CN111740669A - 一种机器人关节伺服电机控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种机器人关节伺服电机控制方法，属于机器人控制领域。所述方法包括：对永磁同步电机建模，建立符合干扰观测标准的永磁同步电机数学模型；在永磁同步电机数学模型的基础上，建立永磁同步电机矢量控制系统的干扰观测器；建立针对永磁同步电机矢量控制系统的鲁棒H∞电流控制器；将建立的干扰观测器与鲁棒H∞电流控制器应用到永磁同步电机的矢量控制系统中，通过建立的干扰观测器对干扰进行预测，将干扰预测值前馈至鲁棒H∞电流控制器对干扰进行抵消。采用本发明，能够显著提高感机器人关节的控制精度和抗干扰能力。

Description

一种机器人关节伺服电机控制方法
技术领域
本发明涉及机器人控制领域，特别涉及是指一种机器人关节伺服电机控制方法。
背景技术
关节机器人也称关节手臂机器人或关节机械手臂，是当今工业领域中最常见的工业机器人的形态之一，适合用于诸多工业领域的机械自动化作业。比如，自动装配、喷漆、搬运、焊接等工作，关节机器人利用电机驱动，使用高精度永磁同步电机矢量控制系统实现机器人关节的高精度控制。
永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor，PMSM)具有尺寸小、惯量小、响应速度快、效率高等优点。高精度机器人关节多采用永磁同步电机与矢量（包括电机电压、电流等）控制的方法，然而当永磁同步电机矢量控制系统工作环境复杂且存在多种干扰情况下将导致矢量控制系统性能下降。
发明内容
本发明实施例提供了机器人关节伺服电机控制方法，将干扰观测器与鲁棒
Figure 877997DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器应用到永磁同步电机矢量控制中，能够提高矢量控制系统的控制性能，从而显著提高感机器人关节的控制精度和抗干扰能力，解决了永磁同步电机矢量控制系统抗复杂干扰差、控制性能下降的问题。所述技术方案如下：
一方面，提供了一种机器人关节伺服电机控制方法，该方法包括：
对永磁同步电机建模，建立符合干扰观测标准的永磁同步电机数学模型；
在永磁同步电机数学模型的基础上，建立永磁同步电机矢量控制系统的干扰观测器；
建立针对永磁同步电机矢量控制系统的鲁棒
Figure 221123DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器，其中，
Figure 955860DEST_PATH_IMAGE002
表示无穷；
将建立的干扰观测器与鲁棒
Figure 751647DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器应用到永磁同步电机的矢量控制系统中，通过建立的干扰观测器对干扰进行预测，将干扰预测值前馈至鲁棒
Figure 331664DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器对干扰进行抵消。
进一步地，所述永磁同步电机数学模型表示为：
Figure 873504DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 107039DEST_PATH_IMAGE004
分别表示电机角速度、
Figure 858963DEST_PATH_IMAGE005
轴电流、
Figure 836147DEST_PATH_IMAGE006
轴电流，
Figure 107859DEST_PATH_IMAGE007
为
Figure 777875DEST_PATH_IMAGE008
轴电压，
Figure 17095DEST_PATH_IMAGE009
为
Figure 797969DEST_PATH_IMAGE006
轴电压，
Figure 48822DEST_PATH_IMAGE010
为磁极对数，
Figure 765105DEST_PATH_IMAGE011
为直轴与交轴电感，
Figure 366988DEST_PATH_IMAGE012
为转子总磁链矢量，
Figure 87906DEST_PATH_IMAGE013
转动惯量，
Figure 458844DEST_PATH_IMAGE014
定子电阻，
Figure 80449DEST_PATH_IMAGE015
为摩擦系数，
Figure 904049DEST_PATH_IMAGE016
负载转矩，
Figure 682518DEST_PATH_IMAGE017
为时刻。
进一步地，所述在永磁同步电机数学模型的基础上，建立永磁同步电机矢量控制系统的干扰观测器包括：
对永磁同步电机数学模型进行等效变换，得到：
Figure 642384DEST_PATH_IMAGE018
其中，
Figure 700470DEST_PATH_IMAGE019
为永磁同步电机矢量控制系统的状态，
Figure 11365DEST_PATH_IMAGE020
为
Figure 937733DEST_PATH_IMAGE021
对时刻
Figure 142318DEST_PATH_IMAGE022
的一阶导数，
Figure 761518DEST_PATH_IMAGE023
为永磁同步电机矢量控制系统非线性描述，
Figure 435076DEST_PATH_IMAGE024
