[发明专利]一种执行器时滞和失效时的模糊自适应补偿控制方法

说明书

本发明公开了一种执行器时滞和失效时的模糊自适应补偿控制方法，该方法包括：建立带执行器失效的工业系统模型；该工业系统模型包含时滞执行器失效故障的描述函数；再根据预设的暂态性能参数，建立虚拟控制器和所述虚拟控制器需满足的自适应法则，以使得在时滞执行器失效故障时，控制工业系统模型的跟踪误差。采用本发明实施例，能在执行器同时存在时滞和失效时，保证系统瞬态跟踪性能稳定性。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种执行器时滞和失效时的模糊自适应补偿控制方法。

背景技术

在实际机器人系统中，特别是机器人控制系统，其系统部件如执行器，在操作过程中可能突然出现失效故障，如齿轮卡住，执行结构不连续供电、信号衰减等。这种故障通常在时间输出值和模式上都是不确定的，将严重影响系统的跟踪性能，甚至导致系统不稳定而产生灾难性的事故。而现有技术主要包括滑膜控制模式、自适应控制方法、容错控制方法等，但是由于没有故障不确定性，上述方法普遍效果不佳，误差大。

另外，时滞现象存在于大多数的物理系统之中，包括执行器的运行。时滞现象的存在通常会限制执行器的执行，甚至还会让系统变得更加不稳定。最近几年，有一些控制方案都只是建立在补偿效率方面，并没有考虑到执行器失效的情况。通过研究，了解到大多数控制方案的思想大多数仅仅考虑到执行器失效或者时滞两者中的一种问题。然而，没有一个是同时顾及到两种问题，尤其是在一些特别的系统中。

发明内容

本发明实施例提出一种执行器时滞和失效时的模糊自适应补偿控制方法，在执行器同时存在时滞和失效时，保证系统瞬态跟踪性能稳定性。

本发明实施例提供一种执行器时滞和失效时的模糊自适应补偿控制方法，包括：

建立带执行器失效的工业系统模型；所述工业系统模型包含时滞执行器失效故障的描述函数；

所述工业系统模型为：

其中，x＝[x₁,x₂,...,x_n]∈Rⁿ、y∈R和u_ci(t)∈R(i＝1,2,...,m)分别代表系统状态、输出和输入；定义为[x₁,x₂,...,x_j]；β_i(x)∈R(1,2,...,m)为执行器的非线性函数；f_j、f_n、β_i(x)为所述工业系统模型的系统函数；v是一个独立的r阶标准布朗运动，其中x是系统状态，y∈R、u_i分别表示系统的输出、输入；β_i(x)∈R(i＝1,2,…,m)是控制器的动态增益，b_i∈R是常数参数，f_i∈R和ψ_j∈R^r(j＝1,2,…,n)为未知光滑非线性函数，w是独立的r维布朗运动；x₁,x₂均为状态变量，选择参考信号为y_r＝sin(t)；

所述时滞执行器失效故障的描述函数为：

其中，u_i为系统控制输入，ρ_i为部分失效未知参数，g_i为未知时滞增益，u_ci为执行器输入，u_ki为执行器卡死输入，为未知干扰；

根据预设的暂态性能参数，建立虚拟控制器和所述虚拟控制器需满足的自适应法则，以使得在所述时滞执行器失效故障时，控制所述工业系统模型的跟踪误差，具体为：

所述工业系统模型为二阶系统，确定物理控制器的描述函数为：