本发明专利技术公开了一种基于模糊观测器的柔性关节机器人系统事件触发控制方法，步骤如下：建立柔性关节机器人系统的动态方程；根据输出信息，设计自适应模糊观测器；基于模糊观测器设计虚拟控制率；设计事件触发机制与输出反馈控制器；将控制器应用于柔性关节机器人系统，得到闭环机器人系统；通过输出数据，更新观测器中的自适应参数，进而更新控制器。本发明专利技术能够在仅有输出信息的情况下，实现柔性关节机器人系统在一定误差内的跟踪控制，适用于模型未知的系统，并且能够有效地节约通信资源，防止数据冗余。数据冗余。数据冗余。
【技术实现步骤摘要】
基于模糊观测器的柔性关节机器人系统事件触发控制方法
[0001]本专利技术涉及人工智能及控制领域，更具体涉及一种基于模糊观测器的柔性关节机器人系统事件触发控制方法。
技术介绍
[0002]随着人工智能技术和机器人的兴起，机器人系统在工业生产、宇航作业、军事行动以及医疗卫生等诸多领域得到广泛的应用。与传统的刚性关节机器人从根本上不同，柔性关节机器人具有质量轻、功耗小、负载比高、精度高及构件设计紧凑等许多优点，可以解决刚性关节机器人存在的笨重，不易在狭小工作空间内工作的缺陷。然而柔性关节机器人所包含的柔性元件由于刚度较低，在工作中容易系统不稳定，容易引起机器人的振动，从而导致控制难度大大增加。
[0003]另一方面，在很多实际情况中，柔性关节机器人系统的全部状态往往不容易进行测量的，一般只有输出信息可测量。此外，系统部件之间的信息交互通过共享的通讯网络进行。由于系统存储设备的储备能力有限,大量的信号传输会造成能源的消耗,因此，需要更高效、节能的采样机制实现。事件触发机制由于其在减小网络带宽占用、计算成本、能量消耗方面的优异性能,成为了时间触发机制的有效替代方案。
[0004]中国专利申请号201611077672.8公开了一种柔性关节机器人系统的控制器设计方法，该专利在设计上采用虚拟控制方法将原始的柔性关节机器人系统分解为连杆子系统和电机子系统，简化了控制设计的流程，明确了控制对象；把系统中存在的未知参数的影响和未知外部干扰的影响归结为两个边界函数，然后通过设计相应的自适应规律来估计边界函数的值，从而设计控制来抵消未知参数和外部干扰的影响；控制方法的计算量可以调节，能够运行在不同计算性能控制平台上，适应性强。然而该专利技术申请是基于柔性关节机械臂系统的全部状态可测的情形，当机械臂系统的全部状态不完全可测，只有输出信号可测时，该方法不再适用。此外，大量的传输数据会造成数据的冗余，加大能源的消耗。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于模糊观测器的柔性关节机器人系统事件触发控制方法，在仅有输出信息的情况下，实现柔性关节机器人系统在一定误差内的跟踪控制，适用于模型未知的系统，并且能够有效地节约通信资源，防止数据冗余。
[0006]实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于模糊观测器的柔性关节机器人系统事件触发控制方法，所述方法包括以下步骤:
[0007]步骤1：建立柔性关节机器人系统的动态方程；
[0008]步骤2：根据柔性关节机器人系统的输出信息，设计自适应模糊观测器；
[0009]步骤3：基于模糊观测器设计虚拟控制率；
[0010]步骤4：设计事件触发机制与输出反馈控制器；
[0011]步骤5：将控制器应用于柔性关节机器人系统，得到闭环机器人系统；
[0012]步骤6：通过输出数据，更新观测器中的自适应参数，进而更新控制器。
[0013]进一步地，步骤1所述建立柔性关节机器人系统的动态方程，具体如下：
[0014]通过公式
[0015][0016]其中q,分别表示连杆位置、速度和加速度矢量，M(q)∈R
n
×
n
是一个对称正定的惯性矩阵；是科里奥力和向心力矩阵，G(q)∈R
n
是重力矢量，代表摩擦项；q
m
,分别表示转子角位置、速度和加速度矢量；正定对角矩阵K∈R
n
×
n
,J∈R
n
×
n
,B∈R
n
×
n
分别表示关节柔性、可动性和自然阻尼项；u∈R
n
是每个执行器上的扭矩输入；令x1＝q,x3＝q
m
,得到如下状态空间表达式
[0017][0018]进一步地，步骤2所述根据柔性关节机器人系统的输出信息，设计自适应模糊观测器，具体如下：
[0019]定义IF
‑
THEN规则和模糊集的隶属度函数，设计如下自适应模糊观测器：
[0020][0021]其中，为x(t)＝(x1(t),x2(t),x3(t),x4(t))的估计值，
