未知随机非线性系统自适应控制方法、控制器、终端、介质技术方案

本发明专利技术属于智能控制与机器人技术领域，公开了未知随机非线性系统自适应控制方法、控制器、终端、介质，将未知虚拟控制系数分解成机械臂本身的转动惯量已知项和负载产生的转动惯量未知项的方式，已知项部分通过控制器直接反馈抵消，未知项部分通过控制器构建的辅助变量函数的方式进行处理，最终完成机械臂的控制。本发明专利技术充分利用系统的已知信息进行控制器设计，从而可实现更好的控制效果。本发明专利技术提出的控制方法与现有控制方法的跟踪误差的平均绝对值分别为0.0167、0.0279，稳定后误差范围分别为[

【技术实现步骤摘要】
stochastic non
‑
strict feedback nonlinear systems.IEEE Transactions onFuzzy Systems所示，在控制设计的每一步中，将未知量通过模糊逻辑系统进行近似为：
[0015][0016]在第k步中，模糊逻辑系统的输入变量包括x1，x2,......,x
k
,y
d
.随着输入变量的增加，模糊逻辑规则会呈指数规律增长，从而导致计算量过大问题。基于神经网络和支持向量机等其他方法的近似器存在同样地问题。
[0017](4)上述方法都是对虚拟控制系数整体进行处理，当虚拟控制系数变化范围较大时，容易造成控制器异常。
[0018]已有带未知虚拟控制系数的随机系统模型均将虚拟控制系数作为一个整体进行描述(文献[2]Adaptive finite
‑
time prescribed performance control for stochastic nonlinear systems with unknown virtual control本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种控制器，其特征在于，所述控制器用于电机驱动单连杆机械臂系统，所述控制器数学模型为：其中：x1和x2分别表示连杆的角位置、角速度，x3为电机电流；y为系统输出；M为机械臂惯性量，根据机械臂参数求取；为被抓取不同负载产生的惯性量改变量，为未知量；N与机械臂本身参数有关，根据机械臂自身参数求取；与机械臂抓取不同负载的质量有关，为未知量；L为电枢电感；R为电路电阻；Ke为电机的反电动势常数；Ve、τ
e
分别是外部环境对电压产生的扰动和外界环境施加在机械臂末端的扰动力矩；不确定参数为空间遵循布朗运动；是输入电压。2.根据权利要求1所述的控制器，其特征在于，符合的表达式为：其中非线性参量表示输入信号；u
L
，β
L0
，β
L1
，β
H0
，β
H1
和u
H
都是未知的常数，并且满足：u
L
<0，β
L0
<β
L1
<β
H0
<β
H1
，0<u
H
；函数f
L
和函数f
H
均为光滑的非线性函数；M、N、和B满足：和B满足：和B满足：其中：K
τ
表示电枢电流到转矩的机电转换系数；J为转动惯量；m1为负载质量；m2代表连杆质量；d表示连杆长度；δ是负载的半径；g是重力系数；B0为关节处的粘滞摩擦数；采用一个光滑函数与一个常量的和代替采用一个光滑函数与一个常量的和代替替换为：
其中代表近似误差，通过选择光滑函数让误差e足够小，误差满足：其中为一个正常数。3.根据权利要求1所述的控制器，其特征在于，令P＝Nsin(x1)+Bx2、所述控制器数学模型替换为：机械臂抓取的负载中惯性量改变量满足下列不等式：其中为大于零的已知常量；机械臂正常运行时外部环境产生的扰动力矩τ
e
满足下列不等式：其中为大于零的常量。4.一种搭载权利要求1～3任意一项所述控制器的电机驱动单连杆机械臂系统。5.一种搭载权利要求4所述电机驱动单连杆机械臂系统的机器人。6.一种如权利要求1～3任意一项所述控制器的新的虚拟控制系数未知随机非线性系统自适应控制方法，其特征在于，应用于电机驱动单连杆机械臂系统，所述新的虚拟控制系数未知随机非线性系统自适应控制方法包括：将未知虚...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘存根，孙钰龙，王焕清，周玉成，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：