[發(fā)明專(zhuān)利]一種在輸出受限和輸入時(shí)滯下基于隨機(jī)系統(tǒng)的單連桿機(jī)械手模糊控制算法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011167915.3
• 申請(qǐng)日: 2020-10-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112338914B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-03-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王迎春;張佳鑫;楊珺;鄭煜;仇小潔;李海峰;柴琦;姚禹池;朱保鵬
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 東北大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): B25J9/16
• 分類(lèi)號(hào): B25J9/16;G06F17/18
• 代理公司: 沈陽(yáng)優(yōu)普達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 21234
• 代理人: 孫奇

1.一種在輸出受限和輸入時(shí)滯下基于隨機(jī)系統(tǒng)的單連桿機(jī)械手模糊控制算法，其特征在于：由模糊自適應(yīng)控制器、自適應(yīng)調(diào)節(jié)算法、視覺(jué)傳感器、機(jī)械臂控制電樞和末端靈巧手實(shí)現(xiàn)；由隨機(jī)系統(tǒng)為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)的模糊控制器，通過(guò)引入Pade逼近技術(shù)和非線性變換來(lái)解決機(jī)器人系統(tǒng)控制臺(tái)輸入延時(shí)和輸出受限的問(wèn)題，并設(shè)計(jì)自適應(yīng)算法，結(jié)合設(shè)計(jì)的模糊控制器，解決了在機(jī)械手系統(tǒng)遭受輸入延時(shí)輸出受限以及伴隨隨機(jī)轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)的情況下，能夠自調(diào)節(jié)，從而提高控制精度和生產(chǎn)效率；

通過(guò)Pade逼近完成整個(gè)系統(tǒng)模型的從有輸入時(shí)滯到無(wú)時(shí)滯轉(zhuǎn)換模糊控制算法，包括以下步驟：

步驟1：視覺(jué)傳感器捕捉操作目標(biāo)，作為參考信號(hào)y_d；

步驟2：參考信號(hào)y_d與機(jī)械手此時(shí)的狀態(tài)x₁做差，得出兩者的誤差z₁，并進(jìn)行動(dòng)態(tài)學(xué)方程微分求解；

步驟3：利用模糊邏輯系統(tǒng)(Fuzzy Logic Systems)對(duì)機(jī)械手系統(tǒng)中模型中的強(qiáng)非線性項(xiàng)和耦合項(xiàng)進(jìn)行逼近，將機(jī)械手系統(tǒng)模型的狀態(tài)x₁，機(jī)械手的操作目標(biāo)狀態(tài)y_d及一階導(dǎo)數(shù)作為模糊邏輯系統(tǒng)的輸入，輸出為一階系統(tǒng)的并含有相應(yīng)的精確級(jí)誤差ε₁；

步驟4：利用模糊邏輯系統(tǒng)輸出的兩種信號(hào)θ₁和建立關(guān)于θ₁的自適應(yīng)算法其中θ₁是的估計(jì)值；

步驟5：將誤差信號(hào)z₁輸入給Nussbaum函數(shù)，作為自變量ξ₁的輸入信號(hào)，并建立關(guān)于該函數(shù)自變量ξ₁的自適應(yīng)算法

步驟6：利用步驟4與步驟5建立的自適應(yīng)算法，自給定應(yīng)的給定參數(shù)σ₁,γ₁,k₁,m₁，設(shè)計(jì)虛擬控制器α₁；

步驟7：利用步驟6設(shè)計(jì)的控制器和自適應(yīng)算法，對(duì)機(jī)械手系統(tǒng)下一階的狀態(tài)x₂進(jìn)行處理，求得與前一階系統(tǒng)的虛擬控制器對(duì)應(yīng)的控制誤差信號(hào)z₂，輸入第2階相對(duì)應(yīng)模糊邏輯系統(tǒng)與Nussbaum函數(shù)，分別輸出θ₂與ξ₂的自適應(yīng)算法和并自給定相應(yīng)的給定參數(shù)σ₂,γ₂,k₂,m₂,設(shè)計(jì)虛擬控制器α₂；

步驟8：然后將一階狀態(tài)x₃與第2階得到的虛擬控制信號(hào)α₂做差求得第3階的誤差信號(hào)z₃，然后繼續(xù)進(jìn)行步驟7所做工作；重復(fù)如此，依次對(duì)機(jī)械手系統(tǒng)的各階狀態(tài)x_i依次處理，得出相應(yīng)的虛擬控制α_i及自適應(yīng)算法與直至進(jìn)行到系統(tǒng)最后一階輸出相應(yīng)的自適應(yīng)算法和實(shí)際模糊控制器u；

步驟9：將下一刻的機(jī)械手的狀態(tài)繼續(xù)與操作目標(biāo)的狀態(tài)進(jìn)行比較，返回步驟1，繼續(xù)循環(huán)；

步驟6所述的自適應(yīng)算法和控制器，其特征為：

其中，k_i是自設(shè)定增益系數(shù)是代表的估計(jì)值,m是自定義松弛系數(shù)，i表示機(jī)械手系統(tǒng)的物理模型的階數(shù)，且最后一階的虛擬控制器α_n為實(shí)際的模糊控制器u；表示的是一個(gè)中間變量，以簡(jiǎn)便算法的表述形式，其內(nèi)容為

該針對(duì)輸出受限和輸入時(shí)滯下基于隨機(jī)系統(tǒng)的單連桿機(jī)械手模糊控制算法，由模糊自適應(yīng)控制器、視覺(jué)傳感器、機(jī)械臂控制電樞和末端靈巧手實(shí)現(xiàn)；模糊控制算法由模糊控制器和自適應(yīng)算法構(gòu)建而成；

模糊自適應(yīng)控制器和自適應(yīng)調(diào)節(jié)算法的設(shè)計(jì)，基于下述隨機(jī)不確定非嚴(yán)格反饋(Stochastic Uncertain Non-strict feedback)數(shù)學(xué)模型，可表示為：

Y(t)＝X₁(t)

其中的f_i(X)表示的是系統(tǒng)中未知的非線性函數(shù)，X為X₁到X_n的向量集合，也就是機(jī)器人機(jī)械手系統(tǒng)的各階狀態(tài)，這里表示的是未知的控制增益，符號(hào)是未知的；u與Y(t)是系統(tǒng)的輸入與輸出且-k_cY(t)k_c,其中k_c表示系統(tǒng)的輸出所遭受到的約束條件，τ是機(jī)械手系統(tǒng)該控制信號(hào)的輸入延遲；是隨機(jī)擾動(dòng)，ω是一個(gè)獨(dú)立的標(biāo)準(zhǔn)的定義在全概率空間上的布朗運(yùn)動(dòng)因子。