[0022][0023]增益矩阵L选取使得为Hurwitz矩阵，其中Γ＝(I
n
,0,...,0)，矩阵L
i
(i＝1,2,3,4)为对角矩阵，Δ
ω
定义为Δ
ω
＝diag(I
n
,I
n
/ω,I
n
/ω2,I
n
/ω3)，其中，I
n
为n阶单位阵；为自适应参数，为模糊隶属度函数。
[0024]进一步地，步骤3所述基于模糊观测器设计虚拟控制率，具体如下：
[0025]定义坐标变换
[0026][0027]其中α
i
为虚拟控制率，z
i
为中间变量，引入一阶滤波器s
i
满足
[0028][0029]s
i
(0)＝α
i
‑1(0)
[0030]设计虚拟控制率：
[0031][0032][0033][0034][0035]设计自适应参数的更新率：
[0036][0037]进一步地，步骤4所述设计事件触发机制与输出反馈控制器，具体如下：
[0038][0039]其中，sign(*)为符号函数。
[0040]进一步地，步骤5所述将控制器应用于柔性关节机器人系统，得到闭环机器人系统，具体如下：
[0041]将设计的事件触发控制器
[0042][0043]带入到系统
[0044][0045]中得到闭环系统。
[0046]进一步地，步骤6所述通过输出数据，更新观测器中的自适应参数，进而更新控制器，具体如下：
[0047]通过输出数据y(t)，根据
[0048][0049]更新观测器中的状态根据自适应参数的更新率
[0050][0051]更新自适应参数进而更新控制器u。
[0052]本专利技术与现有技术相比，其显著优点为：
[0053](1)通过设计事件触发控制器，实现了数据的间断传输，有效节约有限的通信资源，降低控制成本，降低能量消耗，防止数据冗余；
[0054](2)由于机器人系统中的非线性函数难以建模，本方法通过使用模糊自适应控制，可以实现对模型未知的系统的有效控制；
[0055](3)大多数情况下，系统内部的信息是很难获取的，仅有输出的信息可测，本专利技术通过设计自适应模糊观测器，使得控制器能够在仅有输出信息的情况下使用。
附图说明
[0056]图1是基于模糊观测器的柔性关节机器人系统的自适应事件触发控制方法的流程图。
[0057]图2是柔性关节机器人的示意图。
[0058]图3是实施算例中系统输出x
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与参考信号y1随本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于模糊观测器的柔性关节机器人系统事件触发控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤:步骤1：建立柔性关节机器人系统的动态方程；步骤2：根据柔性关节机器人系统的输出信息，设计自适应模糊观测器；步骤3：基于模糊观测器设计虚拟控制率；步骤4：设计事件触发机制与输出反馈控制器；步骤5：将控制器应用于柔性关节机器人系统，得到闭环机器人系统；步骤6：通过输出数据，更新观测器中的自适应参数，进而更新控制器。2.根据权利要求1所述的基于模糊观测器的柔性关节机器人系统事件触发控制方法，其特征在于，步骤1所述建立柔性关节机器人系统的动态方程，具体如下：通过公式其中分别表示连杆位置、速度和加速度矢量，M(q)∈R
n
×
n
是一个对称正定的惯性矩阵；是科里奥力和向心力矩阵，G(q)∈R
n
是重力矢量，代表摩擦项；分别表示转子角位置、速度和加速度矢量；正定对角矩阵K∈R
n
×
n
,J∈R
n
×
n
,B∈R
n
×
n
分别表示关节柔性、可动性和自然阻尼项；u∈R
n
是每个执行器上的扭矩输入；令x1＝q,x3＝q
m
,得到如下状态空间表达式3.根据权利要求1所述的基于模糊观测器的柔性关节机器人系统事件触发控制方法，其特征在于，步骤2所述根据柔性关节机器人系统的输出信息，设计自适应模糊观测器，具体如下：定义IF
‑
THEN规则和模糊集的隶属度函数，设计如下自适应模糊观测器：其中，为x(t)＝(x1(t),x2(t),x3(t),x4(t))的估计值，增益矩阵L选取使得为Hurwitz矩阵...
【专利技术属性】
技术研发人员：马倩，谢迎康，徐胜元，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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