基于FPSO的电力巡检机器人的广义二型模糊逻辑控制.docx

【基于FPSO的电力巡检机器人的广义二型模糊逻辑控制】 在电力行业中，高压输电线的安全巡检至关重要，因为任何潜在的故障或安全隐患，如绝缘子老化、导线断股、金具腐蚀等，如果未能及时发现并解决，可能导致严重的安全事故。传统的人工巡检方式耗时费力，尤其在跨越复杂地形的高压线路，存在巡检盲区。为提高巡检效率和准确性，我国自上世纪90年代中期开始研究电力巡检机器人（Power-line inspection robot, PLIR），这些机器人能够高效可靠地执行巡检任务，到达人工难以触及的地方。 PLIR在高压输电线上运行时，会受到风力干扰、电线振动等多种不确定性因素的影响，因此需要精确的控制系统以维持平衡。传统的控制方法，如文献[7-11]提出的，虽然能够控制PLIR的平衡，但往往需要被控对象的精确物理模型，并未充分考虑不确定性。 模糊逻辑控制器（Fuzzy Logic Controller, FLC）在此类问题中展现出优势，因其设计不依赖精确的数学模型，而是基于专家经验总结的模糊规则，具备处理不确定性的能力。1975年，Mamdani等人首次将I型模糊逻辑控制器（Type-1 FLC, T1FLC）应用于蒸汽机控制，随后T1FLC被广泛应用于多个领域。 为了提升处理不确定性的能力，广义II型模糊逻辑控制器（General type-2 FLC, GT2FLC）应运而生，其三维结构的隶属函数增强了控制性能。然而，这同时也增加了运算的复杂性。区间II型模糊控制器（Interval type-2 FLC, IT2FLC）通过牺牲一定的控制性能来简化运算，同样得到了广泛应用。 在GT2FLC中，选择合适的隶属函数参数对整个控制系统的性能至关重要。随着控制精度要求的提高和被控系统的复杂化，传统的参数选择方法已不足以满足需求。为此，很多研究采用了优化算法，如粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO），来优化隶属函数参数，以提升控制系统性能。 PSO是一种广泛应用的群智能优化算法，源于对鸟群捕食行为的研究。通过引入惯性权重的概念，Shi等人提出了标准PSO算法，以平衡全局和局部搜索。之后，为了改进标准PSO的寻优能力，文献提出了惯性权重线性递减的方法，以及通过模糊逻辑系统动态调整惯性权重的策略。 本文的创新点在于： 1）针对PLIR的平衡调节问题，设计了GT2FLC； 2）为了解决GT2FLC中隶属函数参数多且难以确定的问题，采用基于模糊PSO（Fuzzy PSO）的算法优化GT2FLC的隶属函数参数，提高其性能； 3）通过仿真验证，GT2FLC在性能和处理不确定性方面优于IT2FLC和T1FLC。 电力巡检机器人（PLIR）的工作原理基于质心调节机制，动力学方程可通过欧拉-拉格朗日方程建立。通过这样的模糊逻辑控制系统，可以有效地调整PLIR的运动，以适应高压输电线上的各种环境变化，实现安全、高效地巡检作业。