CN112394637A - 一种基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法，包括，通过永磁同步电机驱动协作机器人的关节结构，并通过非线性跟踪微分器获取协作机器人的负载扰动信号；通过扩张状态观测器估计所述协作机器人扰动的实时作用量，并在反馈中进行补偿；根据所述负载扰动信号与所述实时作用量，通过非线性状态误差反馈控制器对所述机器人进行控制和扰动补偿，进而获得所述协作机器人的控制量；本发明可以有效的补偿非线性总扰动、降低执行器的转动惯量和摩擦力影响以及抑制传动柔性带来的影响，保证整个控制系统的性能和稳定性；同时，无需复杂的模型信息，参数整定简单，计算量小，适合协作机器人等在线实时处理的应用场合。

Description

一种基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法

技术领域

本发明涉及机器人和自抗扰控制的技术领域，尤其涉及一种基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法。

背景技术

协作机器人作为工业机器人的进一步演化，主要解决在非结构环境下与人共融的问题，其输出除了轨迹的要求还有柔顺性的要求；这样，协作机器人，除了具有可以媲美工业机器人的运行位置和速度的优势外，其可调节的刚度，使得协作机器人运行柔顺，可以胜任各种灵巧的操作。

目前的协作机器人的关节执行机构主要由伺服电机和谐波减速机构成，受到传动系统柔性和机械输出参数变化等自身因素和外部干扰、接触力等外部因素的影响，使得传统的PID控制控制方式，在姿态、速度和负载变化时，控制起来比较困难。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明提供了一种基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法，能够解决由于机器人的动力柔性传动、转动惯量、摩擦力和非线性力矩扰动影响稳定性的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，通过永磁同步电机驱动协作机器人的关节结构，并通过非线性跟踪微分器获取协作机器人的负载扰动信号；通过扩张状态观测器估计所述协作机器人扰动的实时作用量，并在反馈中进行补偿；根据所述负载扰动信号与所述实时作用量，通过非线性状态误差反馈控制器对所述协作机器人进行控制和扰动补偿，进而获得所述协作机器人的控制量。

作为本发明所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的一种优选方案，其中：所述永磁同步电机包括，速度环模型：

位置环：分数阶PD^μ控制器；电流环模型：

其中，ω为所述协作机器人的反馈速度，f为所述协作机器人的总扰动，u_q为q轴电压，b₀是自抗扰控制器的参数；X为电流，W为所述协作机器人的未知外扰，g(X₁)为所述协作机器人的内部扰动，U为输入量，Y为输出量，X₁为状态变量。

作为本发明所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的一种优选方案，其中：所述非线性跟踪微分器包括，定义所述非线性跟踪微分器的数学模型：

其中，e为偏差信号，v为自抗扰控制器的给定信号，v₂为所述v的跟踪信号，r为跟踪速度因子，δ为滤波因子，a为非线性因子，fal(e,a,δ)是最优综合控制函数。

作为本发明所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的一种优选方案，其中：所述最优综合控制函数包括，

作为本发明所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的一种优选方案，其中：所述扩张状态观测器包括，定义所述扩张状态观测器的数学模型：

其中，z₁、z₂为状态变量的观测值，z₃为所述f的扰动估计值，β₀₁、β₀₂、β₀₃是输出误差校正增益，e₁为所述偏差信号，y为结果输出。

作为本发明所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的一种优选方案，其中：所述补偿包括，定义控制律u，按照所述控制律进行扰动补偿：

其中，u₀为所述自抗扰控制器的控制量。

作为本发明所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的一种优选方案，其中：所述非线性状态误差反馈控制器包括，定义所述非线性状态误差反馈控制器的数学模型：

其中，h为积分步长。

作为本发明所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的一种优选方案，其中：还包括，整定所述输出误差校正增益：

作为本发明所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的一种优选方案，其中：所述协作机器人的控制量包括，

