CN110794678A - 一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制方法 - Google Patents

一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制方法 Download PDF

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CN110794678A CN201911070448.XA CN201911070448A CN110794678A CN 110794678 A CN110794678 A CN 110794678A CN 201911070448 A CN201911070448 A CN 201911070448A CN 110794678 A CN110794678 A CN 110794678A
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Abstract

本发明公开了一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制方法，涉及机器人遥操作系统控制技术领域，包括如下步骤：建立磁滞非线性受限下的遥操作系统动力学模型；选取主机器人和从机器人并通过网络相连组成遥操作系统，分别测量系统参数；实时测量主机器人和从机器人的机械臂位置信息，对施加的力进行近似力估计；将力估计的观测值反馈到控制器设计中；设计时变时延下的四通道波变量通信通道；通过时域无源控制和自适应控制方法设计四通道双边控制器。本发明保证时变时延情况下通信通道的无源性又实现了很高的跟踪性能，解决现有力观测器估计能力有限和估计速度慢的问题，同时消除对力传感器的需求，降低了系统硬件成本。

Description

一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制方法
技术领域
本发明涉及机器人遥操作系统控制技术领域，尤其是一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制方法。
背景技术
作为远程操作系统，遥操作系统能最大限度发挥人的高级智能和机器智能各自优势，目前已被广泛应用于核事故救援、空间探测、海底作业和远程医疗等各个领域。遥操作系统主要有两个性能指标：稳定性和透明性。即要求无论有无操作者施加的力或外部环境的力激励，从机器人都能够准确跟随主机器人运动轨迹，与此同时操作者完全可以感受到外界环境对从机器人的作用力，使得操作者有“身临其境”的感觉。
最初的通信通道采用的是基于波变量的二通道结构，即主机器人向从机器人传递位置信号，从机器人将力信号反馈回主机器人，适用于早期的遥操作系统，透明性不高。随后，Lawrence提出了一个四通道的双边控制结构，主机器人将其速度和操作者施加的力发送给从机器人，操作从机器人运动；从机器人将其速度和与环境的接触力反馈至主机器人，反馈给操作者。但是该双边控制需要大量的传感器用以检测遥操作系统受到的环境力，硬件成本太高，且目前现有的力观测器的估计能力有限，估计速度较慢。
传统的波变量控制器存在波反射和位置漂移的现象，很容易产生无法预料的干扰和扰动，降低力矩跟踪的精确性，从而严重影响遥操作系统的透明性能。为了解决无源控制理论过度消耗能量、牺牲透明性来确保系统无源性的问题，提出了时域无源控制法。该方法关键在于设计无源观测器和无源控制器。无源观测器监测通信通道的无源性，而无源控制器去消耗有用功。通过无源观测器监测到耗散功率的正负决定是否触发非无源端口的无源控制器，使得系统产生的能量小于吸收的能量，从而保证通信通道的无源性。早期的时域无源控制法中均监测的是端口处的能量流动情况，也称基于能量的时域无源控制方法。由于时延功率网络的出现，基于功率的时域无源控制方法应运而生，即在端口处不再监测能量的变化情况而是直接监测功率的变化，上述时域无源控制方法虽然保证了在时变时延情况下通信通道的无源性，但是同时也降低了系统的透明性。新兴的基于波变量的时域无源控制法既保证了时变时延情况下通信通道的无源性，又实现了很高的跟踪性能。
在实际应用领域中，磁滞非线性现象广泛存在于工业或航空航天领域中，它会降低系统性能甚至破坏系统的稳定性。为了解决这一问题，广大学者对具有未知磁滞参数的非线性系统进行了大力研究，解决了磁滞逆算子的奇异问题，并建立了磁滞非线性模型，忽略其固有的磁滞非线性会影响系统跟踪轨迹的精度。因此迫切需要提出磁滞非线性受限下的遥操作系统的位置跟踪控制策略，从而保证系统的高精度稳定工作。
发明内容
本发明需要解决的技术问题是提供一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制方法，克服位置漂移导致位置跟踪不精确和波反射导致大信号变化问题，既保证时变时延情况下通信通道的无源性又实现了很高的跟踪性能。解决现有力观测器估计能力有限和估计速度慢的问题，同时消除对力传感器的需求，降低了系统硬件成本。将力信息反馈到控制器设计中，实现对遥操作系统操作和环境外力的有限时间在线补偿，提高了系统的透明性。利用自适应算法去处理磁滞动力学问题，避免了磁滞逆算子的奇异问题。消除磁滞非线性对系统造成的不良影响。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
包括如下步骤：
步骤1、建立磁滞非线性受限下的遥操作系统动力学模型；
步骤2、分别选取主机器人和从机器人并通过网络相连组成遥操作系统，分别测量主机器人和从机器人的系统参数；
步骤3、实时测量主机器人和从机器人的机械臂位置信息，设计基于双层二阶滑模的速度观测误差在有限时间内趋于零点的度观测器，利用等效控制和低通滤波的方法对操作者施加的力和外界环境施加的力进行近似力估计；
步骤4、利用李雅普诺夫方程给出速度观测器和力估计参数取值范围，根据实际应用对系统收敛时间的要求来确定速度观测器和力估计参数，将力估计的观测值反馈到控制器设计中；
步骤5、通过修正波变量的计算方法设计时变时延下的四通道波变量通信通道；
步骤6、通过时域无源控制和自适应控制方法设计四通道双边控制器，消除磁滞非线性对系统造成的不良影响。
