基于滑模观测器的机械臂故障检测与容错控制研究

摘要

随着机械臂应用范围的扩大和应用环境的逐步复杂化，对其操作和运行安全性和可靠性提出了更高的要求。机械臂是一类复杂非线性系统，其中执行器作为机械臂控制系统的重要组成部分，其故障是导致控制系统失效的主因。目前，采用解析模型的故障检测方法被广泛应用。但由于实际系统存在建模不确定，外界干扰以及参数摄动等问题，提高故障检测和重构的快速性和精度是目前研究的难点问题。进一步利用故障信息设计容错控制器，对于提高系统的安全性和可靠性具有重要意义。
　　在国内外对机械臂故障检测和容错研究的基础上，本文针对故障检测的速度和精度较低，且控制系统存在抖振等问题进行了研究。基于QC-HOSMO(Quasi-ContinuousHigh-Order Sliding Mode Observer，准连续高阶滑模观测器)原理，提出机械臂执行器故障检测与重构方法，并依据重构的故障信号设计容错控制器。
　　首先，分析一类n关节刚性机械臂系统的动力学特性，建立正常状态下机械臂系统的动力学方程。分析执行器故障产生的原因及主要故障类型，设有效因子和外加干扰等参数建立故障模型，构建机械臂系统故障状态的动力学方程。
　　其次，针对传统滑模观测器在机械臂执行器故障重构中出现的精度低，抖振大，以及渐进收敛等问题，构建QC-HOSMO。利用准连续高阶滑模控制在滑模面外连续控制的特性消除抖振，并保证系统在有限时间内收敛至滑模面。采用RBF(Radial BasisFunction，径向基函数)神经网络逼近建模不确定部分和未知干扰部分。进一步选取非奇异终端滑模面，使得系统状态估计误差在有限时间内稳定有界。采用等效输出误差注入方法，完成对执行器实际故障的精确重构。
　　随后，针对出现执行器故障的机械臂系统，采取主动容错控制策略，利用在线重构的精确故障信号补偿系统故障模型。定义非奇异快速终端滑模面，保证有限时间的收敛性，避免奇异现象。定义轨迹跟踪误差，进而设计主动容错控制器。
　　最后，针对几类不同的故障类型进行仿真验证。通过对比普通高阶滑模观测器和QC-HOSMO的仿真结果，验证准连续滑模方法在故障重构中消除抖振，提高重构精度和快速性等优势。通过主动容错控制的仿真结果，验证容错性能的提高。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 选题背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 机械臂故障检测与容错的研究现状

1．2．2 准连续高阶滑模控制的研究现状

1．2．3 非奇异快速终端滑模控制的研究现状

1．3 主要研究内容

2 机械臂执行器故障问题分析

2．1 机械臂系统的特性及动力学方程

2．1．1 机械臂系统组成与特性

2．1．2 机械臂动力学方程

2．2 故障建模

2．2．1 故障成因及类型分析

2．2．2 执行器故障建模

2．3 故障检测及重构问题

2．3．1 故障检测滑模观测器

2．3．2 故障重构分析

2．4 主动容错控制

3 基于QC-HOSMO的机械臂执行器故障重构

3．1 滑模观测器设计

3．2 控制律设计

3．2．1 准连续高阶滑模控制原理

3．2．2 等效控制项设计

3．2．3 变结构控制项设计

3．2．4 稳定性证明

3．3 故障重构

3．3．1 等效输出误差注入方法原理

3．3．2 执行器故障重构

3．4 仿真验证

3．4．1 搭建仿真模型

3．4．2 仿真结果分析

4 基于非奇异快速终端滑模的机械臂容错控制

4．1 容错控制器设计

4．1．1 重构信号补偿后机械臂系统模型

4．1．2 非奇异快运终端滑模控制

4．1．3 容错控制律设计

4．1．4 稳定性证明

4．2 仿真验证

4．2．1 搭建仿真模型

4．2．2 仿真结果分析

结论

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果