[發明專利]一種基于神經網絡的機械臂內模控制方法

有效

• 申請號: 202110154850.7
• 申請日: 2021-02-04
• 公開（公告）號: CN112936270B
• 公開（公告）日: 2022-05-03
• 發明（設計）人: 平兆武;宋陽;李坤鵬;黃云志
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16
• 代理公司: 合肥云道爾知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 34230
• 代理人: 閆興貴

本發明公開了一種基于神經網絡的機械臂內模控制方法，該方法包括：步驟1，選取永磁同步電機作為關節驅動電機，并將電機模型與機械臂模型整合，建立整體系統的數學模型；步驟2，針對機械子系統，設計基于輸出調節理論的內模控制器；步驟3，針對電氣子系統，利用神經網絡方法設計最終控制器。本發明針對機械臂系統存在參數不確定以及負載干擾的情況，設計了基于內模和神經網絡的狀態反饋控制器，在允許所有系統參數未知的情況下實現了機械臂系統的位置跟蹤和干擾抑制，具有良好的跟蹤性能。

技術領域

本發明涉及機械臂系統控制領域，具體為一種基于神經網絡的機械臂內模控制方法。

背景技術

隨著科學技術的發展，機械臂系統由于其優異的性能，在工業及其自動化領域得到了廣泛的應用。同時，作為機械臂的關節驅動電機，永磁同步電機由于其具有功率密度高、體積小、易于維護等特點，在驅動機械臂時性能更加優異。考慮到永磁同步電機及機械臂整個系統是一個十分復雜的非線性系統，且存在參數不確定性和外部干擾，如何設計控制器實現機械臂的高精度控制具有重要的研究意義。

一方面，非線性輸出調節理論在過去的幾十年取得了很大進展，而其內模控制方法能夠方便的解決系統的軌跡跟蹤與干擾抑制問題，且具有良好的魯棒性。另一方面，由于神經網絡能夠近似復雜的非線性函數，在非線性系統控制方面也應用頗廣。在針對永磁同步電機驅動的機械臂系統中，將內模控制方法與神經網絡方法相結合，可以在系統參數未知的情況下實現位置跟蹤和干擾抑制，且具有更加優良的跟蹤性能。

發明內容

基于背景技術存在的技術問題，本發明提出了一種基于神經網絡的機械臂內模控制方法。針對永磁同步電機驅動的機械臂系統，設計了基于內模和神經網絡的狀態反饋控制器，從而得到優良的位置跟蹤與干擾抑制性能，并允許系統所有參數未知。

本發明的技術方案是：

一種基于神經網絡的機械臂內模控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：選取永磁同步電機作為關節驅動電機，并將電機模型與機械臂整合，建立整體系統的數學模型；

步驟2：針對機械子系統，設計基于輸出調節理論的內模控制器；

步驟3：針對電氣子系統，利用神經網絡方法設計最終控制器。

步驟1中，選取永磁同步電機作為關節驅動電機，并將電機模型與機械臂整合，建立整體系統的數學模型，其過程如下：

1.1，根據歐拉-拉格朗日方法建立機械臂的動力學模型，由表貼式永磁同步電機驅動的n自由度機械臂模型如下：

其中為機械臂的角位置，為慣性矩陣，為二維向心力和科里奧利力矩，為重力矩，為外界擾動，分別為dq軸定子電流，I_D＝diag{I_d1，I_d2，…，I_dn}，I_Q＝diag{I_q1，I_q2，…，I_qn}，u_d，分別為dq軸定子電壓，p為電機極對數，Φ_m＝3pΦ_v/2，Φ_v＝diag{Φ_v1，Φ_v2，…，Φ_vn}，R＝diag{R₁，R₂，…，R_n}，L＝diag{L₁，L₂，…，L_n}均為n維正定常對角矩陣，分別表示電機轉子磁鏈，定子電阻和電感；

1.2，令則系統(1)可以寫為如下形式：

上述系統(1)具有以下性質：