本发明技术方案的进一步改进在于：所述步骤1中，磁滞非线性受限下的遥操作系统的动力学模型为：
Figure BDA0002260779090000031
其中，下标m代表主机器人，s代表从机器人，Mm(qm),Ms(qs)∈Rn×n为系统的正定惯性矩阵；
Figure RE-GDA0002337881670000032
为哥氏力和离心力的向量； Gm(qm),Gs(qs)∈Rn为系统的重力力矩；Fh,Fe∈Rn分别为操作者施加的外力和环境施加的外力；τm(um),τs(us)∈Rn为控制器提供的控制力矩
Figure BDA0002260779090000034
θm,θs是未知正常数，um,us∈Rn代表控制对象的输入，也表示磁滞非线性的输出；
本发明技术方案的进一步改进在于：所述步骤2中主、从机器人的系统参数包括：机械臂的长度信息和质量信息，以及根据机械臂的长度和质量信息分别计算出的主机器人和从机器人的惯性矩阵、哥氏力、离心力矩阵和重力项。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤3中，主机器人的速度有限时间观测器如下：
Figure BDA0002260779090000042
其中，
Figure BDA0002260779090000043
分别表示
Figure BDA0002260779090000044
的估计值； zm1＝[zm11(t),zm12(t),…,zm1n(t)]T∈Rn，zm2＝[zm21(t),zm22(t),…,zm2n(t)]T∈Rn；
定义向量zm1,zm2的第i个元素为：
其中
Figure BDA0002260779090000046
αm0i,βm0i是给定的正常数；
自适应控制律设计为：
Figure BDA0002260779090000051
其中，lm0i是一个足够小的正常数且Lmi(t)＞lm0i＞0；rmi,γmi,δm0,∈mi是给定的正常数；δm(t)＝[δm1,δm2,…,δmn]T；
定义主端机器人估计误差得到误差动力学方程：
其中，
Figure BDA0002260779090000054
由速度观测器的有限时间收敛性得到
Figure BDA0002260779090000055
根据等效控制理论得到切换项
Figure BDA0002260779090000056
补偿fmi(t)，即
Figure BDA0002260779090000057
假设|fmi(t)|＜a0i,
Figure BDA0002260779090000058
成立，其中，正常数a0i,a1i是未知有界的；
利用低通滤波方法，得到：
Figure BDA0002260779090000059
其中，足够小的时间常数σmi是给定的正常数；
操作者施加到主机器人的力估计为：
Figure BDA00022607790900000510
同理，从机器人的速度观测器为：
Figure BDA0002260779090000061
外界环境施加到从机器人的力估计为：
Figure BDA0002260779090000062
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤4中，选取李雅普诺夫函数如下
Figure BDA0002260779090000063
其中，ei(t)＝a1i/(amiβm0i)-rmi(t)，
Figure BDA0002260779090000064
为安全裕度且满足 ami＜1/βm0i＜1,0＜amiβm0i＜1；Pi为正定矩阵；
主机器人速度观测器和力估计的取值条件满足如下条件
Figure BDA0002260779090000065
其中，0＝[∈01,∈02,,∈0n]且∈0i为正常数；
从机器人速度观测器和力估计的方法与主机器人速度观测器和力估计的方法相同。
本发明技术方案的进一步改进在于：所述步骤5中，引入修正波变量的计算方法，设计时变时延下的四通道波变量通信通道的具体步骤包括：主机器人的位置和速度通过设计的时变时延下的四通道波变量通信通道，使从机器人跟随主机器人运动；实现主从机器人跟随运动的双向控制；操作者施加的外力经过设计的时变时延下的四通道波变量通信通道反馈到从机器人的控制器设计上；环境施加给从机器人的外力经过设计的时变时延下的四通道波变量通信通道传递给主机器人。
本发明技术方案的进一步改进在于：所述步骤5中，系统的非物理输入位置、速度和力为：
Figure BDA0002260779090000071
其中，μ1,μ2为正常数；
由此得到系统的非物理输出位置、速度和力混合项为：
Figure BDA0002260779090000072
其中，Td1(t)＝T1(t)+T2(t-T1(t)),Td2(t)＝T2(t)+T1(t-T2(t))；
在时变时延下的四通道波变量通信通道中，修正波变量公式如下：
Figure BDA0002260779090000073
其中，b1,2,λ1,2为正特性阻抗；um1,um2是主机器人的前向波变量，us1,us2是从机器人的前向波变量，vm1,vm2是主机器人的反向波变量，vs1,vs2是从机器人的反向波变量；T1(t)代表主端到从端的信息传输时延，T2(t)代表从端到主端的信息传输时延，时延均为非对称时变时延且假设 0≤T1(t)≤d1,0≤T2(t)≤d2,ρ1+ρ2＜1，d1,d2,ρ1,ρ2为任意的正常数。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤6中，结合自适应控制方法设计四通道双边控制器的利用时域无源控制方法设计无源性观测器为：
Figure BDA0002260779090000082
无源性控制器为：
其中
Figure BDA0002260779090000084
Figure BDA0002260779090000085
其中，ζ为正常数。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤6中，利用时域无源控制方法设计无源性观测器结合自适应控制方法设计四通道双边控制器：
