CN113858269B - 基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法 - Google Patents

基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法，包括考虑执行器故障、未知扰动和时滞建立三连杆平面机械手奇异时滞系统模型，据奇异时滞系统模型建立故障检测滤波器；据奇异时滞系统模型和故障检测滤波器建立增广残差系统模型；使用H‑/H∞混合性能指标表示未知扰动和故障对残差的影响，构建并分析包含指数项的时滞依赖Lyapunov‑Krasovskii泛函，确定使增广残差系统鲁棒有限时间稳定且满足H‑/H∞性能指标的充分条件，分析确定故障检测滤波器的求解条件；构造故障判断方案。本发明考虑执行器故障参数、未知扰动参数和时滞参数对系统的影响，设计三连杆平面机械手的故障检测方案，更具有实际意义和实用价值。

Description

基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法
技术领域
本发明涉及一种基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法，属于系统控制技术领域。
背景技术
三连杆平面机械手是广泛应用于灾难和紧急救援、建筑、公共服务和环境保护的服务类机器人中的重要一类，具有灵活度高、可靠性高、适用范围广并且能在艰苦环境下作业等特点。平面机械手作为一种灵活的自动化装置，能够代替或者协助人们完成各种单调重复以及一些高风险的工作，因此被广泛应用于制造业、空间站、军事战略、医疗行业等。机器人系统只有始终保持正常的工作状态，才能够在这些行业中广泛应用。平面机械手在实际工作过程中，由于电磁干扰、器件老化等原因，执行器不可避免地会发生故障。在类似情况中，如果平面机械手的故障没有被及时检测出来并得到相应的处理，就可能以—种不可预测的危险方式继续工作，这不仅会导致平面机械手的使用寿命降低或者停止工作，严重时甚至会导致不可估量的损失和灾难性的后果。
多年来，对于各种故障检测方案已经得到了广泛的研究，其中一个流行的方法是基于模型的故障检测。基于模型的故障诊断方法主要包括未知输入观测器方法、等价空间方法、鲁棒H∞故障检测方法、参数估计等。基于H∞滤波的故障检测处理的是H∞滤波意义下的故障估计问题，但没有考虑对故障的灵敏度和对干扰的鲁棒性之间的权衡。
文献Second Order Sliding Mode Observers for Fault Detection of RobotManipulators(47th IEEE Conference on Decision and Control,2008,2949-2954)中采用二阶滑模控制方法确定输入观测器的检测方案，以实现分析冗余。文献Fault Detectionand Identification for Robot Manipulators(International Conference onRobotics 8Automation,2004,4981-4986)采用基于预测误差的死区残差函数和非线性观测器对一类执行器故障进行检测和识别。文献Fault Detection and IdentificationSystem for Actuators of Robot Manipulators(International Conference onAdvanced Intelligent Mechatronics,2019,666-671)研究了多连杆机器人执行器故障检测问题，该系统建立在考虑机器人各自由度相互作用的滑模观测器库的基础上，并且每个观测器都是用初始系统的简化模型来合成的。文献Fault Detection and isolation forrobot manipulators with M-ANDIS and NN(Signal Processing,Communication andApplications Conference,2008)针对自由摆动关节故障的机器人，提出了一种克服不确定性和执行器故障的鲁棒故障恢复控制方案，并给出一种具有失效关节的三连杆平面机器人手臂的仿真结果。从现有文献看，对于平面机械手的故障检测大多采用基于观测器的检测方案，少数采用基于神经网络的检测方案。
但由于响应过程中的机械惯性以及惰性因素，在动态系统中不可避免的存在时滞，而上述研究均未考虑系统中时滞的影响，并且随着系统和模型复杂化程度的提高，建模误差和各类干扰等不确定因素的影响不可避免。
在三连杆平面机械手建模过程中不可避免的存在着各种限制力和(静态)约束，而正常的状态空间模型无法进行统一描述。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法，考虑执行器故障参数、未知扰动参数和时滞参数对系统的影响，设计三连杆平面机械手的故障检测方案。
