[发明专利]一种保证瞬态性能的机械臂伺服系统神经网络全阶滑模控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种保证瞬态性能的机械臂伺服系统神经网络全阶滑模控制方法，适 用于带有系统模型不确定项的机械臂伺服系统的位置跟踪控制。

背景技术

机械臂伺服系统作为一种高度自动化设备，在机器人、航空飞行器等高性能系统 中得到了广泛的应用，如何实现机械臂伺服系统的快速精确控制已经成为了一个热点问 题。然而，系统不确定性广泛存在于机械臂伺服系统中，往往会导致控制系统的效率降低甚 至是失效。针对机械臂伺服系统的控制问题，存在很多控制方法，例如PID控制，自适应控 制，滑模控制等。

滑模控制在解决系统不确定性和外部扰动方面被认为是一个有效的鲁棒控制方 法。滑模控制方法具有算法简单、响应速度快、对外界噪声干扰和参数摄动鲁棒性强等优 点。因此，滑模控制方法被广泛应用于各个领域。对比传统线性滑模控制,终端滑模控制的 优越性在于它的有限时间收敛。然而，终端滑模控制在本质上的不连续开关特性将会引起 系统的抖振，成为了终端滑模控制在实际系统中应用的障碍。为了解决这一问题，许多改进 的方法相继被提出，例如高阶滑模控制方法，观测器控制方法等。在这些方法中，滑模面的 选取都是根据理想系统参数降阶而得到的。近来，一种全阶滑模控制方法被提出，这种方法 在系统的响应中很好的避免了抖振问题并且使系统输入信号更加平滑。然而在上述提出的 方法中，为了消除抖振一定程度上影响了系统瞬态性能，例如上升时间变长。

保证瞬态性能的方法有很多，例如BLF(barrierLyapunovfunction)控制，PPC (prescribedperformancecontrol)方法以及FC(funnelcontrol)方法。BLF控制方法可 以约束系统状态变量间接限制系统跟踪误差，但是方法中李雅普诺夫函数表达形式比较复 杂，并需要保证函数可微。PPC使用新的误差变量保证系统指定的稳态误差，但是存在奇异 值问题。FC提出一个与跟踪误差相关的虚拟控制变量，并将变量运用到非奇异终端滑模控 制中。

发明内容

为了克服现有的机械臂伺服系统滑模控制方法中存在的响应速度慢和控制输入 抖振等问题，本发明提供一种保证瞬态性能的机械臂伺服系统神经网络全阶滑模控制方 法，基于系统模型参数不确定的情况，加快了系统响应速度，改善了控制输入的抖振问题， 保证系统快速稳定收敛。

为了解决上述技术问题提出的技术方案如下：

一种保证瞬态性能的机械臂伺服系统神经网络全阶滑模控制方法，包括以下步 骤：

步骤1，建立机械臂伺服系统的动态模型，初始化系统状态、采样时间以及控制参 数，过程如下：

1.1机械臂伺服系统的动态模型表达式为：

MH(q)q··+CH(q,q·)q·+DHq·+GH(q)=u---(1)]]>