一种基于高阶滑模观测器的机械臂轨迹跟踪控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于高阶滑模观测器的机械臂轨迹跟踪控制方法，步骤为：1、建立n自由度旋转关节刚性机械臂系统的动力学模型；2、利用光电编码器获取机械臂各关节角度q的测量信息，并根据设定的期望关节角度qd，计算机械臂轨迹跟踪误差e＝q‑qd；3、根据e建立全局积分快速终端滑模面

【技术实现步骤摘要】
一种基于高阶滑模观测器的机械臂轨迹跟踪控制方法
本专利技术属于工业控制
，特别涉及一种基于高阶滑模观测器的机械臂轨迹跟踪控制方法。
技术介绍
近年来，机器人产业在全球发展迅猛，应用范围遍及生产生活各个领域，而工业机械臂作为典型的非线性系统，其控制问题也成为自动化领域的研究热点。考虑到工业机械臂系统具有系统参数摄动、外界扰动、时变摩擦力等非线性不确定项，因此，很难得到机械臂精确的动力学模型。而如果在建模过程中忽略这些不确定因素，则会导致控制性能的恶化，甚至引起系统不稳定。因此，如何基于标称机械臂系统模型，设计鲁棒性强、自适应、结构简单的控制器，以实现机械臂的轨迹跟踪控制，具有重要的理论意义和实际应用价值。在机器人控制领域中，滑模控制是一种受到广泛研究和应用的控制方法。然而，滑模控制仍存在一些应用限制。例如标准滑模控制只有在其相对阶数为1时，滑模面才能被建立。此外，高频切换控制导致的抖振也严重制约着滑模控制的应用。对此，高阶滑模控制扩展了传统滑模控制方法，既保留了滑模算法的优点，同时也消除了相对阶的限制；有效抑制了抖振并提高了控制精度。另外，滑模控制过程中对于扰动的不变性只在滑动运动阶段成立。换言之，在到达运动阶段，滑模控制器不能保证系统的鲁棒性。因此，全局滑模控制因其能够使得系统初始状态就在滑模面上，且能一直维持滑动运动，从而消除了到达运动阶段，保证整个控制过程的完全鲁棒性，引起了学者们的广泛关注。为了抵消系统存在的参数摄动、外部干扰等不确定性，一种方法是通过自适应技术，估计扰动上界，设计控制律以压制集总扰动。而一般的自适应率只能使得控制增益递增直至稳定，实际当系统到达稳态后，所需的控制增益相对较小，这就造成了过度估计，从而增大了控制输入能量消耗。另一种有效的方法是观测器技术。设计观测器估计未知扰动，从而补偿不确定性的影响。考虑到实际机械臂一般只能通过高精度的位置传感器，如光电编码器等装置来直接获取各关节角度信息，而若装配速度传感器，则一方面容易受到高频噪声干扰，另一方面也会增加整个机械臂控制系统的体积与成本。因此，如何只基于各关节角度测量信息，设计观测器估计角速度及扰动，以实现机械臂轨迹跟踪控制值得深入研究。
技术实现思路
专利技术目的：针对上述缺陷，本专利技术提供一种能够在机械臂系统存在系统参数摄动、外部力矩干扰以及阻尼摩擦等非线性不确定项的情况下，只基于各关节角度的测量信息，实现机械臂的轨迹跟踪控制，并保证控制全程的鲁棒性的基于高阶滑模观测器的机械臂轨迹跟踪控制方法。技术方案：本专利技术提出一种基于高阶滑模观测器的机械臂轨迹跟踪控制方法，包括如下步骤：(1)建立n自由度旋转关节刚性机械臂系统的动力学模型；(2)利用光电编码器获取机械臂各关节角度q的测量信息，并根据设定的期望关节角度qd，计算机械臂轨迹跟踪误差e＝q-qd；(3)根据步骤(2)中得到的e建立全局积分快速终端滑模面(4)根据步骤(3)中得到的确定机械臂各关节驱动电机的控制力矩τ，并建立可动态调整控制增益的自适应率；(5)根据步骤(4)的中得到控制力矩τ以及步骤(2)的中得到机械臂各关节角度q，建立输出反馈高阶滑模观测器，估计当前各关节角速度以及集总扰动。进一步的，所述步骤(1)中建立n自由度旋转关节刚性机械臂系统的动力学模型的具体步骤如下：其中，q、分别代表机械臂各关节的角度、角速度和加速度向量；为机械臂运行时的正定惯性矩阵，为机械臂运行时的离心力和科氏力矩阵，为机械臂的重力向量，为机械臂各关节线性阻尼摩擦力的对角正定系数矩阵，τ为各关节的控制转矩向量以及τd为外部干扰力矩向量；另外，M0(q)、G0(q)表示机械臂的系统标称值，ΔM(q)、ΔG(q)代表机械臂的系统参数摄动；因此，系统的动力学模型可重新描述如下：式中，表示机械臂系统的集总扰动，包括外部力矩干扰、系统参数摄动和阻尼摩擦。进一步的，所述步骤(3)中建立全局积分快速终端滑模面的具体步骤如下：其中，式中，为角速度跟踪误差的观测值，γ1≥1，0＜γ2＜1，α、β、λ为对角正定矩阵；定义sigγ(x)＝[|x1|γsign(x1),…,|xn|γsign(xn)]T，x＝[x1,…,xn]T为任意n维列向量，sign(·)为符号函数。进一步的，所述步骤(4)中确定机械臂各关节驱动电机的控制力矩τ的具体步骤如下：式中，φ2、φ3为观测器增益，自适应控制增益K1＝diag(K11,…,K1n)、K2＝diag(K21,…,K2n)为对角正定矩阵，其中diag(·)为对角矩阵；令x1＝q，则观测误差定义sgn(x)＝[sign(x1),…,sign(xn)]T，x＝[x1,…,xn]T为任意n维列向量。进一步的，所述步骤(4)中建立可动态调整控制增益的自适应率的具体步骤如下：其中，i＝1,…,n，K1i(0),K2i(0)＞0，参数ki、∈i为正常数，而μi、ηi为很小的正常数。进一步的，所述步骤(5)中建立输出反馈高阶滑模观测器的具体步骤如下：其中，观测器增益φi,i＝1,2,3为正常数。本专利技术采用上述技术方案，具有以下有益效果：本专利技术由全局积分快速终端滑模面，基于动力学模型的自适应超螺旋滑模力矩控制器和输出反馈高阶滑模观测器三个部分组成。全局积分快速终端滑模面消除了滑模控制的到达运动阶段，保证了系统的全局鲁棒性；自适应超螺旋滑模力矩控制器包括自适应率的设计和滑模控制律的设计；输出反馈高阶滑模观测器只基于各关节角度测量信息，同时估计角速度和系统的集总扰动，并以观测值设计滑模面和控制律。本专利技术所提出的控制方法能够对存在系统参数摄动、外部力矩干扰、阻尼摩擦等不确定性的机械臂系统，实现轨迹跟踪控制。仿真实验表明该专利技术的控制方案只根据测得的关节角度信息，能够快速准确地跟踪参考轨迹，有效抑制系统抖振以及降低输入能量损耗，并具有对未知扰动和突变负载转矩的全局鲁棒性。附图说明图1为具体实施例中两关节刚性机械臂模型示意图；图2为本专利技术的原理实现框图；图3为具体实施例中机械臂各关节角度跟踪响应曲线；图4为具体实施例中机械臂各关节角速度跟踪响应曲线；图5为具体实施例中机械臂各关节轨迹跟踪误差变化曲线；图6为具体实施例中机械臂各关节控制转矩变化曲线；图7为具体实施例中自适应控制增益调整过程；图8为具体实施例中滑模变量时间响应曲线；图9为具体实施例中观测器的观测误差变化曲线。具体实施方式下面结合具体实施例，进一步阐明本专利技术，如图1至图9所示，本专利技术所述的一种基于高阶滑模观测器的机械臂轨迹跟踪控制方法，包括以下步骤：步骤(1)：考虑到阻尼摩擦力等不确定性的影响，n自由度旋转关节刚性机械臂系统的动力学模型可建立为：其中，q、分别代表机械臂各关节的角度、角速度和加速度向量。为机械臂运行时的正定惯性矩阵，为机械臂运行时的离心力和科氏力矩阵，为机械臂的重力向量，为机械臂各关节线性阻尼摩擦力的对角正定系数矩阵，τ为各关节的控制转矩向量以及τd为外部干扰力矩向量。另外，M0(q)、G0(q)表示机械臂的系统标称值，ΔM(q)、ΔG(q)代表机械臂的系统参数摄动。因此，系统可重新描述如下：式中，表示机械臂系统的集总扰动，其中包括外部力矩干扰、系统参数摄动和阻尼摩擦。步骤(2)：利用光电编码器获取机械臂各关节角度q的测量信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于高阶滑模观测器的机械臂轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)建立n自由度旋转关节刚性机械臂系统的动力学模型；(2)利用光电编码器获取机械臂各关节角度q的测量信息，并根据设定的期望关节角度qd，计算机械臂轨迹跟踪误差e＝q‑qd；(3)根据步骤(2)中得到的e建立全局积分快速终端滑模面

