CN108646562B - 一种基于交叉耦合的多机械臂系统有限时间参数辨识与位置同步控制方法 - Google Patents
一种基于交叉耦合的多机械臂系统有限时间参数辨识与位置同步控制方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种基于交叉耦合的多机械臂系统有限时间参数辨识与位置同步控制方法,包括以下步骤:步骤1,建立多机械臂系统模型;步骤2,定义多机械臂跟踪误差、同步误差及交叉耦合误差;步骤3,设计自适应有限时间参数估计律和控制器。本发明所设计的参数辨识和同步控制方案对多机械臂系统具有良好的辨识和控制效果,使多机械臂系统能够实现高精度参数辨识并且具有良好的跟踪性能和同步性能。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于交叉耦合的多机械臂在线自适应有限时间参数辨识与位置同步控制方法。
背景技术
随着现代化技术的快速发展和工业自动化程度的不断提高,多机械臂系统在扮演着越来越重要的角色。相比于单机械臂系统,多机械臂系统具有更高的可靠性,更大的灵活性和承载能力,同时能够完成更复杂的任务。由于多机械臂系统很容易受外部扰动,摩擦等因素影响,高精度控制相对困难。因此,对于如何提高多机械臂的参数辨识和同步控制性能是现有工业控制的研究热点。
对于具有未知参数或不可测量参数的控制系统,自适应参数辨识是一种很有效的方法。目前,大多数参数辨识采用离线辨识,这种方法不能够及时的反应参数的变化状态,并可能影响控制性能。因此,提出一种在线自适应辨识系统未知参数,并且能够及时反应参数变化的方法是十分必要的。
对于提高多机械臂的同步控制精度,目前已经提出了多种同步控制策略,如偏差耦合控制,交叉耦合控制,环形耦合控制等。若多机械臂同步性能效果差,则会影响生产任务,因此选择一种合适的同步控制策略是多机械臂系统控制中重要的一环。同时,在同步控制的基础上,选择一种合适的控制算法来提高控制精度。在众多控制方法中,滑模控制由于其结构简单,可靠性高等优点而被广泛应用。
发明内容
为了克服现有多机械臂系统的参数辨识精度较低和同步控制性能较差的不足,本发明提供一种基于交叉耦合的多机械臂有限时间在线自适应参数辨识算法和有限时间同步控制方法。该方法设计了基于参数误差信息的参数辨识方法,并且设计了基于自适应参数辨识的终端滑模控制器,保证多机械臂系统的高精度控制。
为了解决上述技术问题提出的技术方案如下:
一种基于交叉耦合的多机械臂系统有限时间参数辨识与位置同步控制方法,所述控制方法包括以下步骤:
步骤1,建立多机械臂动力学模型;
一个由n个m关节的多机械臂动力学系统模型表示成如下形式:
其中n为机械臂的数量,m为每个机械臂的关节数量, 分别为机械臂的关节角位置矢量,速度矢量和加速度矢量,M(q)=diag([M1(q) … Mn(q)])为机械臂的正定惯性矩阵,表示离心力和哥氏力矩阵,为作用在关节上的重力矢量,为关节控制输入力矩矢量;
步骤2,定义多机械臂跟踪误差、同步误差及交叉耦合误差,过程如下:
2.1,定义多机械臂跟踪误差e为:
e=qd-q (2)
2.2,定义多机械臂同步误差ε为:
ε=Te (3)
2.3,定义多机械臂交叉耦合误差E为:
E=e+βε=Ae (4)
步骤3,设计自适应有限时间参数估计律和控制器,过程如下:
3.1,设计终端滑模面为:
由式(1),式(5),式(7)和式(8)得:
由式(8)和式(9)得:
由式(10)和式(11)得:
3.4,定义两个动态方程P和Q如下:
其中,l是调节参数;P(0)、Q(0)分别是P和Q的初值;
由式(13)得:
3.5,由式(12)和式(14)得到关于参数误差的信息:
Q=Pθ (15)
3.6,设计自适应参数估计律为:
其中Γ>0,κ>0为自适应增益矩阵,0<ρ<1为常数;
3.7,设计自适应控制器为:
其中K>0为控制器参数;
3.8,设计李雅普诺夫函数为:
对V求导得:
本发明基于交叉耦合同步控制策略和参数辨识理论,设计了一种基于交叉耦合的多机械臂系统有限时间参数辨识与位置同步控制方法,实现了多机械臂系统未知参数的辨识,同步控制性能和位置跟踪控制。
本发明的技术构思为:针对具有未知参数的多机械臂系统,本发明通过提取参数误差信息设计自适应参数辨识律,并且基于自适应参数辨识设计了终端滑模控制器,保证多机械臂系统的有限时间收敛和高精度控制。
本发明的优点为:保证多机械臂系统的同步性能和跟踪性能,实现对参数有限时间在线辨识,实现多机械臂系统的有限时间收敛。
附图说明
图1为本发明的控制流程图;
图2为参考轨迹为qd=0.5*sin(t)时的跟踪轨迹效果图;
图3为参考轨迹qd=0.5*sin(t)为时的跟踪误差效果图;
图4为参考轨迹qd=0.5*sin(t)为时的同步误差效果图;
图5为参考轨迹qd=0.5*sin(t)为时系统参数辨识关节质量的效果图;
图6为参考轨迹qd=0.5*sin(t)为时系统参数辨识关节转动惯量的效果图;
图7为参考轨迹qd=0.5*sin(t)为时的控制输入τ效果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
参照图1-图7,一种基于交叉耦合的多机械臂系统有限时间参数辨识与位置同步控制方法,所述控制方法包括以下步骤:
步骤1,建立多机械臂动力学模型;
一个由n个m关节的多机械臂动力学系统模型表示成如下形式:
