 12(18). – C. 53–59.

2. Aström, K. J. The future of PID control / K. J. Aström, T. Hägglund // Control Engineering Practice. – 2001. – Vol. 9, no. 11. – P. 1163–1175. https://doi.org/10.1016/S0967-0661(01)00062-4

3. Иващенко, Н. Н. Автоматическое регулирование: теория и элементы систем / Н. Н. Иващенко. – М. : Машиностроение, 1978. – 737 с.

4. Martins, F. G. Tuning PID controllers using the ITAE criterion / F. G. Martins // Intern. J. of Engineering Education. – 2005. – Vol. 21, no. 5. – P. 867–873.

5. Kose, O. PID controlled line follower robot design on indoor 3D networks / O. Kose, I. R. Karas // IAES Intern. Conf. on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics (EECSI-2014). – Yogyakarta, Indonesia, 2014. – P. 20–21.

6. Варламов, И. PID-EXPERT – автоматизация автоматизации / И. Варламов, П. Зубов // Control Engineering. – 2017. – № 2(68). – С. 98–101.

7. Vladu, E. E. Controller tuning using genetic algorithms [Electronic resource] / E. E. Vladu, T. L. Dragomir // 1st Romanian-Hungarian Joint Symp. on Applied Computational Intelligence (SACI 2004). – Springer, 2004. – Mode of access: https://www.researchgate.net/publication/228954545_Controller_Tuning_Using_Genetic_Algorithms. – Date of access: 12.05.2021.

8. Genetic algorithm / M. Ünal [et al.] // Optimization of PID Controllers Using Ant Colony and Genetic Algorithms. – Berlin : Springer, 2013. – 449 p. https://doi.org/10.1007/978-3-642-32900-5_3

9. Саймон, Д. Алгоритмы эволюционной оптимизации. Биологически обусловленные и популяционно-ориентированные подходы к компьютерному интеллекту / Д. Саймон ; пер. с англ. А. В. Логунова. – М. : ДМК Пресс, 2020. – 1002 с.

10. Разработка генетического алгоритма с адаптивными мутациями для определения глобального экстремума функции n-переменных [Электронный ресурс] / А. Н. Кошев [и др.] // Интернет-журнал «Науковедение». – 2016. – № 8(6). – C. 1–13. – Режим доступа: http://naukovedenie.ru/PDF/32TVN616.pdf. – Дата доступа: 12.05.2021.

11. Подлазова, A. B. Генетические алгоритмы на примерах решения задач раскроя / A. B. Подлазова // Проблемы управления. – 2008. – № 2. – C. 57–63.

12. Koo, Y. C. Motor speed controller for differential wheeled mobile robot / Y. C. Koo, E. A. Bakar // ARPN J. of Engineering and Applied Sciences. – 2015. – Vol. 10, no. 22. – P. 10698–10702.

13. PID Control / ed. W. S. Levine // The Control Handbook. – Piscataway, NJ : IEEE Press, 1996. – P. 198–209.

14. O’Dwyer, A. Handbook of PI and PID Controller Tuning Rules / A. O’Dwyer. – London : Imperial College Press, 2003. – 564 p.

15. Mirzal, A. PID parameters optimization by using genetic algorithm / A. Mirzal, Sh. Yoshii, M. Furukawa // ISTECS J. – 2006. – Vol. 8, no. 11. – P. 34–43.

Источник

Информация

Автор

Ким Т. Ю. Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси
Прокопович Г. А. Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси

Страницы

53-68

Год издания

2021

Ключевые слова

Коллекции

Информатика