一种基于动态事件触发的电力线巡检机器人的控制方法技术

本发明专利技术提出一种基于动态事件触发的电力线巡检机器人的控制方法，属于机器人控制方法领域，包括以下步骤，S1：通过建立笛卡尔坐标系，获取PLI机器人的运动学和动力学模型；S2：将PLI机器人的运动学和动力学模型通过全形式动态线性化转化发展获得控制观测器；S3：建立电力线巡检机器人的事件触发机制；如果满足触发机制，则在控制观测器中更新系统的控制输入；如果不满足触发机制，则控制观测器中的输入和输出值不变。该方法通过事件触发机制，间接性的更新系统，减少计算量；通过将系统模型全形式动态线性化转化，再后续的计算中不再依赖系统模型的准确性，鲁棒性高。鲁棒性高。鲁棒性高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态事件触发的电力线巡检机器人的控制方法


[0001]本专利技术属于机器人控制方法领域，具体涉及一种基于动态事件触发的电力线巡检机器人的控制方法。

技术介绍

[0002]电力线巡检(PLI)机器人是一种欠驱动非线性系统，平衡控制是PLI机器人运动和作业的关键。目前提出的控制方法有滑模控制、反步法控制、模糊控制、神经网络控制和PID控制方法等。
[0003]在实际工程应用中，上述控制方法，如PID控制方法有一个缺点就是通过被控对象机理模型架构中的参数辨识实现局部调整以适应变化，自适应控制性能高度依赖于模型的准确性，鲁棒性较差。但在缺乏精确测量仪器的情况下，很难准确获得PLI机器人模型参数。
[0004]并且，在实际运行过程中，控制信号通常是通过时间采样的方式进行更新的。在这种通信方式下，表示了保证系统的稳定性和有效性，一般设置很小的采样周期，然而，采样频率过高会导致控制器频繁更新，从而造成执行机构损耗及能源浪费等问题，并且大多数情况下，当系统趋于稳定后，已不需要频繁的数据更新来维持系统的性能。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术中的不足，本专利技术提出一种基于动态事件触发的电力线巡检机器人的控制方法，该方法为了解决如何避免控制器对系统模型的依赖性，提高系统的鲁棒性，同时避免了控制器信号频繁的更新的技术问题。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术的一种基于动态事件触发的电力线巡检机器人的控制方法，包括以下步骤，
[0007]S1：通过建立笛卡尔坐标系，获取PLI机器人的运动学和动力学模型；
[0008]S2：将PLI机器人的运动学和动力学模型通过全形式动态线性化转化发展获得控制观测器；
[0009]S3：建立电力线巡检机器人的事件触发机制；如果满足触发机制，则在控制观测器中更新系统的控制输入；如果不满足触发机制，则控制观测器中的输入和输出值不变。
[0010]进一步地，步骤S1中，
[0011]建立的PLI机器人的运动学和动力学模型为：
[0012][0013]式(1)中，θ1表示机器人主体与X1轴之间的倾斜角；θ2表示制动杆运动过的角度；θ
11
表示机器人主体与X1轴之间的倾斜角随时间的变化率；θ
12
表示制动杆运动过的角度随时间的变化率；θ1以及θ2通过角速度传感器获得；
[0014]分别表示θ1、θ2、θ
11
、θ
12
随时间的变化率，由控制器根据接受到的传感器信息计算得到；
[0015]τ1为θ1转动方向的输入力矩；τ2为θ2转动方向的输入力矩；由扭矩传感器获得；
[0016]m1表示机器人本体的质量；m2表示配重箱质量；d
T
表示T形底座的高度；l表示制动杆长度；h1表示机器人本体质心到电力线的距离；h
20
表示配重箱质心到Y1O1Z1平面的距离。
[0017]进一步地，步骤S2中，控制观测器的公式为：
[0018][0019]其中y(k)＝[θ1(k),θ2(k)]T
表示系统在第k个计算周期的输出向量，T表示矩阵的转置；系统的含义为：电力巡检机器人系统。
[0020]u(k)＝[τ1(k),τ2(k)]T
表示系统输入向量；
[0021]表示系统输出向量的估计值；
[0022]表示上一事件触发时刻系统的输出向量，只在事件触发时刻更新；
[0023]表示基于事件的系统输出观测误差；
[0024]ΔY(k)＝[Δy(k),Δy(k
‑
1)]T
；
[0025]ΔU(k)＝[Δu(k),Δu(k
‑
1)]T
；
[0026]Δy(k)＝y(k)
‑
y(k
‑
1)；
[0027]Δu(k)＝u(k)
‑
u(k
‑
1)；其中，y(k)是系统的输出值，u(k)是系统的输入值，由传感器测量和计算机处理得到；是输出的估计值，为理论的取值，由式(2)计算得到，表示伪雅可比矩阵Φ(k)的估计值，c为设计常数。
