摘要 ：為了深入研究閉環網絡控製係統中延時對控製性能的影響和延時補償方法 ，將控製器局域網（CAN）總線應用到伺服控製係統中 ，組成具有總線式網絡拓撲結構的分布式控製係統 ，研究了該運動控製係統實驗平台的總體組成和實現.針對該網絡控製係統存在的實際問題設計了控製器 ，有效地提高了係統性能 ，實驗結果驗證了其有效性.
關鍵詞 ：CAN總線 ；Smith預估器 ；伺服控製係統 ；延時補償 
    現場總線是計算機網絡在現代控製技術領域的應用和發展 ，是應用在生產最底層的一種總線型拓撲網絡 ，可作為現場控製係統的 、直接與所有受控（設備）節點串行相連的通信網絡．傳統的控製係統難於實現設備之間以及係統與外界的信息交換 ，形成一個信息孤島．而現場總線控製係統既是一個開放式通信網絡 ，又是一種全分布式控製係統.
    CAN（controller area network）稱為控製器局域網.作者將CAN總線應用到伺服控製係統中組成一個具有總線式網絡拓撲結構的分布式控製係統,構建基於CAN總線的運動控製係統實驗平台 ，並將CAN總線運用於伺服控製係統.
1 運動控製係統實驗平台的搭建
1．1 係統總體組成
    CAN總線係統的設計采用上位機與節點的方式 ，上位機與節點之間采用CAN總線進行通信 。傳輸介質采用屏蔽雙絞線．上位機由一台工控機和一塊插在ISA總線中的CAN適配卡組成 ，監控各節點的狀態和發送控製命令 ；而各節點由單片機 、CAN控製器及其它外圍電路組成 ，接收上位機發送的命令並執行之 ，同時返回狀態信息．運動控製係統的總線式網絡拓撲結構如圖1所示．

    係統的主要功能是采集電機運動的實時信息 ，並根據所得信息發送控製命令來控製電機運動．
    上位機（PC機或工控機）通過CAN接口適配卡與各節點通信 ，規劃步態 、啟停電機 ，應用閉環控製算法計算並發送控製信號,完成總體決策與控製 ；智能控製節點接收上位機發送的控製信號 ，將其轉換成模擬信號驅動速度單元 ，實現對速度單元的控製 ；智能傳感器節點以定時中斷的方式周期性編碼粗 、精自整角機傳送的信號 ，得到負載的軸角信號並通過CAN總線發送給上位機用於控製決策．這樣就組成了一個基於CAN總線的分布式運動控製係統.
    智能節點中 ，作為微處理器的單片機負責CAN控製器的初始化 ，通過控製CAN控製器實現數據的接收和發送等通信任務 ；CAN總線驅動器提供了CAN控製器與物理總線之間的接口 ，提供對總線的發送和接收功能 ；D／A轉換器和自整角機-數字轉換器及其外圍電路分別構成了控製係統的模擬量輸出通道和模擬量輸入通道．
1．2 係統實現
    係統的控製對象是一個FANUC公司生產的PWM功率放大器速度單元 ，如圖2所示．設計中將CAN總線技術應用於控製係統 ，通過研製CAN適配卡 、智能控製節點 、智能傳感器節點來構建基於CAN總線的運動控製係統實驗平台.
    采用在PC總線中插入CAN通信適配卡 ，由單片機 、CAN通信電路 、信號檢測 、A／D 、D／A及它們的接口電路等構成智能控製器節點和智能傳感器節點 ，各部分通過CAN總線連接在一起構成實驗係統.這樣 ，一方麵可實現係統各功能的模塊化分離和設計 ，另一方麵有助於網絡係統的組建.

