一种基于模糊制造技术

本发明专利技术涉及一种基于模糊

【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊PID的柔性机械臂控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及工业生产
，尤其是指一种基于模糊
PID
的柔性机械臂控制方法及系统
。

技术介绍

[0002]柔性机械臂具有重量轻
、
效率高和能耗低等优点，但也存在着耦合性强以及建模复杂的问题
。
由于柔性材料的使用，机械臂在运动的过程中其臂杆会产生高频地弹性振动，这就是柔性机械臂的耦合特性
。
因其高频振动的模态具有无穷维，且该弹性振动难以被精确地量化分析，故系统精确的数学模型也难以被建立
。
除了模型内部的不确定性以外，柔性机械臂系统还存在着外部的各种扰动，因此克服内外不确定因素对系统的影响，得到对柔性机械臂高精度
、
高稳态和高鲁棒性的控制，一直是研究热点
。
在此背景下，选择合适的建模方法以及设计合适的控制策略对提高柔性机械臂的控制效果以及增强其抗扰动的能力具有重要的理论价值和现实意义
。
[0003]在柔性机械臂运动时，由于其运动过程是刚柔耦合的，既需要对期望轨迹进行精确跟踪，同时由于弹性振动的产生，也需要对振动进行抑制，以此确保机械臂的控制性能
。
现有的柔性机械臂的控制方法种类繁多，但主要是直接针对系统的耦合模型设计控制器进行控制，一般可采取的控制方法有：
SMC
控制
、ADRC
控制以及模糊控制等
。
这种对整个耦合模型设计控制器的控制策略，不仅忽略了柔性机械臂的耦合特性，且设计复杂，计算量大
。
虽然可以对期望轨迹进行跟踪，但由于没有对臂杆的弹性振动进行抑制，故跟踪效果并不好
。
这种控制策略使用的控制方法单一，不能很好的满足机械臂系统的复杂需求，且其控制目标缺乏针对性，既不能针对轨迹进行很好地跟踪，也不能针对振动进行抑制，导致系统的鲁棒性较低
。
[0004]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息
。

