Research on Passive Compliance Control Method of High Altitude Wind Turbine Blade Grinding Robots Based on Improved ADRC

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2025.08.018

Abstract

Abstract:

To cope with unknown disturbances at high altitudes and maintain a constant contact forces at the end of a high-altitude wind turbine blade repair robots during polishing， a passive compliant control algorithm was proposed based on an improved ADRC approach. The algorithm combined dead-zone compensation and gravity compensation algorithms， fully considering issues such as gas compressibility in the pneumatic systems， characteristics of electrical proportional valve dead zones， changes in tilt angle during polishing processes， and unknown disturbances during high-altitude operations.A tracking differentiator was utilized for excessive input signals， a state observer was employed to monitor system disturbances， and compensated through a state error feedback control law. By establishing the mathematical model of the control systems and conducting simulation analysis， it is found that this control algorithm improves both force control performance and response speed compared to the traditional proportional-integral-derivative（PID） algorithm. An experimental platform was constructed to conduct experiments under various operating conditions. The experimental results show that the control algorithm systems achieve 44.6% to 51.4% reductions in settling time， a decrease in the absolute maximum error by 45.4% to 69.4%， and reductions in mean square error by 56.5% to 91.2%. Therefore， this algorithm demonstrates improved dynamic response performance and force control accuracy， along with strong disturbance rejection capabilities and robustness， providing a theoretical foundation for practical engineering applications.

Key words: active disturbance rejection control（ADRC）, robot polishing, compliant control, pneumatic system modeling, wind turbine blade

摘要：

为了应对高空中未知干扰，保持高空风机叶片修复机器人末端打磨接触力的恒定，提出了一种基于改进自抗扰控制（ADRC）的机器人被动柔顺控制算法。该算法结合死区补偿和重力补偿算法，充分考虑气动系统气体压缩性、电气比例阀死区特性、打磨过程中倾角变化以及高空作业时未知扰动等问题，采用跟踪微分器过渡输入信号，利用状态观测器观测系统扰动，通过状态误差反馈控制律进行补偿。通过建立控制系统的数学模型并进行仿真分析得出，相比传统比例积分微分（PID）算法，该控制算法在力控制性能和响应速度上均有提升；搭建实验平台进行多种工况实验，实验结果表明，该控制算法系统调节时间缩短44.6%~51.4%，最大误差绝对值减小45.4%~69.4%，误差均方值减小56.5%~91.2%。由此可得，所提算法具有更好的动态响应性能和力控制精度，具有较强的抗干扰能力和鲁棒性，为工程实际应用打下理论基础。

关键词: 自抗扰控制, 机器人打磨, 柔顺控制, 气动系统建模, 风机叶片

CLC Number:

TP273

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Figures/Tables 19

Fig.1 Schematic diagram of robot operation

Fig.2 Simplified force diagram of constant force control device

Fig.3 Schematic of gas flow in constant force control device

Fig.4 Control system block diagram

Fig.5 Force analysis of end effector

Fig.6 Comparison of improved ADRC algorithms

Fig.7 Simulation analysis and comparison

Tab.1 Simulation comparison performance index

性能指标	PID			改进ADRC
性能指标	恒值	正弦	三角	恒值	正弦	三角
最大误差绝对值 $M e / N$	3.722	1.260	1.260	0.001	0.622	0.800
误差均方值 $μ e / N$	1.141	0.448	0.138	$6.498 × 10 - 12$	0.045	0.039

Tab.1 Simulation comparison performance index

性能指标	PID			改进ADRC
性能指标	恒值	正弦	三角	恒值	正弦	三角
最大误差绝对值 $M e / N$	3.722	1.260	1.260	0.001	0.622	0.800
误差均方值 $μ e / N$	1.141	0.448	0.138	$6.498 × 10 - 12$	0.045	0.039

Fig.8 Laboratory bench

Tab.2 Key components and parameters

元器件名称	参数
气源	最大输出压力：1.0 MPa
气动二联件	减压阀设置压力：0.9 MPa
电气比例阀	最高压力：0.9 MPa，精度： $0.2 %$
气缸倾角传感器	缸径：16 mm，行程：20 mm 量程： $0 ~ 180 °$ ，分辨率： $0.02 °$
压力传感器	量程： $0 ~ 100 N$ ，精度： $0.1 %$