为永磁同步电机矢量控制系统的输入，
Figure 633976DEST_PATH_IMAGE025
为输入增益矩阵，
Figure 958647DEST_PATH_IMAGE026
为干扰增益矩阵，
Figure 14328DEST_PATH_IMAGE027
为干扰，
Figure 175182DEST_PATH_IMAGE028
都表示输出矩阵用于输出状态
Figure 99145DEST_PATH_IMAGE021
；
Figure 153688DEST_PATH_IMAGE029
分别表示
Figure 458899DEST_PATH_IMAGE030
轴电流、
Figure 231683DEST_PATH_IMAGE031
轴电流、电机角速度；
根据等效变换后的表达式，建立永磁同步电机矢量控制系统的干扰观测器。
进一步地，所述干扰观测器为非线性干扰观测器；
所述干扰观测器的数学模型为：
Figure 428178DEST_PATH_IMAGE032
Figure 337228DEST_PATH_IMAGE033
其中，
Figure 344498DEST_PATH_IMAGE034
都表示干扰增益矩阵，
Figure 73420DEST_PATH_IMAGE035
都表示干扰观测器的增益，
Figure 948972DEST_PATH_IMAGE036
为干扰预测值，
Figure 102742DEST_PATH_IMAGE037
为干扰观测器内部状态，
Figure 139968DEST_PATH_IMAGE038
为
Figure 762710DEST_PATH_IMAGE039
对时刻
Figure 910795DEST_PATH_IMAGE040
的一阶导数，
Figure 528858DEST_PATH_IMAGE041
为干扰内部状态，
Figure 861619DEST_PATH_IMAGE042
为
Figure 971658DEST_PATH_IMAGE041
的估计值，
Figure 189012DEST_PATH_IMAGE043
为可调增益矩阵，
Figure 51795DEST_PATH_IMAGE044
为李导数运算的运算符号。
进一步地，所述干扰为外部环境噪声干扰；
所述外部环境噪声干扰由干扰模型产生，所述干扰模型表示为：
Figure 696403DEST_PATH_IMAGE045
其中，
Figure 559317DEST_PATH_IMAGE041
为干扰内部状态，
Figure 377100DEST_PATH_IMAGE034
都表示干扰增益矩阵，
Figure 969755DEST_PATH_IMAGE042
表示
Figure 175478DEST_PATH_IMAGE041
对时刻
Figure 119163DEST_PATH_IMAGE040
的一阶导数。
进一步地，所述干扰观测器的误差为：
Figure 819266DEST_PATH_IMAGE046
其中，
Figure 656640DEST_PATH_IMAGE047
为干扰观测器的误差，
Figure 643051DEST_PATH_IMAGE036
为干扰预测值。
进一步地，建立的鲁棒
Figure 808453DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器表示为：
Figure 46668DEST_PATH_IMAGE048
其中，
Figure 535287DEST_PATH_IMAGE049
为干扰抑制水平。
进一步地，所述鲁棒
Figure 833544DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器采用基于哈密顿-雅可比不等式的
Figure 610876DEST_PATH_IMAGE001
鲁棒电流控制策略，该电流控制策略表示为：
Figure 511836DEST_PATH_IMAGE050
其中，上标
Figure 340115DEST_PATH_IMAGE051
表示矩阵转置，
Figure 668328DEST_PATH_IMAGE052
表示
Figure 667377DEST_PATH_IMAGE040
时刻的输出矩阵，
Figure 840869DEST_PATH_IMAGE053
表示
Figure 382709DEST_PATH_IMAGE040
时刻的干扰，
Figure 757189DEST_PATH_IMAGE054
表示对状态
Figure 40272DEST_PATH_IMAGE021
求偏导，
Figure 17455DEST_PATH_IMAGE055
为
Figure 820326DEST_PATH_IMAGE056
的简写形式。
进一步地，所述通过建立的干扰观测器对干扰进行预测，将干扰预测值前馈至鲁棒
Figure 157853DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器对干扰进行抵消包括：
将电机角速度的反馈值
Figure 6860DEST_PATH_IMAGE057
轴电流的反馈值
Figure 928680DEST_PATH_IMAGE058
和
Figure 179533DEST_PATH_IMAGE059
轴电流的反馈值
Figure 145084DEST_PATH_IMAGE060
