[发明专利]一种改进的水下机器人作业机械臂广义预测控制方法

权利要求书

1.一种改进的水下机器人作业机械臂广义预测控制方法，为闭环控制，其特征是：包括柔化、调节和预测环节，被控对象的设定期望值经柔化处理后生成参考轨迹向量，与预测输出初值相减再经阶梯化处理即可求得当前时刻的控制增量，进而得到控制量，将控制增量作用于被控对象执行相应动作，同时控制增量与输出量一起被用来生成新的预测输出初值。

2.一种改进的水下机器人作业机械臂广义预测控制方法，其特征是：建立适合用于非线性系统辨识的T-S模糊辨识模型，辨识得到水下机械臂的实时CARIMA参数模型，并引入阶梯因子，形成递进关系，使用阶梯式广义预测控制算法进行滚动预测优化生成最优控制量，并作用于液压驱动器的控制装置，使水下机器臂产生相应动作。

3.如权利要求2所述的一种改进的水下机器人作业机械臂广义预测控制方法，其特征是：建立适合用于非线性系统辨识的T-S模糊辨识模型，需要事先确定T-S模型的类型、前件变量及其阶次和滞后量等关键点，还要确定模糊规则的数量、隶属函数的类型，并对模糊空间进行划分。

4.如权利要求2所述的一种改进的水下机器人作业机械臂广义预测控制方法，其特征是：T-S模糊辨识无需知道被控对象模型的具体结构，利用模糊推理原理逼近未知的非线性动态对象并可将其线性化。

5.如权利要求2所述的一种改进的水下机器人作业机械臂广义预测控制方法，其特征是：采用仿射T-S模型，选择高斯型隶属函数来完成求取前件模糊集合的任务，每条模糊规则对于T-S模型后件变量有各自的隶属度，T-S模型的输出值是由诸规则的输出项进行加权平均得到的总输出。

6.如权利要求2所述的一种改进的水下机器人作业机械臂广义预测控制方法，其特征是：引入可变遗忘因子值在线修正项，采用遗忘因子递推最小二乘法来进行参数辨识。

7.如权利要求2所述的一种改进的水下机器人作业机械臂广义预测控制方法，其特征是：广义预测控制过程中根据设定的性能指标是否达到最优来确定未来时刻的控制作用。

8.如权利要求2所述的一种改进的水下机器人作业机械臂广义预测控制方法，其特征是：广义预测控制过程中使用一阶低通滤波器对设定期望值进行柔化处理并生成参考轨迹以逐步接近设定期望值。

9.如权利要求2所述的一种改进的水下机器人作业机械臂广义预测控制方法，其特征是：广义预测控制过程中采用反馈校正的方式对被控对象进行控制，以及时弥补控制误差。

10.如权利要求2所述的一种改进的水下机器人作业机械臂广义预测控制方法，其特征是：引入阶梯因子，强制要求预测出的若干步控制增量按照同一个比例值变化，形成递进关系，对控制增量起到约束作用。