[发明专利]保证瞬态性能的机械臂伺服系统死区补偿控制方法

说明书

一种保证瞬态性能的机械臂伺服系统死区补偿控制方法，包括：建立机械臂伺服系统的动态模型，初始化系统状态、采样时间以及控制参数；根据微分中值定理，将系统中的非线性输入死区线性近似为一个简单的时变系统，推导出带有未知死区的机械臂伺服系统模型；引入限定跟踪误差瞬态特性的界函数；通过误差转换方法，定义一个转换误差变量；采用李亚普诺夫方法，设计系统的虚拟控制量；利用神经网络来估计未知的虚拟控制量；并为避免反演复杂爆炸度等问题，加入了一阶滤波器。本发明提供一种能够有效补偿未知死区输入对系统影响，避免反演法带来的复杂度爆炸问题，提高系统瞬态跟踪性能并保证位置信号的稳定跟踪控制。

技术领域

本发明涉及一种保证瞬态性能的机械臂伺服系统死区补偿控制方法，特别是带有非线性输入死区的柔性机械臂伺服系统自适应控制方法。

背景技术

机械臂伺服系统在机器人、航空飞行器等高性能系统中得到了广泛的应用，如何实现机械臂伺服系统的快速精确控制已经成为了一个热点问题。其中，柔性机械臂由于用料少，重量轻，耗能低等优点受到越来越多的重视。然而，未知死区非线性环节广泛存在于机械臂伺服系统中，往往会导致控制系统的效率降低甚至是失效。因此,为提高控制性能，针对非线性死区的补偿和控制方法必不可少。传统的解决死区非线性的方法一般是建立死区的逆模型或近似逆模型，并通过估计死区的上下界参数设计自适应控制器，以消除死区非线性的影响。然而，在机械臂伺服系统等非线性系统中，死区的逆模型往往不易精确获得。对于系统中存在的未知死区非线性输入，基于微分中值定理经行线性化，使其成为一个简单的线性时变系统，避免了附加补偿，从而可以用一个简单神经网络逼近未知函数和未知参数。

针对机械臂伺服系统的控制问题，存在很多控制方法，例如PID控制，自适应控制，滑模控制等。滑模控制在解决系统不确定性和外部扰动方面被认为是一个有效的鲁棒控制方法。然而，滑模控制在本质上的不连续开关特性将会引起系统的抖振，成为了滑模控制在实际系统中应用的障碍。有人将反演法与滑模控制结合，但此方法也只能实现系统的稳态控制，无法对系统进行快速，完全的跟踪。因此，提出了一种保证瞬态性能的机械臂伺服系统死区补偿控制方法，引入限定跟踪误差瞬态特性的界函数，通过误差转换方法，定义一个转换误差变量，将跟踪误差的保证瞬态特性问题转化为该误差变量的有界性问题。采用李亚普诺夫方法，设计系统的虚拟控制量，并为避免反演复杂爆炸度等问题，加入了一阶滤波器，从而保证转换误差变量的有界性和一致收敛性，得出系统输出在整个区间的完全快速跟踪性能。

发明内容

为了克服现有的机械臂伺服系统的死区非线性，模型参数不确定性，以及反演法带来的复杂度爆炸等的不足，本发明提出了一种保证瞬态性能的机械臂伺服系统死区补偿控制方法简化了控制器的设计结构，实现了带未知死区输入的机械臂系统位置跟踪控制，保证系统稳定快速瞬态跟踪。

为了解决上述技术问题提出的技术方案如下：

一种保证瞬态性能的机械臂伺服系统死区补偿控制方法，所述控制方法包括以下步骤：

步骤1，建立机械臂伺服系统的动态模型，初始化系统状态、采样时间以及控制参数，过程如下：

1.1机械臂伺服系统的动态模型表达形式为

其中，q和θ分别为机械臂连杆和电机的角度；I为连杆的惯量；J是电机的惯量；K为弹簧刚度系数；M和L分别是连杆的质量和长度；u是控制信号；v(u)为死区，表示为：

其中g_l(u)，g_r(u)为未知非线性函数；b_l和b_r为死区未知宽度参数，满足b_l＜0,b_r＞0；

定义x₁＝q，x₃＝θ，式(1)改写为