[发明专利]一种机械臂传感器的滤波及高阶状态观测方法

说明书

一种机械臂传感器的滤波及高阶状态观测方法，涉及机械臂传感器信号处理领域，针对现有技术中在对测量信号滤波的同时，不能获得信号的高阶状态的问题，包括：步骤一：获取机械臂传感器的测量噪声vsubgt;n/subgt;；步骤二：获取机械臂传感器信号，并基于机械臂传感器信号的泰勒级数，展开建立机械臂传感器的状态方程：步骤三：基于机械臂传感器的测量噪声vsubgt;n/subgt;建立机械臂传感器的测量方程：步骤四：基于机械臂传感器的状态方程以及机械臂传感器的测量方程设计卡尔曼观测器，利用卡尔曼观测器进行高阶状态观测，所述高阶状态为一阶状态和二阶状态。本申请可以消除被测信号的噪声影响，同时获得信号的高阶状态(信号的一阶状态和信号的二阶状态)。

技术领域

本发明涉及机械臂传感器信号处理领域，具体为一种机械臂传感器的滤波及高阶状态观测方法。

背景技术

机械臂高性能控制依赖准确的位置和力矩反馈，此外，还需要位置的高阶状态信息(速度和加速度)以及力矩的高阶状态信息。但传感器测量难免存在噪声干扰，而且力矩的高阶状态信息无法通过测量获得，尽管位置的高阶状态信息可通过速度传感器和加速度传感器得到，但关节中增加速度传感器和加速度传感器不仅加大了机械臂的制造成本，还增加了机械臂的整体质量和关节弹性，严重影响机械臂的性能。

现有的滤波方法可以去除传感器测量中的噪声干扰，但无法获得信号的高阶状态，仍不能满足机械臂高性能控制的要求，因此设计一种滤波方法，在对测量信号滤波的同时，获得信号的高阶状态仍是一个关键难点。

发明内容

本发明的目的是：针对现有技术中在对测量信号滤波的同时，不能获得信号的高阶状态的问题，提出一种机械臂传感器的滤波及高阶状态观测方法。

本发明为了解决上述技术问题采取的技术方案是：

一种机械臂传感器的滤波及高阶状态观测方法，包括以下步骤：

步骤一：获取机械臂传感器的测量噪声v_n；

步骤二：获取机械臂传感器信号，并基于机械臂传感器信号的泰勒级数，展开建立机械臂传感器的状态方程：

步骤三：基于机械臂传感器的测量噪声v_n建立机械臂传感器的测量方程：

步骤四：基于机械臂传感器的状态方程以及机械臂传感器的测量方程设计卡尔曼观测器，利用卡尔曼观测器进行高阶状态观测，所述高阶状态为一阶状态和二阶状态。

进一步的，所述步骤一的具体步骤为：

步骤一一：将机械臂传感器静置，并使其测量稳定目标，采集1000次有效数据，记为N₁₀₀₀；

步骤一二：计算1000个数据的标准差，并将其作为测量噪声：

v_n＝std(N₁₀₀₀)

其中，std()为求解数据标准差的运算函数。

进一步的，所述机械臂传感器的状态方程表示为：

其中，下标k表示上一时刻传感器测量值，k+1表示当前时刻传感器测量值，k的取值范围为0，1，2，…，n的整数；Δt为采样周期；X为传感器测量值，为机械臂传感器测量值的一阶状态，为机械臂传感器测量值的二阶状态；Q_p为状态在变化过程中的过程噪声。

进一步的，所述测量方程表示为：

其中，Y_k+1是机械臂传感器的测量值。

进一步的，所述步骤四中卡尔曼观测器具体执行如下步骤：