Cq＝β₀₁fal(e₁,0.5,δ)+β₀₂fal(e₂,0.25,δ)+β₀₃fal(e₃,1.5,δ)

其中，e₃为所述协作机器人的状态误差。

作为本发明所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的一种优选方案，其中：所述分数阶PD^μ控制器包括，在时域内的输出q(t)的表达式如下：

q(t)＝K_pn(t)+K_dn(t)D^μ

其中，t为时间，K_p为比例的增益，K_d为微分的增益，D^μ为分数阶微分，n(t)为所述分数阶PD^μ控制器的输入信号。

本发明的有益效果：本发明可以有效的补偿非线性总扰动、降低执行器的转动惯量和摩擦力影响以及抑制传动柔性带来的影响，保证整个控制系统的性能和稳定性；同时，无需复杂的模型信息，参数整定简单，计算量小，适合协作机器人等在线实时处理的应用场合。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：

图1为本发明第一个实施例所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的流程示意图；

图2为本发明第一个实施例所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的基于自抗扰控制的PMSM驱动控制系统结构示意图；

图3为本发明第二个实施例所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的自抗扰控制器设计架构示意图；

图4为本发明第二个实施例所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的上位机下发角度规划曲线示意图；

图5为本发明第二个实施例所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的上位机下发速度规划曲线示意图；

图6为本发明第二个实施例所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的上位机下发加速度规划曲线示意图；

图7为本发明第二个实施例所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的运行的规划角度-速度曲线示意图；

图8为本发明第二个实施例所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的所述负载τ＝0的目标速度与ADRC控制量对比曲线示意图；

图9为本发明第二个实施例所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的所述负载τ＝0.2Nm的目标速度与ADRC控制量对比曲线示意图；

图10为本发明第二个实施例所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的所述负载τ＝0.4Nm的目标速度与ADRC控制量对比曲线示意图；

图11为本发明第二个实施例所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的所述负载τ＝0.6Nm的目标速度与ADRC控制量对比曲线示意图；

图12为本发明第二个实施例所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的所述负载τ＝0.8Nm的目标速度与ADRC控制量对比曲线示意图；

图13为本发明第二个实施例所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法的基于ADRC伺服系统角度和速度误差分析示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。

同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例1

参照图1～图2，为本发明的第一个实施例，该实施例提供了一种基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法，包括：

S1：通过永磁同步电机驱动协作机器人的关节结构，并通过非线性跟踪微分器获取协作机器人的负载扰动信号。

其中需要说明的是，协作机器人中柔性关节机械臂的动力学模型由刚性机器人和柔性关节执行器组成，协作机器人的数学模型如下：

其中，q为机器人的连杆位移，θ为机器人的电机角位移，τ为机器人关节输出力矩，M为关节输出的转动惯量，B为关节输出摩擦力，K为机器人关节输出的转矩常数。

永磁同步电机由定子和转子两部分组成，定子主要包括点数铁心和三相对称点数绕组，绕组嵌放在铁心的槽中；转子主要由永磁体、导磁轭和转轴构成。永磁体贴在导磁轭上，导磁轭成圆筒形，套在转轴上。

永磁同步电机矢量控制的关键是控制电磁转矩，而对电磁转矩的控制实质就是对定子电流的控制，通过控制定子电压使得定子电流实际值跟踪指令值从而实现电机控制；参照图2，本实施例基于自抗扰控制方式设计了永磁同步电机伺服系统，使用二阶自抗扰控制器代替原先的位置环和速度环，电流环采用分数阶PD^μ控制器。

