[发明专利]一种液压机械臂末端力软测量方法

说明书

本发明公开了一种液压机械臂末端力软测量方法，首先建立液压机械臂动力学模型，并将动力学模型线性化处理，建立机械臂最小惯性参数集及其对应的回归矩阵的线性模型，以回归矩阵条件数最小为目标，求解有限傅里叶级数系数，生成激励轨迹。然后在机械臂在无负载条件下，运行一次激励轨迹，采集液压缸两腔压力传感器数值，并通过液压缸两腔压力计算液压驱动力矩τ。将各时刻的关节角度、角速度、角加速度带入回归矩阵Y中，并合并成一个总矩阵。最后根据得到的液压驱动力矩τ和回归矩阵Y计算机械臂动力学参数。本发明提出的末端力软测量方法可代替末端力传感器，解决了力传感器在复杂工况下易损坏，从而无法对末端力准确感知的问题。

技术领域

本发明涉及液压机械臂控制技术领域，具体涉及一种液压机械臂末端力软测量方法。

背景技术

目前液压机械臂已被广泛应用于产品加工、施工救援、水下作业等方面，当机械臂在重载情况下工作时，大惯量必然导致较大冲击，极易造成末端传感器的损坏，导致机械臂无法对末端力精确感知。为解决上诉问题，提出一种液压机械臂末端力软测量方法，以软测量方法代替力传感器，可以实现末端力的精确感知。

目前关于力软测量被广泛应用的是基于机械臂逆运动学模型的直接外力估计方法(Koivumki J；Mattila J.Stability-Guaranteed Force-Sensorless Contact Force/Motion Control of Heavy-Duty Hydraulic Manipulators.IEEE Transactions onRobotics,2015)，但是这种方法需要准确的机械臂动力学参数，由于无法获知准确的动力学参数，故影响外力的估计性能。另一种方法是通过设计观测器来实现对外部作用力的估计文献(Sebastian G.Interaction force estimation using extended stateobservers:An application to impedance-based assistive and rehabilitationrobotics，IEEE Robotics and Automation Letters，2019)设计了扩张状态观测器(Extended State Observer,ESO)来估计外力，但是，这种方法仅适用于估计恒定或缓慢变化的相互作用力，适用于康复运动的助力训练，但是在液压机械臂高动态的作业工况下将会失效。

发明内容

为此，本发明提供一种液压机械臂末端力软测量方法，通过建立机械臂动力学模型，进而建立机械臂最小惯性参数集模型。利用有限傅里叶级数求解激励轨迹，在激励轨迹下利用最小惯性参数集模型求解机械臂动力学参数，进而计算外部作用力。

本发明采用的技术方案是：一种液压机械臂末端力软测量方法，包括以下步骤：

步骤1，建立液压机械臂动力学模型，并将动力学模型线性化处理，建立机械臂最小惯性参数集及其对应的回归矩阵的线性模型。

步骤2，利用有限傅里叶级数设计激励轨迹，以步骤1的回归矩阵条件数最小为目标，求解有限傅里叶级数系数，生成激励轨迹。

步骤3，机械臂在无负载条件下，运行一次激励轨迹，采集液压缸两腔压力传感器数值，并通过液压缸两腔压力计算液压驱动力矩τ。将各时刻的关节角度、角速度、角加速度带入回归矩阵Y中，并合并成一个总矩阵。

步骤4，根据步骤3得到的液压驱动力矩τ和回归矩阵Y计算机械臂动力学参数。

步骤5，将步骤4中所得的动力学参数，带入到步骤1的线性模型中，计算末端力大小。

进一步地，步骤1中所述的机械臂动力学模型具体如下：