本發(fā)明涉及柔性關(guān)節(jié)機器人，具體為一種故障下柔性關(guān)節(jié)機器人的事件觸發(fā)預(yù)定時間控制方法。

背景技術(shù)：

1、隨著科技的發(fā)展，機器人在醫(yī)療、機械設(shè)備和服務(wù)等各個領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，人類的勞動被機器人所取代。在這些過程中，機器人需要與人類進行交互，而柔性關(guān)節(jié)機器人在人機交互中具有重要的順應(yīng)行為，可保障人類安全。因此，從柔性關(guān)節(jié)機器人系統(tǒng)中獲取系統(tǒng)信息并實現(xiàn)有效控制是非常有意義的。

2、由于柔性關(guān)節(jié)機器人機械手具有高非線性、強耦合和時變特性，其控制設(shè)計通常是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。它們的運動學(xué)和動力學(xué)不可避免地存在不確定性，因此無法為控制設(shè)計提供精確的模型。此外，在實際操作中，可能會遇到控制器所需的狀態(tài)變量無法測量的問題。在文獻[1]中，研究利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器進行控制系統(tǒng)設(shè)計，以解決狀態(tài)不可測量的問題。

3、[1]liu?x,yang?c,chen?z,wang?m,su?cy.neuro-adaptive?observer?basedcontrol?offlexiblejointrobot.neurocomputing.2018；275:73–82.

4、文獻[2]研究柔性關(guān)節(jié)機器人系統(tǒng)的自適應(yīng)漸近跟蹤控制問題，在系統(tǒng)運行初期，輸出跟蹤誤差可保持在規(guī)定范圍內(nèi)，隨著時間接近無窮大，可得到漸近跟蹤的結(jié)果。

5、[2]wang?l,sun?w,su?s?f,et?al.adaptive?asymptotic?tracking?control?forflexible-joint?robots?with?prescribed?performance:design?and?experiments[j].ieee?transactions?on?systems,man,and?cybernetics:systems,2023,53(6):3707-3717.

6、對于現(xiàn)有的柔性關(guān)節(jié)機器人跟蹤控制方案來說，精確的傳感器測量是一個隱含的前提。然而，由于制造技術(shù)或其他外部因素，理想化的傳感器很難實現(xiàn)。為此，文獻[3]進一步研究了測量靈敏度未知的柔性關(guān)節(jié)機器人的跟蹤控制問題。

7、[3]diao?s,sun?w,su?s?f,et?al.novel?adaptive?control?for?flexible-joint?robots?with?unknown?measurement?sensitivity[j].ieee?transactions?onautomation?science?and?engineering,2023,21(2):1445-1456.

8、文獻[4]提出了一種自適應(yīng)徑向基函數(shù)(rbf)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(nn)反步控制器，適用于一類以嚴(yán)格反饋形式表示的輸入受限柔性關(guān)節(jié)機器人，具有未知項、外部隨機干擾和輸出干擾。所提出的方法對確定性和隨機性不確定性和干擾都具有魯棒性，并能應(yīng)對控制輸入振幅飽和。

9、[4]arefi?m?m,vafamand?n,homayoun?b,et?al.command?filteredbackstepping?control?of?constrained?flexible?joint?robotic?manipulator[j].ietcontrol?theory&applications,2023,17(18):2506-2518.

10、文獻[5]主要研究具有時變?nèi)珷顟B(tài)約束和不確定動態(tài)的多連桿柔性關(guān)節(jié)機器人的軌跡跟蹤控制。為避免違反時變約束，構(gòu)建了障礙lyapunov函數(shù)。模糊邏輯系統(tǒng)用于處理柔性關(guān)節(jié)系統(tǒng)中的未知非線性問題。

11、[5]y.zhu,j.liu,j.yu?and?q.-g.wang,commandfiltering-based?adaptivefuzzy?control?offlexible-joint?robots?with?time-varying?full-stateconstraints[j],ieee?transactions?on?circuits?andsystemsii:express?briefs,2024,71(2):682-686。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種故障下柔性關(guān)節(jié)機器人的事件觸發(fā)預(yù)定時間控制方法，旨在(1)與現(xiàn)有約束控制不同，本發(fā)明采用固定指令濾波和濾波誤差補償機制，避免了計算復(fù)雜度爆炸。(2)與采用動態(tài)面技術(shù)/指令濾波器對柔性關(guān)節(jié)機器人進行模糊/神經(jīng)跟蹤控制不同，本發(fā)明考慮了傳感器故障和事件觸發(fā)機制，更適合實際工程應(yīng)用。雖然現(xiàn)有方法已經(jīng)將事件觸發(fā)機制和二階指令濾波用于柔關(guān)節(jié)機器人，但本發(fā)明所提出的方法簡化了參數(shù)的調(diào)整，并允許根據(jù)需要提前設(shè)置調(diào)整時間。(3)區(qū)別于現(xiàn)有的機器人輸出性能約束，本發(fā)明引入雙曲正切函數(shù)設(shè)計虛擬控制信號，以消除奇異性問題。與使用分割函數(shù)的方法不同，該方法避免了繁瑣的參數(shù)設(shè)置和分析研究。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種故障下柔性關(guān)節(jié)機器人的事件觸發(fā)預(yù)定時間控制方法，其方法包括以下步驟：

