一种基于新型扰动观测器的机器人系统滑模控制轨迹跟踪方法技术方案

本发明专利技术属于机器人系统轨迹跟踪技术领域，具体涉及一种基于新型扰动观测器的机器人系统滑模控制轨迹跟踪方法，包括以下步骤：建立n关节机器人的动力学模型，初始化系统状态、采样时间和系统参数；通过滤波操作和不变流形来估计系统中存在的扰动，设计了仅具有一个可调节参数的扰动观测器；提出了一种新型滑模面，可以在加速系统收敛的同时有效的抑制系统抖振；而后基于所提出的扰动观测器和滑模面，设计了一种复合滑模控制方法，可以使机器人系统获得更好的动态性能。该方法只需要简单的参数调节即可实现系统快速收敛，并有效地抑制了抖振现象，显著提高了机器人系统的轨迹跟踪控制精度。精度。精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于新型扰动观测器的机器人系统滑模控制轨迹跟踪方法

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[0001]本专利技术属于机器人系统轨迹跟踪
，具体涉及一种基于新型扰动观测器的机器人系统滑模控制轨迹跟踪方法。

技术介绍
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[0002]机器人系统已广泛应用于汽车制造、医疗康复和救援以及其他领域。但是由于机器人系统是一个复杂的多输入多输出非线性系统，系统中的不确定参数、非线性摩擦和外部的干扰等问题可能会对系统的控制性能产生影响。传统的比例积分微分控制器由于实现难度低，最先被应用于机器人系统的轨迹跟踪控制。然而，线性反馈机制不能良好的解决未知干扰对系统带来的影响，因此开发了许多先进的控制方法，例如自适应控制、模糊控制、自抗扰控制、模型预测控制和滑模控制等。
[0003]在上述方法中，滑模控制方案由于其强鲁棒性而被公认为是优质的控制方法。然而，传统的滑模控制方法存在抖振和收敛时间不确定的问题。为了加速系统的收敛，终端滑模控制方案被提出，但是滑模面中存在的指数项致使其在定义域中存在奇点；而后中国专利CN109951121A提出了一种非奇异终端滑模控制方法，克服了终端滑模中的奇异本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于新型扰动观测器的机器人系统滑模控制轨迹跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立n关节机械臂的动力学模型，初始化系统状态、采样时间和系统参数；S2、设计新型扰动观测器观测系统的干扰力矩和模型参数不确定；S3、基于n关节串联机械臂动力学模型，提出一种新型的滑模面，将观测器观测结果前馈补偿到控制力矩中，设计基于扰动观测器的滑模控制器，完成机械臂轨迹跟踪。2.根据权利要求1所述的基于新型扰动观测器的机械臂滑模控制轨迹跟踪方法，其特征在于，步骤S1具体过程如下：S1.1设期望的n关节串联机械臂末端位姿信息为P，P∈R4×4，由机械臂逆运动学将末端位姿信息P解算为各关节的期望关节角q
d
，q
d
∈R
n
即q
d
＝[q
1d
,q
2d
,
…
,q
dn
]
T
，R
n
表示n维矩阵；S1.2建立n关节串联机械臂的动力学模型：公式(1)中，q、和分别表示位移、速度和加速度矢量，τ
l
∈R
n
是输入力矩，M(q)＝M0(q)+ΔM(q)∈R
n
×
n
是对称惯性矩阵，M0(q)＞0是惯性矩阵的标称截面，为已知确定部分，ΔM(q)是不确定部分，表示科氏力矩向量，G(q)∈R
n
表示重力扭矩，d表示未知的外部干扰；根据M0(q)矩阵的非奇异性，公式(1)改写为定义x1(t)＝q(t)，公式(2)被描述为其中，x1＝[x
11
,x
12
,,x
1n
]
T
，x2＝[x
21
,x
22
,,x
2n
]
T
，Δ包含了模型中的不确定项和外部扰动项。3.根据权利要求2所述的基于新型扰动观测器的机械臂滑模控制轨迹跟踪方法，其特征在于，步骤S2具体过程如下：S2.1重构系统为了方便设计，重新建模以构造系统动态估计器其中，和是中间变量；将公式(1)改写为其中，是关于时间t的导数，将嵌入中的三个未知项ΔM(q)、G(q)作为内部不确定性，与扰动d一起进行估计；定义估计的集总动力学为
S2.2构建扰动观测器通过公式(5)和公式(6)可以重新整理为其中为观测器的适应性力矩，因为M0(q)是已知的惯性矩阵的标称截面，故是必定存在的可求项，是已知项；基于公式(7)设计扰动观测器，使用和τ来重构集总动力学ε；定义公式(7)中的变量τ的过滤变量为和τ
f
如下：k＞0，是一个标量滤波器参数，公式(8)中的低通滤波器旨在导出一个恒等式，在不使用加速度的前提下用于构造扰动观测器，以下公式中用加速度的前提下用于构造扰动观测器，以下公式中考虑公式(7)、(8)中定义的滤波变量，定义Z＝(F<...

【专利技术属性】
技术研发人员：王树波，孙传斌，
申请(专利权)人：青岛大学，
类型：发明
国别省市：