【技术特征摘要】
1.一种基于高阶滑模观测器的机械臂轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)建立n自由度旋转关节刚性机械臂系统的动力学模型；(2)利用光电编码器获取机械臂各关节角度q的测量信息，并根据设定的期望关节角度qd，计算机械臂轨迹跟踪误差e＝q-qd；(3)根据步骤(2)中得到的e建立全局积分快速终端滑模面(4)根据步骤(3)中得到的确定机械臂各关节驱动电机的控制力矩τ，并建立可动态调整控制增益的自适应率；(5)根据步骤(4)的中得到控制力矩τ以及步骤(2)的中得到机械臂各关节角度q，建立输出反馈高阶滑模观测器，估计当前各关节角速度以及集总扰动。2.根据权利要求1所述的一种基于高阶滑模观测器的机械臂轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤(1)中建立n自由度旋转关节刚性机械臂系统的动力学模型的具体步骤如下：其中，q、分别代表机械臂各关节的角度、角速度和加速度向量；为机械臂运行时的正定惯性矩阵，为机械臂运行时的离心力和科氏力矩阵，为机械臂的重力向量，为机械臂各关节线性阻尼摩擦力的对角正定系数矩阵，τ为各关节的控制转矩向量以及τd为外部干扰力矩向量；另外，M0(q)、G0(q)表示机械臂的系统标称值，ΔM(q)、ΔG(q)代表机械臂的系统参数摄动；因此，系统的动力学模型可重新描述如下：式中，表示机械臂系统的集总扰动，包括外部力矩干扰、系统参数摄动和阻尼摩擦。3.根据权利要求1所述的一种基于高阶滑模观...

【专利技术属性】
技术研发人员：翟军勇，易善超，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32