[发明专利]一种模型不确定双关节机械手的高精度轨迹跟踪控制方法

说明书

一种机械手轨迹跟踪的高精度控制方法。传统控制器的设计通常采用基于被控对象模型的设计方法，但实际工程中要得到机械手精确的数学模型非常困难，导致这类方法难以得到实际应用。模糊控制器的设计无需知道被控对象的精确数学模型，尤其适合模型不确定机械手的控制，但由于控制规则有限，使模糊控制的控制精度不高。本发明在模糊控制的基础上引入变论域思想，实现机械手的高精度轨迹跟踪控制。该控制方法具有良好的适应性、鲁棒性、抗干扰能力，同时控制精度很高，并且能够解决各关节之间耦合影响造成的控制困难，对于模型不确定多关节机械手来说具有较高的应用价值。

技术领域

本发明涉及一种变论域模糊控制方法，用于模型不确定双关节机械手的轨迹跟踪控制。

背景技术

机械手轨迹跟踪是通过各个关节的控制器输出驱动力矩控制各关节位置、速度等变量高精度地跟随给定轨迹变化，以使机械手实现期望理想路径的操作过程。传统控制器的设计通常采用基于被控对象模型的设计方法，通过建立机械手动力学方程，依据传统控制理论设计控制律。在实际应用中，由于负载质量、连杆质心、动/静摩擦力、以及环境干扰等不确定性因素，要想得到机械手精确的数学模型十分困难，并且机械手在运动过程中由于环境、负载等变化导致模型和参数也在实时改变，使这类方法难以得到实际应用。模糊控制器的设计无需知道被控对象的精确数学模型，尤其适合模型不确定机械手的控制，但由于模糊控制器的控制规则有限，对于高精度的控制问题，效果不理想。神经网络等其它智能控制方法也存在计算复杂、实时性不高等问题。

发明内容

为了解决传统控制和普通模糊控制等方法在机械手控制方面的不足，本发明在普通模糊控制的基础上引入变论域思想，并通过在输入变量中引入伸缩因子的方式来实现变论域的目的，针对模型不确定双关节机械手设计了一种自适应模糊控制器。该控制方法不仅具有良好的适应性、鲁棒性和抗干扰能力，同时控制精度很高，并且能够解决各关节之间耦合影响造成的控制困难。该控制方法还适用于单关节、三关节等其它自由度的机械手控制，对于不确定多关节机械手系统来说具有较高的应用价值。

附图说明

图1是双关节机械手的变论域模糊控制框图。

图2是变论域模糊控制器的结构框图。

图3是关节1的轨迹跟踪曲线。

图4是关节2的轨迹跟踪曲线。

图5是关节1的轨迹跟踪误差曲线。

图6是关节2的轨迹跟踪误差曲线。

具体实施方式

图1所示的双关节机械手的变论域模糊控制框图中，被控对象为双关节机械手，故采用了两个相同结构的变论域模糊控制器分别控制两个关节的轨迹跟踪。对于多关节的机械手可根据关节数确定控制器个数，每个关节各需要一个控制器。变论域模糊控制器采用双输入单输出的二维模糊控制器，其中输入变量为偏差及偏差的变化率，控制器输出变量为机械手关节控制力矩。

图1中的双关节机械手，其动力学模型为：

式中q∈Rⁿ为关节角位移量，M(q)∈R^n×n为机械手的惯性矩阵，表示离心力和哥氏力，G(q)∈Rⁿ为重力项，τ∈Rⁿ为控制力矩，d∈Rⁿ为外加扰动。

双关节的初始状态为：[0.9,0.3,0.6,0.5]。双关节的给定轨迹分别为：

qd1＝1+0.2sin(0.5πt)