基于自适应神经模糊控制的耙臂角度控制方法

刘凯锋，焦鹏

（中港疏浚有限公司，上海 200136）

0 引言

随着计算机技术在21 世纪的发展，针对逐渐成熟的疏浚工艺以及作业流程，疏浚设备以及系统集成厂商提出了“一人疏浚”[1-2]以及“宏功能键”等概念，形成一套高度集成的疏浚控制系统原型，使船舶驾驶人员能通过安装在驾控台上数个用于切换与启停不同作业过程的“宏功能键”，在保证安全航行的同时进行疏浚作业，简称“一人疏浚”技术，又称为“一人浚驾”或“浚驾合一”技术，简化了疏浚作业操作程序。耙吸挖泥船全自动控制系统已在部分船舶上得到应用[3-5]。

耙吸挖泥船控制系统正迅速向智能化方向发展，科研机构联合疏浚公司针对性地在局部智能化疏浚控制方面寻求突破，以期未来实现耙吸挖泥船全局智能化[6-7]。为了进一步挖掘全自动控制系统的性能，优化控制算法的性能日益成为研究人员的重点，如利用模糊自适应PID 控制提升耙吸式挖泥船主动耙头控制的性能[8]以及水下泥泵调速性能[9]。

本文提出了一种耙臂自适应控制结构，采用自适应神经模糊推理系统对比，旨在提高控制系统的性能，更加精确地控制耙臂绞车，保持最佳的耙臂姿态，保障设备的安全性。

1 耙臂角度控制问题

根据一般工程经验可知，耙吸挖泥船单位时间内的产量由耙头对地角度、航行速度、泥泵转速3个因素决定。通常工况挖泥航速约2 kn，泥泵转速区间200～300 r/min。因而，获得稳定的及较高产量的充要条件是能够维持恒定的耙头对地角度以及上耙管与下耙管的夹角，同时维持耙臂速度控制的快速性以及稳定性。疏浚作业过程中，需要实时调节耙中绞车以及耙头绞车，用于控制耙头对地角度以及上耙管与下耙管的角度，以保持耙头活动罩水平着地和固定体耐磨块处高压出水口垂直入土，即最佳耙臂姿态，充分发挥耙头的破土能力，特别是对提升疏挖密实性土的挖掘效率发挥积极作用。

为便于分析，可将耙臂动态关系从三维空间降维到二维空间处理，见图1。在X-Y 平面内，耙臂动态主要涉及两个角度，其中一个角度是下耙臂对地角度，另一个角度是上耙臂与下耙臂之间的夹角。实践中，上述两个角度又转化为另两个角度，即水平面与上耙臂之间的夹角以及上耙臂与下耙臂之间的夹角。下耙臂对地角度可通过这两个角度进行转化而成。

图1 耙臂动态模型Fig.1 Trailer arm dynamic model

如图1 所示，假设上耙臂与水平面之间的角度θ1，并同时设上耙臂和下耙臂之间的角度为θ2，设上耙臂的长度为L1和下耙臂的长度为L2。

实际施工中，耙臂弯管的旋转自由度有限，可以在[0，45°]之间旋转；耙中万向节的自由度可以在[-30°，30°] 之间旋转。因此，0≤θ1≤π/4、-π/6≤θ2≤π/6。基于保护万向节安全的原因，上耙臂与下耙臂的角度进一步限定在±15°；另经过施工实践以及理论分析，耙头对地角度进一步设定在30°±5°。

考虑到耙吸挖泥船疏浚施工时，耙头下放深度是可以动态测量且必须满足的，即下耙臂的末端平面位置是已知的，从数学模型上推断出对应的弯管和万向节的角度值可能不唯一。在双铰点耙臂系统中，一旦给定耙臂系统各铰点的角度，运动学方程能计算出耙臂的末端位置。通过控制双铰点耙臂的两个相关角度，并且满足耙头下放深度，演变成耙臂角度控制中的典型问题。

2 控制算法

为了解决耙头深度换算为耙中角度和耙头对地角度的转换问题以及耙头绞车和耙中绞车的控制问题，本文中引入自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System，ANFIS）。

ANFIS 由自适应神经网络（Adaptive Network，AN）以及模糊推理系统（Fuzzy Inference System，FIS）混合而成，分别见图2、图3。

图2 自适应网络Fig.2 Adaptive network

图3 模糊推理系统Fig.3 Fuzzy inference system

自适应神经网络AN 是一个由多节点、多连接节点的定向链路组成的多层前馈网络，每个节点对传入的信号以及与该节点相关的一组参数执行特定的计算（节点函数），并且结构中包含带参数、无参数的节点。AN 的输出取决于这些节点相关的参数，学习算法指定如何更改这些参数。

模糊推理系统FIS 由5个功能模块组成，包含若干模糊IF-THEN 规则的规则库、定义关于使用模糊IF-THEN 规则的模糊集隶属函数的数据库、基于规则的执行推理计算的决策单元、转化明确输入为语言表述匹配程度的模糊化接口以及转化推理得到的模糊结果为明确输出的去模糊接口。使用ANFIS，可以构造一个基于神经网络的模糊推理系统，当耙臂相关角度对应于耙头深度问题的正向运动学已知，则该ANFIS 推断出逆运动学，从而避免研究解析解的需要。另外，模糊解决方案易于理解，不需要特殊的背景知识来理解和评估它。

