基于CAN总线伺服控制系统的设计及控制方法

摘要：为了深入研究闭环网络控制系统中延时对控制性能的影响和延时补偿方法，将控制器局域网（CAN）总线应用到伺服控制系统中，组成具有总线式网络拓扑结构的分布式控制系统，研究了该运动控制系统实验平台的总体组成和实现.针对该网络控制系统存在的实际问题设计了控制器，有效地提高了系统性能，实验结果验证了其有效性.
关键词：CAN总线；Smith预估器；伺服控制系统；延时补偿
    现场总线是计算机网络在现代控制技术领域的应用和发展，是应用在生产zui底层的一种总线型拓扑网络，可作为现场控制系统的、直接与所有受控（设备）节点串行相连的通信网络．传统的控制系统难于实现设备之间以及系统与外界的信息交换，形成一个信息孤岛．而现场总线控制系统既是一个开放式通信网络，又是一种全分布式控制系统.
    CAN（controller area network）称为控制器局域网.作者将CAN总线应用到伺服控制系统中组成一个具有总线式网络拓扑结构的分布式控制系统,构建基于CAN总线的运动控制系统实验平台，并将CAN总线运用于伺服控制系统.

1 运动控制系统实验平台的搭建
1．1 系统总体组成
    CAN总线系统的设计采用上位机与节点的方式，上位机与节点之间采用CAN总线进行通信。传输介质采用屏蔽双绞线．上位机由一台工控机和一块插在ISA总线中的CAN适配卡组成，监控各节点的状态和发送控制命令；而各节点由单片机、CAN控制器及其它外围电路组成，接收上位机发送的命令并执行之，同时返回状态信息．运动控制系统的总线式网络拓扑结构如图1所示．
 

    系统的主要功能是采集电机运动的实时信息，并根据所得信息发送控制命令来控制电机运动．
    上位机（PC机或工控机）通过CAN接口适配卡与各节点通信，规划步态、启停电机，应用闭环控制算法计算并发送控制信号,完成总体决策与控制；智能控制节点接收上位机发送的控制信号，将其转换成模拟信号驱动速度单元，实现对速度单元的控制；智能传感器节点以定时中断的方式周期性编码粗、精自整角机传送的信号，得到负载的轴角信号并通过CAN总线发送给上位机用于控制决策．这样就组成了一个基于CAN总线的分布式运动控制系统.
    智能节点中，作为微处理器的单片机负责CAN控制器的初始化，通过控制CAN控制器实现数据的接收和发送等通信任务；CAN总线驱动器提供了CAN控制器与物理总线之间的接口，提供对总线的发送和接收功能；D／A转换器和自整角机-数字转换器及其外围电路分别构成了控制系统的模拟量输出通道和模拟量输入通道．
1．2 系统实现
    系统的控制对象是一个FANUC公司生产的PWM功率放大器速度单元，如图2所示．设计中将CAN总线技术应用于控制系统，通过研制CAN适配卡、智能控制节点、智能传感器节点来构建基于CAN总线的运动控制系统实验平台.
    采用在PC总线中插入CAN通信适配卡，由单片机、CAN通信电路、信号检测、A／D、D／A及它们的接口电路等构成智能控制器节点和智能传感器节点，各部分通过CAN总线连接在一起构成实验系统.这样，一方面可实现系统各功能的模块化分离和设计，另一方面有助于网络系统的组建.
 

    选用工业PC机作为主控机，完成规划步态、启停电机、实现闭环控制算法等.采用80C196作为智能节点的微处理器，智能控制节点通过CAN总线接收上位机传送的控制信号，由DACl210完成D／A转换，实现对电机的驱动；智能传感器节点通过电子斯科特变压器以及RDC完成A／D转换，得到轴角信号并通过CAN总线传送给上位机．至此，基于CAN总线的电机位置闭环运动控制系统搭建完成.