输入到干扰观测器，由所述干扰观测器根据输入的
Figure 746966DEST_PATH_IMAGE061
和
Figure 206897DEST_PATH_IMAGE062
输出干扰预测值
Figure 577836DEST_PATH_IMAGE036
前馈至鲁棒
Figure 448709DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器对干扰进行抵消。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
本发明实施例中，将干扰观测器与鲁棒
Figure 272308DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器应用到永磁同步电机矢量控制中，能够提高矢量控制系统的控制性能，从而显著提高感机器人关节的控制精度和抗干扰能力，解决了永磁同步电机矢量控制系统抗复杂干扰差、控制性能下降的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的机器人关节伺服电机控制方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的永磁同步电机矢量控制系统的工作原理示意图。
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，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
如图1所示，本发明实施例提供了一种机器人关节伺服电机控制方法，该方法包括：
步骤101，对永磁同步电机建模，建立符合干扰观测标准的永磁同步电机数学模型；
步骤102，在永磁同步电机数学模型的基础上，建立永磁同步电机矢量控制系统的干扰观测器；
步骤103，建立针对永磁同步电机矢量控制系统的鲁棒
Figure 394985DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器，其中，
Figure 761376DEST_PATH_IMAGE002
表示无穷；
步骤104，将建立的干扰观测器与鲁棒
Figure 678516DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器应用到永磁同步电机的矢量控制系统中，通过建立的干扰观测器对干扰进行预测，将干扰预测值前馈至鲁棒
Figure 723832DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器对干扰进行抵消。
本发明实施例提供的机器人关节伺服电机控制方法，将干扰观测器与鲁棒
Figure 774834DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器应用到永磁同步电机矢量控制中，能够提高矢量控制系统的控制性能，从而显著提高感机器人关节的控制精度和抗干扰能力，解决了永磁同步电机矢量控制系统抗复杂干扰差、控制性能下降的问题。
在前述机器人关节伺服电机控制方法的具体实施方式中，进一步地，所述永磁同步电机数学模型表示为：
Figure 854785DEST_PATH_IMAGE063
其中，
Figure 942827DEST_PATH_IMAGE064
分别表示电机角速度、
Figure 616385DEST_PATH_IMAGE065
轴电流、
Figure 346444DEST_PATH_IMAGE059
轴电流，
Figure 405535DEST_PATH_IMAGE066
为
Figure 664478DEST_PATH_IMAGE065
轴电压，
Figure 949966DEST_PATH_IMAGE067
为
Figure 93503DEST_PATH_IMAGE059
轴电压，
Figure 148046DEST_PATH_IMAGE068
为磁极对数，
Figure 968104DEST_PATH_IMAGE069
为直轴与交轴电感，
Figure 475308DEST_PATH_IMAGE070
为转子总磁链矢量，
Figure 281590DEST_PATH_IMAGE071
转动惯量，
Figure 66007DEST_PATH_IMAGE072
定子电阻，
Figure 197911DEST_PATH_IMAGE073
为摩擦系数，
Figure 926832DEST_PATH_IMAGE074
负载转矩，
Figure 927018DEST_PATH_IMAGE040
为时刻。
在前述机器人关节伺服电机控制方法的具体实施方式中，进一步地，所述在永磁同步电机数学模型的基础上，建立永磁同步电机矢量控制系统的干扰观测器包括：
对永磁同步电机数学模型进行等效变换，得到：
Figure 690575DEST_PATH_IMAGE075
Figure 603167DEST_PATH_IMAGE076
其中，
Figure 84964DEST_PATH_IMAGE019
为永磁同步电机矢量控制系统的状态，
Figure 233049DEST_PATH_IMAGE020
为
Figure 241325DEST_PATH_IMAGE021
对时刻
Figure 449453DEST_PATH_IMAGE017
