[发明专利]一种液压机械臂的模型辨识与自适应控制方法

权利要求书

1.一种液压机械臂的模型辨识与自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、建立包含未知参数的机械臂动力学模型，并将其转化成线性形式；具体实现方法为：建立机械臂的二阶拉格朗日模型和电液伺服系统的三阶非线性模型，并将二者进行模型整合；

S2、采用NFO算法设计在特定物理约束下机械臂的激励轨迹并进行激励实验，根据激励实验所获得的数据对机械臂动力学模型中的未知参数进行辨识；

S3、根据机械臂动力学模型参数设计自适应反步控制器，对机械臂动力学模型进行驱动；并采用新的控制变量，对自适应反步控制器的控制输出进行修正；具体包括以下子步骤：

S31、设计电液伺服参数的估计率如下：

其中，分别表示的导数；为电液伺服阀参数的估计；是对系统库伦摩擦力和外部扰动之和τ_D的估计；k_D,k_i均是正常数；z_i为反步推导过程中定义的系统状态误差；τ_D0和分别表示估计参数的初始条件；x₁,x₂,x₃表示系统的状态变量；i＝1,2,3；

S32、采用如下新的控制变量，对系统最终的控制量进行修正：

其中，是控制变量v的导数，K_v,v_c为正常数，v_c表示电液伺服阀电压的上界；Γ为电液伺服阀的集总参数；Δu＝χ(u)-u，u为电液伺服阀电压，χ(u)表示u的输入饱和；

S33、基于步骤S31和步骤S32，通过反步迭代，设计如下自适应控制率u：

α₂＝α₂₁+α₂₂

z₁＝x₁-θ_d,z₂＝x₂-α₁,z₃＝x₃-α₂

其中，K_i，k₂₂均为正常数，i＝1,2,3,4；α₁,α₂为虚拟控制量，||·||表示求·的二范数；δ(t)为一个有界函数，在0到∞上满足积分有界；分别表示H,C,G的辨识数据，H(θ)∈R^2×2、G(θ)∈R^2×1分别表示惯性矩阵、科里奥利矩阵、重力矩阵；τ_Dmax,分别表示对应的不确定参数的最大边界；J^-1,J^T分别表示J的逆和转置，J为系统二自由度机械臂的雅可比矩阵；其中y₁(θ₁),y₂(θ₂)分别表示大臂液压缸和小臂液压缸的动态长度，表示y₁(θ₁),y₂(θ₂)的导数。

2.根据权利要求1所述的液压机械臂的模型辨识与自适应控制方法，其特征在于，步骤S2中，在特定物理约束下的机械臂的激励轨迹具体为：机械臂的关节角度，关节角速度，关节角加速度满足在指定的物理约束值以内。

3.根据权利要求1所述的液压机械臂的模型辨识与自适应控制方法，其特征在于，步骤S2中，采用如下傅里叶级数的形式表征激励轨迹：

其中，θ_d是期望的关节角度，表示期望的关节角速度、表示期望的关节角加速度；θ₀是关节的偏移量；a_k,b_k是待优化的傅里叶级数系数；w_f是基波频率，t为时间；k为频率系数，在1和N之间取值，N为傅里叶级数的周期。

4.根据权利要求1所述的一种液压机械臂的模型辨识与自适应控制方法，其特征在于，所述步骤S2中采用NFO算法，通过优化以下适应度函数进行动力学模型的未知参数辨识：

其中，f(Λ)表示N代数据的均方误差，表示第i代的力矩误差，为第i代的力矩估计，表示第i代的回归数据集，表示估计参数向量，表示由第i代的回归数据集和估计参数向量计算得到的反算力矩。