其中n为机械臂的数量,m为每个机械臂的关节数量, 分别为机械臂的关节角位置矢量,速度矢量和加速度矢量,M(q)=diag([M1(q) … Mn(q)])为机械臂的正定惯性矩阵,表示离心力和哥氏力矩阵,为作用在关节上的重力矢量,为关节控制输入力矩矢量;
步骤2,定义多机械臂跟踪误差、同步误差及交叉耦合误差,过程如下:
2.1,定义多机械臂跟踪误差e为:
e=qd-q (2)
2.2,定义多机械臂同步误差ε为:
ε=Te (3)
2.3,定义多机械臂交叉耦合误差E为:
E=e+βε=Ae (4)
步骤3,设计自适应有限时间参数估计律和控制器,过程如下:
3.1,设计终端滑模面为:
由式(1),式(5),式(7)和式(8)得:
由式(8)和式(9)得:
由式(10)和式(11)得:
3.4,定义两个动态方程P和Q如下:
其中,l是调节参数;P(0)、Q(0)分别是P和Q的初值;
由式(13)得:
3.5,由式(12)和式(14)得到关于参数误差的信息:
Q=Pθ (15)
3.6,设计自适应参数估计律为:
其中Γ>0,κ>0为自适应增益矩阵,0<ρ<1为常数;
3.7,设计自适应控制器为:
其中K>0为控制器参数;
3.8,设计李雅普诺夫函数为:
对V求导得:
为验证系统参数辨识和同步控制方法的有效性,本发明对其进行了仿真实验。设置实验中的初始条件和控制参数为:系统参数r1=0.2,r2=0.3,m1=0.3,m2=0.5,g=9.81,j1=0.05,j2=0.1;辨识和控制器参数k=0.001,l=1,β=0.8,λ1=diag([2 2 2 2 22 2 2]),γ=7/9,K=diag([2 2 2 2 2 2 2 2]),ρ=9/11,κ=1,Γ=diag([1 1 1 1 1 11 1 5 5 5 5 5 5 5 5]),初始条件ΦRf(0)=0,ΦHf(0)=0,ΦFf(0)=0,τ(0)=0,P(0)=0,Q(0)=0,q(0)=[0.12 0.3 0.1 0.2 0.12 0.3 0.1 0.2]T。
图2-图7是基于交叉耦合的多机械臂自适应参数辨识和控制仿真效果图。图2、图3和图4分别表示当参考轨迹为qd=0.5*sin(t)时跟踪轨迹、跟踪误差和同步误差,从图3和图4中看出机械臂1-机械臂4的跟踪误差和同步误差可以达到非常小的范围,这两幅图表明所提出的方法可以实现较高的跟踪性能和同步性能。图5和图6表示当参考轨迹为qd=0.5*sin(t)时系统参数辨识结果图。图5是机械臂1-机械臂4的关节质量辨识结果,图6是机械臂1-机械臂4的转动惯量辨识结果,从图中可以看出关节质量和转动惯量可以有效收敛到真值。图7表示当参考轨迹为qd=0.5*sin(t)时的系统输入,从图中可以看出几乎没有抖振。从仿真实验的结果来看,基于交叉耦合的多机械臂有限时间参数辨识和位置同步控制能够实现多机械臂系统的在有限时间内高精度参数辨识,高性能的位置跟踪控制和同步控制。
以上阐述的是本发明仿真实验用以表明所设计方法的有效性,但是本发明不限于上述实例在不偏离本发明基本精神及不超出本发明实质内容所涉及范围的前提下对其可作种种变形加以实施。本发明所设计的参数辨识和同步控制方案对多机械臂系统具有良好的辨识和控制效果,使多机械臂系统能够实现高精度参数辨识并且具有良好的跟踪性能和同步性能。
Claims (1)
1.一种基于交叉耦合的多机械臂系统有限时间参数辨识与位置同步控制方法,其特征在于,所述控制方法包括以下步骤:
步骤1,建立多机械臂动力学模型;
一个由n个m关节的多机械臂动力学系统模型表示成如下形式:
其中n为机械臂的数量,m为每个机械臂的关节数量, 分别为机械臂的关节角位置矢量,速度矢量和加速度矢量,M(q)=diag([M1(q) … Mn(q)])为机械臂的正定惯性矩阵,表示离心力和哥氏力矩阵,为作用在关节上的重力矢量,为关节控制输入力矩矢量;
步骤2,定义多机械臂跟踪误差、同步误差及交叉耦合误差,过程如下:
2.1,定义多机械臂跟踪误差e为:
e=qd-q (2)
2.2,定义多机械臂同步误差ε为:
ε=Te (3)
2.3,定义多机械臂交叉耦合误差E为:
E=e+βε=Ae (4)
步骤3,设计自适应有限时间参数估计律和控制器,过程如下:
3.1,设计终端滑模面为:
由式(1),式(5),式(7)和式(8)得:
由式(8)和式(9)得:
由式(10)和式(11)得:
3.4,定义两个动态方程P和Q如下:
其中,l是调节参数;P(0)、Q(0)分别是P和Q的初值;
由式(13)得:
3.5,由式(12)和式(14)得到关于参数误差的信息:
Q=Pθ (15)
3.6,设计自适应参数估计律为:
其中Γ>0,κ>0为自适应增益矩阵,0<ρ<1为常数;
3.7,设计自适应控制器为:
其中K>0为控制器参数;
3.8,设计李雅普诺夫函数为:
对V求导得:
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---|---|---|---|---|
CN110161852B (zh) * | 2019-05-08 | 2022-01-04 | 杭州电子科技大学 | 一种基于二阶滑模算法的移动机械臂运动控制方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8274306B1 (en) * | 2011-03-31 | 2012-09-25 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Electronic logic circuit with physically unclonable function characteristics |