Figure BDA0002260779090000091
其中
αm,αs是正常数；
自适应控制律为：
保证在磁滞非线性受限以及力反馈情况下的遥操作系统的稳定运行的控制参数满足
Figure BDA0002260779090000094
由于采用了上述技术方案，本发明取得的技术进步是：
通过建立磁滞非线性受限下的遥操作系统动力学模型，四通道波变量时域无源控制方法用于遥操作系统，克服了位置漂移导致位置跟踪不精确和波反射导致大信号变化问题，既保证了时变时延情况下通信通道的无源性又实现了很高的跟踪性能。
在力观测器设计中引入双层二阶滑模，使得观测误差能在有限时间内收敛至零点，解决了现有力观测器估计能力有限和估计速度慢的问题，同时消除了对力传感器的需求，降低了系统硬件成本。将力信息反馈到控制器设计中，实现对遥操作系统操作和环境外力的有限时间在线补偿，提高了系统的透明性。
利用自适应算法去处理磁滞动力学问题，避免了磁滞逆算子的奇异问题。
遥操作系统速度和外力Fh,Fe可以在有限时间内被精确估计，将所估计的外力反馈到无源控制器设计中实现对操作和环境外力的有限时间在线提前补偿。
利用时域无源控制和自适应控制方法设计四通道双边控制器消除磁滞非线性对系统造成的不良影响。
附图说明
图1是双边遥操作系统的结构框图；
图2是本发明方法的控制原理框图；
图3是改进波变量四通道传输结构波变量传输系统1；
图4是改进波变量四通道传输结构波变量传输系统2。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步详细说明：
下面结合附图对本发明的原理和特征做进一步阐明，以下实施例只用于解释本发明，但不用于限制本发明的范围。
如图1至图4所示，一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制方法，其中图1所示的为本发明所述的双边遥操作系统的结构框架图，描述了一个完整的遥操作系统，其主要由五部分组成：操作者、主机器人、信息传输通道、从机器人和工作环境组成。其中，主、从机器人通过网络传输通道相连，主机器人将本身的位置等信息经通信通道传输给从机器人，从机器人操纵被控对象，同时将力和位移、速度加速度信息经传输通道传递给主机器人，进而主机器人利用反馈回来的从机器人信息进行控制策略的调整，最终实现对远端被控对象的有效操作。
图2是本发明方法的控制原理框图，表明了本发明所述的一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制原理。
在遥操作系统的实际应用中，由于通信网络的远距离传输和有限带宽，使得主从端的信息交互过程存在时延，造成数据的丢包和乱序等现象，会降低主从端机械臂的跟踪性能和透明性能，严重时会破坏整个系统的稳定性。图2中， T1(t)代表主端到从端的信息传输时延，T2(t)代表从端到主端的信息传输时延，本发明的时延均为非对称时变时延且假设0≤T1(t)≤d1，0≤T2(t)≤d2,
Figure BDA0002260779090000111
Figure BDA0002260779090000112
d1,d2,ρ1,ρ2为任意的正常数。
下面结合图2、图3、图4和对遥操作系统的控制算法进行详细描述，其内容包括以下步骤：
步骤1，建立磁滞非线性受限下的遥操作系统动力学模型；
考虑磁滞非线性受限下的遥操作系统动力学模型为：
Figure BDA0002260779090000113
其中，下标m代表主机器人，s代表从机器人，Mm(qm),Ms(qs)∈Rn×n为系统的正定惯性矩阵；
Figure BDA0002260779090000114
Figure BDA0002260779090000115
为哥氏力和离心力的向量； Gm(qm),Gs(qs)∈Rn为系统的重力力矩；Fh,Fe∈Rn分别代表操作者施加的外力和环境施加的外力；τm(um),τs(us)∈Rn为控制器提供的控制力矩
Figure BDA0002260779090000116
θm,θs是未知正常数，um,us∈Rn代表控制对象的输入，也可表示磁滞非线性的输出。
Figure BDA0002260779090000121
其中
vi(t)＝[vi1(t),vi2(t),…,vin(t)]T
d[vi(t)]＝[d[vi1(t)],d[vi2(t)],…,d[vin(t)]]T
Fir[vi](t)＝[Fir[vi1](t),Fir[vi2](t),…,Fir[vin](t)]T
vi(t)代表非线性磁滞的输入且在区间(tq,tq+1]是单调的；
Figure BDA0002260779090000122
其中pi(r)是一个连续的正定密度函数且满足条件
Figure BDA0002260779090000123
Fir[vi](t)是磁滞非线性理论的一个算子，它与阈值参数r的取值有关。
步骤2，分别选取主机器人和从机器人并通过网络相连组成遥操作系统，再分别测量主、从机器人的系统参数；
主、从机器人的系统参数包括：机械臂的长度信息和质量信息，以及根据机械臂的长度和质量信息分别计算出的主机器人和从机器人的惯性矩阵、哥氏力、离心力矩阵和重力项。
步骤3，实时测量主机器人和从机器人的机械臂位置信息，设计基于双层二阶滑模的速度观测器，保证其速度观测误差在有限时间内趋于零点，并利用等效控制和低通滤波的方法，对操作者施加的力和外界环境施加的力进行近似力估计；
通过定义
Figure BDA0002260779090000124
可得如下闭环遥操作系统的严格反馈形式：
Figure BDA0002260779090000131
主机器人的速度有限时间观测器如下：
Figure BDA0002260779090000132
其中，
Figure BDA0002260779090000133
分别表示
Figure BDA0002260779090000134
的估计值； zm1＝[zm11(t),zm12(t),…,zm1n(t)]T∈Rn，zm2＝[zm21(t),zm22(t),…,zm2n(t)]T∈Rn。
定义向量zm1,zm2的第i个元素为：
Figure BDA0002260779090000135
其中
αm0i,βm0i是给定的正常数。
自适应控制律设计为：