3、s1：構(gòu)建了一種事件觸發(fā)機制，以減少通信頻率

4、所述柔性關(guān)節(jié)機器人的動力學(xué)過程公式為：

5、

6、其中，分別代表連桿的角度位置、速度和加速度；分別代表電機的角度位置、速度和加速度；m(q)∈rn×n是對稱正定慣性矩陣；代表科里奧利力和向心力矩陣，g(q)∈rn是重力矢量，是不確定摩擦項；正定對角矩陣k∈rn×n,j∈rn×n和b∈rn×n分別代表關(guān)節(jié)柔性、制動器慣性和自然阻尼項。輸入制動器的扭矩用u∈rn表示；

7、s2：引入雙曲正切函數(shù)設(shè)計非奇異性問題的控制信號，同時采用固定時間指令濾波以避免復(fù)雜性爆炸問題

8、所述固定時間指令濾波器的公式為：

9、

10、其中，λ1、λ2、λ3、λ4和γ＞1是一些正參數(shù)，輸出和分別在固定時間t內(nèi)將α和估計到任意精度；

11、s3：通過轉(zhuǎn)化函數(shù)和坐標(biāo)變換實現(xiàn)了輸出約束，保證了與人交互時的安全性

12、所述轉(zhuǎn)化函數(shù)公式為：

13、

14、s4：利用誤差補償更新法和神經(jīng)權(quán)值更新法來處理未知傳感器故障和未知系統(tǒng)動態(tài)

15、首先，跟蹤誤差定義公式為：

16、

17、其中，zi＝[zi,1,zi,2,...,zi,n]t，xi-1,c＝[xi-1,c,1；xi-1,c,2；...；xi-1,c,n]。xi,c是帶有虛擬控制信號αi的指令濾波器輸出。

18、那么，帶有誤差補償信號的跟蹤誤差定義為

19、vi＝zi-ξi,i＝1,...,4?(7)

20、其中vi＝[vi,1；vi,2；...；vi,n],ξi＝[ξi,1；ξi,2；...；ξi,n]是濾波誤差補償信號，設(shè)計為

21、

22、其中，η1是偶數(shù)正數(shù)，η2是奇數(shù)正數(shù)，滿足η1＜η2，ts稱為預(yù)定時間，是一個正的設(shè)計參數(shù)；k1和k2是正的設(shè)計參數(shù)。

23、設(shè)計虛擬控制信號公式為

24、

25、設(shè)計傳感器故障補償更新率為

26、

27、設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)更新率和為

28、

29、構(gòu)造實際的控制器為

30、

31、s5：基于預(yù)定時間lyapunov穩(wěn)定性理論，證明了所提出的方法保證閉環(huán)系統(tǒng)的預(yù)定義時間穩(wěn)定性

32、即使傳感器出現(xiàn)故障，輸出y(t)也能跟蹤參考軌跡yd(t)；系統(tǒng)輸出y受限于隨時間變化的非對稱約束條件其中h1,為二次可微的約束函數(shù)。

33、優(yōu)選的，步驟s1所述定義事件觸發(fā)機制

34、

35、其中，γ(t)＝ue(t)-u(t)表示測量誤差。

36、優(yōu)選的，步驟s1柔性關(guān)節(jié)機器人的動力學(xué)過程中讓q＝x1＝[x1,1,x1,2,...,x1,n]t,qm＝x3＝[x3,1,x3,2,...,x3,n]t,時，n連桿柔性關(guān)節(jié)機器人的動力學(xué)過程公式重寫為

37、

38、優(yōu)選的，

39、其中公式(2)中f2(x1,x2,x3)＝m-1(x1)(kx3-c(x1,x2)x2-g(x1)-f(x2)-kx1)-x3,f4(x1,...,x4,u)＝j(luò)-1(u-bx4-k(x3-x1))-u。

40、優(yōu)選的，所述系統(tǒng)的輸出y處于未知的傳感器故障之下，其描述為

41、y＝p(t)x1+q(t)?(3)

42、其中，p(t)和q(t)代表傳感器故障參數(shù)，按如下方式給出：

43、①p(t)＝1,q(t)＝0,表示傳感器正常；

44、②是一個常數(shù)，p(t)＝1，這意味著傳感器有偏置故障；

45、③|q(t)|＝j(luò)t,0＜j＜＜1,p(t)＝1,這意味著傳感器有漂移故障；

46、④q→0,和p(t)＝1,表明傳感器出現(xiàn)了失準(zhǔn)故障；

47、⑤和q(t)＝0，這表明傳感器存在失效故障；

48、定義fy＝(p(t)-1)x1+q(t)，進一步，y＝x1+fy，那么，

49、跟蹤誤差e1＝y(tǒng)-yd，滿足限制條件-h1＜e1＜h1。

50、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

51、(1)提出了一種適用于柔性關(guān)節(jié)機器人的事件觸發(fā)機制，減少了控制器和執(zhí)行器之間的通信，最終減少了通訊負(fù)荷；

52、(2)提出了輸出傳感器故障容錯控制方法，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特性，發(fā)明了故障補償自適應(yīng)更新率和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值更新率，實現(xiàn)了在輸出測量未知故障和未知系統(tǒng)動態(tài)下的準(zhǔn)確跟蹤控制；

53、(3)提出了針對n連桿柔性關(guān)節(jié)機器人的指令濾波和濾波補償機制，減少了控制器實現(xiàn)時的計算復(fù)雜性爆炸問題；

54、(4)發(fā)明了預(yù)設(shè)時間控制器策略，巧妙利用了雙曲正切函數(shù)解決了控制器的奇異問題，保證閉環(huán)系統(tǒng)的所有信號誤差能在設(shè)定時間內(nèi)容收斂到零值；

55、(5)為了人機交互時安全考慮和物理限制制約，本發(fā)明提出了時變的輸出受限解決方案，保證了人機交互安全。