2 问题描述及控制算法
2．1 问题描述
    与传统控制系统相比，分布式控制系统具有简单、快捷、连线少、便于安装与维护等诸多优点，但在具有总线式网络拓扑结构的分布式控制系统中，由于数据传输延时不可避免，因此，一定程度上影响了控制系统的性能，甚至造成系统不稳定.
    传统的控制系统为点对点控制，传感器采集到的数据直接反馈到控制器，控制器将计算得到的控制量直接输出到D／A，得到的电压控制信号立即作用于被控对象完成闭环控制．系统中的延时主要来自于控制算法的计算时间和硬件电路的延迟时间在将CAN总线引入闭环控制系统之后，系统结构的改变带来了控制行为的巨大差异，传感器节点采集到的数据通过总线传递到控制器节点，反馈回路中的数据传输延时使得控制器无法实时获得被控对象的状态信息．同样，控制器节点产生的控制信号必须通过总线传递到执行器节点，传输延时的存在使得控制信号亦无法及时作用于被控对象．此种情况下，数据传输延时变为影响系统性能和破坏系统稳定性的主要因素，因此，必须采取能够有效补偿传输延时的控制算法.
2．2 控制器的设计
    Smith预估算法是克服纯滞后的另一个有效的控制方法，其基本原理是通过预估对象的动态特性，用一个预估模型进行时间滞后的补偿，补偿器与被控对象共同构成一个没有时间滞后的广义被控对象．这样，控制器相当于对一个没有时间滞后的系
统进行控制，从而有效地克服了纯滞后的影响.
    在本系统中，CAN总线的波特率和传输数据的字节数为固定值，在不考虑算法计算时间和硬件电路延迟时间的情况下，系统中的延时可以近似地用纯滞后来模拟．由于通过Smith预估器的补偿,可以近似地认为广义被控对象中已不含有时滞部分．控制器采用大误差、中误差、小偏差三段控制算法，其中，大误差时数字控制器输出饱和值（即D／A饱和输出），这样伺服系统的速度环将以zui大加速度启动直到zui大速度，并以这个速度恒速运动；到达中等误差以后，控制器按zui大减速度规律ω=（2еε）1/2给出，引导伺服系统以zui大减速度制动，平稳地到达协调点．式中：ε为减加速度；e为误差.小偏差时控制算法采用加前馈及积分分离的PID位置算法实现对被控对象的位置闭环控制．
    由于Smith预估控制器是基于被控对象数学模型之上的，所以需要对被控对象的数学模型进行辨识.
2．3 被控对象模型的辨识
    FANUC直流PWM驱动器的模型比较复杂，将其与电机组合成一个二阶系统（系统内环），如图3所示．
    图中：减速器的减速比i=69.47；k，kl，k2为待辨识参数.将上述被控对象的连续状态方程给出，以采样周期Ts=5 ms离散化，再利用zui小二乘法辨识，zui终可得k=69 354，k1=35.10，k2=4 254．10，则被控对象的传递函数为998．33／（s3+35．1 s2+4 254．1s）．
 

3 实验及结果
    实验中，智能传感器节点以5 ms为周期采样，智能控制器和执行器节点采用事件驱动方式，CAN总线波特率设定为1 Mbit／s，反馈数据和控制数据皆为6 B．分别以加Smith预估补偿的三段控制算法和未加Smith预估补偿的三段控制算法对系统实施控制．在输入为阶跃、等速、正弦信号情况下,系统响应曲线和误差曲线如图4～图6所示．
    图4～图6中纵坐标单位为“码”，（1码=360°／65 536）．图4中阶跃输入给定值为16．5°，直接采用三段控制算法时系统动态过程中产生超调并有明显震荡过程.在采用Smith预估算法以后，系统的稳定性增强，动态过程无超调，阶跃响应的动态性能明显改善，稳态误差的值小于1mrad，满足精度要求．图5为等速跟踪情况．角速度给定值为30°／s，由于系统中数据传输延时的影响，系统跟踪误差较大，跟踪精度降低.
    采用Smith预估算法可显著减小系统的跟踪误差，提高跟踪精度，保证跟踪过程的准确度和平稳性．图6给定测试信号zui大角速度为30°／s,zui大角加速度为30°／s2的正弦信号，未采用Smith预估算法时，受总线传输延时影响，系统误差值和误差变化幅度较大.Smith预估算法一定程度上有效地补偿了延时影响，从而使得系统误差显著减小，电机运动过程中振动随之减小，系统性能有了较大提高.

4 结束语
    完成了基于CAN总线的运动控制系统实验平台的组建，在此基础上针对总线上数据传输延时对系统控制性能的影响，进行了控制算法研究和实验验证.实验结果表明，Smith预估器加三段控制算法构成的控制器能有效地补偿系统延时，减小系统误差，保证系统运行的平稳性和控制性能