CN103728972A (zh) * | 2014-01-06 | 2014-04-16 | 中国石油大学(华东) | 多机械臂同步控制实验平台及实验方法 |
CN104723340A (zh) * | 2015-03-07 | 2015-06-24 | 哈尔滨工业大学 | 基于连接和阻尼配置的柔性关节机械臂的阻抗控制方法 |
CN107255922A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-10-17 | 燕山大学 | 一种基于自适应双层滑模的遥操作系统快速力估计方法 |
CN107505835A (zh) * | 2017-08-11 | 2017-12-22 | 广东工业大学 | 一种控制机械手运动的方法、装置及系统 |
CN107662208A (zh) * | 2017-08-24 | 2018-02-06 | 浙江工业大学 | 一种基于神经网络的柔性关节机械臂有限时间自适应反步控制方法 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6038959B2 (ja) * | 2012-02-15 | 2016-12-07 | ザ マスワークス, インクThe Mathworks, Inc. | 状態機械モデルを記述する統合状態遷移表 |
CN104216284A (zh) * | 2014-08-14 | 2014-12-17 | 浙江工业大学 | 机械臂伺服系统的有限时间协同控制方法 |
CN104932271B (zh) * | 2015-06-08 | 2017-07-28 | 浙江工业大学 | 一种机械臂伺服系统的神经网络全阶滑模控制方法 |
CN105171758B (zh) * | 2015-10-21 | 2017-02-01 | 孟强 | 一种机器人的自适应有限时间收敛滑模控制方法 |
DE102016205011A1 (de) * | 2016-03-24 | 2017-09-28 | Siemens Aktiengesellschaft | Leistungsschalter |
CN106547207B (zh) * | 2016-10-13 | 2020-04-24 | 浙江理工大学 | 一种非线性多输入多输出系统混合式观测器构建方法 |
CN106406097B (zh) * | 2016-11-08 | 2019-05-14 | 长春工业大学 | 多机械臂系统的分布式自适应协调控制方法 |
CN106826828B (zh) * | 2017-02-16 | 2019-06-14 | 香港理工大学深圳研究院 | 一种多冗余度机械臂系统的协同控制方法与装置 |
CN106945043B (zh) * | 2017-04-18 | 2020-05-08 | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 | 一种主从式遥操作手术机器人多臂协同控制系统 |
CN107932504B (zh) * | 2017-11-13 | 2020-11-13 | 浙江工业大学 | 基于PyQt的机械臂运行控制系统 |
CN107942684B (zh) * | 2017-12-26 | 2020-03-24 | 电子科技大学 | 基于分数阶自适应非奇异终端滑模的机械臂轨迹跟踪方法 |
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8274306B1 (en) * | 2011-03-31 | 2012-09-25 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Electronic logic circuit with physically unclonable function characteristics |
CN103728972A (zh) * | 2014-01-06 | 2014-04-16 | 中国石油大学(华东) | 多机械臂同步控制实验平台及实验方法 |
CN104723340A (zh) * | 2015-03-07 | 2015-06-24 | 哈尔滨工业大学 | 基于连接和阻尼配置的柔性关节机械臂的阻抗控制方法 |
CN107255922A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-10-17 | 燕山大学 | 一种基于自适应双层滑模的遥操作系统快速力估计方法 |
CN107505835A (zh) * | 2017-08-11 | 2017-12-22 | 广东工业大学 | 一种控制机械手运动的方法、装置及系统 |
CN107662208A (zh) * | 2017-08-24 | 2018-02-06 | 浙江工业大学 | 一种基于神经网络的柔性关节机械臂有限时间自适应反步控制方法 |
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