CN110071676A - 一种柔性机器人关节伺服系统的振动抑制方法和装置 - Google Patents

Abstract

一种柔性机器人关节伺服系统的振动抑制方法和装置，该方法采用速度环控制器和参数自适应控制器代替传统控制系统中的速度环控制器，该参数自适应控制器与速度环控制器相连，用于对速度环控制器的控制参数进行自适应调整并反馈给该速度环控制器，使得该速度环控制器基于关节状态反馈和控制参数反馈生成电机转矩信号来驱动关节运转。本发明的方法不仅能够有效抑制柔性机械振动，还能够在参数不准确时快速调整控制参数匹配真实值，从而保障控制目标在不同运行环境下具有良好的控制效果，实现振动抑制和高速动态响应。

Description

一种柔性机器人关节伺服系统的振动抑制方法和装置

技术领域

本发明涉及电机控制技术领域，具体涉及一种柔性机器人关节伺服系统的振动抑制方法和装置。

背景技术

随着工业机器人的广泛应用，其伺服系统的控制性能要求也随之增加。机器人伺服系统在响应性、精度和稳定性上面临了极大的挑战。与传统的定负载刚性伺服系统不同，机器人关节的减速器具有明显柔性(低刚度)，由于多轴运动的耦合，机器人伺服系统的负载特性也更为复杂，因此在机器人关节伺服控制中，容易出现位置、速度振荡从而严重降低系统性能，损坏设备甚至造成工作人员伤亡。

传统伺服控制系统通常包含位置环、速度环和转矩环三个控制环节，分别采用比例PD(比例微分)、PI(比例积分)和PI调节器。针对应用在柔性机器人关节伺服系统中出现的振荡问题，目前已在工程应用的方法主要是在原有的控制结构上加入低通滤波器、陷波滤波器等滤波器，通过设置合适的频率来抑制振动。这两种方法没有充分与系统模型结合，因此往往难以实现理想的振动抑制效果。加入低通滤波器往往会大幅降低系统的带宽，在一定程度上可以降低振动，但有时还会出现电机侧无振动机械臂杆缺明显存在振动的现象。陷波滤波器可以过滤掉指定频率的信号分量，设置准确的陷波频率，可以将伺服控制环内部由机械谐振特性造成的指令波动有效滤除，从而保证电机输出转矩无振动。然而工业机器人机械臂在空间内运动时，其每个关节上的等效惯量也在不停变化，导致其谐振频率也随之变化，当陷波滤波器陷波频率与谐振频率不一致时，便无法有效抑振振动，甚至导致系统不稳定。

发明内容

本发明的目的在于提出一种柔性机器人关节伺服系统的振动抑制方法和装置，能够抑制柔性机器人关节伺服振荡，提高机器人伺服控制性能，设计参数自适应算法保证机器人在多轴运动下各个关机伺服系统的振动抑制效果和伺服控制性能。

本发明通过如下技术方案实现：

本发明的第一方面提供了一种柔性机器人关节伺服系统的振动抑制方法，包括依次连接的位置环控制器1、速度环控制器2、转矩环控制器4和柔性机器人关节系统5；还包括参数自适应控制器3，与所述速度环控制器2相连，用于对所述速度环控制器2的控制参数进行自适应调整并反馈给速度环控制器2；所述柔性机器人关节系统5包括依次连接的电机驱动器、电机、减速器和机械臂；

所述方法包括如下步骤：

位置环控制器1生成速度指令信号7发送给速度控制器2；所述速度指令信号7根据位置指令信号6和柔性机器人关节系统5反馈的机械臂末端位置信号15生成；

所述速度环控制器2生成转矩指令信号10发送给所述转矩环控制器4；所述转矩指令信号10根据所述位置环控制器1发送的速度指令信号、所述柔性机器人关节系统5反馈的电机位置及速度信号和机械臂末端位置及速度信号、以及所述参数自适应控制器3反馈的调整后的控制参数生成；

所述转矩环控制器4生成电机驱动器控制信号11发送给所述柔性机器人关节系统5，以控制所述柔性机器人关节系统5的运动；所述电机驱动器控制信号11根据所述转矩指令信号10和所述柔性机器人关节系统5反馈的电机电流信号和电机位置信号12生成。