为达到上述目的，本发明提供一种基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法，包括以下步骤：
建立三连杆平面机械手在关节坐标系下的非线性动态模型，并转化为笛卡儿坐标系下的奇异线性系统模型；
基于奇异线性系统模型，考虑执行器故障和未知扰动并加入时滞项，建立三连杆平面机械手奇异时滞系统模型；
依据奇异时滞系统模型建立线性状态空间型故障检测滤波器，故障检测滤波器的线性参数待定；
依据奇异时滞系统模型和故障检测滤波器建立用于产生残差的增广残差系统模型；
使用H-/H∞混合性能指标表示未知扰动和故障对残差的影响，通过构建并分析包含指数项的时滞依赖Lyapunov-Krasovskii泛函，确定使增广残差系统鲁棒有限时间稳定且满足H-/H∞性能指标的充分条件，以此分析确定故障检测滤波器线性参数的求解条件；
基于残差构造故障判断方案；
将执行器故障数据和外部扰动数据带入增广残差系统模型求解残差；
将残差带入故障判断方案得出故障判断结果。
进一步地，建立奇异线性系统模型包括以下步骤：
在笛卡儿坐标系下：
转化非线性动态模型为线性模型；
选取平衡点，将线性模型转化为奇异线性系统模型。
进一步地，将非线性动态模型转化为线性模型包括如下步骤：
在笛卡尔坐标系下获取三连杆机械手末端装置的位置和方向构成的向量；
基于末端装置的位置和方向构成的向量，将非线性动态模型转化为线性模型。
进一步地，构造故障判断方案所需的参数：依据残差构造残差评价函数，并依据残差评价函数确定阈值；
依据残差评价函数分析在无故障情况下故障滤波器对扰动的影响，得到增广残差系统模型鲁棒有限时间稳定并满足H∞指标的条件；
依据残差评价函数分析在无扰动的情况下故障滤波器对故障的灵敏度，得到增广残差系统模型鲁棒有限时间稳定并满足H-指标的条件；
进一步地，故障判断方案：残差评价函数值>阈值，判定故障发生。
进一步地，运用奇异系统快速分解方法、奇异Jensen不等式方法和不等式放缩方法分析Lyapunov-Krasovskii泛函，确定使增广残差系统模型鲁棒有限时间稳定且满足H-/H∞性能指标的充分条件。
进一步地，运用矩阵的同余变换和极限法分析鲁棒有限时间稳定且满足H-/H∞性能指标的充分条件，确定故障检测滤波器线性参数的求解条件。
本发明所达到的有益效果：
1.本发明考虑执行器故障参数、未知扰动参数和时滞参数对系统的影响，设计三连杆平面机械手的故障检测方案，更具有实际意义和实用价值。
2.本发明采用奇异时滞系统模型同一描述三连杆平面机械手的动态部分和静态部分，相较于正常状态空间模型在建模时能提供更一般的表达方式。
3.本发明以滤波器作为残差发生器，相较于基于观测器的设计方法具有简单并易于实现的优点。
4.本发明滤波器的设计方案同时考虑H-/H∞两种故障检测指标，兼顾鲁棒性和故障灵敏度两个性能。
5.本发明采用基于有限时间稳定的故障检测方案，不同于传统时间间隔趋于无穷大的Lyapunov渐进稳定与指数稳定，能更有效地对实际系统进行检测，采用有限时间稳定比传统意义下的稳定更能满足实际需求，更具有实际意义。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法的结构图；
图3是三连杆平面机械手的结构示意图；
图4是三连杆平面机械手增广系统在有限时间间隔内的状态响应曲线图；
图5是三连杆平面机械手增广系统xT(t)Lx(t)的状态响应图；
图6是应用本发明提出的基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法获取的残差评价效果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1至图3所示，基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法，包括以下步骤：
步骤1：建立三连杆平面机械手在关节坐标系下的非线性动态模型，并转化为笛卡儿坐标系下的奇异线性系统模型，考虑执行器故障和未知扰动并加入时滞项，建立三连杆平面机械手奇异时滞系统模型，包括以下过程：
1.1建立三连杆平面机械手在关节坐标系下的非线性动态模型：
其中，
θ＝[θ1 θ2 θ3]T——关节位移向量；
——作用于关节的控制力矩；
——Lagrange乘子向量；
——一般约束力；
——质量矩阵；
——离心柯氏向量；
——重力加速度向量；
ψθ(θ)——约束函数。
1.2在笛卡儿坐标系下，将三连杆平面机械手的非线性模型(1)转换为线性模型：记z＝[x y φ]T为笛卡儿坐标系下末端装置的位置和方向构成的向量，在笛卡儿坐标系下，三连杆平面机械手的非线性动态模型(1)可以转化为如下线性模型：
1.3选取平衡点，将三连杆平面机械手的线性模型转化为奇异线性系统模型：选取线性化平衡点为得到三连杆平面机械手在笛卡儿坐标系下的线性化模型：
定义状态向量为其中，δz＝[δx δy δφ]T，δμ＝[δμ1 δμ2]T；选取δy，δμ1和δμ2为跟踪输出，则三连杆平面机械手的线性化模型(3)可改写为如下奇异线性系统模型：
其中，
——状态向量；
