一种失效故障下柔性机器人关节神经网络观测器设计方法技术

本发明专利技术公开了一种失效故障下柔性机器人关节神经网络观测器设计方法，包括：建立符合柔性机器人关节要求的双惯量弹性系统的数学模型及状态空间模型；根据双惯量弹性系统的状态空间模型与故障容错控制规律，建立双惯量弹性系统发生失效故障情况下的系统状态空间方程；根据双惯量弹性系统发生失效故障时预设的假设条件，设计自适应反馈容错控制器；设计神经网络观测器，以在双惯量弹性系统发生失效故障时，为所述容错控制器提供双惯量弹性系统的准确测量参数。本发明专利技术可准确的观测双惯量弹性系统发生失效故障下的相关参数，并将其用于容错控制器中，以便实现对期望输出信号的跟踪与控制。控制。控制。

【技术实现步骤摘要】
一种失效故障下柔性机器人关节神经网络观测器设计方法


[0001]本专利技术涉及机器人控制
，特别涉及一种失效故障下柔性机器人关节神经网络观测器设计方法。

技术介绍

[0002]关节机器人也称关节手臂机器人或关节机械手臂，是当今工业领域中最常见的工业机器人的形态之一，适合用于诸多工业领域的机械自动化作业。比如，自动装配、喷漆、搬运、焊接等工作，关节机器人利用电机驱动，使用高精度永磁同步电机矢量控制系统实现机器人关节的高精度控制。
[0003]双惯量弹性系统是以柔性传递运动为主要目的的一种机械传动形式，由交流伺服驱动电机、传动轴、动态负载加载装置组成，具有运动精度高、承载能力大、体积小、无间隙等特点。在双惯量弹性系统中，伺服电机驱动负载运行时，由于中间的传动轴系等传动部件客观柔性的存在，产生的弹性扭转变形将造成动态负载端响应明显的滞后，甚至会成为系统的储能元件。
[0004]在双惯量弹性系统发生失效故障时，由于双惯量弹性系统输出达不到预期结果，实际输出参数呈非线性变化，而在实际工程中非线性参数不易测量。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种失效故障下柔性机器人关节神经网络观测器设计方法，以解决在双惯量弹性系统发生失效故障时，由于双惯量弹性系统输出达不到预期结果，实际输出参数呈非线性变化，在实际工程中难以测量的技术问题。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供了如下技术方案：一方面，本专利技术提供了一种失效故障下柔性机器人关节神经网络观测器设计方法，所述失效故障下柔性机器人关节神经网络观测器设计方法包括：建立符合柔性机器人关节要求的双惯量弹性系统的数学模型，并根据双惯量弹性系统的数学模型，建立双惯量弹性系统的状态空间模型；根据双惯量弹性系统的状态空间模型与故障容错控制规律，建立双惯量弹性系统发生失效故障情况下的系统状态空间方程；根据双惯量弹性系统发生失效故障时预设的假设条件，基于双惯量弹性系统发生失效故障情况下的系统状态空间方程，设计自适应反馈容错控制器；针对所设计的自适应反馈容错控制器，设计神经网络观测器，以在双惯量弹性系统发生失效故障时，为所述容错控制器提供双惯量弹性系统的测量参数。
[0007]进一步地，双惯量弹性系统的数学模型的表达式为：
其中，为电机转动惯量，为电机侧角速度，为电机侧转矩，分别为电机侧、负载侧粘滞阻尼系数，为负载转动惯量，为轴矩，为负载侧角速度，为负载侧转矩，为转轴传动刚度系数，分别为电机侧转动角度与负载侧转动角度，为传动轴的阻尼系数。
[0008]进一步地，所述根据双惯量弹性系统的数学模型，建立双惯量弹性系统的状态空间模型，包括：令，定义系统状态量为，定义系统输入为，定义系统输出为；得双惯量弹性系统的状态空间模型为：其中，。
[0009]进一步地，所述根据双惯量弹性系统的状态空间模型与故障容错控制规律，建立双惯量弹性系统发生失效故障情况下的系统状态空间方程，包括：令表示双惯量弹性系统发生堵转故障位置处的未知有界信号，表示双惯量弹性系统的输入信号，将系统发生故障时的实际输出表示为：其中，表示双惯量弹性系统的故障类型，表示系统发生故障的程度；根据系统发生故障时的实际输出将系统的工作情况分为以下三种：当且时，表示双惯量弹性系统发生部分失效故障；当且时，表示双惯量弹性系统的实际输出已完全不受的影响，此时系统制动于处；当且时，表示双惯量弹性系统工作正常；得到双惯量弹性系统发生失效故障情况下的系统状态空间方程为：
。
[0010]进一步地，双惯量弹性系统发生失效故障时预设的假设条件包括：假设1：对于双惯量弹性系统失效故障类型，所有的均是一致可控的；假设2：对于双惯量弹性系统失效故障类型，满足；假设3：在双惯量弹性系统发生堵转故障之前，双惯量弹性系统仍可根据给定输入达到所需的控制目标，并且双惯量弹性系统可承受部分失效故障的影响；假设4：在双惯量弹性系统中，电机侧转矩与负载侧转矩都可看作是双惯量弹性系统的输入，即双惯量弹性系统有两个输入；假设5：为输入层至隐含层的权阵，为隐含层至输出层的权阵；假设6：定义，其中，为基函数，，为输入层至隐层的权值，为输入，为状态向量，为输入隐层后的状态向量。