进一步的，所述速度环控制器2生成的转矩指令信号Tr由下式计算：

其中，J_m，J_l′分别为电机转动惯量和机械臂转动惯量的修订值，K_s为减速器等效刚度系数，i为减速器减速比；

x₁、x₂、x₃和x₄分别为4个状态量，定义如下：

其中，ω_m，ω_l，θ_m，θ_l分别为电机速度、机械臂末端速度、电机位置、机械臂末端位置，ω_r为速度指令信号；

k₁、k₂、k₃、k₄分别为对应上述状态量的极点配置系数，

其中，T₁和T₂分别为速度环控制器的时间常数，ξ₁和ξ₂分别为速度环控制器的阻尼系数。

进一步的，所述参数自适应控制器3调整的控制参数为机械臂转动惯量J_l。

进一步的，所述机械臂转动惯量的调整包括如下步骤：

在一个参数自适应控制器调节周期内，等间隔依次采样n个速度指令信号及对应的机械臂末端速度信号；

所述n个速度指令信号分别经过N个误差模型滤波器处理，得到N个长度为n的数据数列；所述N个误差模型滤波器根据模型误差因子D由小到大排列；其中，N为大于2的整数，n为大于1的整数；

将每个处理后的数据数列分别与对应的n个机械臂末端速度信号进行比较后累加，得到一个绝对误差累计值，N个数据数列则得到N个绝对误差累计值；

选取绝对误差累计值最小的两个值并记录对应的误差模型滤波器的模型误差因子，根据预设的判断条件确定所述机械臂转动惯量的修正值。

进一步的，所述误差模型滤波器的表达式为：

其中，s为传递函数符号，d为误差模型因子，表示误差模型设置的机械臂转动惯量J_l与实际机械臂转动惯量的比值。

本发明的第二方面提供了一种柔性机器人关节伺服系统的振动抑制装置，包括依次连接的位置环控制器1、速度环控制器2、转矩环控制器4和柔性机器人关节系统5；

还包括参数自适应控制器3，与所述速度环控制器2相连，用于对所述速度环控制器2的控制参数进行自适应调整并反馈给速度环控制器2；

所述速度环控制器2根据所述位置环控制器1发送的速度指令信号、所述柔性机器人关节系统5反馈的位置和速度信号以及所述参数自适应控制器3反馈的调整后的控制参数生成转矩指令信号，并将该转矩指令信号发送给所述转矩环控制器4。

进一步的，所述柔性机器人关节系统5包括依次连接的电机驱动器、电机、减速器和机械臂；

所述柔性机器人关节系统5反馈的位置和速度信号包括电机位置和速度信号以及机械臂末端位置和速度信号。

进一步的，所述速度环控制器2生成的转矩指令信号Tr由下式计算：

其中，J_m，J_l′分别为电机转动惯量和机械臂转动惯量的修订值，K_s为减速器等效刚度系数，i为减速器减速比；

x₁、x₂、x₃和x₄分别为4个状态量，定义如下：

其中，ω_m，ω_l，θ_m，θ_l分别为电机速度、机械臂末端速度、电机位置、机械臂末端位置，ω_r为速度指令信号；

k₁、k₂、k₃、k₄分别为对应上述4个状态量的极点配置系数，

其中，T₁和T₂分别为速度环控制器的时间常数，ξ₁和ξ₂分别为速度环控制器的阻尼系数。

进一步的，所述参数自适应控制器3调整的控制参数为机械臂转动惯量J_l；

所述参数自适应控制器3包括N个误差模型滤波器、绝对误差累计值计算器和机械臂转动惯量调整计算器；所述N个误差模型滤波器根据模型误差因子d由小到大排列；其中，N为大于2的整数。

进一步的，在一个参数自适应控制器调节周期内，等间隔依次采样n个速度指令信号及对应的机械臂末端速度信号；

所述n个速度指令信号分别经过N个误差模型滤波器处理，得到N个长度为n的数据数列；n为大于1的整数；

所述绝对误差累计值计算器将每个处理后的数据数列分别与对应的n个机械臂末端速度信号进行比较后累加，得到一个绝对误差累计值，N个数据数列则得到N个绝对误差累计值；

所述机械臂转动惯量调整计算器选取绝对误差累计值最小的两个值并记录对应的误差模型滤波器的模型误差因子，根据预设的判断条件确定所述机械臂转动惯量的修正值；

其中，所述误差模型滤波器的表达式为：

其中，s为传递函数符号，d为误差模型因子，表示误差模型设置的机械臂转动惯量J_l与实际机械臂转动惯量的比值。

本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：

1、本发明提供的柔性机器人关节伺服系统的振动抑制方法和装置，不仅能够有效抑制柔性机械振动，并且能够在参数不准确时快速调整控制参数匹配真实值，从而保障控制目标在不同运行环境下具有良好的控制效果。

