【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器人控制及强化学习，尤其是涉及一种机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法及系统。
技术介绍
1、机器人关节模组作为机器人的关键部件之一，用于控制机器人的运动。精确的速度控制对于机器人的准确操作至关重要。然而，机器人关节模组在运动过程中面临许多挑战，包括摩擦、参数不确定性和外部扰动等。永磁同步电机是一种在现代工业中广泛应用的电动机类型，它具有高效率、高功率密度和精确控制等优势，因此在电动汽车、风力发电、工业自动化以及家电等领域得到广泛应用。在永磁同步电机应用中，确保电机的高效稳定运行至关重要。而电机的速度控制是影响其性能和效率的关键因素之一。然而，电机系统是具有不可避免的参数变化和外部负载扰动等非线性因素的，这些非线性因素被称为集总干扰并且是不可测量的。在集总干扰的影响下，传统的pi控制很难实现电机的良好响应。
2、近年来引入了许多先进的非线性控制方法，以提高电机驱动系统的性能。在这些高级技术中，滑模控制被认为是一种有效处理系统不确定性和干扰的方法。然而，滑模的主要问题是在接近滑模表面后由于控制信号中的不连续动作引起的抖动现象，它会降低控制的精度。因此，减小抖动是设计滑模控制的一个主要问题。
3、目前，已经开展了多项研究以通过滑模控制来提高电机系统的速度性能，例如高阶滑模方法、模糊滑模方法以及带有趋近律的滑模控制。趋近律方法直接与趋近过程相关，精心设计的趋近律可以有效提高系统性能。将根据滑模表面的相对位置和系统状态来调整滑模控制的切换增益，以减小抖动。在到达阶段期间，为减小到达时间，切换增益
4、综上所述，传统的滑模控制方法通常伴随着控制信号的抖动，这会导致电机系统的振荡和能耗增加，降低了实际应用中的可行性。因此，需要一种自适应控制方法，来结合滑模控制的鲁棒性和自适应性，以提高机器人关节模组的速度控制性能，设计一个能够减小抖动并处理未知干扰的自适应滑模控制器成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法及系统，以改善电机系统的速度控制性能，特别是在存在参数不确定性和外部负载扭矩等未知扰动的情况下，优化模组电机速度控制系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、<方案一>
4、本专利技术提供了一种机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法，具有这样的特征，包括以下步骤：
5、步骤s1，采集电机转子的角速度；采集电机a、b两相电流信号，并经过clark变换和park变换得到q轴测量电流和d轴测量电流；
6、步骤s2，基于角速度、d轴测量电流以及q轴测量电流，建立电机在d-q旋转坐标系下的数学模型；
7、步骤s3，基于数学模型，考虑参数不确定性，重构电机的运动方程；
8、步骤s4，基于运动方程，构建扰动观测器的状态方程；
9、步骤s5，构建自适应滑模控制器的滑模面；
10、步骤s6，设计自适应滑模趋近律和自适应切换增益函数；
11、步骤s7，基于所设计自适应滑模趋近律，得到内部电流环控制的控制输入；
12、步骤s8，基于扰动观测器和自适应滑模控制器实现机器人关节系统的控制。
13、在本专利技术提供的机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法中，还可以具有这样的特征：其中，电机的数学模型φ1在d-q旋转坐标系下中的表达式为：
14、
15、其中，vd和vq分别是d轴和q轴定子电压，id和iq分别是d轴和q轴定子电流，ld和lq分别是d轴和q轴定子电感，rs是定子电阻，np是电机的转子极对数，ψf是转子的磁通链，ω是转子的角速度，te是生成的电机扭矩；
16、设定磁通链ψf保持恒定，te仅取决于q轴电流，te表达式为：
17、
18、此外，电机的力学方程可以表示为：
19、
20、其中，kt＝1.5npψf是扭矩常数，j是电机和负载的转动惯量，b是电机的摩擦系数，tl是负载扭矩。
21、在本专利技术提供的机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法中，还可以具有这样的特征：其中，考虑参数不确定性，电机的运动方程φ2的其表达式为：
22、
23、其中，jn是名义惯性，bn是名义摩擦系数；δj＝(j-jn)和δb＝(b-bn)是电机和负载的转动惯量、电机的摩擦系数的偏差；是导致不良动态响应的未知扰动。
24、在本专利技术提供的机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法中，还可以具有这样的特征：其中，设ωref为ω的参考速度，对于速度控制，跟踪误差ωref-ω应该趋于零；选择速度误差ωref-ω及其积分分别表示为状态变量x1与x2，其表达式为：
25、
26、状态空间方程φ3的表达式由φ2及所定义状态变量整理为：
27、
28、其中，x1和x2是系统状态，d1(x)＝d/jn表示总扰动；是控制信号；
29、滑模面设计如下：
30、s＝x1+c·x2，
31、其中，正值增益c>0与渐近收敛速率相关；
32、然后，使用趋近律来构建控制信号u，以引导系统轨迹朝向滑模面，趋近律必须满足下面的方程：
33、
34、在本专利技术提供的机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法中，还可以具有这样的特征：其中，设计自适应滑模趋近律φ4，其表达式为：
35、
36、其中，自适应切换增益函数f(x1，s)使用状态误差x1和滑模面s来自适应地改变切换增益；此外，为了改善由直接切换引起的抖动，函数；
37、自适应切换增益函数定义为φ5，其表达式为：
38、
39、在本专利技术提供的机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法中，还可以具有这样的特征：其中，设计自适应趋近律后，控制信号u可整理为φ6，其表达式为：
40、
41、由φ6可得，内部电流环控制的控制输入可以表示如下
42、
43、其中，代表理想控制信号，不考虑总扰动，由自适应滑模控制器计算得出的；则是系统中的总扰动。
44、在本专利技术提供的机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法中，还可以具有这样的特征：其中，定义变量ζ作为扰动观测器的状态，基于运动方程φ2，构建扰动观测器的状态方程φ7，其表达式为：
45、
46、其中，kob＞0是观测增益。
47、<方案二>
48、本专利技术还提供了一种机器人关节模组的自适应滑模速度控制系统，具有这样的特征，包括：数据采集转换模块，用于采集电机本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法，其特征在于：
8.一种机器人关节模组的自适应滑模速度控制系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的机器人关节模组的自适应滑模速度控制方法，其特征在于：
【专利技术属性】
技术研发人员：周菲，李双圻，魏亚飞，潘宇，董鑫，郁张皓，王记文，俞宏洋，余健，
申请(专利权)人：上海一琉机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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