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申请/专利权人：青岛大学

摘要：本发明属于机械臂控制技术领域，公开了一种基于模糊滑模的变负载机械臂自适应有限时间容错控制方法及系统。本发明针对带有复合执行器故障、外界扰动和变负载等复杂工况下不确定机械臂系统，设计了一种新的非奇异滑模函数以避免机械臂系统的奇异性问题；基于平均驻留时间机制和模糊算法设计了一种自适应有限时间模糊滑模控制律，保证了闭环机械臂系统相关信号的有界性，并实现了预先设计滑模面的可达性，进而保证了轨迹跟踪误差有限时间收敛到零。同时，本发明方法不需要执行器故障和外界扰动的先验知识，且放宽了对精确机械臂系统模型的依赖，不仅保证了所涉及自适应参数估计误差的有界性和滑模面的可达性，而且实现了跟踪误差的有限时间收敛性。

主权项：1.一种基于模糊滑模的变负载机械臂自适应有限时间容错控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.建立带有复合执行器故障的变负载机械臂系统动力学模型；步骤2.根据步骤1建立的带有复合执行器故障的变负载机械臂系统动力学模型，设计有限时间自适应模糊容错控制器；步骤3.基于有限时间自适应模糊容错控制器对机械臂系统进行相关信号有界性分析；步骤4.利用所设计的有限时间自适应模糊容错控制器对滑模面进行可达性分析；步骤5.对滑模面的滑动阶段进行误差收敛性分析；步骤6.利用设计的有限时间自适应模糊容错控制器，对变负载机械臂进行容错控制；所述步骤1具体为：对带有复合执行器故障的n关节变负载机械臂系统，建立其拉格朗日动力学模型，即给出带有复合执行器故障的变负载机械臂系统动力学模型如下： 其中，和分别为机械臂在不同负载类型下的惯性矩阵、离心力和哥氏力矩阵和重力项；和分别为关节位置、速度和加速度；为未知扰动；τf＝ητ+Δτ，η＝diag{η1，η2，...，ηn}为执行器有效因子，0ηa≤1，a＝1，2，...，n，为控制力矩，为执行器偏差故障；定义有：σt：[0，∞→Ω＝{1，...，x}表示切换信号，x表示负载类型的数量，I表示单位矩阵；为简化运算，令σt＝i，表示第i个机械臂子系统被激活；为斜对称矩阵，满足D表示n维的实数向量；所述步骤2具体为：在机械臂运行过程中，实际轨迹为q，期望轨迹为qd，滑模变量设计为： 其中s＝[s1，s2，...，sn]T表示所采用的滑模控制方法的滑模变量；e＝q-qd，表示轨迹的跟踪误差，为e的导数；K1＝diag{K11，K12，...，K1n}、K2＝diag{K21，K22，...，K2n}均为正定对角矩阵；He＝[he1，he2，...，hen]T；ea代表机械臂第a个连杆的跟踪误差，a＝1，2，...，n，并且hea设计如下： 其中，υ2和υ3均为正奇数，0＜Υ1；定义辅助向量如下： 进一步地，得到： 其中为机械臂系统模型参数、执行器故障和外界扰动相关的非线性项，且Fi＝[Fi1，Fi2，...，Fin]T；在此，采用模糊逻辑系统对Fi进行逼近；因此，Fia表示为θia表示第i个子系统第a个连杆的最优权值；Fia的估计值为a＝1，2，...，n，和分别为第i个子系统第a个连杆的权值估计和基函数向量，Λia为逼近误差，且满足为未知的正常数；定义为模糊逻辑系统的输入；因此，如公式1中的机械臂系统的有限时间自适应模糊容错控制器设计为： 其中，分别表示Fia、ρa的估计值，Ψ1i和Ψ2i均为正定对角阵，0＜υ41，机械臂系统控制器相关的自适应更新律设计如下： 其中，γia0，sa为第a个连杆的滑模变量，δa0，的初值在式8中引入投影算子，即其中，为设计参数，用于限制估计参数

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百度查询： 青岛大学 基于模糊滑模的变负载机械臂自适应有限时间容错控制方法及系统