抽象性
论文研究用固定周期外部力对人机器人合作装配线进行轨迹跟踪的问题高敏自适应滑动模式控制算法建议实现非线性控制系统快速归并和连续控制增强系统强健性,弧形终端滑动方式表面设计处理集中不确定扰动超级换文法用于解决控制法中的聊天问题模糊自适应技术用于补偿中央扰动和未知上界僵硬识别模型设计来估计外部力操纵者偏差最后,4-DOF操作器模拟示例验证拟议控制机制的可行性
开工导 言
产业4.0开发导致制造规范发生巨大变化,目的是通过替换工业机器人执行最重复性任务来减少人的参与一号..人机器人合作是一种代表性技术,它已成为未来工厂的关键技术举例说,这种技术曾用在汽车行业的装线上,如德国沃尔夫斯堡大众工厂组合人工和辅助机器人的长处并允许职场不同程度自动化以满足制造系统日益增加的灵活性需求混合人机团队中 组织需要智能规划控制算法系统必须快速重组以满足高产不同产品的需求,但人的参与不可避免2..人机器人合作系统是一个非线性时序动态系统,不确定干扰,不确定性和外部干扰极大提高系统复杂性多研究者设计对应控制器处理技术问题,例如可变阻抗控制法3适应式录入控制器4低阻抗法5效率加权策略6..然而,现有方法缺乏理想解决三大挑战的办法:(1)控制系统无法保证稳定均衡并发(2) 不确定性和外部干扰危及人-机器人合作体系的强健性3) 外部干扰性质和特征难以识别和补偿
多先进控制方法,如自适应控制7神经网络控件8和变量结构控件九九可应用到人机器人控制系统 都有一些限制邓家10开发新定时命令滤波后退法 允许传统命令滤波后退控制Figueredo等[11拟为机器人操纵者配制双向H-无限任务空间运动控制器,该控制器比传统H-无限控制器提供更高精度和速度响应虽然上述方案已达成一些积极结论,但这些控制器设计复杂,实用工程应用调整参数步骤繁复,不利于广化因此,本文试图提高更容易实现滑动模式控制并应用到人类机器人合作操作者尾轨迹控制
传统滑动模式控制原理是使用符号函数对输入信号作出决定并分别处理反馈,以便控制系统获得强健性传统线性滑动模式控件只能实现状态异步并发提高增益快速实现驱动器饱和度常用法加速跟踪误差求和速度12..为使滑动模式控件更符合实用应用需求,多次改进滑动模式控件逐项推荐引用中[13提议终端滑动模式控制PID类型以加强状态变量与控制输入之间的非线性关系引用中[14组合滑动模式控制法和快速指数聚合法,滑动模式表面可更快获取,跟踪误差以快速指数聚合形式归并终端滑动模式控件特征为控制增益减慢、强抗干扰能力强和定时归并并常用于控制操纵者举例说,基于参考中提议的终端滑动模式控制法15低增益控制操作系统实现稳定作用不足机器人系统参考16设计快速终端滑动模式控制技术以扰动观察者为基础,使用有限时间扰动观察者估计系统外部扰动并建立了有限时间控制法消除控制过程单点性,非单端持续滑动控制系统设计时使用功率达法参引法17..跟踪操作器系统可以通过建立参考信号并同步实现参考号18号使用神经网络技术滑动模式控制法设计控制器引用中[19号组合滑动模式控制法和容错控制设计操作器控制器时,使用超线程法消除控件聊天并实现有限时跟踪控制适应性定时滑动模式控件应用到变色龙混乱系统,有不确定性和扰动20码..Alatas等[21号最优集成滑动模式控制基于Lyapunov控制法应用到非hologic机器人系统并产生外部扰动并获得正结论引用中[22号定时跟踪控制通过绘制边界层实现滑动模式控制法通过调整符号函数和指数函数实现准滑动模式控制然而,这种方法有降低系统动态精度的缺陷。
尾轨迹控制有多项研究成绩 基于滑动模式控制机和解决人机器人合作引用中[23号设置阻抗控制结构以监测端效果器与环境之间的接触力,并使用无模模糊滑动模式控制策略设计位置控制器和力控制器模糊控制器建议参引24码..非线性模型用于跟踪人脉系统微机器人轨迹外力控制场应用滑动模式控制不仅提高控制器的强健性,而且通过滑动扰动观察器提高估计力度,以避免高价力传感器连接棒和关节,例如参考25码..估计力与严格识别操纵者链路和联动密切相关某些研究识别操作器僵硬矩阵变化并计算外力变化,但要求传感器高精度测量实度26,27号..在上述研究中,除研究固定应用场操作者控制系统外,相关研究使用通用操作者动态模型很少考虑僵化变化对尾轨迹跟踪控制效果的影响主要的难点是需要添加特殊传感器以测量僵硬度变化,传感器安装位置难以确定,因为改变操纵者链路或联合僵硬度触发点在不同应用环境中不是固定的。假设考虑弹性变换法受外部力量影响,弹性变换法模型引入通用操纵器模型并引入补偿机制周期弹性变换最常见实例是操作者在装配线上多次工作的场景。
