[发明专利]一种多关节柔性机械臂的轨迹跟踪控制方法及系统

说明书

本发明公开了一种多关节柔性机械臂的轨迹跟踪控制方法及系统，基于原本设定的期望轨迹与柔性机械臂实时轨迹的偏差，经融合简化和自适应处理后，分别利用设计的区间二型模糊控制器和边界监督控制器得到两个控制律，再利用两个控制律叠加结果对柔性机械臂轨迹进行修正，实现对柔性机械臂期望轨迹的实时跟踪。本发明不仅提高了区间二型模糊控制器逼近精度，而且能够保证柔性机械臂轨迹跟踪控制的有效性，进而提升柔性机械臂系统响应的快速性、准确性及稳定性。

技术领域

本申请属于机器人技术领域，涉及柔性机械臂轨迹跟踪技术，尤其涉及多关节柔性手臂的轨迹控制方法及系统。

背景技术

与传统的刚性机器人从根本上不同，柔性机械臂具有质量轻、功耗小、负载比高、精度高及构件设计紧凑等许多优点，可以解决刚性机械臂存在的笨重，不易在狭小工作空间内工作的缺陷。然而柔性机械臂所包含的柔性元件由于刚度较低，在工作中容易系统不稳定，容易引起机械臂的振动及弯曲变形，从而导致控制难度大大增加。因此，目前的机械臂关于控制方面的研究有两点难题：(1)大柔性机械臂由于其存在柔性元器件，导致产生不稳定的系统内部扰动；(2)柔性机械臂在运动过程中会产生弹性、弯曲的形变，在对机械臂设计较复杂精确的控制算法时，会导致庞大的计算量，使得系统的响应速度变慢。

复杂的非线性柔性机械臂控制主要是对柔性元器件与刚性机械臂的耦合运动控制。由于柔性关节的振动所导致末端的不稳定，故不能很好的跟踪期望的轨迹。现在研究人员旨在寻找一种合适的控制算法，来克服柔性机械臂建模不精确的问题，在完成柔性机械臂的轨迹控制的同时，通过控制机械臂伺服电机输入电压改变电机产生的力矩的大小来抑制柔性机械臂在运动过程中的振幅。目前主要的控制方法分别为PID控制、模糊自适应控制、神经网络控制、反演控制、滑膜控制等。由于模糊自适应控制在处理复杂不确定非线性系统方面具有优越性，尤其是区间二型模糊，与一型模糊相比较受隶属度函数选取的影响较小、逼近未知扰动精度更高、抗干扰能力更强。

Kelekci Ethem et cl.公开了一种新型的区间型模糊逻辑控制器，用于柔性关节机械手的实时轨迹和振动控制。该控制器是在由Kelekci Ethem et cl.等开发的基于Mamdani的区间2型模糊逻辑工具箱上设计的，该工具箱采用区间三角隶属函数和卡尔尼克孟德尔型约简算法进行设计开发。然而，由于文中设计的基于区间型模糊逻辑控制器是基于其本身的自适应性来提高系统的鲁棒性，因此，这种控制器适应能力较弱，故不能很好的对机械臂末端跟踪偏差进行实时修正。此外，由于柔性机械臂是双关节的，所反馈的信息为两个关节的弯曲角、旋转角ω₁,ω₂,以及他们的导数因而导致计算量庞大，响应时间慢。

发明内容

本发明的旨在针对现有柔性机械臂轨迹跟踪技术存在的适应能力不足及响应时间慢等问题，提供一种多关节柔性机械臂的轨迹跟踪控制方法及系统，在满足柔性机械臂跟踪误差小的前提下，提高柔性机械臂的实时控制能力，提高区间二型模糊系统隶属度函数参数的自适应性，克服因轨迹跟踪技术精度不高导致的柔性机械臂不稳定性，并在柔性机械臂运动边界加入监督策略，以确保轨迹跟踪技术的有效性，克服非理想状况下柔性机械臂在边界运动跟踪误差大的问题。

为了达到上述目的，本发明的发明思路为：基于原本设定的期望轨迹与柔性机械臂实时轨迹的偏差，经融合简化和自适应处理后，分别利用设计的区间二型模糊控制器和边界监督控制器得到两个控制律，再利用两个控制律叠加结果对柔性机械臂轨迹进行修正，实现对柔性机械臂期望轨迹的实时跟踪。

本发明提供的多关节柔性机械臂的轨迹跟踪控制方法包括以下步骤：

S1获取柔性机械臂期望轨迹与实际轨迹的状态偏差；

S2对步骤S1得到的状态偏差进行融合处理；

S3依据步骤S1得到的状态偏差，利用自适应律函数进行自适应处理；