[0011]进一步地，所述根据双惯量弹性系统发生失效故障时预设的假设条件，基于双惯量弹性系统发生失效故障情况下的系统状态空间方程，设计自适应反馈容错控制器，包括：基于假设1，可知是稳定可控的，所以一定存在一个定常矩阵和一个正定矩阵满足以下条件：基于假设3，可知在失效故障下矩阵可由矩阵重构，那么同样地，存在一个矩阵满足以下条件：在系统稳定的前提下，选择一个足够小的正实数满足以下条件：其中，为单位矩阵；得到对双惯量弹性系统实现主动容错控制的状态反馈控制律，如式(4)所示：其中，为实际速度信号，为预期角位置信号，分别为比例增益与微分增益。
[0012]令，将上式变为：
其中，为满足式(3)条件的对未知矩阵的估计，其通过式(6)计算得到：其中，为任一正常数；分别为电机侧输入矩阵与负载侧输入矩阵，为满足式（2）~式（3）的正定矩阵；为一段固定积分时间。将式（5）代入双惯量弹性系统发生失效故障情况下的系统状态空间方程，得到闭环系统方程：其中，。
[0013]进一步地，所述神经网络观测器的表达式为：其中，为的估计值；为的估计值，为观测器增益；，为输入层至隐含层的权阵的估计值，为隐含层至输出层的权阵的估计值，代表的估计值；为鲁棒项，取状态观测误差为，故可得：其中，；对式（9）取拉氏变换得：其中，为的拉氏变换，为复频率，表示系统的鲁棒项的拉氏变换，表示鲁棒项的导数的拉氏变换；为具有增益的陷波滤波器函数，目的是附加一个稳定的极点，抑制系统中存在的阻尼振荡，其传递函数为：
其中，为滤波器作用的频率点，为陷波带宽参数，为陷波深度参数。
[0014]再一方面，本专利技术还提供了一种电子设备，其包括处理器和存储器；其中，存储器中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现上述方法。
[0015]又一方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现上述方法。
[0016]本专利技术提供的技术方案带来的有益效果至少包括：本专利技术为了保证容错控制器能够得到准确的双惯量弹性系统运行参数，设计了一种改进的神经网络观测器来观测系统各项运行参数并将其传递给容错控制器，当双惯量弹性系统发生失效故障后，该神经网络状态观测器能够将发生失效故障时的双惯量弹性系统输出误差进行计算并进行滤波处理，得到最准确的双惯量弹性系统发生失效故障的程度与输出误差，并将修正过的参数送入容错控制器中，进而自适应调节控制参数的大小，保持系统运行状态的稳定收敛。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种失效故障下柔性机器人关节神经网络观测器设计方法，其特征在于，所述失效故障下柔性机器人关节神经网络观测器设计方法包括：建立符合柔性机器人关节要求的双惯量弹性系统的数学模型，并根据双惯量弹性系统的数学模型，建立双惯量弹性系统的状态空间模型；根据双惯量弹性系统的状态空间模型与故障容错控制规律，建立双惯量弹性系统发生失效故障情况下的系统状态空间方程；根据双惯量弹性系统发生失效故障时预设的假设条件，基于双惯量弹性系统发生失效故障情况下的系统状态空间方程，设计自适应反馈容错控制器；针对所设计的自适应反馈容错控制器，设计神经网络观测器，以在双惯量弹性系统发生失效故障时，为所述容错控制器提供双惯量弹性系统的测量参数。2.如权利要求1所述的失效故障下柔性机器人关节神经网络观测器设计方法，其特征在于，双惯量弹性系统的数学模型的表达式为：其中，为电机转动惯量，为电机侧角速度，为电机侧转矩，分别为电机侧、负载侧粘滞阻尼系数，为负载转动惯量，为轴矩，为负载侧角速度，为负载侧转矩，为转轴传动刚度系数，分别为电机侧转动角度与负载侧转动角度，为传动轴的阻尼系数。3.如权利要求2所述的失效故障下柔性机器人关节神经网络观测器设计方法，其特征在于，所述根据双惯量弹性系统的数学模型，建立双惯量弹性系统的状态空间模型，包括：令，定义系统状态量为，定义系统输入为，定义系统输出为；得双惯量弹性系统的状态空间模型为：其中，。4.如权利要求3所述的失效故障下柔性机器人关节神经网络观测器设计方法，其特征在于，所述根据双惯量弹性系统的状态空间模型与故障容错控制规律，建立双惯量弹性系
统发生失效故障情况下的系统状态空间方程，包括：令表示双惯量弹性系统发生堵转故障位置处的未知有界信号，表示双惯量弹性系统的输入信号，将系统发生故障时的实际输出表示为：其中，表示双惯量弹性系统的故障类型，表示系统发生故障的程度；根据系统发生故障时的实际输出将系统的工作情况分为以下三种：当且时，表示双惯量弹性系统发生部分失效故障；当且时，表示双惯量弹性系统的实际输出已完全不受的影响，此时系统制动于处；当且时，表示双惯量弹性系统工作正常；得到双惯量弹性系统发生失效故障情况下的系统状态空间方程为：。5.如权利要求4所述的失效故障下柔性机器人关节神经网络观测器设计方法，其特征在于，双惯量弹性系统发生失效故障时预设的假设条...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘月斗，耿广磊，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：