作为一个通用的估计器，ANFIS 的推理系统对应于一组模糊的IF-THEN 规则，可将神经网络的学习能力引入模糊推理系统，这些规则具有近似非线性函数的学习能力。

一般而言，ANFIS 结构中分为模糊化和解模糊化两个部分，由5 层结构组成，见图4。

图4 自适应模糊神经推理系统结构Fig.4 Structure of adaptive neural fuzzy inference system

即后件参数的线性组合。

耙臂控制过程机理。首先，ANFIS 算法用于解决从耙头位置坐标同上耙臂与下耙臂之间的夹角理想值以及耙头对地角度理想值之间的映射关系，即耙头位置坐标与2个角度的系统建模。建模过程中，神经网络的输入/输出数据是指“坐标/角度”数据集，坐标作为ANFIS 的输入，角度用作ANFIS 的输出。ANFIS 通过训练的过程将坐标映射到角度，在训练结束时，经过训练的ANFIS网络将学习输入输出映射，并准备好部署到耙臂绞车控制系统解决方案中。

随后，ANFIS 算法解决从上耙臂与下耙臂之间的夹角以及耙头对地角度理想值分别对应各自实际值的差距与耙中绞车、耙头绞车调速的映射关系，即角度误差与速度调节的系统建模。建模过程中，神经网络的输入/输出数据是指“角度差值/速度矢量”数据集，角度误差作为ANFIS 的输入，绞车调速作为ANFIS 的输出。类似地，ANFIS 通过神经网络的训练过程将误差映射到速度矢量，当训练结束时，经过训练的ANFIS 网络将涵盖输入输出映射，并预期将实现耙臂自适应控制的目的。

3 应用与分析

自适应模糊推理系统一方面用来解决不同的疏浚深度对应于上耙臂与下耙臂之间的夹角和耙头对地角度；另一方面用来解决耙臂绞车控制上耙臂与下耙臂之间的夹角和耙头对地角度，构成基于自适应模糊推理系统的耙臂控制方法。

3.1 算法应用

模糊自适应算法的应用分两步，第一步生成耙头深度与耙臂角度的ANFIS 系统，第二步生成耙臂角度误差与耙臂绞车的ANFIS 系统，见图5。

图5 耙臂角度控制系统架构图Fig.5 Architecture diagram of the trailer arm angle control system

耙头深度与耙臂角度的ANFIS 系统建立步骤。首先，生成耙头深度到耙臂角度建模所需的数据，见表1。即对于θ1和θ2值的每个组合，x轴坐标和y 轴坐标都使用正向运动学公式推导。通过循环遍历和计算θ1、θ2值的不同组合而生成的所有x-y数据点集，即耙头端点坐标集合，见图6“·”标志所示。然后，根据耙头端点坐标与θ1和θ2值的数据集，经过神经网络训练算法自动生成ANFIS。

表1 ANFIS 耙头坐标对应角度建模的输入、输出变量与范围表Table 1 Input and output variables and range table of ANFIS trailer head coordinate corresponding angle modeling

图6 ANFIS 耙头位置坐标生成图Fig.6 Generation diagram of the ANFIS trailer head position coordinates

类似地，耙臂角度误差与耙臂角度的ANFIS系统建立步骤。首先，生成耙臂角度误差到耙臂绞车所需的数据，见表2。即对于Δθ1和Δθ2值的每个组合，ν1和ν2再配合使用施工船采集的人工操作数据标定。通过采集Δθ1和Δθ2值的不同组合而生成的所有ν1和ν2数据点集，即调速集合。然后，根据Δθ1和Δθ2以及ν1和ν2值的数据集，经过神经网络训练算法自动生成ANFIS。

表2 ANFIS 耙臂角度误差对应绞车速度建模的输入、输出变量与范围表Table 2 Input and output variables and range table of the error of the ANFIS trailer arm angle corresponding to the winch speed modeling

3.2 控制器表现效果

如图7 所示，在给定耙头跟随起伏地形的任务，控制系统将使用训练有素的ANFIS 网络作为参考，就像查找表一样，给定耙臂顶端的所需位置，以确定耙臂的角度必须是什么。明确万向节所需角度和当前角度后，ANFIS 系统将适当地控制收放耙头缆绳，以将其移动到所需位置。耙臂角度控制系统使用的2个ANFIS 网络已经过预训练，并被部署到一个模拟系统中，该系统控制双铰点耙臂的角度，以跟踪地形块。

图7 ANFIS 耙臂角度控制动态过程的截图Fig.7 Screenshot of the ANFIS trailer arm angle control dynamic process

为了便于根据实时深度来配置耙臂角度，可以四处移动要跟踪的地形块，即图7 中的椭球块。将地形块移动到不同的深度，并通过将耙头从其当前位置移动到地形块新位置上的最近点来观察系统响应情况。另外，只要所要跟踪的地形块位于“·”标记点内，系统响应平稳，“·”表示用于训练网络的数据网格。一旦地形块移动到训练数据范围之外，ANFIS 网络就会做出不可预测的响应。为了避免此类不可预测性和不稳定性问题，必须根据预期的配置范围生成数据。

4 结语

耙臂角度自适应控制系统是人工耙臂控制系统的延伸，实现耙头深度跟踪地形的动态稳定，同时实现耙中角度控制以及耙头对地角度控制。浚工员在同一航道上预先于系统设置耙头与泥面之间的期望角度以及上耙臂与下耙臂的期望夹角，控制算法接管绞车启动和停止及调速手柄并实现控制目标。

本文将自适应神经模糊推理算法引入到耙吸挖泥船疏浚控制领域，将其应用到耙吸挖泥船关键设备耙臂绞车控制。通过算法设计与仿真分析，明确了耙臂绞车控制的可行性以及有效性。