具体的，电流环是永磁同步电机控制系统中的内环，对于提高整体系统控制性能具有的重要的作用，其数学模型如下：

电流环模型：

其中，X为电机电流，W为协作机器人的未知外扰，g(X₁)为协作机器人的内部扰动，U为输入量，Y为输出量，X₁为状态变量。

速度环控制是永磁同步电机伺服系统最常用的一种控制方式，高精度的速度环控制能够抑制电流环及速度环中的不确定扰动，从而提髙系统整体性能，其数学模型如下：

速度环模型：

其中，ω为协作机器人的反馈速度，f为协作机器人的总扰动，u_q为q轴电压，b₀是自抗扰控制器的参数。

位置环模型：采用分数阶PD^μ控制器；

其在时域内的输出o(t)的表达式如下：

o(t)＝K_pn(t)+K_dn(t)D^μ

其中，t为时间，K_p为比例的增益，K_d为微分的增益，D^μ为分数阶微分，n(t)为分数阶PD^μ控制器的输入信号。

进一步的，由于非线性跟踪微分器有更高的效率，在噪声抑制方面有更好的表现，因此本实施例选择非线性跟踪微分器提取协作机器人的微分信号，这能够使系统得到一个更平滑的输入信号。

定义非线性跟踪微分器的数学模型：

其中，e为偏差信号，v为自抗扰控制器的给定信号，v₂为v的跟踪信号，r为跟踪速度因子，δ为滤波因子，a为非线性因子，fal(e,a,δ)是最优综合控制函数。

最优综合控制函数为：

S2：通过扩张状态观测器估计协作机器人扰动的实时作用量，并在反馈中进行补偿。

其中需要说明的是，在自抗扰控制结构当中，作为核心的部分是扩张状态观测器，简称ESO(Extended State Observer)，ESO的作用是将控制对象尚未完全已知的系统模型，转化成含有未知扰动的积分串联环节，同时对其进行观测，其中所测得的信号当中就有对扰动的实时估计值，利用反馈机制对其模型进行实时的补偿。

扩张状态观测器的数学模型如下：

其中，z₁、z₂为状态变量的观测值，z₃为f的扰动估计值，β₀₁、β₀₂、β₀₃是输出误差校正增益，e₁为偏差信号，y为结果输出。

进一步的，定义控制律u，按照控制律进行扰动补偿：

其中，u₀为自抗扰控制器的控制量。

S3：根据负载扰动信号与实时作用量，通过非线性状态误差反馈控制器对协作机器人进行控制和扰动补偿，进而获得协作机器人的控制量。

定义非线性状态误差反馈控制器的数学模型：

其中，h为积分步长。

进一步的，整定输出误差校正增益：

较佳的是，通过整定输出误差校正增益，提高了扩张状态观测器的收敛速度，从而提高了自抗扰控制器的响应速度和跟踪精度。

最后，结合由非线性跟踪微分器获得的负载扰动信号和扩张状态观测器获得的实时作用量，通过非线性状态误差反馈控制器对协作机器人进行控制和扰动补偿，公式如下：

Cq＝β₀₁fal(e₁,0.5,δ)+β₀₂fal(e₂,0.25,δ)+β₀₃fal(e₃,1.5,δ)

其中，e₃为协作机器人的状态误差。

较佳的是，本实施例设计的非线性状态误差反馈机制可以将线性系统和非线性系统联系起来，互相转化，从而提高反馈的效率。

实施例2

为验证本方法的有效性，根据设计思路，在仿真的过程中，使用自抗扰控制器代替永磁同步电机伺服系统中的位置环控制器和速度环控制器，电流环暂时采用分数阶PD^μ控制器。

自抗扰控制器的输入为路径和速度，输出作为电流的给定，其系统控制架构图如图3所示，此系统电流闭环模块使用的算法及PWM输出的周期及调制方式为SVPWM控制，设置恰当的参数，在Matlab模型下仿真实验，测试设计效果。

①设定自抗扰控制器的主要参数：

NSEL：c1＝6，c2＝12，r1＝20，h1＝0.1；

ESO：beta1＝1000；beta2＝3000；beta3＝90000；b1＝1200；

电流环：P＝3.2；Ti＝1.0；Td＝0.5。

②通过上位机下发指令，给出协作机器人常用的运行至某一路点时，单关节伺服系统的规划角度、规划速度和规划加速度曲线，如图4、图5、图6所示；为方便观测，将规划的曲线前面0.5s的插入时间置零，运行的规划角度-速度曲线图7所示，设定仿真时间为5s。