Figure BDA0002260779090000137
其中，lm0i是一个足够小的正常数且Lmi(t)＞lm0i＞0；rmi,γmi,δm0,∈mi是给定的正常数；δm(t)＝[δm1,δm2,…,δmn]T。
定义主端机器人估计误差
Figure BDA0002260779090000141
可以得到误差动力学方程：
Figure BDA0002260779090000142
其中，
Figure BDA0002260779090000143
由于速度观测器的有限时间收敛性，我们可以得到
Figure BDA0002260779090000144
根据等效控制理论，可知切换项
Figure BDA0002260779090000145
可以补偿fmi(t)，即
假设|fmi(t)|＜a0i,成立，其中，正常数a0i,a1i是未知有界的。
利用低通滤波方法，我们可以得到：
Figure BDA0002260779090000148
其中，足够小的时间常数σmi是给定的正常数。
因从，操作者施加到主机器人的力估计为：
同理，从机器人的速度观测器为：
Figure BDA00022607790900001410
外界环境施加到从机器人的力估计为：
步骤4，利用李雅普诺夫(Lyapunov)方程给出速度观测器和力估计参数取值范围，进而根据实际应用对系统收敛时间的要求来确定速度观测器和力估计参数，将力估计的观测值反馈到控制器设计中，实现对遥操作系统操作和环境外力的有限时间在线补偿；
选取李雅普诺夫函数如下
Figure BDA0002260779090000152
定义ei(t)＝a1i/(amiβm0i)-rmi(t)，
Figure BDA0002260779090000153
为安全裕度且满足 ami＜1/βm0i＜1,0＜amiβm0i＜1
根据公式(11)，可以得到
Figure BDA0002260779090000154
当|δmi(t)|＞δm0时，
当|δmi(t)|≤δm0时，由于
Figure BDA0002260779090000156
情况1：Ω1＝{(δmi,ei):|δmi(t)|≤δmi,ei(t)＜0}，
Figure BDA0002260779090000157
情况2：
Figure BDA0002260779090000158
定义最小的椭圆中心
Figure BDA0002260779090000159
其中，
Figure BDA00022607790900001510
当主机器人速度观测器和力估计的取值条件满足如下条件
Figure BDA0002260779090000161
并且Ω2∈Φ，那么
Figure BDA0002260779090000162
我们可以得到ei(t)和δmi(t)是有界的。根据LaSalle不变集原理，当t→∞时，δmi(t)→0。而且存在有限时间t0使得当t＞t0时，|δmi(t)|≤∈mi/2。
由
Figure BDA0002260779090000163
可知，rmi(t)和ρmi(t)是有界的。
由(8)和(11)可得
那么，自适应增益Lmi(t)是有界的。
定义
Figure BDA0002260779090000165
可得
Figure BDA0002260779090000166
其中，
Figure BDA0002260779090000167
定义
Figure BDA0002260779090000168
那么
Figure BDA0002260779090000171
其中，
Figure BDA0002260779090000172
根据(16.4)，可以得出
选择李雅普诺夫函数
Figure BDA0002260779090000174
其时间的一阶导数为：
Figure BDA0002260779090000175
若Pi为正定矩阵，满足
Figure BDA0002260779090000176
其中，∈0＝[∈01,∈02,…,∈0n]且∈0i为正常数。
可得
其中，
Figure BDA0002260779090000178
综上可得，估计误差em1i(t)和em2i(t)在有限时间内趋于零点。
那么，遥操作系统速度
Figure BDA0002260779090000179
和外力Fh,Fe可以在有限时间内被精确估计。
步骤5，引入修正波变量的计算方法，设计时变时延下的四通道波变量通信通道；
图3、图4为设计的改进四通道波变量传输结构的波变量传输系统1和波变量传输系统2，具体描述主机器人和从机器人的信号传递信息。此设计对传输信号作一定的变换，设定前馈信号VA1,VB1和反馈信号IA2,IB2分别为：
Figure BDA0002260779090000181
其中，μ1,μ2为正常数。
经过四通道波变量传输后得到IA1,IB1,VA2,VB2
其中，Td1(t)＝T1(t)+T2(t-T1(t)),Td2(t)＝T2(t)+T1(t-T2(t))。
其中，两个波变量传输系统的波变量分别为：在时变时延下的四通道波变量通信通道中，修正波变量公式如下：
Figure BDA0002260779090000183
其中，b1,2,λ1,2为正特性阻抗。um1,um2是主机器人的前向波变量，us1,us2是从机器人的前向波变量，vm1,vm2是主机器人的反向波变量，vs1,vs2是从机器人的反向波变量。T1(t)代表主端到从端的信息传输时延，T2(t)代表从端到主端的信息传输时延，这里的时延均为非对称时变时延且假设 0≤T1(t)≤d1,0≤T2(t)≤d2,
Figure RE-GDA0002337881670000191
ρ1+ρ2＜1，d1,d2,ρ1,ρ2为任意的正常数。不同于传统的波变量控制器，该遥操作系统的输出波变量um2(t)和vs1(t)不包含任何来自输入波变量vm2(t)和us1(t)的不必要的信息，所以会削弱由波反射造成的大信号变化。另外，该系统的位置信息会通过通信通道从主端机器人传给从端机器人，从端机器人的位置信息同样也是通过通信通道直接传给主端机器人，所以位置漂移现象不会发生，位置跟踪性能会比较精确。
步骤6，利用时域无源控制和自适应控制方法，设计四通道双边控制器，消除磁滞非线性对系统造成的不良影响。
