[發(fā)明專利]一種基于動態(tài)模式的機械臂智能自主控制方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710636750.1
• 申請日: 2017-07-31
• 公開（公告）號: CN107498554B
• 公開（公告）日: 2019-10-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王敏;葉慧平;陳志廣;鄒永濤
• 申請（專利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16;G05B13/04
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 李斌

1.一種基于動態(tài)模式的機械臂智能自主控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟1、建立剛性機械臂動力學(xué)模型和多個期望回歸軌跡的通用模型；

期望回歸軌跡的通用模型建立成以下形式：

其中，為機械臂關(guān)節(jié)角位置的期望回歸軌跡，為機械臂關(guān)節(jié)角速度的期望回歸軌跡，n為關(guān)節(jié)數(shù)量，為給定的連續(xù)函數(shù)；

步驟2、設(shè)計基于動態(tài)模式的常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器組：定義每種期望回歸軌跡為一種動態(tài)模式，根據(jù)確定學(xué)習(xí)理論，設(shè)計常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器組；

設(shè)計的常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器組為：

其中，τ^k表示動態(tài)模式k下的常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，c_2,k為控制器增益常數(shù)，z_2,k表示控制器τ^k的中間誤差，表示控制器τ^k的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值常量矩陣的轉(zhuǎn)置，S^k(ψ^k)表示控制器τ^k的高斯型徑向基函數(shù)向量，ψ^k為控制器τ^k的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入向量；

步驟3、建立期望回歸軌跡模型的動態(tài)估計器：針對不同的動態(tài)模式下的期望回歸軌跡模型，建立一個動態(tài)模式庫，然后根據(jù)動態(tài)模式庫構(gòu)造動態(tài)估計器；

構(gòu)造動態(tài)估計器為：

其中，為第k個動態(tài)估計器的狀態(tài)，x_d1和x_d2為被測模式的回歸軌跡模型的狀態(tài)，b＞0為動態(tài)估計器中設(shè)計的增益常數(shù)，S^k(x_d1,x_d2)表示第k個動態(tài)估計器的高斯型徑向基函數(shù)向量，表示動態(tài)模式k的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值常量矩陣的轉(zhuǎn)置；

步驟4、設(shè)計動態(tài)模式的預(yù)識別策略和識別策略：

設(shè)計決策范數(shù)其中，N表示動態(tài)模式的數(shù)目，給出如下模式預(yù)識別策略和模式識別策略：

模式預(yù)識別策略：假設(shè)當(dāng)前動態(tài)模式為i，設(shè)計閾值bⁱ＞0以及常數(shù)T_p＞0，若存在某個有限時刻使得在成立，則判定在有限時刻動態(tài)模式已發(fā)生改變，其中，表示動態(tài)模式i對應(yīng)的決策范數(shù)；

模式識別策略：基于以上模式預(yù)識別策略得到的信息，對所有r∈{1,…,N}/{j}，若存在一個有限時刻使得且在時間成立，則判定被測模式為動態(tài)模式j(luò)；其中，表示動態(tài)模式j(luò)對應(yīng)的決策范數(shù)在有限時刻的值，表示動態(tài)模式r對應(yīng)的決策范數(shù)在有限時刻的值，表示動態(tài)模式j(luò)對應(yīng)的決策范數(shù)在時間的值；

步驟5、設(shè)計基于動態(tài)模式的控制器切換策略：由步驟4中模式識別策略和預(yù)識別策略所給的信息，以及根據(jù)步驟2中構(gòu)造的候選常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器組，設(shè)計如下動態(tài)模式切換過程中的控制器：

其中，τⁱ表示動態(tài)模式i對應(yīng)的控制器，τ^i′表示識別過程的控制器，表示模式識別的過渡時間段，τ^j表示下一動態(tài)模式j(luò)對應(yīng)的控制器，表示τ^j的作用時間段，指數(shù)項中的衰減系數(shù)a＞0。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于動態(tài)模式的機械臂智能自主控制方法，其特征在于，步驟1中，所述剛性機械臂的動力學(xué)模型為：

其中，x₁＝[x_1,1,x_1,2,…,x_1,n]^T為機械臂關(guān)節(jié)的角位移，x₂＝[x_2,1,x_2,2,…,x_2,n]^T為機械臂關(guān)節(jié)的角速度，n為機械臂的關(guān)節(jié)數(shù)，M(x₁)為機械臂系統(tǒng)的慣性矩陣，V_m(x₁,x₂)為向心力矩陣，G(x₁)為萬有引力向量，F(xiàn)(x₂)為摩擦力向量，τ為控制力矩。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于動態(tài)模式的機械臂智能自主控制方法，其特征在于，步驟3中，所述動態(tài)模式庫為：

其中，為動態(tài)模式k的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值常量矩陣。