的一阶导数，
Figure 293912DEST_PATH_IMAGE077
分别表示
Figure 245687DEST_PATH_IMAGE065
轴电流、
Figure 718257DEST_PATH_IMAGE059
轴电流、电机角速度，
Figure 97286DEST_PATH_IMAGE023
为永磁同步电机矢量控制系统非线性描述，
Figure 412729DEST_PATH_IMAGE078
为永磁同步电机矢量控制系统的输入，
Figure 902617DEST_PATH_IMAGE025
为输入增益矩阵，
Figure 495272DEST_PATH_IMAGE026
为干扰增益矩阵，
Figure 920568DEST_PATH_IMAGE027
为干扰，
Figure 598674DEST_PATH_IMAGE079
都表示输出矩阵用于输出状态
Figure 157831DEST_PATH_IMAGE021
；
Figure 995206DEST_PATH_IMAGE080
分别表示
Figure 981617DEST_PATH_IMAGE081
轴电流、
Figure 22385DEST_PATH_IMAGE082
轴电流、电机角速度；
根据等效变换后的表达式，建立永磁同步电机矢量控制系统的干扰观测器。
在前述机器人关节伺服电机控制方法的具体实施方式中，进一步地，所述干扰观测器为非线性干扰观测器；
所述干扰观测器的数学模型为：
Figure 854075DEST_PATH_IMAGE083
、
其中，
Figure 811536DEST_PATH_IMAGE034
都表示干扰增益矩阵，
Figure 703268DEST_PATH_IMAGE084
都表示干扰观测器的增益，
Figure 355966DEST_PATH_IMAGE036
为干扰预测值，
Figure 866713DEST_PATH_IMAGE085
为干扰观测器内部状态，
Figure 288467DEST_PATH_IMAGE086
为
Figure 616681DEST_PATH_IMAGE087
对时刻
Figure 615729DEST_PATH_IMAGE040
的一阶导数，
Figure 54801DEST_PATH_IMAGE041
为干扰内部状态，
Figure 331062DEST_PATH_IMAGE042
为
Figure 705542DEST_PATH_IMAGE041
的估计值，
Figure 67253DEST_PATH_IMAGE088
为可调增益矩阵，
Figure 44437DEST_PATH_IMAGE044
为李导数运算的运算符号。
在前述机器人关节伺服电机控制方法的具体实施方式中，进一步地，所述干扰为外部环境噪声干扰；
所述外部环境噪声干扰由干扰模型产生，所述干扰模型表示为：
Figure 565417DEST_PATH_IMAGE089
其中，
Figure 235433DEST_PATH_IMAGE041
为干扰内部状态，
Figure 959806DEST_PATH_IMAGE034
都表示干扰增益矩阵，
Figure 6259DEST_PATH_IMAGE042
表示
Figure 381746DEST_PATH_IMAGE041
对时刻
Figure 957084DEST_PATH_IMAGE040
的一阶导数。
在前述机器人关节伺服电机控制方法的具体实施方式中，进一步地，所述干扰观测器的误差为：
Figure 558966DEST_PATH_IMAGE090
其中，
Figure 753319DEST_PATH_IMAGE091
为干扰观测器的误差，
Figure 124257DEST_PATH_IMAGE065
为干扰预测值。
在前述机器人关节伺服电机控制方法的具体实施方式中，进一步地，建立的鲁棒
Figure 870496DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器表示为：
Figure 84309DEST_PATH_IMAGE092
其中，
Figure 941406DEST_PATH_IMAGE049
为干扰抑制水平。
本实施例中，鲁棒
Figure 901272DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器通过干扰抑制水平参数
Figure 224937DEST_PATH_IMAGE049
，实现
Figure 535833DEST_PATH_IMAGE001
滤波，从而有效消除干扰。
在前述机器人关节伺服电机控制方法的具体实施方式中，进一步地，所述鲁棒
Figure 321255DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器采用基于哈密顿-雅可比不等式（Hamilton Jacobi Inequality, HJI）的
Figure 401206DEST_PATH_IMAGE001
鲁棒电流控制策略，该电流控制策略表示为：
Figure 754827DEST_PATH_IMAGE093
其中，上标
Figure 162806DEST_PATH_IMAGE094
表示矩阵转置，
Figure 892865DEST_PATH_IMAGE095
表示
Figure 827323DEST_PATH_IMAGE040