观察生产过程发现,在人机器人工业生产合作公共场景中,人对操纵者产生的外部力量往往有周期性法,常发生于装配线上。工件集成线操作循环统一 人与操作者物理接触率将出现在特定动作因此,本文认为,外部力量引起的僵化变化可归纳成相应的模型论文的主要创新是解决操纵者关节和链路弹性变换法则,并加固识别模型,加固操作者通用动态模型外部力接触引起的轨迹偏差不再被视为不确定扰动,提高控制器性能此外,本文中提议的模糊自适应滑动模式控制器使用弧分函数替换符号函数,提高控制器性能并使用2-DOF和4-DOF操作器验证拟议算法和控制机制的有效性从实际应用的角度来看,本文件中提议的方案不需要增加操作器传感器,也不会增加工业生产的经济成本。
二叉模型导出控制目标
外扰下n-DOF操作器动态方程可按下列方式获取28码.. 去哪儿 矢量并存位置、速度和加速度 正惯性矩阵操作者 oriolis和离心力矩阵操作者 重力矩阵操作者 摩擦矩阵; 控制器节点; 不确定外部扰动在实用工业应用中,由于建模错误、有效载荷变化、外部干扰、其他固有因素和人的因素,无法准确获取这些物理参数的值因此,系统参数误差引起的不确定性可表示为 哪里下标有0符号,例如 ,意指标称矩阵操作者参数和符号带Δ前端表示机器人臂控系统不确定部分,例如 .组合公式一号)和(b)2)新动方程操作者
通过以上分析,可以得出结论,在不确定性和干扰下,动态方程(动态方程)(3可表示为
为了方便表示和计算,可按方程获取简化动态模型4中写成 去哪儿 操作者控制系统不确定性和干扰 表示非线性函数已知边界
从中可见一号)操作者控制系统参数高度联动并受动态时间轮廓参数影响,这将影响系统稳定性实践工程极难精确获取数学模型,如未知参数、非线性函数建模和有效载荷变化不过,通过分析动态时序特征可获取先验模型知识因此,在设计模型操作器控制器时,我们不应放弃考虑未知扰动的影响,而应通过现有数据归纳相应的近似数学模型基于上述经典模型,本文思考操纵者合作执行任务,这种合作在大多数情况下不同于并行操纵者可能是人机器人合作或多独立机械系统合作工作,因此,直接间接相互接触和碰撞不可避免。本文用下文方程表达外部力量和影响 去哪儿 外泛作用力由操作者对环境 僵硬矩阵时段 终端效果器跟踪错误 即引用轨迹,值得注意的是,端轨误差与后端定位误差在意义上有差轨迹错误指任务执行期间生成的轨迹错误,后端定位错误指控制器和传感器之间的信号错误
最终控制操作者的目标是设计强滑动模式控制,确保在不确定性和外部干扰面前高精度跟踪操纵者理想已知轨迹 去哪儿 即理想轨迹 轨迹跟踪错误 有限时间控制器根据纸张提到的控件目标设计为了确保设计控制器的合理性,稳定性通过下列基本假设和列马斯分析
假设如下:i)联合位置和速度状态数据可用操作器传感器测量二)总不确定性 满足下列条件 并 ,去哪儿 常数对角矩阵,预配制常量 并 未知正数
通过上述假设并依据相关列姆斯可以证明下列不变系统的稳定性。
假设有连续函数 系统方程显示7)满足下列条件,即它确定函数 并满足约束条件: 去哪儿 并 ,可推断系统基于方程7局部有限时间稳定if 满足感,系统全局有限时间稳定
3级FASTSMC外力预测处理器
3.1.滑动面设计
非线性滑动面描述方程操作器控制系统5可定义为 去哪儿 联合空间跟踪误差 已知期望位置轨迹从这些中,我们可以得到结果 表示跟踪速度报错 表示期望速度轨迹由控制系统提供 常数对角矩阵 并 正系数后方程衍生物10)方面 可获取性 。
上方公式可进一步简化获取
3.2滑动模式控制器
最先,传统超级游算法公式重写 去哪儿 , ,并 双对数正矩阵 与未知界定值相同 上方假设中写明此外,有必要保留 有限时间29..
