法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2020-07-10
授权
授权
2017-12-22
实质审查的生效 IPC(主分类):G05B13/04 申请日:20170822
实质审查的生效
2017-11-24
公开
公开
技术领域
本发明涉及机器人技术领域,尤其涉及一种执行器时滞和失效时的模糊自适应补偿控制方法。
背景技术
在实际机器人系统中,特别是机器人控制系统,其系统部件如执行器,在操作过程中可能突然出现失效故障,如齿轮卡住,执行结构不连续供电、信号衰减等。这种故障通常在时间输出值和模式上都是不确定的,将严重影响系统的跟踪性能,甚至导致系统不稳定而产生灾难性的事故。而现有技术主要包括滑膜控制模式、自适应控制方法、容错控制方法等,但是由于没有故障不确定性,上述方法普遍效果不佳,误差大。
另外,时滞现象存在于大多数的物理系统之中,包括执行器的运行。时滞现象的存在通常会限制执行器的执行,甚至还会让系统变得更加不稳定。最近几年,有一些控制方案都只是建立在补偿效率方面,并没有考虑到执行器失效的情况。通过研究,了解到大多数控制方案的思想大多数仅仅考虑到执行器失效或者时滞两者中的一种问题。然而,没有一个是同时顾及到两种问题,尤其是在一些特别的系统中。
发明内容
本发明实施例提出一种执行器时滞和失效时的模糊自适应补偿控制方法,在执行器同时存在时滞和失效时,保证系统瞬态跟踪性能稳定性。
本发明实施例提供一种执行器时滞和失效时的模糊自适应补偿控制方法,包括:
建立带执行器失效的工业系统模型;所述工业系统模型包含时滞执行器失效故障的描述函数;
所述工业系统模型为:
其中,x=[x1,x2,...,xn]∈Rn、y∈R和uci(t)∈R(i=1,2,...,m)分别代表系统状态、输出和输入;
所述时滞执行器失效故障的描述函数为:
根据预设的暂态性能参数,建立虚拟控制器和所述虚拟控制器需满足的自适应法则,以使得在所述时滞执行器失效故障时,控制所述工业系统模型的跟踪误差。
进一步的,所述根据预设的暂态性能参数,建立虚拟控制器和所述虚拟控制器需满足的自适应法则,以使得在所述时滞执行器失效故障时,控制所述工业系统模型的跟踪误差,具体为:
所述工业系统模型为二阶系统,确定物理控制器的描述函数为:
根据预设的暂态性能参数,建立第一虚拟控制器和第二虚拟控制器,具体如下:
其中,
根据建立的所述第一虚拟控制器和所述第二虚拟控制器,创建第一自适应法则和第二自适应法则,具体如下:
其中,
实施本发明实施例,具有如下有益效果:
本发明实施例提供的一种执行器时滞和失效时的模糊自适应补偿控制方法,建立带执行器失效的工业系统模型;该工业系统模型包含时滞执行器失效故障的描述函数;再根据预设的暂态性能参数,建立虚拟控制器和所述虚拟控制器需满足的自适应法则,以使得在时滞执行器失效故障时,控制工业系统模型的跟踪误差。相比于现有技术只有一种故障发生时的控制方法,本发明技术方案能在执行器同时存在时滞和失效时,保证系统瞬态跟踪性能稳定性。
附图说明
图1是本发明提供的执行器时滞和失效时的模糊自适应补偿控制方法的一种实施例的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
参见图1,是本发明提供的执行器时滞和失效时的模糊自适应补偿控制方法的一种实施例的流程示意图,包括步骤101至步骤102,各步骤具体如下:
步骤101:建立带执行器失效的工业系统模型;工业系统模型包含时滞执行器失效故障的描述函数。
在本实施例中,所述工业系统模型为:
其中,x=[x1,x2,...,xn]∈Rn、y∈R和uci(t)∈R(i=1,2,...,m)分别代表系统状态、输出和输入;