时刻的输出矩阵，
Figure 753777DEST_PATH_IMAGE096
表示
Figure 914631DEST_PATH_IMAGE040
时刻的干扰，
Figure 182801DEST_PATH_IMAGE097
表示对状态
Figure 971765DEST_PATH_IMAGE021
求偏导，
Figure 57402DEST_PATH_IMAGE098
为
Figure 830186DEST_PATH_IMAGE099
的简写形式，无特殊含义。
本实施例中，采用基于哈密顿-雅可比不等式的
Figure 246255DEST_PATH_IMAGE001
鲁棒电流控制策略，能够对范数有界干扰进行抑制，从而提高电流控制的鲁棒性。
在前述机器人关节伺服电机控制方法的具体实施方式中，进一步地，如图2所示，所述通过建立的干扰观测器对干扰进行预测，将干扰预测值前馈至鲁棒
Figure 420884DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器对干扰进行抵消包括：
将电机角速度的反馈值
Figure 21630DEST_PATH_IMAGE100
轴电流的反馈值
Figure 406344DEST_PATH_IMAGE101
和
Figure 16317DEST_PATH_IMAGE059
轴电流的反馈值
Figure 920819DEST_PATH_IMAGE102
输入到干扰观测器，由所述干扰观测器根据输入的
Figure 659842DEST_PATH_IMAGE103
和
Figure 17006DEST_PATH_IMAGE102
输出干扰预测值
Figure 430669DEST_PATH_IMAGE036
前馈至鲁棒
Figure 438945DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器对干扰进行抵消。
如图2所示，采用电流内环，转速外环双闭环控制，具体控制过程为：将转速参考值
Figure 912652DEST_PATH_IMAGE104
与转速检测器检测到的电机角速度
Figure 491532DEST_PATH_IMAGE105
作差得到差值
Figure 708887DEST_PATH_IMAGE106
，差值
Figure 571670DEST_PATH_IMAGE106
通过速度控制器输出的
Figure 481857DEST_PATH_IMAGE059
轴电流参考值
Figure 548033DEST_PATH_IMAGE107
与
Figure 303499DEST_PATH_IMAGE059
轴电流
Figure 630575DEST_PATH_IMAGE102
作差得到差值
Figure 570718DEST_PATH_IMAGE108
与
Figure 514404DEST_PATH_IMAGE065
轴电流参考值
Figure 683348DEST_PATH_IMAGE109
和
Figure 396089DEST_PATH_IMAGE065
轴电流
Figure 241554DEST_PATH_IMAGE101
的差值
Figure 672535DEST_PATH_IMAGE110
经过鲁棒
Figure 504225DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器得到控制电压
Figure 946839DEST_PATH_IMAGE065
轴电压
Figure 838572DEST_PATH_IMAGE111
和
Figure 491270DEST_PATH_IMAGE059
轴电压
Figure 516864DEST_PATH_IMAGE112
和
Figure 938618DEST_PATH_IMAGE113
经过
Figure 142197DEST_PATH_IMAGE114
（二相旋转坐标系到两相静止坐标系）变换后，输出两相静止
Figure 282191DEST_PATH_IMAGE115
坐标系下的控制电压值
Figure 845897DEST_PATH_IMAGE116
和
Figure 122157DEST_PATH_IMAGE117
和
Figure 355693DEST_PATH_IMAGE118
经
Figure 858349DEST_PATH_IMAGE119
(两相静止坐标系到三相静止坐标系)变换得到三相静止坐标系下的
Figure 835532DEST_PATH_IMAGE120
三相电压值
Figure 231879DEST_PATH_IMAGE121
，电压值
Figure 26528DEST_PATH_IMAGE121
经过空间矢量脉宽调制（Space Vector Pulse Width Modulation ，SVPWM），将输出的三相电压控制信号输入逆变器，从而对永磁同步电机进行控制；逆变器输出的
Figure 875536DEST_PATH_IMAGE120
三相电流值
Figure 531776DEST_PATH_IMAGE122
经过
Figure 48208DEST_PATH_IMAGE123
（三相静止坐标系变换到二相静止坐标系）变换后输出两相静止
Figure 13759DEST_PATH_IMAGE115
坐标系下的电流