2、本发明的方法和装置的响应速度比现有的方法更快速，实现振动抑制和高速动态响应。

附图说明

图1是本发明的柔性机器人关节伺服系统的振动抑制装置结构框图；

图2是本发明的柔性机器人关节伺服系统的振动抑制方法的流程示意图；

图3是本发明的柔性机器人关节伺服系统的结构示意图；

图4是本发明的机械臂转动惯量调节方法的流程示意图；

图5是本发明的机械臂转动惯量调节方法的一个具体实施例的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

如图1所示，一种柔性机器人关节伺服系统的振动抑制装置，包括依次连接的位置环控制器1、速度环控制器2、转矩环控制器4和柔性机器人关节系统5；还包括参数自适应控制器3，与速度环控制器2相连，用于对速度环控制器2的控制参数进行自适应调整并反馈给速度环控制器2。

如图2所示，采用该振动抑制装置对柔性机器人关节伺服系统进行振动抑制的方法包括如下步骤：

步骤S100，位置环控制器1生成速度指令信号7发送给速度控制器2；速度指令信号7根据位置指令信号6和柔性机器人关节系统5反馈的机械臂末端位置信号15由位置环控制器1生成。

步骤S200，速度环控制器2生成转矩指令信号10发送给转矩环控制器4；转矩指令信号10根据位置环控制器1发送的速度指令信号7、柔性机器人关节系统5反馈的电机位置及速度信号和机械臂末端位置及速度信号14、以及参数自适应控制器3反馈的调整后的控制参数生成。

步骤S300，转矩环控制器4生成电机驱动器控制信号11发送给柔性机器人关节系统5，以控制柔性机器人关节系统5的运动；电机驱动器控制信号11根据转矩指令信号10和柔性机器人关节系统5反馈的电机电流信号和电机位置信号12生成。

如图3所示，柔性机器人关节系统5包括依次连接的电机驱动器(图中未示)、电机51、减速器52和机械臂53。柔性机器人关节系统5反馈的信号包括：反馈给转矩环控制器4的电机电流信号和电机位置信号12；反馈给参数自适应控制器3的机械臂末端速度信号13；反馈给速度控制器2的电机位置及速度信号和机械臂末端位置及速度信号14以及反馈给位置环控制器1的机械臂末端位置信号15。

柔性机器人关节系统可以由双惯量系统来建模，J_m，J_l分别为电机转动惯量和机械臂转动惯量，θ_m，θ_l分别为电机位置、机械臂末端位置。减速器可简化为一个刚度系数为K_s，传动比为i，传递扭矩为T_s的弹性连接。T_e是电机输出的电磁转矩。T_dm和T_dl分别代表了电机侧和机械臂侧的扰动转矩，主要是摩擦力矩和机械臂转矩。

柔性机器人关节系统的运动方程如下所示:

其中ω_m和ω_l分别表示电机和机械臂的转速，这样可以推导出电机输出到机械臂转速的传递函数为：

其中，s为传递函数符号。与纯刚性系统不同，柔性机器人关节系统存在不稳定的二阶耦合，导致了机械臂末端会出现振动。柔性机器人关节系统的机械振动特性可以用两个角频率来描述，反谐振频率ω_a和谐振频率ω_r如下：

根据现代控制理论，存在高阶耦合和非线性因素的系统可以通过反馈线性化来转化为一个标准的线性系统。在此设置中间变量v，使之与电机输出的实际电磁转矩满足如下的关系:

这样可以得到由v到ω_l的传递函数:

反馈线性化之后的系统的状态量为x₁、x₂、x₃和x₄；

其中x₁具有明确的物理意义，为机械臂末端速度，x₂,x₃为引入的辅助状态量，无直接物理意义。为实现机械臂末端速度的高性能控制，可采用极点配置策略设计控制器，同时为保证系统稳态零误差，引入速度跟随误差(即速度指令与机械臂末端速度的误差)的积分值作为第四个状态量。

x₄＝∫(ω_r-ω_l)dt (7)

定义k₁、k₂、k₃、k₄分别为对应状态量的极点配置系数，则有

v＝k₁x₁+k₂x₂+k₃x₃-k₄x₄ (8)