由于把机器人本体看作一个整体系统,那么系统必然存在位移速度加速度的关系,但是由于实际系统中,机器人必然会面对随机干扰以及其他非线性的环节,那么机器人不能简单的描述成位移速度加速度的关系,必须将随机干扰以及其他非线性的环节考虑进去。传统的控制方法并不会考虑,而本发明考虑了fi∈R和Ψj∈RT(j=1,2,...,n);因此该机器人系统模型考虑了上述两项。
传统的控制是不会考虑控制器与执行器之间有传输资源限制的问题和执行器失效、时滞的问题和系统运行暂态性能问题。对于执行器失效与时滞问题,时滞执行器失效故障的描述函数为:
步骤102:根据预设的暂态性能参数,建立虚拟控制器和虚拟控制器需满足的自适应法则,以使得在时滞执行器失效故障时,控制工业系统模型的跟踪误差。
在本实施例中,步骤102具体为:
A、工业系统模型为二阶系统,确定物理控制器的描述函数为:
B、根据预设的暂态性能参数,建立第一虚拟控制器和第二虚拟控制器,具体如下:
其中,
C、根据建立的所述第一虚拟控制器和所述第二虚拟控制器,创建第一自适应法则和第二自适应法则,具体如下:
其中,
在本实施例中,上述设计用于在时滞执行器失效故障时,控制工业系统模型的跟踪误差在一定范围内,并保证闭环系统所有信号都是有界的。
为了更好的说明本发明技术方案,以二阶随机非线性机械人系统为例,建立二阶系统模型,包括了随机干扰、执行器故障、不确定项等实际问题描述,模型如下:
其中x是系统状态,y∈R、ui分别表示系统的输出、输入;βi(x)∈R(i=1,2,…,m)是已知光滑非线性函数,bi∈R是常数参数。fi∈R和ψj∈Rr(j=1,2,…,n)为未知光滑非线性函数,w是独立的r维布朗运动;x1,x2均为状态变量,选择参考信号为yr=sin(t)。
利用模糊关系函数建立自适应模糊控制器:
传统工业控制器的模型大多是线性模型,但是实际运用中线性系统是无法满足要求,所以本发明的控制模型是不确定性非线性的,并且在此基础上考虑了随机干扰以及执行器时滞和故障。在我们的模型中必要参数,fi∈R和ψj∈Rr(j=1,2,…,n)函数表示不确定性,dw作为随机干扰。再者,传统的控制方法中,都是针对控制器进行考虑,并没有对执行器的状态改变做出相应的策略,然而执行器故障与时滞的问题必然会存在,尽管我们无法得知。类似电压电流参数改变却无法相应改变控制作用,甚至出现机器卡壳等严重故障,一旦这种情况发生,必然导致生产的巨大损耗甚至严重的事故。对此,我们针对执行器故障问题,在模型中,0<ρi<1的时候认为是执行器部分失效(PLOE);当ρi=0的时候认为是执行器部分失效(TLOE)。
基于在时滞与失效情况的不确定非线性随机系统,建立虚拟控制器α1,α2,以及自适应法则
其中,
在本系统中,本发明首先通过自适应律
经仿真实验得出结果可知,执行器在发生时滞和失效共同作用的情况下,系统误差和参考信号误差可以被确定以及在预定的范围之内,系统所有的信号满足在系统运行期间有界。
综上所述,本发明实施例提供的一种执行器时滞和失效时的模糊自适应补偿控制方法,建立带执行器失效的工业系统模型;该工业系统模型包含时滞执行器失效故障的描述函数;再根据预设的暂态性能参数,建立虚拟控制器和所述虚拟控制器需满足的自适应法则,以使得在时滞执行器失效故障时,控制工业系统模型的跟踪误差。相比于现有技术只有一种故障发生时的控制方法,本发明技术方案能在执行器同时存在时滞和失效时,保证系统瞬态跟踪性能稳定性。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory,RAM)等。
以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
机译: 电动门锁,例如用于汽车,具有与电动执行器连接的发电机,以便在主电源能量失效时由发电机产生能量来为执行器提供能量
机译: 航天飞机辐射板失效和温度传感器失效时的热控制系统控制方法
机译: 自动紧急滑行出口门-使螺栓打开执行器切换到紧急电流或在两种电流均失效时移动所有门翼