Figure 615641DEST_PATH_IMAGE124
经过
Figure 75573DEST_PATH_IMAGE125
（两相静止坐标系变换到二相旋转坐标系）后输出
Figure 446511DEST_PATH_IMAGE065
、
Figure 848543DEST_PATH_IMAGE059
轴电流
Figure 406563DEST_PATH_IMAGE126
（
Figure 670185DEST_PATH_IMAGE126
为
Figure 895630DEST_PATH_IMAGE127
的合称），输出的
Figure 202983DEST_PATH_IMAGE126
反馈至比较器，与电流参考值
Figure 779458DEST_PATH_IMAGE128
比较形成控制闭环。
综上，本发明提供的机器人关节伺服电机控制方法，无需额外的硬件设备，通过直接在永磁同步电机数学模型上进行设计，建立干扰观测器的数学模型和鲁棒
Figure 440247DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器，替代原矢量控制系统中的常规PID控制器，能够解决由于环境噪声干扰导致矢量控制系统性能下降的问题，提高矢量控制系统抗干扰控制能力。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种机器人关节伺服电机控制方法，其特征在于，包括：
对永磁同步电机建模，建立符合干扰观测标准的永磁同步电机数学模型；
在永磁同步电机数学模型的基础上，建立永磁同步电机矢量控制系统的干扰观测器；
建立针对永磁同步电机矢量控制系统的鲁棒
Figure 125421DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器，其中，
Figure 270095DEST_PATH_IMAGE002
表示无穷；
将建立的干扰观测器与鲁棒
Figure 649124DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器应用到永磁同步电机的矢量控制系统中，通过建立的干扰观测器对干扰进行预测，将干扰预测值前馈至鲁棒
Figure 839933DEST_PATH_IMAGE001
电流控制器对干扰进行抵消。
2.根据权利要求1所述的机器人关节伺服电机控制方法，其特征在于，所述永磁同步电机数学模型表示为：
Figure 731752DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 324408DEST_PATH_IMAGE004
分别表示电机角速度、d轴电流、q轴电流，
Figure 874338DEST_PATH_IMAGE005
为d轴电压，
Figure 693389DEST_PATH_IMAGE006
为q轴电压，
Figure 252547DEST_PATH_IMAGE007
为磁极对数，
Figure 355501DEST_PATH_IMAGE008
为直轴与交轴电感，
Figure 951698DEST_PATH_IMAGE009
为转子总磁链矢量，
Figure 382680DEST_PATH_IMAGE010
转动惯量，
Figure 604582DEST_PATH_IMAGE011
定子电阻，
Figure 171830DEST_PATH_IMAGE012
为摩擦系数，
Figure 63563DEST_PATH_IMAGE013
负载转矩，t为时刻。
3.根据权利要求2所述的机器人关节伺服电机控制方法，其特征在于，所述在永磁同步电机数学模型的基础上，建立永磁同步电机矢量控制系统的干扰观测器包括：
对永磁同步电机数学模型进行等效变换，得到：
Figure 857206DEST_PATH_IMAGE014
Figure 148379DEST_PATH_IMAGE015
Figure 570133DEST_PATH_IMAGE016
Figure 632767DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 382548DEST_PATH_IMAGE018
为永磁同步电机矢量控制系统的状态，
Figure 821620DEST_PATH_IMAGE019
为
Figure 363460DEST_PATH_IMAGE020
对时刻t的一阶导数，
Figure 721629DEST_PATH_IMAGE021
为永磁同步电机矢量控制系统非线性描述，
Figure 83340DEST_PATH_IMAGE022
为永磁同步电机矢量控制系统的输入，
Figure 60523DEST_PATH_IMAGE023
为输入增益矩阵，
Figure 332236DEST_PATH_IMAGE024
为干扰增益矩阵，
Figure 736672DEST_PATH_IMAGE025
为干扰，
Figure 585680DEST_PATH_IMAGE026
、
Figure 491188DEST_PATH_IMAGE027
都表示输出矩阵用于输出状态
Figure 7620DEST_PATH_IMAGE020
；
Figure 582957DEST_PATH_IMAGE028
分别表示
Figure 60206DEST_PATH_IMAGE029
轴电流、