    選用工業PC機作為主控機 ，完成規劃步態 、啟停電機 、實現閉環控製算法等.采用80C196作為智能節點的微處理器 ，智能控製節點通過CAN總線接收上位機傳送的控製信號 ，由DACl210完成D／A轉換 ，實現對電機的驅動 ；智能傳感器節點通過電子斯科特變壓器以及RDC完成A／D轉換 ，得到軸角信號並通過CAN總線傳送給上位機．至此 ，基於CAN總線的電機位置閉環運動控製係統搭建完成.
2 問題描述及控製算法
2．1 問題描述
    與傳統控製係統相比 ，分布式控製係統具有簡單 、快捷 、連線少 、便於安裝與維護等諸多優點 ，但在具有總線式網絡拓撲結構的分布式控製係統中 ，由於數據傳輸延時不可避免 ，因此 ，一定程度上影響了控製係統的性能 ，甚至造成係統不穩定.
    傳統的控製係統為點對點控製 ，傳感器采集到的數據直接反饋到控製器 ，控製器將計算得到的控製量直接輸出到D／A ，得到的電壓控製信號立即作用於被控對象完成閉環控製．係統中的延時主要來自於控製算法的計算時間和硬件電路的延遲時間在將CAN總線引入閉環控製係統之後 ，係統結構的改變帶來了控製行為的巨大差異 ，傳感器節點采集到的數據通過總線傳遞到控製器節點 ，反饋回路中的數據傳輸延時使得控製器無法實時獲得被控對象的狀態信息．同樣 ，控製器節點產生的控製信號必須通過總線傳遞到執行器節點 ，傳輸延時的存在使得控製信號亦無法及時作用於被控對象．此種情況下 ，數據傳輸延時變為影響係統性能和破壞係統穩定性的主要因素 ，因此 ，必須采取能夠有效補償傳輸延時的控製算法.
2．2 控製器的設計
    Smith預估算法是克服純滯後的另一個有效的控製方法 ，其基本原理是通過預估對象的動態特性 ，用一個預估模型進行時間滯後的補償 ，補償器與被控對象共同構成一個沒有時間滯後的廣義被控對象．這樣 ，控製器相當於對一個沒有時間滯後的係
統進行控製 ，從而有效地克服了純滯後的影響.
    在本係統中 ，CAN總線的波特率和傳輸數據的字節數為固定值 ，在不考慮算法計算時間和硬件電路延遲時間的情況下 ，係統中的延時可以近似地用純滯後來模擬．由於通過Smith預估器的補償,可以近似地認為廣義被控對象中已不含有時滯部分．控製器采用大誤差 、中誤差 、小偏差三段控製算法 ，其中 ，大誤差時數字控製器輸出飽和值（即D／A飽和輸出） ，這樣伺服係統的速度環將以最大加速度啟動直到最大速度 ，並以這個速度恒速運動 ；到達中等誤差以後 ，控製器按最大減速度規律ω=（2еε）1/2給出 ，引導伺服係統以最大減速度製動 ，平穩地到達協調點．式中 ：ε為減加速度 ；e為誤差.小偏差時控製算法采用加前饋及積分分離的PID位置算法實現對被控對象的位置閉環控製．
    由於Smith預估控製器是基於被控對象精確數學模型之上的 ，所以需要對被控對象的數學模型進行精確辨識.
2．3 被控對象模型的辨識
    FANUC直流PWM驅動器的模型比較複雜 ，將其與電機組合成一個二階係統（係統內環） ，如圖3所示．
    圖中：減速器的減速比i=69.47 ；k ，kl ，k2為待辨識參數.將上述被控對象的連續狀態方程給出 ，以采樣周期Ts=5 ms離散化 ，再利用最小二乘法辨識 ，最終可得k=69 354 ，k1=35.10 ，k2=4 254．10 ，則被控對象的傳遞函數為998．33／（s3+35．1 s2+4 254．1s）．

3 實驗及結果
    實驗中 ，智能傳感器節點以5 ms為周期采樣 ，智能控製器和執行器節點采用事件驅動方式 ，CAN總線波特率設定為1 Mbit／s ，反饋數據和控製數據皆為6 B．分別以加Smith預估補償的三段控製算法和未加Smith預估補償的三段控製算法對係統實施控製．在輸入為階躍 、等速 、正弦信號情況下,係統響應曲線和誤差曲線如圖4～圖6所示．
    圖4～圖6中縱坐標單位為“碼” ，（1碼=360°／65 536）．圖4中階躍輸入給定值為16．5° ，直接采用三段控製算法時係統動態過程中產生超調並有明顯震蕩過程.在采用Smith預估算法以後 ，係統的穩定性增強 ，動態過程無超調 ，階躍響應的動態性能明顯改善 ，穩態誤差的絕對值小於1mrad ，滿足精度要求．圖5為等速跟蹤情況．角速度給定值為30°／s ，由於係統中數據傳輸延時的影響 ，係統跟蹤誤差較大 ，跟蹤精度降低.
    采用Smith預估算法可顯著減小係統的跟蹤誤差 ，提高跟蹤精度 ，保證跟蹤過程的準確度和平穩性．圖6給定測試信號最大角速度為30°／s,最大角加速度為30°／s2的正弦信號，未采用Smith預估算法時 ，受總線傳輸延時影響 ，係統誤差值和誤差變化幅度較大.Smith預估算法一定程度上有效地補償了延時影響 ，從而使得係統誤差顯著減小 ，電機運動過程中振動隨之減小 ，係統性能有了較大提高.
4 結束語
    完成了基於CAN總線的運動控製係統實驗平台的組建 ，在此基礎上針對總線上數據傳輸延時對係統控製性能的影響 ，進行了控製算法研究和實驗驗證.實驗結果表明 ，Smith預估器加三段控製算法構成的控製器能有效地補償係統延時 ，減小係統誤差 ，保證係統運行的平穩性和控製性能