从而可以得到速度环控制器2的输出，即转矩指令信号10T_r的计算方式为：

其中，J_l’为通过参数自适应可控制器调整后的机械臂转动惯量的修订值。

此时系统的闭环传递函数为：

为保证系统性能，可将系统校正为两个标准二阶系统的串联：

其中，T₁和T₂是速度环控制器的两个时间常数，主要决定系统的响应速度快慢，时间常数越小意味着系统响应越快，但是更小的时间常数对电机驱动器的性能要求更为苛刻，实际应兼顾选择；ξ₁和ξ₂为速度环控制器的阻尼系数，主要影响暂态过程，为兼顾快速性与稳定性，阻尼系数设置为0.7左右。

通过公式(10)、(11)推导得出如何设置极点配置系数。

机器人多轴运动会导致每个关节的机械臂转动惯量不断变化，由速度环控制器2的上述控制流程可知，机械臂转动惯量J_l是控制器设置的重要参数之一，参数自适应控制器3通过自适应算法实现机械臂转动惯量的自适应调整，从而保证速度环控制器2的控制性能。实现过程如下：

参数自适应控制器3包括N个误差模型滤波器、绝对误差累计值计算器和机械臂转动惯量调整计算器。定义机械臂转动惯量修订因子为D,修订值为J_l'，定义误差模型因子为d，表示误差模型设置的机械臂转动惯量J_l(即速度环控制器传输至参数自适应控制器的机械臂转动惯量)与实际机械臂转动惯量的比值。该N个误差模型滤波器根据模型误差因子d由小到大排列；其中，N为大于2的整数。

误差模型滤波器的表达式为：

其中，s为传递函数符号，

参数自适应控制器3周期运行，每个周期根据速度指令信7、机械臂末端速度信号13与当前的控制器参数设定值8，得出参数设定值修订值9返回至速度环控制器2。参数自适应控制器3的控制周期长于速度环控制器2的周期。如图4所示，机械臂转动惯量J_l的调整过程包括如下步骤：

步骤S400，在一个参数自适应控制器的调节周期内，等间隔依次采样n个速度指令信号及对应的机械臂末端速度信号(n即为参数自适应控制器控制周期与速度环控制器控制周期的比例)。

步骤S500，将n个速度指令信号分别经过N个误差模型滤波器处理，得到N个长度为n的数据数列；该N个误差模型滤波器根据模型误差因子d由小到大排列；其中，N为大于2的整数，n为大于1的整数。

步骤S600，将每个处理后的数据数列分别与对应的n个机械臂末端速度信号进行比较后将绝对值累加，得到一个绝对误差累计值，N个数据数列则得到N个绝对误差累计值。

步骤S700，选取绝对误差累计值最小的两个值并记录对应的误差模型滤波器的模型误差因子d，根据判断逻辑确定该机械臂转动惯量的修正值。

在一个具体的实施例中，采用如下的判断逻辑来确定该机械臂转动惯量的修正值，如图5所示，判断过程如下：

找出绝对误差累计值的最小值E_min1和第二最小值E_min2，并记录相对应的误差模型因子d_min1和d_min2。为了避免噪声的影响，定义阈值E_th来判断当前设定参数是否存在误差；

判断E_min1是否小于E_th：若否，则机械臂惯量修订因子D＝0；若是，则进行下一步判断；

判断d_min1是否等于d₁：若d_min1等于d₁，则进一步判断E_min1/E_min2是否大于2：若是，则D＝d₁，若否，则D＝0；若d_min1不等于d₁，则进行下一步判断；

判断d_min1是否等于d_N：若d_min1等于d_N，则进一步判断E_min1/E_min2是否大于2：若是，则D＝d_N，若否，则D＝0；若d_min1不等于d_N，则进行下一步判断；

判断d_min1与d_min2是否相邻：若是，则D＝f(E_min1，E_min2)(d_min2-d_min1)+d_min1；若否，则D＝0；

其中，

机械臂转动惯量的修订值J_l’由下式进行计算：

J₁’＝J₁(1+D) (14)

由参数自适应控制器3将机械臂转动惯量的修订值J_l’反馈给速度环控制器2，速度环控制器2根据修订值J_l’按照公式9计算转矩指令信号给转矩环控制器4，以达到对柔性机器人关节系统进行控制的目的。

