[發明專利]基于神經網絡自適應的機器人關節跟蹤控制方法

有效

• 申請號: 202011294308.3
• 申請日: 2020-11-18
• 公開（公告）號: CN112454359B
• 公開（公告）日: 2022-03-15
• 發明（設計）人: 宋永端;劉歡;賴俊峰;蔣自強;張杰;陳歡;黃力;張聰毅;陳穎睿;楊雅婷;任春旭;胡芳;吳將娛
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16;B25J17/00;B25J17/02;G06N3/02;G06N3/06
• 代理公司: 重慶信航知識產權代理有限公司 50218
• 代理人: 吳彬

1.基于神經網絡自適應的機器人關節跟蹤控制方法，包括步驟：

1)建立機器人關節系統的模型：

上述模型中，q代表機器人關節的位置向量，代表機器人關節的速度向量，代表機器人關節運動的加速度向量，u_a代表機器人關節系統的控制輸入，系統參數D_q(q)代表機器人關節系統的慣性矩陣，系統參數代表機器人關節系統的離心矩陣，系統參數G_q(q)代表機器人關節系統的萬有引力矩陣，系統參數代表機器人關節系統的不確定性和干擾因素；

其特征在于：還包括步驟：

2)建立機器人關節系統在同時考慮驅動故障和執行器飽和情況下的狀態空間表達和誤差定義：

u_a(t)＝ρ(t)[Γ(0)+L(ξ)v+ε(v)]+ε(t)

＝ρ(t)L(ξ)v+[ρ(t)Γ(0)+ρ(t)ε(v)+ε(t)]

e＝x₁-q^*

上式中，u_a(t)代表同時考慮驅動故障和執行器飽和的系統控制輸入信號，Γ(0)+L(ξ)v+ε(v)代表執行器飽和情況下的控制信號，其中，v代表系統實際的控制器設計量，Γ(0)+L(ξ)v表示根據v的中值定理提出的一個平滑函數，Γ(0)是一個有界矩陣，L(ξ)是一個非負的正定矩陣，ε(v)是一個有界的近似誤差，代表控制器的不確定因素；ρ(t)代表驅動器的健康系數，ε(t)代表驅動器的擾動因素；e為e(·)的簡寫形式，e和e(·)代表系統動態誤差，代表動系統態誤差的二階導，其中，x₁＝q代表機器人關節的運動軌跡，代表機器人關節運動的加速度，q^*表示給定關節跟蹤軌跡；表示給定關節跟蹤的加速度，

3)設計機器人關節系統PID控制器和更新算法：

PID控制器v表示為

其中γ是設計者設計的一個參數，k_D0是設計者自行選擇設計的一個常量；

設計神經自適應算法自動更新控制器參數，該更新率為：

其中：θ₀，θ₁分別是需要設計者設計的正的常數；ψ(·)＝||S(·)||+1，其中S(·)為神經網絡的基函數，S(·)和神經元數量由設計者任意確定；b＝max{||W^T||,m}，是b的估計值，其中W^T是理想的未知權重，m是模型的重建誤差||η(·)||的上限；

4)采用步驟3)所設計的機器人關節系統PID控制器和更新算法控制機器人關節的運動軌跡。