③设定不同的负载条件，分别是：负载τ＝0，负载τ＝0.2Nm，负载τ＝0.4Nm，负载τ＝0.4Nm，负载τ＝0.8Nm，然后对上位机给定目标值和实际达到的控制量之间进行仿真对比分析。

仿真结果分别如图8、图9、图10、图11、图12所示，由图8、图9、图10、图11、图12和图13可以看出，在负载转矩不断变化的过程中，通过ADRC控制器的作用，整个PMSM伺服系统的跟随特性优异，位置误差和速度误差经过调试时间后，最终消除；整个系统具有超调时间短，跟随特性好的特点，特别适合协作机器人等，负载不断变化的应用场合。

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法，其特征在于：包括，

通过永磁同步电机驱动协作机器人的关节结构，并通过非线性跟踪微分器获取协作机器人的负载扰动信号；

通过扩张状态观测器估计所述协作机器人扰动的实时作用量，并在反馈中进行补偿；

根据所述负载扰动信号与所述实时作用量，通过非线性状态误差反馈控制器对所述协作机器人进行控制和扰动补偿，进而获得所述协作机器人的控制量。

2.如权利要求1所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法，其特征在于：所述永磁同步电机包括，

速度环模型：

位置环：分数阶PD^μ控制器；

电流环模型：

其中，ω为所述协作机器人的反馈速度，f为所述协作机器人的总扰动，u_q为q轴电压，b₀是自抗扰控制器的参数；X为电流，W为所述协作机器人的未知外扰，g(X₁)为所述协作机器人的内部扰动，U为输入量，Y为输出量，X₁为状态变量。

3.如权利要求2所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法，其特征在于：所述非线性跟踪微分器包括，

定义所述非线性跟踪微分器的数学模型：

其中，e为偏差信号，v为自抗扰控制器的给定信号，v₂为所述v的跟踪信号，r为跟踪速度因子，δ为滤波因子，a为非线性因子，fal(e,a,δ)是最优综合控制函数。

4.如权利要求3所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法，其特征在于：所述最优综合控制函数包括，

5.如权利要求2、3、4任一所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法，其特征在于：所述扩张状态观测器包括，

定义所述扩张状态观测器的数学模型：

其中，z₁、z₂为状态变量的观测值，z₃为所述f的扰动估计值，β₀₁、β₀₂、β₀₃是输出误差校正增益，e₁为所述偏差信号，y为结果输出。

6.如权利要求5所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法，其特征在于：所述补偿包括，

定义控制律u，按照所述控制律进行扰动补偿：

其中，u₀为所述自抗扰控制器的控制量。

7.如权利要求1、4、6任一所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法，其特征在于：所述非线性状态误差反馈控制器包括，

定义所述非线性状态误差反馈控制器的数学模型：

其中，h为积分步长。

8.如权利要求7所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法，其特征在于：还包括，

整定所述输出误差校正增益：

9.如权利要求6或8所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法，其特征在于：所述协作机器人的控制量包括，

Cq＝β₀₁fal(e₁,0.5,δ)+β₀₂fal(e₂,0.25,δ)+β₀₃fal(e₃,1.5,δ)

其中，e₃为所述协作机器人的状态误差。

10.如权利要求1所述的基于自抗扰控制技术的协作机器人控制方法，其特征在于：所述分数阶PD^μ控制器包括，

在时域内的输出q(t)的表达式如下：

q(t)＝K_pn(t)+K_dn(t)D^μ

其中，t为时间，K_p为比例的增益，K_d为微分的增益，D^μ为分数阶微分，n(t)为所述分数阶PD^μ控制器的输入信号。

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