[发明专利]一种多自由度上肢康复机器人的位置跟踪控制方法

说明书

本发明提供了一种多自由度上肢康复机器人的位置跟踪控制方法，步骤如下：S1、采用拉格朗日法建立具有多扰动的n自由度上肢康复机械臂的动力学方程，根据动力学方程设置跟踪误差信号设计控制律并将控制率代入至动力学方程中，得到反馈控制率；S2、设计滑膜函数并进行稳定性证明，求得力矩的控制律；S3、基于HJI理论进行滑模控制设计；S4、设计模糊滑模控制策略；S5、设计自适应控制器；S6、进行系统稳定性分析。本发明利用HJI理论，将传统滑模函数转化为HJI不等式后，对系统扰动项采用模糊规则和自适应调节趋近，直接精准获得上肢康复机械臂平稳、快速的高精度位置跟踪效果。

技术领域

本发明涉及机械臂的动态控制，具体涉及到一种多自由度上肢康复机器人的位置跟踪控制方法。

背景技术

PID控制作为经典的控制方式，具有动态特性可调、不依赖被控对象的优点，但是其控制精度欠缺、鲁棒性差；滑模控制是一种非线性的控制方法，独立性高，不受到机械臂动力学模型参数和外界扰动变化的影响，响应速度快，但具有不稳定性，在控制时易发生抖震现象；力矩控制依赖性强，需要具体的模型参数支持；自适应控制虽然能够通过不断地自我学习来调整系统参数的变化，但在其整个过程中的计算量巨大，只适合结构简单的对象；鲁棒控制方法自主性差，需要通过工作人员的经验和主观判断来率先设定输入扰动的最大值，缺乏自主学习能力和适应性；智能控制方法主要包括了神经网络控制和强化学习控制，神经网络控制本身具有学习能力，适应力较强但也存在学习时间过长、参数不易确定等局限性。因此如何使机械臂在控制过程中，实现机械臂快速且稳定的高精度跟踪控制，并提高其抗干扰能力，是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。

发明内容

本发明专利利用自适应控制的自我学习能力和滑模控制响应速度快的优点，加入模糊控制方法来解决抖振现象，并将其与HJI理论有机结合，提出一种基于HJI理论的自适应模糊滑模控制算法。首先针对于六自由度的康复机械臂动力学方程，设计模糊滑模控制律；结合HJI理论将所设计的滑模函数转化为HJI不等式，求出李雅普诺夫稳定性表达式；通过自适应控制调节上肢康复机械臂系统的不确定输入干扰项，并作为模糊逻辑控制器的输入，设计模糊规则，进而补充李雅普诺夫稳定表达式；进行整体机械结构的稳定性证明。本发明包括如下步骤：

S1、采用拉格朗日法建立具有多扰动的n自由度上肢康复机械臂的动力学方程，根据动力学方程设置跟踪误差信号设计控制律并将控制率代入至动力学方程中，得到反馈控制率；

S2、设计滑膜函数并进行稳定性证明，求得力矩的控制律；

S3、基于HJI理论进行滑模控制设计；

S4、设计模糊滑模控制策略；

S5、设计自适应控制器；

S6、进行系统稳定性分析。

进一步的，步骤S1步骤具体如下：

S11、采用拉格朗日法建立具有多扰动的n自由度上肢康复机械臂的动力学方程：

其中，q、和分别表示机械臂的关节位置、速度和加速度矢量，M(q)表示n*n阶正定质量惯性矩阵，为哥氏力/离心力矢量，G(q)为重力，τ为控制输入力矩，D为不确定干扰项；

S12、根据所述动力学方程设置跟踪误差信号方程：e＝q-q_d；

其中，q_d为输入的期望位置，q为实际的位置输出，设计控制律为：

将该控制率代入至动力学方程中，得到反馈控制率

进一步的，步骤S2步骤具体如下：

设计滑膜函数：采用Lyapunov函数对进行稳定性证明，求得力矩的控制律，其中，Lyapunov函数为：