技术实现思路

[0005]为此，本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术中由于控制目标缺乏针对性，因此既不能针对轨迹进行很好地跟踪，也不能针对振动进行抑制，导致系统的鲁棒性较低的问题
。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术的第一方面提供了一种基于模糊
PID
的柔性机械臂控制方法，所述方法包括：
[0007]获取机械臂相关参数；所述机械臂相关参数包括：机械臂长度
、
机械臂末端负载质量
、
机械臂旋转角和机械臂末端振动量；
[0008]根据所述机械臂相关参数
、
假设模态法和拉格朗日法构建柔性机械臂动力学模型；
[0009]根据奇异摄动方法对所述柔性机械臂动力学模型进行解耦，生成慢变子系统模型
和快变子系统模型；
[0010]根据所述慢变子系统模型和
impfal
函数建立扩张状态观测器并生成观测扰动值；
[0011]根据柔性机械臂位置跟踪误差生成传统线性滑模面；
[0012]根据所述传统线性滑模面和状态次幂项生成改进线性滑模面；
[0013]对所述改进线性滑模面求导，生成滑膜控制律；
[0014]根据所述观测扰动值和所述滑膜控制律生成轨迹跟踪控制律；
[0015]根据所述快变子系统模型
、
模糊
PID
控制算法和所述机械臂末端振动量生成振动抑制控制律；
[0016]将所述轨迹跟踪控制律和所述振动抑制控制律进行组合生成总控制率
。
[0017]在本专利技术的一个实施例中，所述机械臂动力学模型的计算公式如下：
[0018][0019]其中，为正定质量矩阵，
H
为交叉耦合矩阵，
C
为阻尼矩阵，
K
为刚度矩阵，
q
＝
[q
1 q2…
q
n
]T
为描述柔性机械臂弹性振动的模态坐标，
w
为外界扰动，且
|w|
＜
d
，
d
为正实数，
u
为系统输入，
θ
为机械臂转角
。
[0020]在本专利技术的一个实施例中，所述慢变子系统模型的公式如下：
[0021]θ
s&&
＝
J(u
s
+w
s
‑
H
1s
)
[0022]其中，其中
N
11s
，
N
12s
，
N
21s
，
N
22s
为
N
s
的矩阵元素，
θ
s
为
θ
的估计值，
u
s
为慢变子系统控制量，
w
s
为外部扰动，
H
1s
＝
H1。
[0023]在本专利技术的一个实施例中，所述快变子系统模型的公式如下：
[0024][0025]其中，
d
为正实数，
z
f
＝
z
‑
z
s
，
t
p
＝
t/
μ
，
K
s
为新的状态量，
u
f
为快变子系统控制量，
F
11s
为系数
。
[0026]在本专利技术的一个实施例中，所述改进线性滑模面的公式如下：
[0027][0028]其中，
k1>0
，
k2>0
，
k1和
k2为滑模面参数，
e
s
为柔性机械臂位置跟踪误差
。
[0029]在本专利技术的一个实施例中，所述轨迹跟踪控制律的公式如下：
[0030][0031]其中，
k1和
k2为滑模面参数，
k3和
k4为超螺旋参数，
e
s
为柔性机械臂位置跟踪误差，
θ
d
为期望轨迹
。
[0032]在本专利技术的一个实施例中，所述振动抑制控制律的公式如下：
[0033][0034]其中，
e
f
为实际值和目标值之间的误差，
f
为采样时间，
k
p
、k
i
和
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于模糊
PID
的柔性机械臂控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取机械臂相关参数；所述机械臂相关参数包括：机械臂长度
、
机械臂末端负载质量
、
机械臂旋转角和机械臂末端振动量；根据所述机械臂相关参数
、
假设模态法和拉格朗日法构建柔性机械臂动力学模型；根据奇异摄动方法对所述柔性机械臂动力学模型进行解耦，生成慢变子系统模型和快变子系统模型；根据所述慢变子系统模型和
impfal
函数建立扩张状态观测器并生成观测扰动值；根据柔性机械臂位置跟踪误差生成传统线性滑模面；根据所述传统线性滑模面和状态次幂项生成改进线性滑模面；对所述改进线性滑模面求导，生成滑膜控制律；根据所述观测扰动值和所述滑膜控制律生成轨迹跟踪控制律；根据所述快变子系统模型
、
模糊
PID
控制算法和所述机械臂末端振动量生成振动抑制控制律；将所述轨迹跟踪控制律和所述振动抑制控制律进行组合生成总控制律
。2.
根据权利要求1所述的一种基于模糊
PID
的柔性机械臂控制方法，其特征在于，所述机械臂动力学模型的计算公式如下：其中，为正定质量矩阵，
H
为交叉耦合矩阵，
C
为阻尼矩阵，
K
为刚度矩阵，
q
＝
[q
1 q2…
q
n
]
T
为描述柔性机械臂弹性振动的模态坐标，
w
为外界扰动，且
|w|
＜
d
，
d
为正实数，
u
为系统输入，
θ
为机械臂转角
。3.
根据权利要求1所述的一种基于模糊
PID
的柔性机械臂控制方法，其特征在于，所述慢变子系统模型的公式如下：
θ
s&&
＝
J(u
s
+w
s
‑
H
1s
)
其中，其中
N
11s
，
N
12s
，
N
21s
，
N
22s
为
N
s
的矩阵元素，
θ
s
为
θ
的估计值，
u
s
为慢变子系统控制量，
w
s
为外部扰动，
H
1s
＝
H1。4.
根据权利要求1所述的一种基于模糊
PID
的柔性机械臂控制方法，其特征在于，所述快变子系统模型的公式如下：其中，
d
为正实数，
z
f
＝
z
‑
z
s
，
t
p
＝
t/
μ
，
K
s
为新的状态量，
u
f

【专利技术属性】
技术研发人员：朱其新，孙文鑫，王之琦，蒋延标，刘红俐，许兵，张德义，牛福洲，陈浩，付贵忠，杨勇，
申请(专利权)人：江苏永鼎光电子技术有限公司，
类型：发明
国别省市：