利用时域无源控制方法设计无源性观测器为：
Figure BDA0002260779090000192
无源性控制器为：
Figure BDA0002260779090000193
其中
Figure BDA0002260779090000201
Figure BDA0002260779090000202
其中，ζ为正常数。
进而结合自适应控制方法设计四通道双边控制器：
Figure BDA0002260779090000203
其中
Figure BDA0002260779090000204
αm,αs是正常数。
自适应控制律为：
Figure BDA0002260779090000205
若控制参数满足
Figure BDA0002260779090000206
可以保证在磁滞非线性受限以及力反馈情况下的遥操作系统的稳定运行。最终获得四通道遥操作力反馈控制方法。
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (9)

1.一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤1、建立磁滞非线性受限下的遥操作系统动力学模型；
步骤2、分别选取主机器人和从机器人并通过网络相连组成遥操作系统，分别测量主机器人和从机器人的系统参数；
步骤3、实时测量主机器人和从机器人的机械臂位置信息，设计基于双层二阶滑模的速度观测器，保证其速度观测误差在有限时间内趋于零点，利用等效控制和低通滤波的方法对操作者施加的力和外界环境施加的力进行近似力估计；
步骤4、利用李雅普诺夫方程给出速度观测器和力估计参数取值范围，根据实际应用对系统收敛时间的要求来确定速度观测器和力估计参数，将力估计的观测值反馈到控制器设计中；
步骤5、通过修正波变量的计算方法设计时变时延下的四通道波变量通信通道；
步骤6、通过时域无源控制和自适应控制方法设计四通道双边控制器，消除磁滞非线性对系统造成的不良影响。
2.根据权利要求1所述的一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制方法，其特征在于：所述步骤1中，磁滞非线性受限下的遥操作系统的动力学模型为：
Figure RE-FDA0002337881660000011
其中，下标m代表主机器人，s代表从机器人，Mm(qm),Ms(qs)∈Rn×n为系统的正定惯性矩阵；
Figure RE-FDA0002337881660000012
为哥氏力和离心力的向量；Gm(qm),Gs(qs)∈Rn为系统的重力力矩；Fh,Fe∈Rn分别为操作者施加的外力和环境施加的外力；τm(um),τs(us)∈Rn为控制器提供的控制力矩
Figure RE-FDA0002337881660000021
θm,θs是未知正常数，um,us∈Rn代表控制对象的输入，也表示磁滞非线性的输出；
Figure RE-FDA0002337881660000022
。
3.根据权利要求1所述的一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制方法，其特征在于：所述步骤2中主、从机器人的系统参数包括：机械臂的长度信息和质量信息，以及根据机械臂的长度和质量信息分别计算出的主机器人和从机器人的惯性矩阵、哥氏力、离心力矩阵和重力项。
4.根据权利要求1所述的一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制方法，其特征在于：步骤3中，主机器人的速度有限时间观测器如下：
Figure FDA0002260779080000023
其中，
Figure FDA0002260779080000024
分别表示
Figure FDA0002260779080000025
的估计值；zm1＝[zm11(t),zm12(t),…,zm1n(t)]T∈Rn，zm2＝[zm21(t),zm22(t),…,zm2n(t)]T∈Rn；
定义向量zm1,zm2的第i个元素为：
其中
Figure FDA0002260779080000031
αm0i,βm0i是给定的正常数；
自适应控制律设计为：
Figure FDA0002260779080000032
其中，lm0i是一个足够小的正常数且Lmi(t)＞lm0i＞0；rmi,γmi,δm0,∈mi是给定的正常数；δm(t)＝[δm1,δm2,…,δmn]T；
定义主端机器人估计误差
Figure FDA0002260779080000033
得到误差动力学方程：
Figure FDA0002260779080000034
其中，
由速度观测器的有限时间收敛性得到
Figure FDA0002260779080000036
根据等效控制理论得到切换项
Figure FDA0002260779080000037
补偿fmi(t)，即
Figure FDA0002260779080000038
假设成立，其中，正常数a0i,a1i是未知有界的；
利用低通滤波方法，得到：
其中，足够小的时间常数σmi是给定的正常数；
操作者施加到主机器人的力估计为：
Figure FDA0002260779080000042
同理，从机器人的速度观测器为：
外界环境施加到从机器人的力估计为：
Figure FDA0002260779080000044
。
5.根据权利要求1所述的一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制方法，其特征在于：步骤4中，选取李雅普诺夫函数如下
Figure FDA0002260779080000045
其中，ei(t)＝a1i/(amiβm0i)-rmi(t)，
Figure FDA0002260779080000046
为安全裕度且满足ami＜1/βm0i＜1,0＜amiβm0i＜1；Pi为正定矩阵；
主机器人速度观测器和力估计的取值条件满足如下条件
Figure FDA0002260779080000047
其中，∈0＝[∈01,∈02,…,∈0n]且∈0i为正常数；
Figure FDA0002260779080000048
C0＝[1 0]