——系统输入；
——测量输出；
1.4如图2所示，考虑执行器故障和未知扰动并加入时滞项，建立三连杆平面机械手的奇异时滞系统模型：
对于步骤1.3得到的奇异线性系统模型(4)，考虑执行器故障f(t)和扰动w(t)并加入时滞d(t)，建立如下的三连杆平面机械手奇异时滞系统模型：
其中，d(t)是一个满足下列条件的时变连续函数：0＜d1≤d(t)≤d2，
扰动w(t)是满足下列条件的连续函数：wT(t)w(t)≤ρ，t∈[0,T]；
是属于L2[0,∞]的执行器故障，B0＝0，Ad，B，H，Cd，D，J是给定的具有合适维数的常数阵。
步骤2：针对得到的三连杆平面机械手奇异时滞系统模型，设计线性状态空间型故障检测滤波器，建立机械手的增广残差系统模型，具体包括以下过程：
2.1：设计故障检测滤波器
针对系统(5)，设计如下的线性状态空间型故障检测滤波器：
其中，
——滤波器的状态向量；
Af，Bf，Cf——具有合适维数的矩阵；
yf(t)——y(t)的估计。
2.2：建立三连杆平面机械手的增广残差系统模型：
联列系统(5)和(6)，得到如下的三连杆平面机械手的增广残差系统模型：
其中，e(t)＝y(t)-yf(t)为残差信号，/>
步骤3：设计如下包含指数项的时滞依赖Lyapunov-Krasovskii泛函，保证三连杆平面机械手增广残差系统(7)鲁棒有限时间稳定：
运用奇异系统快慢分解，奇异Jensen不等式以及不等式放缩等方法，得到三连杆平面机械手增广残差系统(7)鲁棒有限时间稳定且满足H-/H∞性能指标的充分条件：
其中，
d12＝d2-d1，
步骤4：通过矩阵的同余变换和极限法确定如下三连杆平面机械手故障检测滤波器参数的线性矩阵不等式求解条件：
ETX＝XTE≥0，ETY＝YTE≥0，ET(X-Y)≥0，
其中，Ξ11＝YTA+ATY+Q111+Q211+Q311-ETR111E，
Ξ33＝-(1-μ)Q311-2ETR211E，Ξ44＝-Q111-ET(R111+R211)E，
Ξ55＝-Q211-ETR211E，
可以得到三连杆平面机械手故障检测滤波器参数的求解条件如下：
Af＝S-TAFY-1W-1，Bf＝S-TBF，Cf＝CFY-1W-1。
步骤5：选择积分型残差评价函数和阈值，并给出如下的故障检测方案；
给定两个常数γ＞0和β＞0，使得增广系统(7)鲁棒有限时间稳定并且满足下列H-/H∞条件：
H∞指标：当f(t)＝0时，其中，γ＞0衡量了故障检测滤波器在无故障时对扰动的影响；
H-指标：当w(t)＝0时，其中，β＞0衡量了故障检测滤波器在无扰动情况下对故障的灵敏度；
采用作为残差评价函数；根据w(t)有界性，选取阈值Jth为Jth＝γρ；所采用的故障检测方案为：
本方法的具体应用：
设置三连杆平面机械手奇异时滞系统模型(5)，其中：
因此，
运用MATLAB中的线性矩阵不等式工具箱，对本发明控制方法中所建立的数学模型进行仿真，得到仿真图4、图5和图6。图4是三连杆平面机械手增广系统在有限时间间隔内的状态响应曲线图，可以看出三连杆平面机械手系统的状态曲线最终趋向于0。图5是三连杆平面机械手增广系统xT(t)Lx(t)的状态响应图，可以看到xT(0)Lx(0)＜c1与xT(t)Lx(t)＜c2的实现。因此系统的鲁棒有限时间稳定性得以保证。图6是三连杆平面机械手有限时间故障检测方法获取的残差评价效果图。可以看到，当故障发生，设计的滤波器能够及时检测出故障。使用故障检测逻辑，阈值与评价函数的比较可以指示故障发生的时间并触发报警，由此证明了该方法的有效性。
综上所述，由仿真图可知，可以看出所设计的故障检测滤波器能够在故障发生后快速的做出判断检测出故障，从而保障三连杆平面机械手系统的安全与平稳运行。验证了本发明所提基于滤波器和奇异系统模型的三连杆平面机械手有限时间故障检测方法的有效性。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
建立三连杆平面机械手在关节坐标系下的非线性动态模型，并转化为笛卡儿坐标系下的奇异线性系统模型；
基于奇异线性系统模型，考虑执行器故障和未知扰动并加入时滞项，建立三连杆平面机械手奇异时滞系统模型；
依据奇异时滞系统模型建立线性状态空间型故障检测滤波器，故障检测滤波器的线性参数待定；
依据奇异时滞系统模型和故障检测滤波器建立用于产生残差的增广残差系统模型；
使用H-/H∞混合性能指标表示未知扰动和故障对残差的影响，通过构建并分析包含指数项的时滞依赖Lyapunov-Krasovskii泛函，确定使增广残差系统鲁棒有限时间稳定且满足H-/H∞性能指标的充分条件，以此分析确定故障检测滤波器线性参数的求解条件；
基于残差构造故障判断方案；
将执行器故障数据和外部扰动数据带入增广残差系统模型求解残差；
将残差带入故障判断方案得出故障判断结果。
2.根据权利要求1所述的基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法，其特征在于：
建立奇异线性系统模型包括以下步骤：
在笛卡儿坐标系下：
转化非线性动态模型为线性模型；
