基于可拓控制的燃料电池焊接机器人多能源动力系统多模型切换控制研究

For the characteristics of high energy density and high efficient protection for the environment, the fuel cell can be employed to the welding robot power supply for solving the driving energy restrict the development of the no-cable welding robot. The hybrid power system of the robots, which is constituted by the fuel cell and the auxiliary power supply device with small capacity, needs to solve the problems of time delay and bi-direction power flow. The power system is a kind of multiple input-multiple output nonlinear system with strong coupling. Therefore, it is difficult improve the efficient steady operation of the power system. This project presents a multiple model extension control method. Firstly, the hybrid neural network subsystem model is built based on the fuzzy clustering theory. Then energy flow models of multiple energy sources power system are established in the states of the typical work area, such as load stability, load increases, load anticlimax, energy feedback and other operational state. The predictive control strategy of the underlying model is designed for energy flow models. Finally, in order to realize the efficient and stable operation of the system, the upper extension controller is designed which can optimize the energy flow models based on the control strategy of adaptive switch.

燃料电池具有比能高、环保等优点，将其引入焊接机器人供电系统，有望解决无缆焊接机器人发展中的能源动力限制问题。将燃料电池和小容量的辅助供电装置共同组成机器人的多能源动力系统，需要解决燃料电池动态响应的时滞性和能量双向流动的难题。同时，此动力系统是一个多输入多输出、强耦合的非线性系统，保证动力系统高效平稳运行也是其中的难点与关键。本项目提出基于可拓控制的多模型切换控制方法，首先基于模糊聚类方法建立燃料电池、辅助供电装置等子系统的混合神经网络模型，在此基础上分别建立动力系统负载平稳、负载突增、能量回馈等多个运行状态下各典型工作区的多能源动力系统的能量流模型；然后为各能量流模型设计底层模型预测控制策略；最后设计上层可拓控制器，通过对底层控制策略进行自适应切换优化能量流模型，从而实现系统的高效稳定运行。

为解决电缆供电约束移动焊接机器人运动范围和灵活性的难点，将质子交换膜燃料电池和小容量锂电池组成的混合动力系统引入移动焊接机器人驱动系统。采用可拓控制、多模型预测等相结合进行了混合动力系统的能量分配、机器人系统的动态特性研究，并对系统的控制性能进行了综合评价的初步研究。首先采用预测神经网络建立了燃料电池的预测模型，并进行了相关的动态特性控制；并采用三点比较法研究了燃料电池的最大功率研究；然后采用可拓控制方法研究了质子交换膜燃料电池/锂电池混合动力系统的能量管理研究，并将此混合动力系统应用于移动焊接机器人系统中进行了控制机理的探索；最后，采用信息熵与核主成分分析法对系统控制性能进行了的综合评价。结果显示：经过优化控制，基于质子交换膜燃料电池/锂电池的多能源动力系统能够平稳地驱动移动焊接机器人，并能够保证系统控制的实时性。影响复杂焊缝跟踪精度的主要原因在于焊缝信息的获取与识别，对此项目组正在进行相关研究。综合上述结果，本研究为探讨燃料电池和辅助装置供电的机器人多能源动力系统的多模型切换控制理论和方法，研究多能源驱动系统在非线性控制对象中的高精度控制的一般规律以及建立高性能新型的多能源控制系统奠定了坚实的理论基础。本项目的研究成果不仅适用于机器人多能源动力系统能量管理，而且在许多其他应用领域同样具有广泛的推广前景，也具有明显的理论意义和应用价值。还可以对电动汽车的多能源复合控制提供借鉴性的理论支持。