[发明专利]一种协同智能精准容错控制器及方法

权利要求书

1.一种协同智能精准容错控制器，包括机构运行状态检测模块(1)、协同容错控制模块(2)、n个相互独立的子系统(3)，其中，n＞1，其特征在于，所述的子系统(3)包括误差计算模块(301)、一级控制器(302)、自适应优化模块(303)、协同补偿模块(304)、二级控制器(305)和执行机构(306)；所述的机构运行状态检测模块(1)用于检测被控设备(4)的运行状态，并根据被控设备(4)的运行状态计算原始目标信号；所述的协同容错控制模块(2)用于接收所述的机构运行状态检测模块(1)输出的原始目标信号和所述的各个子系统(3)中的执行机构(306)的实时运行信号，在子系统(3)发生故障时辨识各个子系统(3)的相互关系，向子系统(3)中的误差计算模块(301)发出容错目标信号，向协同补偿模块(304)发出补偿信号；所述的误差计算模块(301)根据收到的容错目标信号和实时运行信号计算子系统(3)的控制误差，并向所述的一级控制器(302)和自适应优化模块(303)输出控制误差信号；所述的自适应优化模块(303)用于接收所述的误差计算模块(301)发出的控制误差信号并对所述的控制误差信号进行自适应优化处理，并将自适应优化处理后的信号发送至所述的一级控制器(302)；所述的一级控制器(302)根据自适应优化模块(303)处理的信号向二级控制器(305)输出控制信号；所述的协同补偿模块(304)用于接收协同容错控制模块(2)输出的补偿信号，并进行累计补偿，输出补偿控制信号；所述的二级控制器(305)根据接收到的一级控制器(302)的控制信号和协同补偿模块(304)输出的补偿控制信号对所述的执行机构(306)进行控制。

2.根据权利要求1所述的协同智能精准容错控制器，其特征在于，所述的机构运行状态检测模块(1)为运动学模型模块或机器视觉检测模块。

3.根据权利要求2所述的协同智能精准容错控制器，其特征在于，所述的运动学模型模块包括正运动学模型和逆运动学模型。

4.根据权利要求1所述的协同智能精准容错控制器，其特征在于，所述的协同容错控制模块(2)包括容错选择单元(201)、故障监控单元(202)、补偿优化单元(204)和n个容错辨识网络单元(203)，其中，n＞1；所述的容错辨识网络单元(203)与所述的子系统(3)一一对应；所述的故障监控单元(202)用于检测出发生故障的子系统(3)；所述的容错选择单元(201)用于接收原始目标信号，根据故障监控单元(202)输出的信号选择相应的容错辨识网络单元(203)，并将收到的原始目标信号传输给所述的相应的容错辨识网络单元(203)；所述的容错辨识网络单元(203)根据收到的原始目标信号计算出容错目标信号，并输出容错目标信号；所述的补偿优化模块(204)根据所述的容错目标信号和各个子执行机构(306)的实时运行信号计算补偿信号，向所述的协同补偿模块(304)输出补偿信号。

5.根据权利要求4所述的协同智能精准容错控制器，其特征在于，所述的容错辨识网络单元(203)为先前学习、训练的计算网络单元。

6.根据权利要求1所述的协同智能精准容错控制器，其特征在于，所述的机构运行状态检测模块(1)、协同容错控制模块(2)、n个相互独立的子系统(3)均导入PC系统由CUP控制或嵌入运动控制卡中作为单独的硬件设备使用。

7.一种如权利要求1所述的协同智能精准容错控制器的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)机构运行状态检测模块检测被控设备的运行状态，并根据被控设备的运行状态计算原始目标信号；

(2)协同容错控制模块用于接收原始目标信号和各个子系统中的执行机构的反馈信号，在子系统发生故障时辨识各个子系统的相互关系，向子系统中的误差计算模块发出容错目标信号，向协同补偿模块发出补偿信号；

(3)误差计算模块根据收到的容错目标信号和实时运行信号计算子系统的控制误差；

(4)一级控制器根据自适应优化模块处理的信号向二级控制器输出控制信号；

(5)协同补偿模块接收补偿信号，进行累计补偿输出补偿控制信号；

(6)二级控制器根据一级控制器输出的控制信号和协同补偿模块输出的补偿控制信号控制执行机构。

8.根据权利要求7所述的协同智能精准容错控制方法，其特征在于，所述的步骤(1)中的机构运行状态检测模块为运动学模型模块或机器视觉检测模块。