一種混合懸浮微重力環(huán)境下帶有單關(guān)節(jié)機械臂的組合體自主控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及水下機器人的運動控制技術(shù)，具體為一種混合懸浮微重力環(huán)境下帶有 單關(guān)節(jié)機械臂的組合體自主控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 組合體由實驗體和懸浮目標對接后形成，包含一個可以受控旋轉(zhuǎn)的關(guān)節(jié)，由于組 合體工作環(huán)境為水中，可以將其視為帶單關(guān)節(jié)機械臂的水下機器人系統(tǒng)。水下機器人系統(tǒng) 具有非線性、時變、強耦合等特點，這對其控制器的設(shè)計提出了很大的挑戰(zhàn)。
[0003] 目前針對水下航行器的控制技術(shù)已經(jīng)開展了大量的研究。多種不同的控制方法包 括線性控制，魯棒控制，模糊控制，自適應(yīng)控制等都已被用于水下航行器的運動控制。但上 述每種控制技術(shù)都有其針對性和局限性。
[0004] 傳統(tǒng)的局部線性化和PID控制方法需要對流體動力模型的參數(shù)有比較準確的了 解，并且設(shè)計好的控制器僅能保證在平衡點附近具有較好的性能。考慮到組合體的動力學 參數(shù)會隨著自身運動狀態(tài)及構(gòu)型的變化而變化，控制器必須能夠?qū)崟r修正自身的控制規(guī)律 以保證整個控制系統(tǒng)始終能獲得滿意的性能。
[0005] 非線性控制理論的發(fā)展為解決這一問題提供了新的思路?；旌蠎腋∥⒅亓Νh(huán)境下 的組合體是一個典型的多輸入、多輸出、非線性、強耦合系統(tǒng)，而且由于其水動力系數(shù)難以 準確獲取，系統(tǒng)的運動學和動力學參數(shù)隨組合體構(gòu)型變化而變化等原因無法獲得系統(tǒng)的精 確數(shù)學模型。因此要滿足高精度的控制要求，就需要控制器能夠隨控制對象參數(shù)的變化而 自動修正控制器的參數(shù)或結(jié)構(gòu)，自適應(yīng)控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制就是為了滿足此類需要而提出 的控制策略。
[0006] 自適應(yīng)控制器能夠及時修正自己的特性以適應(yīng)控制對象的動態(tài)特性變化，使系統(tǒng) 能夠保持最優(yōu)或次優(yōu)工作狀態(tài)。現(xiàn)有技術(shù)中，采用將兩種直接自適應(yīng)控制律用于自主水下 航行器（AUV)的控制，通過仿真對比了兩種控制律在測量噪聲存在情況下的控制效果。并 且還針對含有不確定性項的AUV空間運動動力學系統(tǒng)模型，提出了一種自適應(yīng)反演控制 器，該控制器的設(shè)計不需要預(yù)知AUV的流體動力參數(shù)，仿真結(jié)果表明該控制律性能明顯優(yōu) 于傳統(tǒng)的PID控制。
[0007] 上述自適應(yīng)控制器雖然能夠?qū)?shù)不確定性進行辨識，通過實時修正控制器參數(shù) 來補償動力學模型的參數(shù)不確定性，但對于外部擾動和未建模動態(tài)等非參數(shù)不確定性，僅 依靠自適應(yīng)控制器難以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，需要與其他的控制策略相結(jié)合以提高系統(tǒng)的魯 棒性。
[0008] 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度的非線性逼近映射能力，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實現(xiàn)對水下航行器動 力學方程中未知部分的精確逼近，從而可通過前饋補償，實現(xiàn)水下航行器的高精度運動控 制?，F(xiàn)有技術(shù)中公開了一個自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器來實現(xiàn)對水下航行器的六自由度控制， 其中用到了兩種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來逼近水下航行器的非線性動力學，無需水下航行器 的動力學模型即可實現(xiàn)對期望軌跡的良好跟蹤。但該方法沒有考慮推進器推力飽和對控制 器性能的影響，而且忽略了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近誤差。