时不确定边界 报错参数 并 可按参考法取 [17即 并 .需要补充的是,在上述例子中 并 常量增益 大于边界 顺序切换术语 .不确定性术语 可控件值得指出的是,在许多情况下控制增益可能被高估,导致聊天量增加稍后,我们将设计模糊自适应补偿法减少聊天
依据结论参引18号等量滑动表面控件表示平均控件控制系统到达滑动表面后,将发生等效控制滑动模式增益不应小于不确定性上限很明显,由于滑动模式控件的切换特征,滑动模型表面的系统运动不中断,但系统控制器需要连续并等值近似值因此,有必要使用低通滤波获取等效控制 去哪儿 并 A是正标量,不能太大 等效控制滑动表面拟自适应控制法 定义为 去哪儿 , ,并 正常量 时间轮廓标量
内15)和(b)16中断符号函数会加剧滑动模式控件的闲聊滑动模式控件有效抑制聊天法是选择适当的切换函数提高连续性和平滑性常用方法用饱和函数取代传统符号函数,这样边界层可持续线性反馈控制,但问题不均匀过渡阶段,导致斜坡发生巨变为提高边界层过渡阶段的平滑性,最近一些研究使用双曲切换函数转换函数图中显示双曲切换函数平滑边界层,双曲切换函数过渡阶段曲线斜度几乎没有靠近边界层变化并持续状态反馈控制边界层提高平滑性
不同于现有滑动模式控件,本文使用弧分函数转换函数从图中可见一号反切函数和双曲切换函数特征相似性当用作切换函数时双曲切换函数中则有指数函数操作过程,特别是计算衍生物时,操作量大,操作资源占用在计算高维模型时更加明显。因此,考虑到以上原因,方程19号系统内17重写
考虑机器人操纵者系统一号满足上述假设并提议控制方程为方程17)它能保证误差有限时间聚合 指向零点,它即使在不确定和外部扰动时也能跟踪已知轨迹 .
并发系统15)和(b)16时间有限特别 ,取方程10),我们可以得到以下结果: 接下去23号可视之为第一阶微分方程之解
自 , 渐归零因此,可以推断当 , ,和这个原因 并 .仅此验证操作器系统控制器闭环稳定性
3cm3模糊自适应滑动模式控制器
滑动模式控制有效控制技术解决非最小级非线性系统零动态问题然而,在这些设计中,如果不降低闭环系统健壮性,对闲聊的担忧并未得到完全解决高阶滑动模式控件和积分滑动模式控件是替代控制方法,可有效解决闲聊问题并进一步提高闭路系统健壮性设计这些控制器仍需要先验了解不确定性边界本文采用模糊规则构建为控制器设计不确定性边界的配方标准,这些规则和成员函数往往依赖经验知识
论文用模糊逻辑推理算法补偿系统未知不确定性其中包括模糊函数包含自适应滑动模式控制参数实现自适应滑动模式控制
滑动面 并 选择为模糊系统输入输入输出模糊集定义为 ,NL表示负大数,NM表示负介质,ZO表示0,PM表示正介质,PL表示正大数高斯成员函数模糊系统可表示 去哪儿 输入输出系统,下标 成员函数表示模糊规则集 并 表示模糊规则集的中宽 ,互斥
状态轨迹偏向滑动模式表面或接近速度小时,输出应适当增量以使其快速达滑动模式表面状态轨迹接近滑动表面或接近速度大时,输出应适当压缩以抑制聊天根据上述分析,图表显示模糊规则的判定一号.