Figure 379192DEST_PATH_IMAGE030
轴电流、电机角速度；
根据等效变换后的表达式，建立永磁同步电机矢量控制系统的干扰观测器。
4.根据权利要求3所述的机器人关节伺服电机控制方法，其特征在于，所述干扰观测器为非线性干扰观测器；
所述干扰观测器的数学模型为：
Figure 874764DEST_PATH_IMAGE031
Figure 621004DEST_PATH_IMAGE032
其中，
Figure 444603DEST_PATH_IMAGE033
都表示干扰增益矩阵，
Figure 708225DEST_PATH_IMAGE034
都表示干扰观测器的增益，
Figure 668091DEST_PATH_IMAGE035
为干扰预测值，
Figure 975444DEST_PATH_IMAGE036
为干扰观测器内部状态，
Figure 551919DEST_PATH_IMAGE037
为
Figure 212708DEST_PATH_IMAGE038
对时刻
Figure 168025DEST_PATH_IMAGE039
的一阶导数，
Figure 521646DEST_PATH_IMAGE040
为干扰内部状态，
Figure 54259DEST_PATH_IMAGE041
为
Figure 908951DEST_PATH_IMAGE040
的估计值，
Figure 843409DEST_PATH_IMAGE042
为可调增益矩阵，
Figure 243298DEST_PATH_IMAGE043
为李导数运算的运算符号。
5.根据权利要求3所述的机器人关节伺服电机控制方法，其特征在于，所述干扰为外部环境噪声干扰；
所述外部环境噪声干扰由干扰模型产生，所述干扰模型表示为：
Figure 263206DEST_PATH_IMAGE044
其中，
Figure 531377DEST_PATH_IMAGE045
为干扰内部状态，
Figure 444975DEST_PATH_IMAGE046
都表示干扰增益矩阵，
Figure 140398DEST_PATH_IMAGE047
表示
Figure 788549DEST_PATH_IMAGE048
对时刻
Figure 594831DEST_PATH_IMAGE049
的一阶导数。
6.根据权利要求4所述的机器人关节伺服电机控制方法，其特征在于，所述干扰观测器的误差为：
Figure 503881DEST_PATH_IMAGE050
其中，
Figure 104626DEST_PATH_IMAGE051
为干扰观测器的误差，
Figure 489340DEST_PATH_IMAGE052
为干扰预测值。
7.根据权利要求3所述的机器人关节伺服电机控制方法，其特征在于，建立的鲁棒
Figure 99313DEST_PATH_IMAGE053
电流控制器表示为：
Figure 3815DEST_PATH_IMAGE054
其中，
Figure 41041DEST_PATH_IMAGE055
为干扰抑制水平。
8.根据权利要求7所述的机器人关节伺服电机控制方法，其特征在于，所述鲁棒
Figure 913051DEST_PATH_IMAGE056
电流控制器采用基于哈密顿-雅可比不等式的
Figure 61136DEST_PATH_IMAGE057
鲁棒电流控制策略，该电流控制策略表示为：
Figure 820144DEST_PATH_IMAGE058
其中，上标
Figure 293851DEST_PATH_IMAGE059
表示矩阵转置，
Figure 387578DEST_PATH_IMAGE060
表示
Figure 73774DEST_PATH_IMAGE061
时刻的输出矩阵，
Figure 811923DEST_PATH_IMAGE062
表示
Figure 66318DEST_PATH_IMAGE061
时刻的干扰，
Figure 522707DEST_PATH_IMAGE063
表示对状态
Figure 402807DEST_PATH_IMAGE064
求偏导，
Figure 261042DEST_PATH_IMAGE065
为
Figure 810972DEST_PATH_IMAGE066
的简写形式。
9.根据权利要求1所述的机器人关节伺服电机控制方法，其特征在于，所述通过建立的干扰观测器对干扰进行预测，将干扰预测值前馈至鲁棒
Figure 364444DEST_PATH_IMAGE056
电流控制器对干扰进行抵消包括：
将电机角速度的反馈值
Figure 658022DEST_PATH_IMAGE067
轴电流的反馈值
Figure 105184DEST_PATH_IMAGE068
和
Figure 216228DEST_PATH_IMAGE069
轴电流的反馈值
Figure 381630DEST_PATH_IMAGE070
输入到干扰观测器，由所述干扰观测器根据输入的
Figure 354266DEST_PATH_IMAGE071
和
Figure 655934DEST_PATH_IMAGE070
输出干扰预测值
Figure 813246DEST_PATH_IMAGE072
前馈至鲁棒
Figure 590578DEST_PATH_IMAGE056
电流控制器对干扰进行抵消。
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