[0009] 為了滿足組合實驗體對于控制器穩(wěn)定性、魯棒性和自適應(yīng)能力的要求，同時考慮 到組合體系統(tǒng)的動力學模型無法精確獲得以及推進器存在推力飽和約束等條件，需要提出 一種新的混合懸浮微重力環(huán)境下組合體的自主控制方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提供一種控制精度高，魯棒性好，滿足實驗體 的六自由度位姿控制和機械臂關(guān)節(jié)角的位置控制要求的，混合懸浮微重力環(huán)境下帶有單關(guān) 節(jié)機械臂的組合體自主控制方法。
[0011] 本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：
[0012] 本發(fā)明一種混合懸浮微重力環(huán)境下帶有單關(guān)節(jié)機械臂的組合體自主控制方法，包 括，
[0013] 步驟一，將組合體等效為水下機器人，建立運動學方程和動力學方程；
[0014] 步驟二，通過徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對組合體的動力學方程進行逼近，得到徑向基神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的控制力和力矩,表示為
【主權(quán)項】
1. 一種混合息浮微重力環(huán)境下帶有單關(guān)節(jié)機械臂的組合體自主控制方法，其特征在 于，包括， 步驟一，將組合體等效為水下機器人，建立運動學方程和動力學方程； 步驟二，通過徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對組合體的動力學方程進行逼近，得到徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 對應(yīng)的控制力和力矩表示為/(務(wù)乂.）； 步驟H，通過滑?？刂品椒ǖ玫交？刂茖?yīng)的控制力和力矩，表示為X 步驟四，將步驟二中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的控制力和控制力矩，與步驟H中滑模控制法得到 的控制力和控制力矩合成后，通過推力分配得到各個推進器的推力W及關(guān)節(jié)扭矩組成的廣 義向量Ud如下，
通過徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對推進器的推力偏差進行逼近，得到推力偏差估計值X(的）； 步驟五，合并步驟二至步驟四中得到的結(jié)果，得到推進器推進力和關(guān)節(jié)扭矩組成的廣 義向量山《 =巧*[/(《，（，（.乂.) + 了,。^-大(的）；其中，護為推力分配矩陣6的廣義逆矩陣； 從而得到推進器推力和關(guān)節(jié)扭矩實現(xiàn)對組合體的自主控制。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種混合息浮微重力環(huán)境下帶有單關(guān)節(jié)機械臂的組合體自 主控制方法，其特征在于，步驟一中， 建立的組合體運動學方程如下，
其中，巧=沁，始表示在地固坐標系中實驗體的位置和姿態(tài)向量；v = [vf，v[了表示 在體固坐標系中實驗體的線速度和角速度向量；/,(巧)=iRe = BR[為體固坐標系與地固坐 標系中線速度的變換矩陣；J2( n)為體固坐標系與地固坐標系中角速度的變換矩陣；q為 機械臂的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角； 建立的組合體動力學方程如下，
其中， M(q) e RtoWxteW，為組合體和附加質(zhì)量所引起的慣性矩陣； C(q，y GRWWxtoW，為組合體和附加質(zhì)量所引起的向也力和科氏力矩陣； D(q，弓)G R(e+n)x(6+n)，為水動力阻尼矩陣； g(q，n) G RWW，為重力和浮力向量； X GRteW，為廣義力向量； R表示實數(shù)，根據(jù)上標不同可W表示實向量或?qū)嵕仃嚕?n代表機械臂的自由度。

3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種混合息浮微重力環(huán)境下帶有單關(guān)節(jié)機械臂的組合體自 主控制方法，其特征在于，步驟H中， 滑?？刂品椒ㄖ械幕？刂祈椥问饺缦拢?br>S為設(shè)計的滑模面，A和Kp為正定對角矩陣，Kd，Ks為對稱正定矩陣，sgn(s)為符號函 數(shù)；0表示期望值和實際值之間的偏差，期望值就是實驗體位姿、速度和關(guān)節(jié)位置、速度的 期望值，實際值是測量系統(tǒng)得到的實驗體運動狀態(tài)信息，是用四元數(shù)表示的實驗體姿態(tài) 誤差； 根據(jù)期望控制目標Sd，弓d和測量得到的組合體運動狀態(tài)信息S，弓計算得到S和 s'，將S和s'代入滑?？刂祈椉吹玫交？刂茖?yīng)的控制力和力矩。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種混合息浮微重力環(huán)境下帶有單關(guān)節(jié)機械臂的組合體自 主控制方法，其特征在于，對符號函數(shù)sgn(s)做如下處理，
