[发明专利]一种基于反步策略与滑膜策略的机械臂容错控制方法及系统

权利要求书

1.一种基于反步策略与滑膜策略的机械臂容错控制方法，其特征是，包括：建立机械臂系统的故障动态模型；

基于上述模型，利用反步设计方法，构造虚拟控制器；

利用一阶滑膜微分器对虚拟控制器的导数进行有效的估计；

运用自适应估计对系统模型存在的未知参数及故障参数进行处理；

再次利用反步设计方法，借助自适应估计、滑膜估计的结果，并通过双曲函数设计最终的控制器。

2.如权利要求1所述的一种基于反步策略与滑膜策略的机械臂容错控制方法，其特征是，机械臂系统的故障动态模型：

其中：J表示发动机的转动惯量，M是刚性连杆的质量，q是刚性连杆的角度，B是阻尼系数，l是轴向中心的长度，g是重力加速；

其中：

u(t)为实际控制输入，0＜k_-≤k_j≤1、为故障参数，v(t)为设计控制器，和分别代表故障开始时间和结束时间，并且和将该系统进一步表示为以下数学模型：

其中：x₁＝q、表示未知参数。

3.如权利要求2所述的一种基于反步策略与滑膜策略的机械臂容错控制方法，其特征是，应用反步设计方法构造虚拟控制器：

引入坐标变换：

y₁＝x₁-r(t)，y₂＝x₂-l(t)

选择李雅普诺夫预备函数：

构造虚拟控制器为：

其中：r(t)为追踪信号，l(t)为虚拟控制器，c₁为设计参数。

4.如权利要求1或3所述的一种基于反步策略与滑膜策略的机械臂容错控制方法，其特征是，利用一阶滑膜微分器对虚拟控制器的导数进行有效的估计：一阶滑膜微分器形为：

5.如权利要求3所述的一种基于反步策略与滑膜策略的机械臂容错控制方法，其特征是，运用自适应控制对参数进行处理：

系统固有的未知参数的自适应更新率设计为：

其中：为θ＝(θ₁，θ₂)^T的估计，Г、Λ为二维的设计矩阵。

6.如权利要求3所述的一种基于反步策略与滑膜策略的机械臂容错控制方法，其特征是，系统控制器故障参数相关量的自适应更新率：

首先给出相关的符号定义：

β＝inf_1≤j≤m{k_j}，

两者的自适应更新率设计为：

其中：分别为p的估计，γ₁、γ₂、c₂、σ₁、σ₂为调节参数。

7.如权利要求3所述的一种基于反步策略与滑膜策略的机械臂容错控制方法，其特征是，构造李雅普诺夫函数：

其中：分别为对应的估计误差，利用自适应估计、滑膜估计的结果，并设计带有双曲函数的控制器：

根据系统未知参数自适应更新率的设置、虚拟控制器经过一阶滑膜微分器的估计设置，对李雅普诺夫预备函数求导可得其导数满足：

其中：k、Δ均为相关参数的代替符号。

8.一种基于反步策略与滑膜策略的机械臂容错控制系统，包括控制器，其特征是，所述控制器利用上述权利要求1-7任一所述的一种基于反步策略与滑膜策略的机械臂容错控制方法涉及获得。