[發明專利]一種具有時變輸出約束的多關節機械臂控制方法

有效

• 申請號: 201811441894.2
• 申請日: 2018-11-29
• 公開（公告）號: CN109352656B
• 公開（公告）日: 2021-01-19
• 發明（設計）人: 吳玉香;黃睿
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 劉巧霞

本發明公開了一種具有時變輸出約束的多關節機械臂控制方法，具體步驟包括：(1)建立時變輸出約束下的多關節機械臂動力學模型和期望的跟蹤軌跡；(2)建立將具有時變輸出約束的系統轉換為沒有約束的新系統的轉換函數；(3)根據步驟(2)得到的轉換函數，將原機械臂系統轉換為新的機械臂系統；(4)定義轉換后機械臂系統的跟蹤誤差信號；(5)針對轉換后的機械臂系統設計穩定的自適應神經網絡控制器。本發明能夠在系統參數完全未知且具有時變輸出約束的情況下實現機械臂的準確軌跡跟蹤，并確保時變輸出約束的滿足。

技術領域

本發明涉及自動化領域，尤其涉及一種具有時變輸出約束的多關節機械臂控制方法。

背景技術

科技的快速發展為機械臂的進一步應用推廣提供了助力，多關節機械臂是應用最廣泛的自動化機械裝備，在工業制造、軍事、醫療、娛樂甚至太空探索等領域有著廣泛應用。在實際應用中，機械臂控制系統存在著各種約束條件，例如輸入飽和、任務空間受限、速度受限等。一旦這些約束條件被違反，就可能導致機械臂系統性能的下降，甚至導致系統的損壞以及威脅到機械臂系統相關工作人員的安全。隨著科技進一步發展，人機交互的概念被提出，未來將有越來越多機器人工作在人類身邊，因此針對帶有指定約束的機械臂系統設計控制器具有重要的理論意義和實際應用價值。然而在目前的大多數研究中，主要針對機器人系統的穩定性以及控制精度進行研究，在考慮輸出約束的控制器設計方面顯得不足。采用現有的遞推設計方法，大多數的研究結果都只能解決具有常數輸出約束的機械臂控制問題，且通常對受限輸出的上下界設置得比較寬松，這在增大了算法的保守性的同時，也使得算法的實用性受到了限制。

多關節機械臂作為一個時變的，耦合的多輸入多輸出的復雜非線性系統，其運動控制及其復雜，且在實際的控制設計過程中，機械臂的參數往往是未知的，或者參數測量存在較大的誤差，因此需要有針對未知參數模型的控制器設計工具。人工神經網絡利用了神經網絡的逼近性，通過采用神經網絡來逼近機械臂系統的未知動力學模型，從而達到在系統存在未知參數的情況下依舊能精確控制的目的。對神經網絡拓撲結構的選擇以及神經網絡權值的調整都已經有嚴格的理論分析方法，因此神經網絡在機械臂控制中得到了廣泛的應用。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種具有時變輸出約束的多關節機械臂控制方法。本發明能夠在參數完全未知的情況下實現對具有時變輸出約束的多關節機械臂進行高精度的跟蹤控制。本發明通過建立系統轉換方法，將具有時變輸出約束的系統轉換為沒有約束的新系統，通過采用神經網絡解決機械臂參數未知的問題，并結合反步法針對轉化后的非線性系統建立自適應神經網絡控制器來實現軌跡跟蹤控制。本發明在保證了機械臂的時變輸出約束的同時，實現了快速穩定的跟蹤控制。

本發明的目的能夠通過以下技術方案實現：

一種具有時變輸出約束的多關節機械臂控制方法，具體步驟包括：

(1)建立時變輸出約束下的多關節機械臂動力學模型和期望的跟蹤軌跡；

(2)建立將具有時變輸出約束的系統轉換為沒有約束的新系統的轉換函數；

(3)根據步驟(2)得到的轉換函數，將原機械臂系統轉換為新的機械臂系統；

(4)定義轉換后機械臂系統的跟蹤誤差信號；

(5)針對轉換后的機械臂系統設計穩定的自適應神經網絡控制器。

具體地，在步驟(1)中，所述時變輸出約束下多關節機械臂動力學模型為具有強非線性耦合的機械臂動態模型，表示為：