基于开放式PLC的机器人控制器中控制策略对轨迹跟踪性能的影响：PID与模型控制对比研究

《Results in Engineering》：Impact of control strategy on trajectory tracking performance in open PLC-based robot controllers: a comparison of PID and model-based control

本研究针对开放式PLC机器人控制器中控制策略选择的关键问题，系统比较了PID与模型控制(CTC)在轨迹跟踪性能上的差异。研究通过SCARA机器人实验平台，评估了不同路径、速度和频率下的跟踪误差与CPU负载。结果表明，模型控制显著降低跟踪误差(最大误差降低20倍，RMS误差降低40倍)，且不增加计算负担，为工业机器人高精度控制提供了重要参考。

　　

在工业自动化快速发展的今天，机器人已成为现代制造业不可或缺的核心装备。然而，传统的封闭式机器人控制器存在明显局限性：用户无法访问底层控制回路，难以定制控制算法或集成先进功能。这种封闭性导致系统集成困难、依赖厂商专用工具以及专业维护成本高昂等问题。随着柔性制造需求的日益增长，开发开放式机器人控制器成为学术界和工业界共同关注的焦点。

在这一背景下，可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller, PLC)凭借其坚固可靠、成本效益高且适用于工业实时环境的特点，成为实现开放式机器人控制器的理想平台。但一个关键问题随之而来：在开放式控制架构中，应该选择何种底层控制策略才能实现最优性能？是采用简单易行的PID控制，还是需要更复杂的模型控制策略？这正是意大利帕多瓦大学研究人员在《Results in Engineering》上发表的最新研究要解决的核心问题。

为了回答这一关键问题，研究团队设计了一套严谨的实验方案。他们在四自由度SCARA机器人上搭建了开放式PLC控制平台，通过Beckhoff伺服驱动器和CX5120工业PLC实现底层电机控制，支持0.5kHz至4kHz的可调控制频率。研究重点比较了两种代表性控制策略：作为模型控制代表的PID控制，以及作为模型控制代表的计算力矩控制(Computed Torque Control, CTC)。

研究团队还精心设计了两类典型路径来全面评估控制性能：代表关节空间平滑轨迹的样条路径，以及代表笛卡尔空间线性运动的矩形路径。通过变化轨迹时间和末端执行器速度，研究人员在多种运动条件下测试了两种控制策略的表现。评估指标包括最大跟踪误差、均方根误差以及CPU负载，从而全面量化控制策略的性能差异。

关键技术方法包括：基于PLC的开放式控制架构搭建，支持0.5-4kHz可调控制频率；PID和CTC控制算法的实现与参数整定；样条路径和矩形路径的轨迹规划与生成；动态参数识别与模型建立；关节位置误差实时测量与数据分析。

研究结果揭示了几个重要发现：

在轨迹跟踪性能方面，模型控制在所有测试条件下均显著优于PID控制。随着机器人速度的增加，PID控制的跟踪误差急剧上升，而模型控制则保持相对稳定。特别值得注意的是，模型控制对关节1（受非线性影响更大）的改善效果尤为明显，最大误差降低因子最高达到20，RMS误差降低因子最高达到40。

在控制频率影响方面，提高PLC频率对PID控制的性能改善效果远大于对模型控制的影响。对于平滑的样条路径，即使是最低频率的模型控制也优于最高频率的PID控制。而对于不平滑的矩形路径，高频PID控制在某些情况下能达到与低频模型控制相当的精度。

在计算负载方面，令人意外的是，模型控制的CPU负载并未显著高于PID控制，在某些情况下甚至更低。这表明在现代化PLC平台上，实现复杂模型控制算法并不会带来过重的计算负担。

这些发现对工业机器人控制实践具有重要指导意义。研究表明，对于高精度轨迹跟踪任务，模型控制策略能提供显著性能优势，特别是在处理非线性强、动态耦合明显的系统时。同时，提高控制频率可作为提升简单控制策略性能的有效手段，为不同应用场景下的控制策略选择提供了灵活方案。

该研究不仅量化了模型控制在开放式PLC机器人控制器中的实际效益，还为控制工程师在控制策略选择上提供了明确指导。在工业4.0和智能制造的背景下，这项研究为推动机器人控制技术向更开放、更智能的方向发展提供了重要理论依据和实践参考。未来研究可进一步探索自适应PID、模型预测控制等更先进策略在开放式控制平台上的应用潜力，以及这些策略在不同类型机器人系统上的普适性。