选取平衡点，将线性模型转化为奇异线性系统模型。
3.根据权利要求2所述的基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法，其特征在于：将非线性动态模型转化为线性模型包括如下步骤：
在笛卡尔坐标系下获取三连杆机械手末端装置的位置和方向构成的向量；
基于末端装置的位置和方向构成的向量，将非线性动态模型转化为线性模型。
4.根据权利要求1所述的基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法，其特征在于：
构造故障判断方案所需的参数：
依据残差构造残差评价函数，并依据残差评价函数确定阈值；
依据残差评价函数分析在无故障情况下故障滤波器对扰动的影响，得到增广残差系统模型鲁棒有限时间稳定并满足H∞指标的条件；
依据残差评价函数分析在无扰动的情况下故障滤波器对故障的灵敏度，得到增广残差系统模型鲁棒有限时间稳定并满足H-指标的条件。
5.根据权利要求4所述的基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法，其特征在于：
故障判断方案：
残差评价函数值>阈值，判定故障发生。
6.根据权利要求1所述的基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法，其特征在于：
运用奇异系统快速分解方法、奇异Jensen不等式方法和不等式放缩方法分析Lyapunov-Krasovskii泛函，确定使增广残差系统模型鲁棒有限时间稳定且满足H-/H∞性能指标的充分条件。
7.根据权利要求1所述的基于奇异系统模型的三连杆机械手有限时间故障检测方法，其特征在于：
运用矩阵的同余变换和极限法分析鲁棒有限时间稳定且满足H-/H∞性能指标的充分条件，确定故障检测滤波器线性参数的求解条件。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114545907B (zh) * 2022-03-15 2023-12-19 中南大学 一种基于滤波器的飞行控制系统的故障检测方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108181913A (zh) * 2017-12-06 2018-06-19 北京航空航天大学 一种具有指定跟踪性能的航天器自适应容错姿态跟踪控制方法
CN109343513A (zh) * 2018-11-20 2019-02-15 哈尔滨工业大学 基于事件驱动的水面无人艇同步故障检测与控制方法
CN110414125A (zh) * 2019-07-25 2019-11-05 哈尔滨工业大学 基于事件驱动的航天器交会故障诊断与滤波器设计方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6885922B2 (en) * 2003-06-24 2005-04-26 Visteon Global Technologies, Inc. System and method of robust fault detection for a vehicle steer-by-wire system
FR3002048B1 (fr) * 2013-02-14 2016-07-01 Commissariat Energie Atomique Procede de detection amelioree de collision d'un robot avec son environnement, systeme et produit programme d'ordinateur mettant en œuvre le procede

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108181913A (zh) * 2017-12-06 2018-06-19 北京航空航天大学 一种具有指定跟踪性能的航天器自适应容错姿态跟踪控制方法
CN109343513A (zh) * 2018-11-20 2019-02-15 哈尔滨工业大学 基于事件驱动的水面无人艇同步故障检测与控制方法
CN110414125A (zh) * 2019-07-25 2019-11-05 哈尔滨工业大学 基于事件驱动的航天器交会故障诊断与滤波器设计方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Robust Exponential Admissibility of Uncertain Switched Singular Time-delay Systems;LIN Jin-Xin 等;《ACTA AUTOMATICA SINICA》;第36卷(第12期);第1773-1779页 *

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