[发明专利]一种基于时延估计与模糊逻辑的机械臂轨迹跟踪控制方法

说明书

本发明公开一种基于时延估计的机械臂轨迹跟踪控制方法。该方法将自适应时延估计技术与滑模控制算法相结合，并采用模糊逻辑设计时延估计的自适应算法。时延估计技术可以有效估计系统未知的动力学特性与外界干扰，并对其进行补偿，可使控制器在不依赖被控对象动力学模型的同时，拥有较好的控制效果。采用模糊逻辑设计的自适应算法较现有自适应算法相比，具有更快的自适应速度，可以更快地跟踪机械臂工作状况的变化和外界干扰的变化，从而进一步提升机械臂的控制效果与作业性能。

技术领域

本发明属于机器人系统控制技术领域，特别是对一类机械臂的轨迹跟踪控制方法。

背景技术

机械臂对于提高生产自动化程度、提升国家制造业水平具有重要的意义，目前，机械臂被广泛的应用于生产、科研、服务等各个领域，发挥了重要的作用。而机械臂属于多刚体系统，其动力性特性较为复杂，而机械臂的加工与制造往往存在一定的误差，故基于动力学模型的控制方法难于运用于生产实践之中。而不基于动力学模型的控制方法需克服机器人所有的动力学特性与外界干扰，难于实现较为较高的控制精度。因此，国内外学者提出了时延估计控制理论，这一控制方法可以利用机器人系统前一时刻的状态估计系统当前的未知动力学特性与外界干扰，从而有效提升机器人控制器的控制性能。利用时延估计控制理论，国内外学者设计了多种控制器。

Gun Rae Cho等人针对机械臂的控制器设计展开了研究，基于时延估计技术和内部模式控制技术提出了一种增强型的控制器，该控制器含有一个内部模式补偿控制器以提升其鲁棒性，并以时延估计的方法克服摩擦力的影响，而时延估计是一种克服摩擦力影响的有效方法[Cho G R,Chang P H,Park S H.Robust Trajectory Control of RobotManipulators Using Time Delay Estimation and Internal Model Concept[C]//European Control Conference Cdc-ecc 05IEEE Conference on DecisionControl.IEEE,2005]。Pyung Hun Chang等人针对非线性目标阻抗控制提出了一种控制算法，该控制算法将一个非线性的阻抗项加入传统的线性目标阻抗之中以减少期望的能量值，他们采用一种基于时延估计的阻抗控制方法实现期望的目标阻抗，实现了一自由度机械臂在摩擦力影响下的阻抗控制[Chang P H,Jin M.Nonlinear target impedancedesign and its use in robot compliant motion control with time delayestimation[C]//Conference of the IEEE Industrial Electronics Society.IEEE,2006.]。华南理工大学的刘海涛等人针对工业机器人系统的控制器设计，结合时延估计控制方法，设计出一种鲁棒时延估计跟踪控制算法，这种控制算法不依赖于系统的动力学模型，无需机器人逆动力学的在线运算；采用时延估计技术补偿了系统大部分的未知动力学特性与外界干扰，提升了系统的鲁棒性与控制性能[刘海涛，张铁.基于时延估计和鲁棒H_∞控制的工业机器人跟踪控制[J].华南理工大学学报(自然科学版),2012(01):77-81.]。Junyoung Lee等人设计了一款基于滑模控制方法与时延估计理论的控制器，该控制器可以估计机器人未知的动力学特性，如参数变化和外干扰等，具有较好的控制效果[Lee J,Chang P H,Jin M.Adaptive Integral Sliding Mode Control With Time-DelayEstimation for Robot Manipulators[J].IEEE Transactions on IndustrialElectronics,2017,64(8):6796-6804.]。Yassine Kali等人提出了一种超扭曲滑模控制算法。该控制算法使用了时延估计技术，以在获得较高控制精度的同时，对于系统不确定性和未知外干扰具有一定的鲁棒性[Kali Y,Saad M,Benjelloun K,et al.Super-twistingalgorithm with time delay estimation for uncertain robot manipulators[J].Nonlinear Dynamics,2018,93(2):557-569.]。