从机器人速度观测器和力估计的方法与主机器人速度观测器和力估计的方法相同。
6.根据权利要求1所述的一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制方法，其特征在于：所述步骤5中，引入修正波变量的计算方法，设计时变时延下的四通道波变量通信通道的具体步骤包括：主机器人的位置和速度通过设计的时变时延下的四通道波变量通信通道，使从机器人跟随主机器人运动；实现主从机器人跟随运动的双向控制；操作者施加的外力经过设计的时变时延下的四通道波变量通信通道反馈到从机器人的控制器设计上；环境施加给从机器人的外力经过设计的时变时延下的四通道波变量通信通道传递给主机器人。
7.根据权利要求1所述的一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制方法，其特征在于：所述步骤5中，系统的非物理输入位置、速度和力为：
其中，μ1,μ2为正常数；
由此得到系统的非物理输出位置、速度和力混合项为：
Figure FDA0002260779080000052
其中，Td1(t)＝T1(t)+T2(t-T1(t)),Td2(t)＝T2(t)+T1(t-T2(t))；
在时变时延下的四通道波变量通信通道中，修正波变量公式如下：
Figure FDA0002260779080000061
其中，b1,2,λ1,2为正特性阻抗；um1,um2是主机器人的前向波变量，us1,us2是从机器人的前向波变量，vm1,vm2是主机器人的反向波变量，vs1,vs2是从机器人的反向波变量；T1(t)代表主端到从端的信息传输时延，T2(t)代表从端到主端的信息传输时延，时延均为非对称时变时延且假设0≤T1(t)≤d1,0≤T2(t)≤d2,ρ1+ρ2＜1，d1,d2,ρ1,ρ2为任意的正常数。
8.根据权利要求1所述的一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制方法，其特征在于：步骤6中，结合自适应控制方法设计四通道双边控制器的利用时域无源控制方法设计无源性观测器为：
无源性控制器为：
Figure FDA0002260779080000071
其中
Figure FDA0002260779080000072
其中，ζ为正常数。
9.根据权利要求8所述的一种磁滞非线性受限下的四通道遥操作力反馈控制方法，其特征在于：步骤6中，利用时域无源控制方法设计无源性观测器结合自适应控制方法设计四通道双边控制器：
Figure FDA0002260779080000074
其中
Figure FDA0002260779080000075
αm,αs是正常数；
自适应控制律为：
Figure FDA0002260779080000081
保证在磁滞非线性受限以及力反馈情况下的遥操作系统的稳定运行的控制参数满足
Figure FDA0002260779080000082
。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111409074A (zh) * 2020-04-03 2020-07-14 江苏集萃华科智能装备科技有限公司 基于协作机械臂的遥操作双臂移动机器人系统
CN111482966A (zh) * 2020-05-14 2020-08-04 重庆邮电大学 一种机器人力觉遥控系统的力和位置控制方法
CN113370218A (zh) * 2021-07-06 2021-09-10 浙大城市学院 基于端口哈密顿建模的离子聚合物金属复合材料柔性机械臂的无源控制方法
CN113721526A (zh) * 2021-09-01 2021-11-30 哈尔滨理工大学 一种应用于变时延条件下的六足机器人遥操作控制方法
CN114310903A (zh) * 2022-01-19 2022-04-12 梅蓉 一种基于双边遥操作的机械手控制方法及系统
WO2022257185A1 (zh) * 2021-06-10 2022-12-15 重庆邮电大学工业互联网研究院 一种基于人工神经网络的机器人外界接触力估计方法

Citations (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4581699A (en) * 1982-09-14 1986-04-08 Vickers, Incorporated Power transmission
WO1999010783A1 (en) * 1997-08-22 1999-03-04 Voyan Technology A method for real-time nonlinear system state estimation and control
US5959861A (en) * 1996-10-31 1999-09-28 Fujitsu Limited Adaptive robust control device
JP2004025355A (ja) * 2002-06-25 2004-01-29 Denso Wave Inc ロボットの制御装置
US20050137724A1 (en) * 2003-10-10 2005-06-23 Georgia Tech Research Corporation Adaptive observer and related method
US20060116783A1 (en) * 2004-12-01 2006-06-01 Canadian Space Agency Method and system for torque/force control of hydraulic actuators
US7298289B1 (en) * 1998-01-27 2007-11-20 Hoffberg Steven M Mobile communication device
EP1993007A1 (en) * 2006-03-07 2008-11-19 National University Corporation Nagoya Institute of Technology Control method and controller of positioning mechanism