其中，5為一個正實數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種混合息浮微重力環(huán)境下帶有單關(guān)節(jié)機械臂的組合體自 主控制方法，其特征在于，步驟二中，通過徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/皆C(.，C)對組合體的非線性 動力學方程進行逼近， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制項表示如下：
其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量X由組合體的四個廣義狀態(tài)向量今，（，C，C組成，弓t = 與+S，輸出向量為組合體的控制力和控制力矩，《為輸出權(quán)重矩陣，將通過自適應(yīng)更新律確 定。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種混合息浮微重力環(huán)境下帶有單關(guān)節(jié)機械臂的組合體自 主控制方法，其特征在于，步驟四中，利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尤咕）=卸7"(x，c)對推進器推力 偏差A(yù)u進行估計，估計值夫(《,,)用于作為反饋量引入控制器中W補償推力偏差A(yù)u。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種混合息浮微重力環(huán)境下帶有單關(guān)節(jié)機械臂的組合體自 主控制方法，其特征在于，步驟二和步驟四中，根據(jù)組合體運動狀態(tài)及構(gòu)型的變化，在線更 新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出權(quán)重矩陣； 用來逼近系統(tǒng)動力學的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)重自適應(yīng)更新律如下，


用來逼近推力偏差的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)重自適應(yīng)更新律如下，
其中，矩陣B為推力分配矩陣，r。和r U為正定對角矩陣，表示權(quán)重更新律的自適應(yīng)增 益。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種混合息浮微重力環(huán)境下帶有單關(guān)節(jié)機械臂的組合體自 主控制方法，其特征在于，步驟四中，組合體推力分配時的分配矩陣如下，
其中，L是進行推力分配的映射矩陣；I為機械臂的關(guān)節(jié)扭矩分配矩陣，為單位陣。

【專利摘要】本發(fā)明一種混合懸浮微重力環(huán)境下帶有單關(guān)節(jié)機械臂的組合體自主控制方法，包括如下步驟，一、將組合體等效為水下機器人，建立運動學方程和動力學方程；二、通過徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對組合體的動力學方程進行逼近，得到徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的控制力和力矩；三、通過滑?？刂品椒ǖ玫交？刂茖?yīng)的控制力和力矩；四、將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的控制力和控制力矩，與滑?？刂品ǖ玫降目刂屏涂刂屏睾铣珊?，通過推力分配得到各個推進器的推力以及關(guān)節(jié)扭矩組成的廣義向量；通過徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對推進器的推力偏差進行逼近，得到推力偏差估計值；五、合并二至四中得到的結(jié)果，得到推進器推進力和關(guān)節(jié)扭矩組成的廣義向量，從而得到推進器推力和關(guān)節(jié)扭矩實現(xiàn)自主控制。
【IPC分類】G05B13-04, B25J9-18
【公開號】CN104589349
【申請?zhí)枴緾N201510023888
【發(fā)明人】薛爽爽, 羅建軍, 方群, 朱戰(zhàn)霞, 宗立軍, 袁建平
【申請人】西北工業(yè)大學
【公開日】2015年5月6日
【申請日】2015年1月16日