规则基础中心平均解析和产品推理方法被采纳,模糊系统输出可表示为 去哪儿 并 .
论文定义 显示为
因此,可获取模糊函数 去哪儿 成员函数 是一个自适应模糊参数自适应模糊参数配制如下: 去哪儿 标量设计参数
3.4.模拟
这部分将取二链操作器为例完成简单轨迹,观察FASTSMC基础示例的有效性,并比较它与经典滑动模式控件30码和传统双向滑动模式控件31号反映拟方法应用性能期望轨迹由模拟提供 .
从图中可见2经典滑动模式控制效果差 并发速度慢 跟踪过程不够稳定稳定后,有时还会出现错误超动滑动模式控制是一种高阶滑动模式控制法其长处在于实现滑动模式变量及其衍生物有限时间归并,可避免其他滑动模式控制方法中存在的奇特性问题,并可使输出控制信号中的聊天更加隐蔽化。图中显示3上转滑动模式控制轨迹效果极佳,但并发速度不尽人意,难以适用于系统不确定性FASTSMC在本文中提议快速精确保持轨迹跟踪对比上述两种传统方法,图中显示4中建议的方法在聚合速度和稳定性方面表现得更好
复杂算法可见表2.本文提议的算法计算复杂性表示MATLAB操作所需时间模拟使用Intel核心个人计算机MATLAB2020a运行,CPUi77700@3.60GHz和8GBARM不仅比较滑动模式控件和双向滑动模式控件,还比较量子干扰人工神经网络计算复杂性8..提高测试结果精确度,每个方案测试十次,计算时间取平均值
从表可以看到2处理本文中提议的控制机制时间比某些传统滑动模式控制机制长,而这主要是MATLAB调用模糊逻辑模块引起的。与其他新手计划相比,本文建议的方法在复杂性方面有优势。
3.5预测联合耐用性模型
操作器控制系统 旋转接头驱动系统可被视为罐头系统,其僵硬性可表现为spring常量 .在此基础上,操作器系统的共同僵硬性可表现为以下对数矩阵:
工业操纵器使用中,由于操作器终端效果器受外部接触力影响,每个联合变形,导致端效果器方向改变通过分析工业操纵器的机械特征,可以发现操纵器接头弹性变形与联头托克有以下关系: 去哪儿 矢量表示联合角变形
第一,假设操纵者每一关节的僵硬性,每一关节模型由Jacobian矩阵建立,并获取与端关节弹性变形的映射关系之后,通过运动模型操作者可获取从操作者端变形到其他关节变形之间的定律如下: 去哪儿 矢量描述操作者联合变换与操作者端控者端置偏差之间的关系 即Jacobian矩阵计算向量产品法
联合摩擦和重力的影响已在上文考虑过,这些因素在本部分被忽视。补偿变形引起的联火力与应用通用力之间的关系
假设Jacobian矩阵和终端通用向量已知性,我们可以获取工作空间操作器联合变形映射并计算外部力引起的联合焦力变化因此,我们定义模型预测控制,它连接僵硬体变形定律和上方滑动模式控制系统僵硬部分假设没有不确定性,动态由简单集成链提供并受控制 .
如果没有激活约束,从模型预测控制结论中可获取标称解决方案 通过最小化平方函数滑动向量预测衍生物规范否则,将达成折中协议以适应约束条件预测衍生物很容易从状态预测中计算而无不确定性32码..
模型引用预测值直接表示,因为它们由用户设计对无高阶信息外部力而言,很明显延迟时间越长,假设效果越差,导致接触瞬态期间性能退化预测滑向量很容易计算36号)同一方法适用于每一联合体
4级模拟结果
这部分操作模型使用MATLAB2021a建立并模拟设计控制器模拟操纵器采用实用4-DOF操纵器模拟本论文时假设固定运动参数,但我们在其他参数中引入严重15%不确定性,即连接链质量、连接链惯性、连接链中心机器人定位并定期引入20%托盘误差模拟人机器人合作引起的周期碰撞图中显示控制器结构图5.