US20090005886A1 (en) * 2002-04-18 2009-01-01 Cleveland State University Extended Active Disturbance Rejection Controller
CN101930216A (zh) * 2010-08-27 2010-12-29 东南大学 基于主从参考模型的遥操作机器人自适应控制方法
CN103389650A (zh) * 2013-08-08 2013-11-13 西华大学 四通道遥操作系统的双边未知死区自适应控制系统
CN105319972A (zh) * 2015-11-27 2016-02-10 燕山大学 基于快速终端滑模的遥操作机器人固定时间控制方法
CN106647281A (zh) * 2017-01-18 2017-05-10 燕山大学 一种基于终端滑模的遥操作系统干扰有限时间补偿方法
CN106945043A (zh) * 2017-04-18 2017-07-14 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
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
CN107932506A (zh) * 2017-11-15 2018-04-20 电子科技大学 一种力反馈双边遥操作稳定控制方法
CN107991879A (zh) * 2017-12-21 2018-05-04 浙江大学 一种改进波变量的遥操作双边控制方法
CN108340369A (zh) * 2018-01-17 2018-07-31 浙江大学 一种基于时延补偿的四通道遥操作双边控制方法
CN108469738A (zh) * 2018-05-17 2018-08-31 陕西理工大学 一种移动机器人的自适应动力学控制方法
CN108549226A (zh) * 2018-04-13 2018-09-18 燕山大学 一种时变时延下遥操作系统的连续有限时间控制方法
CN108582019A (zh) * 2018-06-07 2018-09-28 燕山大学 一种针对非对称结构下柔性遥操作系统的控制方法
CN108803331A (zh) * 2018-06-20 2018-11-13 燕山大学 针对非对称时变时延下双边遥操作系统的预定性能控制方法
CN108983734A (zh) * 2018-08-29 2018-12-11 燕山大学 一种考虑三角形结构下遥操作系统的有限时间控制方法
CN109240086A (zh) * 2018-10-16 2019-01-18 浙江大学 一种非线性双边遥操作系统的自适应鲁棒控制方法
CN109358506A (zh) * 2018-10-26 2019-02-19 南京理工大学 一种基于干扰观测器的自适应模糊遥操作控制方法
CN109732644A (zh) * 2019-01-14 2019-05-10 深圳市大象机器人科技有限公司 一种基于动量模型的机器人在线碰撞检测方法和系统
CN109828468A (zh) * 2019-03-04 2019-05-31 燕山大学 一种针对磁滞非线性机器人系统的控制方法
CN109991852A (zh) * 2019-04-19 2019-07-09 贵州大学 具有磁滞特性的分数阶静电驱动微机电系统控制方法
US20190219972A1 (en) * 2018-01-12 2019-07-18 General Electric Company System and method for context-driven predictive simulation selection and use

Patent Citations (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4581699A (en) * 1982-09-14 1986-04-08 Vickers, Incorporated Power transmission
US5959861A (en) * 1996-10-31 1999-09-28 Fujitsu Limited Adaptive robust control device
WO1999010783A1 (en) * 1997-08-22 1999-03-04 Voyan Technology A method for real-time nonlinear system state estimation and control
US7298289B1 (en) * 1998-01-27 2007-11-20 Hoffberg Steven M Mobile communication device
US20090005886A1 (en) * 2002-04-18 2009-01-01 Cleveland State University Extended Active Disturbance Rejection Controller
JP2004025355A (ja) * 2002-06-25 2004-01-29 Denso Wave Inc ロボットの制御装置
US20050137724A1 (en) * 2003-10-10 2005-06-23 Georgia Tech Research Corporation Adaptive observer and related method
US20060116783A1 (en) * 2004-12-01 2006-06-01 Canadian Space Agency Method and system for torque/force control of hydraulic actuators
EP1993007A1 (en) * 2006-03-07 2008-11-19 National University Corporation Nagoya Institute of Technology Control method and controller of positioning mechanism