[0028]进一步地，步骤S3中，事件触发机制的公式为
[0029][0030]其中ΔH(k)＝[ΔY(k),ΔU(k)]T
，表示上一事件触发时刻的ΔH(k)，参数e,σ满足(1
‑
e)2＜0.2，0＜σ＜1，表示实际输出和上次事件采样输出之间基于事件的输出误差，表示实际输出误差；表示机器人运动到的期望位姿；
[0031]式(2)中的代入到式(3)中进行计算；若式(3)不满足，则u(k)和保持原值代入到式(2)中，即保持系统的输入和输出值保持原值。
[0032]进一步地，步骤S3中，更新系统的控制输入，包括：
[0033]设定伪雅可比矩阵更新率为：
[0034][0035]其中，α(k)在事件触发时刻等于1，在两个事件触发的间隙等于0；γ,φ
ε
,φ
M
都是设计参数；
[0036]设定伪雅可比矩阵重置规则为：
[0037]若或
[0038]将式(4)和式(5)中计算获得的更新控制观测器；
[0039]设定伪雅可比矩阵的预测值：
[0040][0041]其中Φ
j
(k)＝[Φ(k
‑
1),Φ(k
‑
2),L,Φ(k
‑
n)]T
，Θ(k)＝[θ(k
‑
1),θ(k
‑
2),L,θ(k
‑
n)]；
[0042][0043]用式(4)和式(5)中的代入到式(6)中计算；
[0044]还要设定控制观测器的滑模面，控制观测器的滑模面公式为，
[0045]s(k)＝λ1e(k)+λ2E(k
‑
1)
ꢀꢀꢀ
(8)
[0046][0047]其中y
r
(k)表示输出向量的期望值，操作人员给定；s(k)表示输出观测器的滑模面，c为设计常数；λ为设计常数，取值0
‑
1；
[0048]用式(2)中的代入到式(9)中计算；
[0049]系统的控制输入表示为：
[0050]u(k)＝u(k
‑
1)+I2ΔU(k)
ꢀꢀꢀ
(10)
[0051]其中，I2＝[1,0]，
[0052][0053]将式(10)计算的u(k)代入到式(2)中，更新控制观测器；
[0054]将式(8)中的s(k)结合式(6)中的计算式(11)，再由式(11)计算式(10)。
[0055]有益效果：
[0056]本申请设置了事件触发机制，只在满足事件触发机制时才对系统的输入值进行更新，相比本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态事件触发的电力线巡检机器人的控制方法，其特征在于，包括以下步骤，S1：通过建立笛卡尔坐标系，获取PLI机器人的运动学和动力学模型；S2：将PLI机器人的运动学和动力学模型通过全形式动态线性化转化发展获得控制观测器；S3：建立电力线巡检机器人的事件触发机制；如果满足触发机制，则在控制观测器中更新系统的控制输入；如果不满足触发机制，则控制观测器中的输入和输出值不变。2.根据权利要求1所述的一种基于动态事件触发的电力线巡检机器人的控制方法，其特征在于，步骤S1中，建立的PLI机器人的运动学和动力学模型为：式(1)中，θ1表示机器人主体与X1轴之间的倾斜角；θ2表示制动杆运动过的角度；θ
11
表示机器人主体与X1轴之间的倾斜角随时间的变化率；θ
12
表示制动杆运动过的角度随时间的变化率；θ1以及θ2通过角速度传感器获得；分别表示θ1、θ2、θ
11
、θ
12
随时间的变化率，由控制器根据接受到的传感器信息计算得到；τ1为θ1转动方向的输入力矩；τ2为θ2转动方向的输入力矩；由扭矩传感器获得；m1表示机器人本体的质量；m2表示配重箱质量；d
T
表示T形底座的高度；l表示制动杆长度；h1表示机器人本体质心到电力线的距离；h
20
表示配重箱质心到Y1O1Z1平面的距离。3.根据权利要求1所述的一种基于动态事件触发的电力线巡检机器人的控制方法，其特征在于，步骤S2中，控制观测器的公式为：其中y(k)＝[θ1(k),θ2(k)]
T
表示系统在第k个计算周期的输出向量，T表示矩阵的转置；系统的含义为：电力巡检机器人系统；u(k)＝[τ1(k),τ2(k)]
T
表示系统输入向量；表示系统输出向量的估计值；表示上一事件触发时刻系统的输出向量，只在事件触发时刻更新；表示基于事件的系统输出观测误差；ΔY(k)＝[Δy(k),Δy(k
‑
1)]
T
；ΔU(k)＝[Δu(k),Δu(k
‑
1)]
T
；Δy(k)＝y(k)
‑
y(k
‑
1)；Δu(k)＝u(k)
‑
u(k
‑
1)；其中，y(k)是系统的输出值，u(k)是系统的输入值，由传感器测
量和计算机处理得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：张宇峰，陆一凡，刘鑫之，黄善越，孙运通，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：