本发明的另一方面提供了一种柔性机器人关节系统的振动抑制装置，包括依次连接的位置环控制器1、速度环控制器2、转矩环控制器4和柔性机器人关节系统5；还包括参数自适应控制器3，与速度环控制器2相连，用于对速度环控制器2的控制参数进行自适应调整并反馈给速度环控制器2；速度环控制器2根据位置环控制器1发送的速度指令信号、柔性机器人关节系统5反馈的位置和速度信号以及参数自适应控制器3反馈的调整后的控制参数生成转矩指令信号，并将该转矩指令信号发送给转矩环控制器4。

进一步的，柔性机器人关节系统5包括依次连接的电机驱动器、电机、减速器和机械臂；柔性机器人关节系统5反馈的位置和速度信号包括电机位置和速度信号以及机械臂末端位置和速度信号。

进一步的，速度环控制器2生成的转矩指令信号Tr按照上述公式9进行计算，在此不再赘述。

进一步的，参数自适应控制器3调整的控制参数为机械臂转动惯量J_l；参数自适应控制器3包括N个误差模型滤波器、绝对误差累计值计算器和机械臂转动惯量调整计算器；N个误差模型滤波器根据模型误差因子d由小到大排列；其中，N为大于2的整数。

进一步的，在一个参数自适应控制器调节周期内，等间隔依次采样n个速度指令信号及对应的机械臂末端速度信号；n为大于1的整数；

n个速度指令信号分别经过N个误差模型滤波器处理，得到N个长度为n的数据数列；

绝对误差累计值计算器将每个处理后的数据数列分别与对应的n个机械臂末端速度信号进行比较后累加，得到一个绝对误差累计值，N个数据数列则得到N个绝对误差累计值；

机械臂转动惯量调整计算器选取绝对误差累计值最小的两个值并记录对应的误差模型滤波器的模型误差因子，根据预设的判断条件确定所述机械臂转动惯量的修正值。

综上所述，本发明提供了一种柔性机器人关节系统的振动抑制方法和装置，该方法采用速度环控制器和参数自适应控制器代替传统控制系统中的速度环控制器，该参数自适应控制器与速度环控制器相连，用于对速度环控制器的控制参数进行自适应调整并反馈给该速度环控制器，使得该速度环控制器基于关节状态反馈和控制参数反馈生成电机转矩信号来驱动关节运转。本发明的方法不仅能够有效抑制柔性机械振动，还能够在参数不准确时快速调整控制参数匹配真实值，从而保障控制目标在不同运行环境下具有良好的控制效果，实现振动抑制和高速动态响应。

应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (10)

1.一种柔性机器人关节伺服系统的振动抑制方法，其特征在于，包括依次连接的位置环控制器(1)、速度环控制器(2)、转矩环控制器(4)和柔性机器人关节系统(5)；还包括参数自适应控制器(3)，与所述速度环控制器(2)相连，用于对所述速度环控制器(2)的控制参数进行自适应调整并反馈给速度环控制器(2)；所述柔性机器人关节系统(5)包括依次连接的电机驱动器、电机、减速器和机械臂；

所述方法包括如下步骤：

位置环控制器(1)生成速度指令信号(7)发送给速度控制器(2)；所述速度指令信号(7)根据位置指令信号(6)和柔性机器人关节系统(5)反馈的机械臂末端位置信号(15)生成；

所述速度环控制器(2)生成转矩指令信号(10)发送给所述转矩环控制器(4)；所述转矩指令信号(10)根据所述位置环控制器(1)发送的速度指令信号、所述柔性机器人关节系统(5)反馈的电机位置及速度信号和机械臂末端位置及速度信号、以及所述参数自适应控制器(3)反馈的调整后的控制参数生成；

所述转矩环控制器(4)生成电机驱动器控制信号(11)发送给所述柔性机器人关节系统(5)，以控制所述柔性机器人关节系统(5)的运动；所述电机驱动器控制信号(11)根据所述转矩指令信号(10)和所述柔性机器人关节系统(5)反馈的电机电流信号和电机位置信号(12)生成。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述速度环控制器(2)生成的转矩指令信号Tr由下式计算：