模拟部分中,我们比较拟制与滑动模式控件30码swiste滑动模式控件31号和模型预测控制三十三常用方法操作轨迹控制设计两个案例示例说明算法在不同条件下应用效果模拟中,控制器参数和操纵器机械参数见表3
案例1在这种情况下,我们设计大面积裁剪程序全轨无锐转响应人机器人合作干扰,第二联队定期增加外部力量,轨迹跟踪结果见图6.
从图显示轨迹跟踪效果6图显示跟踪错误7可见所采方法不会在周期外部力影响下引起显性错误,这表明这些经典算法强健性,选择比较法适合操作者控制
案例2在这种情况下,我们设计小面积锐转过程轨迹中有许多转点,但没有添加外部力干扰跟踪结果显示图8.
从图中可见8中建议的方法可比转轨后的其他方法快速跟踪所期望的轨迹这表明拟议方法在轨迹跟踪控制方面仍然有性能优势,即使没有直接外部力图中显示九九中建议的方法在聚合速度方面有优势,轨迹可快速跟踪错误出自不确定扰动和急性轨迹后所期望的轨迹
案例3在本案中,操作者轨迹与Case相同2.同时 定期外部力和Case一号添加 。跟踪结果显示图10.
从跟踪效果模型预测控制图10显示错误期望轨迹大于图中8显示外力应用对轨迹跟踪的影响是显而易见的对其他滑动模式控制方法,由于模型对僵硬矩阵预测,它可以积极补偿外部力所造成的影响可见图解11.从误差和归并时间上看,几个滑动模式控件与图图差别微小九九反映本文件建议的共同僵硬模型预测的有效性
应当指出,由于模型预测控制跟踪效果大出错,以便描述控制方法与其他方法同时并发过程,图中九九并11模型预测误差基础是最近采点插值投影点与下一个采点偏差
为了说明本文中提议的方案在操作者实际应用方面尽可能多地性能,使用MATLAB/Simscape建立4-DOF操作模型,并加外力联合校验程序在人机器人合作线应用中的性能因Simscape多变量并发参数强效模拟需要大量计算允许计算机性能和时间后,我们将尽可能多地增加模拟迭代数下图显示第10迭代模拟结果
第一,读取运动空间操作者理想轨迹的坐标数据,运动过程约束则根据基于操作者机械特征所建物理模型安装第二,僵硬识别模型用于处理外部力引起的轨迹偏差,外部力转换为servo电机控制信号并提供给联合控制器最后,Simsca模拟后获取运动过程在MATLAB中可视化,并使用拟议僵硬矩阵补偿法更正错误后再输入下一迭代上文描述的具体过程显示于图中12.
实验两个闭合曲线按图中过程设计12.工业操纵者应用过程对闭合模式的要求高。需要重叠起始点和端点, 重复操作后仍应保持此标准反之,将生产废件或不合格产品图显示两个闭合曲线实验13产生效果后第10迭代,应用周期外部力 N.两组实验之差在于操作器连接棒长度不同,但图中显示13(a)并13(b)起始点和端点可保持同步性,显示操作器规范对本文所建议方案应用效果影响微小
(a)
(b)
5级结论
论文中弧式终端滑动模式表面和滑动模式控制器设计面向装配线上固定周期外部力的操作器,用于人机器人合作,以便快速精确跟踪参考轨迹为了抑制不确定扰动对控制器的影响,构造模糊逻辑适配参数,并加滑动模式控件增强控制过程的稳健性并用超易触摸自适应理论 来减少闲话并补偿操纵者外部力量作用下 集中干扰由传感器约束性测量, 本文设计强度识别模型估计应用外部力引起的扰动, 节省传感器硬件成本并改进控制效果FASTSMC可行性通过模拟4-DOF操作系统验证
未来,我们将研究轨迹跟踪控制操作者受外部因素影响,外部因素更加复杂特征,以便在保证聚合速度前提下减少托盘振荡和扰动此外,本文件提议的僵硬识别法仅限于操作者受强周期外部力量影响的情况,外部力量对实用应用有某些限制。后续研究中,我们将研究合理的数据驱动法,并合并变形法引起的端轨迹和僵硬识别法,提高控制器的强健性
数据可用性
未使用数据支持此项研究
利益冲突
作者声明此论文的发布不存在利益冲突
感知感知
这项工作得到中国自然科学基金会Grant 52077027和辽宁省科学技术大项目2020JH1/10100020.