CN101930216A (zh) * 2010-08-27 2010-12-29 东南大学 基于主从参考模型的遥操作机器人自适应控制方法
CN103389650A (zh) * 2013-08-08 2013-11-13 西华大学 四通道遥操作系统的双边未知死区自适应控制系统
CN105319972A (zh) * 2015-11-27 2016-02-10 燕山大学 基于快速终端滑模的遥操作机器人固定时间控制方法
CN106647281A (zh) * 2017-01-18 2017-05-10 燕山大学 一种基于终端滑模的遥操作系统干扰有限时间补偿方法
CN106945043A (zh) * 2017-04-18 2017-07-14 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
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
CN107932506A (zh) * 2017-11-15 2018-04-20 电子科技大学 一种力反馈双边遥操作稳定控制方法
CN107991879A (zh) * 2017-12-21 2018-05-04 浙江大学 一种改进波变量的遥操作双边控制方法
US20190219972A1 (en) * 2018-01-12 2019-07-18 General Electric Company System and method for context-driven predictive simulation selection and use
CN108340369A (zh) * 2018-01-17 2018-07-31 浙江大学 一种基于时延补偿的四通道遥操作双边控制方法
CN108549226A (zh) * 2018-04-13 2018-09-18 燕山大学 一种时变时延下遥操作系统的连续有限时间控制方法
CN108469738A (zh) * 2018-05-17 2018-08-31 陕西理工大学 一种移动机器人的自适应动力学控制方法
CN108582019A (zh) * 2018-06-07 2018-09-28 燕山大学 一种针对非对称结构下柔性遥操作系统的控制方法
CN108803331A (zh) * 2018-06-20 2018-11-13 燕山大学 针对非对称时变时延下双边遥操作系统的预定性能控制方法
CN108983734A (zh) * 2018-08-29 2018-12-11 燕山大学 一种考虑三角形结构下遥操作系统的有限时间控制方法
CN109240086A (zh) * 2018-10-16 2019-01-18 浙江大学 一种非线性双边遥操作系统的自适应鲁棒控制方法
CN109358506A (zh) * 2018-10-26 2019-02-19 南京理工大学 一种基于干扰观测器的自适应模糊遥操作控制方法
CN109732644A (zh) * 2019-01-14 2019-05-10 深圳市大象机器人科技有限公司 一种基于动量模型的机器人在线碰撞检测方法和系统
CN109828468A (zh) * 2019-03-04 2019-05-31 燕山大学 一种针对磁滞非线性机器人系统的控制方法
CN109991852A (zh) * 2019-04-19 2019-07-09 贵州大学 具有磁滞特性的分数阶静电驱动微机电系统控制方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XIAN YANG ET AL.: "PD control for teleoperation system with delayed and quantized communication channel", 《PROCEEDINGS OF THE 10TH WORLD CONGRESS ON INTELLIGENT CONTROL AND AUTOMATION》 *
YU ZHANG ET AL.: "Adaptive Robust Visual Servoing/Force Control for Robot Manipulator With Dead-Zone Input", 《IEEE ACCESS》 *
于振中 等: "利用波域预测的四通道时延双边遥操作", 《华中科技大学学报(自然科学版)》 *
杨亚娜: "网络诱导时延下遥操作系统的暂稳态性能约束控制研究", 《中国博士学位论文全文数据库信息科技辑》 *
赵云鹏: "网络化遥操作系统的力反馈控制方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111409074A (zh) * 2020-04-03 2020-07-14 江苏集萃华科智能装备科技有限公司 基于协作机械臂的遥操作双臂移动机器人系统
CN111482966A (zh) * 2020-05-14 2020-08-04 重庆邮电大学 一种机器人力觉遥控系统的力和位置控制方法
WO2022257185A1 (zh) * 2021-06-10 2022-12-15 重庆邮电大学工业互联网研究院 一种基于人工神经网络的机器人外界接触力估计方法
CN113370218A (zh) * 2021-07-06 2021-09-10 浙大城市学院 基于端口哈密顿建模的离子聚合物金属复合材料柔性机械臂的无源控制方法
CN113370218B (zh) * 2021-07-06 2021-11-26 浙大城市学院 基于离子聚合物金属复合材料柔性机械臂的无源控制方法
CN113721526A (zh) * 2021-09-01 2021-11-30 哈尔滨理工大学 一种应用于变时延条件下的六足机器人遥操作控制方法
CN114310903A (zh) * 2022-01-19 2022-04-12 梅蓉 一种基于双边遥操作的机械手控制方法及系统

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