[发明专利]柔性机械臂的控制方法

说明书

本发明公开了一种柔性机械臂的控制方法，包括：在慢时间尺度下根据给定位置信息和反馈位置信息，运用自适应动态规划算法设计慢控制器；在慢时间尺度下进行振动估计以得到慢时间尺度下的振动量估计值；在快时间尺度下根据慢时间尺度下的振动量估计值和反馈振动信息重构快变量，并根据快变量，运用自适应动态规划算法设计快控制器；将慢控制器和快控制器组合实现对柔性机械臂的位置和振动的控制。根据本发明的控制方法，能够在不使用系统模型的情况下，实现对柔性机械臂位置和振动的最优控制。

技术领域

本发明涉及柔性机械臂控制技术领域，特别涉及一种柔性机械臂的控制方法。

背景技术

柔性机械臂以其运动速度快、有效载荷与机器人重量比高、制造消耗低、工作空间大等优点，在航空、建筑等领域得到了广泛的应用。考虑到其特殊的物体结构特性，柔性机械臂的运动包括宏观的刚体转动和微观的柔性振动，二者之间高度耦合。且柔性机械臂具有非线性、无穷阶和参数不确定等特性，因此，如何提高定位精度，同时避免因柔性引起的振动，是一个具有挑战性的问题。

基于柔性机械臂的动力学模型，现有研究成果可以分为两类，一类是基于柔性机械臂刚柔耦合模型直接设计控制器，这类方法的优点是充分考虑并利用柔性机械臂动态特性，可应用传统PID控制、变结构控制、鲁棒控制、神经网络控制、模糊控制、自适应控制等方法设计控制器。另一方面，考虑到柔性机械臂双时间尺度特性，将奇异摄动方法引入复杂柔性机械臂系统的建模与控制当中，在不同时间尺度下分别设计控制器，从已有的研究成果可以看出，该方法设计的控制器设计过程简单，控制器性能好。

虽然在柔性机械臂控制方面已经取得了很多成果，但大多数控制策略都是基于动力学模型的。然而，柔性机械臂系统具有不确定性。因此，利用输入和系统状态来研究柔性机械臂的控制是一个热点问题。经过对现有的关于柔性机械臂控制方法相关文献的检索发现，利用模糊控制器实现对柔性机械臂的无模型复合控制器已做了相关研究。但模糊控制器需要同时调整多个参数，很难达到最优控制性能。而已有的利用线性二次型设计的最优控制器虽具有较好的控制性能，但需要精确的系统参数。因此，研究柔性机械臂的无模型最优控制具有重要的现实意义。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的目的在于提出一种柔性机械臂的控制方法，能够在不使用系统模型的情况下，实现对柔性机械臂位置和振动的最优控制。

为达到上述目的，本发明提出了一种柔性机械臂的控制方法，包括：在慢时间尺度下根据给定位置信息和反馈位置信息，运用自适应动态规划(ADP，Adaptive DynamicProgramming)算法设计慢控制器；在慢时间尺度下进行振动估计以得到慢时间尺度下的振动量估计值；在快时间尺度下根据所述慢时间尺度下的振动量估计值和反馈振动信息重构快变量，并根据所述快变量，运用自适应动态规划算法设计快控制器；将所述慢控制器和所述快控制器组合实现对所述柔性机械臂的位置和振动的控制。

根据本发明实施例的柔性机械臂的控制方法，通过在慢时间尺度下根据给定位置信息和反馈位置信息，运用自适应动态规划算法设计慢控制器，并在慢时间尺度下进行振动估计以得到慢时间尺度下的振动量估计值，以及在快时间尺度下根据慢时间尺度下的振动量估计值和反馈振动信息重构快变量，并根据快变量，运用自适应动态规划算法设计快控制器，然后将慢控制器和快控制器组合实现对柔性机械臂的位置和振动的控制，由此，能够在不使用系统模型的情况下，实现对柔性机械臂位置和振动的最优控制。

另外，根据本发明上述实施例提出的柔性机械臂的控制方法还可以具有如下附加的技术特征：

根据本发明的一个实施例，所述自适应动态规划算法包括：