其中，J_m，J_l′分别为电机转动惯量和机械臂转动惯量的修订值，K_s为减速器等效刚度系数，i为减速器减速比；

x₁、x₂、x₃和x₄分别为4个状态量，定义如下：

x₁＝ω_l；x₄＝∫(ω_r-ω₁)dt；

其中，ω_m，ω_l，θ_m，θ_l分别为电机速度、机械臂末端速度、电机位置、机械臂末端位置，ω_r为速度指令信号；

k₁、k₂、k₃、k₄分别为对应上述状态量的极点配置系数，

其中，T₁和T₂分别为速度环控制器的时间常数，ξ₁和ξ₂分别为速度环控制器的阻尼系数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述参数自适应控制器(3)调整的控制参数为机械臂转动惯量J_l。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述机械臂转动惯量的调整包括如下步骤：

在一个参数自适应控制器调节周期内，等间隔依次采样n个速度指令信号及对应的机械臂末端速度信号；

所述n个速度指令信号分别经过N个误差模型滤波器处理，得到N个长度为n的数据数列；所述N个误差模型滤波器根据模型误差因子d由小到大排列；其中，N为大于2的整数，n为大于1的整数；

将每个处理后的数据数列分别与对应的n个机械臂末端速度信号进行比较后累加，得到一个绝对误差累计值，N个数据数列则得到N个绝对误差累计值；

选取绝对误差累计值最小的两个值并记录对应的误差模型滤波器的模型误差因子d，根据预设的判断逻辑确定所述机械臂转动惯量的修正值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述误差模型滤波器的表达式为：

其中，s为传递函数符号，d为误差模型因子，表示误差模型设置的机械臂转动惯量J_l与实际机械臂转动惯量的比值。

6.一种柔性机器人关节伺服系统的振动抑制装置，其特征在于，包括依次连接的位置环控制器(1)、速度环控制器(2)、转矩环控制器(4)和柔性机器人关节系统(5)；

还包括参数自适应控制器(3)，与所述速度环控制器(2)相连，用于对所述速度环控制器(2)的控制参数进行自适应调整并反馈给速度环控制器(2)；

所述速度环控制器(2)根据所述位置环控制器(1)发送的速度指令信号、所述柔性机器人关节系统(5)反馈的位置和速度信号以及所述参数自适应控制器(3)反馈的调整后的控制参数生成转矩指令信号，并将该转矩指令信号发送给所述转矩环控制器(4)。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述柔性机器人关节系统(5)包括依次连接的电机驱动器、电机、减速器和机械臂；

所述柔性机器人关节系统(5)反馈的位置和速度信号包括电机位置和速度信号以及机械臂末端位置和速度信号。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述速度环控制器(2)生成的转矩指令信号Tr由下式计算：

其中，J_m，J_l′分别为电机转动惯量和机械臂转动惯量的修订值，K_s为减速器等效刚度系数，i为减速器减速比；

x₁、x₂、x₃和x₄分别为4个状态量，定义如下：

x₁＝ω_l；x₄＝∫(ω_r-ω₁)dt；

其中，ω_m，ω_l，θ_m，θ_l分别为电机速度、机械臂末端速度、电机位置、机械臂末端位置，ω_r为速度指令信号；

k₁、k₂、k₃、k₄分别为对应上述状态量的极点配置系数，

其中，T₁和T₂分别为速度环控制器的时间常数，ξ₁和ξ₂分别为速度环控制器的阻尼系数。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述参数自适应控制器(3)调整的控制参数为机械臂转动惯量J_l；

所述参数自适应控制器(3)包括N个误差模型滤波器、绝对误差累计值计算器和机械臂转动惯量调整计算器；所述N个误差模型滤波器根据模型误差因子d由小到大排列；其中，N为大于2的整数。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，在一个参数自适应控制器调节周期内，等间隔依次采样n个速度指令信号及对应的机械臂末端速度信号；n为大于1的整数；

所述n个速度指令信号分别经过N个误差模型滤波器处理，得到N个长度为n的数据数列；

所述绝对误差累计值计算器将每个处理后的数据数列分别与对应的n个机械臂末端速度信号进行比较后累加，得到一个绝对误差累计值，N个数据数列则得到N个绝对误差累计值；

所述机械臂转动惯量调整计算器选取绝对误差累计值最小的两个值并记录对应的误差模型滤波器的模型误差因子，根据预设的判断逻辑确定所述机械臂转动惯量的修正值；

其中，所述误差模型滤波器的表达式为：

其中，s为传递函数符号，d为误差模型因子，表示误差模型设置的机械臂转动惯量J_l与实际机械臂转动惯量的比值。