[发明专利]一种水下机器人-机械手系统固定时间轨迹跟踪方法

说明书

本发明公开了一种水下机器人‑机械手系统固定时间轨迹跟踪方法，属于机器人控制领域，该方法包括以下步骤：设计固定时间扰动观测器，采用固定时间扰动观测器在固定时间内实现对水下机器人‑机械手系统的未建模动态与外界扰动的进行观测，得到未建模动态与外界扰动对水下机器人‑机械手系统的影响力矩；设计固定时间积分滑模控制器，固定时间积分滑模控制器根据影响力矩产生一个补偿力矩，抵消未建模动态与外部扰动对水下机器人‑机械手系统的影响，最终固定时间积分滑模控制器实现水下机器人‑机械手系统的运行轨迹的精确跟踪；该方法所设计的固定时间积分滑模控制器，可在固定时间内跟踪期望轨迹，实现了系统的固定时间稳定。

技术领域

本发明涉及机器人控制领域,尤其涉及一种水下机器人-机械手系统固定时间轨迹跟踪方法。

背景技术

滑模变结构控制对系统未建模部分不敏感，具有响应速度快、鲁棒性强等特点因此广泛应用于非线性系统的控制，因此更加适用于复杂工作环境下的水下机器人-机械手系统(Underwater Vehicle-Manipulator Systems，UVMS)。Wang等人提出基于时延估计的非奇异终端滑模控制方法，结合时延估计无需动力学模型的特性和非奇异终端滑模控制的强鲁棒性，使算法具有良好的控制性能和抗干扰能力，实现复杂干扰下UVMS的轨迹跟踪控制；汤奇荣等人提出一种基于指数趋近律的滑模变结构控制方法，仿真实验证明响应速度较、控制误差小，能够有效地实现UVMS的运动轨迹控制；Huang等人提出来一种基于非线性扰动观测器的反步滑模控制方法，实现对外界扰动的准确观测，提高了移动机械臂末端的轨迹跟踪控制精度。此外，Wang等人针对水面无人艇编队控制问题，设计了一种积分滑模控制策略，通过Lyapunov稳定性理论证明了所设计编队控制方法的整体稳定性，仿真实验证明所设计控制方案能够有效提高水面无人艇编队系统的精确性与鲁棒性,但积分滑模技术在UVMS轨迹跟踪控制领域鲜有应用，具有一定潜在研究价值。

现阶段，国内外学者应用在UVMS中的控制方法有PID控制方法、神经网络控制方法、自适应控制方法与滑模控制方法。张铭钧教授课题组提出了一种双闭环PID运动控制器，分别基于速度PI和位置PD减小了UVMS速度响应时间与位置超调量；Xu等为估算离散形式下的UVMS未知动态，采用了神经网络补偿器，并设计了一种基于模糊PD的神经网络控制算法，该算法对载荷变化与外界扰动的影响具有强鲁棒性；Lu等通过低通滤波器在UVMS动力学模型中得到一个近似的辅助模型，从而减小模型参数受扰动产生的大幅度振荡，证明载体的稳定是执行器轨迹准确跟踪的必要前提，设计了一种频率受限的自适应控制方法。PID控制方法相对成熟，并在实际工程中广泛应用，其控制参数需要适应模型参数的变化；神经网络控制并不依赖精确的数学模型，学习能力和适应能力强，但神经网络控制需要通过大量的样本训练来提高控制精度；自适应控制适用于模型参数不确定性强、参数变化缓慢和自由度较少的场合，但控制稳定性较差。但UVMS模型有很大不确定性，且自由度较高、参数变化快，因此PID控制方法、神经网络控制、自适应控制方法不完全适用于UVMS的控制。

发明内容

根据现有技术存在的问题，本发明公开了一种水下机器人-机械手系统固定时间轨迹跟踪方法，包括以下步骤：

S1：设计固定时间扰动观测器，采用固定时间扰动观测器在固定时间内实现对水下机器人-机械手系统的未建模动态与外界扰动的进行观测，得到未建模动态与外界扰动对水下机器人-机械手系统的影响力矩；

S2：设计固定时间积分滑模控制器，固定时间积分滑模控制器根据影响力矩产生一个补偿力矩，抵消未建模动态与外部扰动对水下机器人-机械手系统的影响，最终固定时间积分滑模控制器实现水下机器人-机械手系统的运行轨迹的精确跟踪。

进一步地，所述固定时间扰动观测器的表达式如下：