Tab.2 Key components and parameters

元器件名称	参数
气源	最大输出压力：1.0 MPa
气动二联件	减压阀设置压力：0.9 MPa
电气比例阀	最高压力：0.9 MPa，精度： $0.2 %$
气缸倾角传感器	缸径：16 mm，行程：20 mm 量程： $0 ~ 180 °$ ，分辨率： $0.02 °$
压力传感器	量程： $0 ~ 100 N$ ，精度： $0.1 %$

Fig.9 Constant force load experiment

Tab.3 Contrast of constant force load experiment

步骤	控制算法	$T 0 / s$	$M p / N$	$μ e / N$
步骤一	PID	1.95	4.75	0.23
步骤一	改进ADRC	1.08	0.12	0.10
步骤二	PID	1.05	3.50	0.38
步骤二	改进ADRC	0.51	0.44	0.11

Tab.3 Contrast of constant force load experiment

步骤	控制算法	$T 0 / s$	$M p / N$	$μ e / N$
步骤一	PID	1.95	4.75	0.23
步骤一	改进ADRC	1.08	0.12	0.10
步骤二	PID	1.05	3.50	0.38
步骤二	改进ADRC	0.51	0.44	0.11

Fig.10 Curve of sinusoidal load experiment

Tab.4 Contrast of curve of sinusoidal load experiment

步骤	控制算法	$M e / N$	μ $e / N$
步骤一	PID	4.05	8.26
步骤一	改进ADRC	1.24	3.55
步骤二	PID	1.96	1.01
步骤二	改进ADRC	1.07	0.40

Tab.4 Contrast of curve of sinusoidal load experiment

步骤	控制算法	$M e / N$	μ $e / N$
步骤一	PID	4.05	8.26
步骤一	改进ADRC	1.24	3.55
步骤二	PID	1.96	1.01
步骤二	改进ADRC	1.07	0.40

Fig.11 Curve of triangular load experiment

Tab.5 Contrast of curve of triangular load experiment

步骤	控制算法	$M p / N$	$μ e / N$
步骤一	PID	3.56	5.34
步骤一	改进ADRC	1.16	2.32
步骤二	PID	1.91	0.52
步骤二	改进ADRC	1.03	0.23

Tab.5 Contrast of curve of triangular load experiment

步骤	控制算法	$M p / N$	$μ e / N$
步骤一	PID	3.56	5.34
步骤一	改进ADRC	1.16	2.32
步骤二	PID	1.91	0.52
步骤二	改进ADRC	1.03	0.23

Fig.12 Constant force load experiment（disturb）

Tab.6 Step 1 contrast of constant force load experiment

	控制算法	$T 1 / s$	$M e / N$	$μ e / N$
干扰1	PID	0.68	5.58	9.94
干扰1	改进ADRC	0.54	1.89	1.05
干扰2	PID	0.67	5.33	9.85
干扰2	改进ADRC	0.61	1.69	0.87

Tab.6 Step 1 contrast of constant force load experiment

	控制算法	$T 1 / s$	$M e / N$	$μ e / N$
干扰1	PID	0.68	5.58	9.94
干扰1	改进ADRC	0.54	1.89	1.05
干扰2	PID	0.67	5.33	9.85
干扰2	改进ADRC	0.61	1.69	0.87

Tab.7 Step 2 contrast of constant force load experiment

	控制算法	$T 1 / s$	$M e / N$	$μ e / N$
干扰1	PID	0.52	2.92	1.84
干扰1	改进ADRC	0.43	1.07	0.60
干扰2	PID	0.61	2.45	1.72
干扰2	改进ADRC	0.58	1.21	0.37

Tab.7 Step 2 contrast of constant force load experiment

	控制算法	$T 1 / s$	$M e / N$	$μ e / N$
干扰1	PID	0.52	2.92	1.84
干扰1	改进ADRC	0.43	1.07	0.60
干扰2	PID	0.61	2.45	1.72
干扰2	改进ADRC	0.58	1.21	0.37

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