基于扰动观测器的铆接机器人轨迹跟踪控制.pdf
《基于扰动观测器的铆接机器人轨迹跟踪控制.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于扰动观测器的铆接机器人轨迹跟踪控制.pdf(10页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、振动与冲击第42 卷第14期JOURNAL OFVIBRATIONAND SHOCKVol.42 No.14 2023基于扰动观测器的铆接机器人轨迹跟踪控制李宗刚 2,李龙雄,杜亚江1-2,陈引娟 2(1.兰州交通大学机电工程学院,兰州7 30 0 7 0;2.兰州交通大学机器人研究所,兰州7 30 0 7 0)摘要:为解决铆接机器人工作时外部干扰造成系统抖震大,轨迹跟踪精度较低问题,设计一种扰动观测器与分数阶滑模控制器组合的自适应控制方法。首先,通过引人时延估计策略建立铆接机器人的局部动力学模型,利用扰动观测器实时观测系统模型所受的可见干扰;其次,针对系统产生的抖震问题,设计分数阶滑模面替代
2、传统滑模控制,采用新型趋近律使系统在切换面上能够连续平稳运动,针对系统所受的不可见干扰,设计自适应策略实现对外部干扰的完全补偿;最后,通过Lyapunov函数证明所设计控制器的有效性。以三自由度机器人进行仿真及实体试验,结果表明,相较于分数阶滑模控制,采用该控制器后机器人各关节的追踪误差峰值分别下降了50%,59%和6 3%,从而验证了该控制器不仅能有效消除系统所受较大干扰产生的抖震问题,而且提高了铆接机器人作业时的鲁棒性和轨迹跟踪精度。关键词:铆接机器人;轨迹跟踪;时延估计;扰动观测器;分数阶滑模控制中图分类号:TP242TP273Disturbance observer based tra
3、jectory tracking control for a riveting robotLI Zonggang*2,LI Longxiong2,DU Yajiang2,CHEN Yinjuan-(1.School of Mechatronic Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China;2.Robot Research Institute,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China)Abstract:In order to solve the problem o
4、f higher chatter and lower trajectory tracking accuracy caused by externaldisturbances during the operation of a riveting robot,an adaptive control method consisting of a disturbance observer and afractional-order sliding mode controller was designed.Firstly,the local dynamics model of the riveting
5、robot wasestablished by introducing the time delay estimation strategy,and the visible disturbances to the system model wereobserved in real time by using the disturbance observer.Then,a fractional-order sliding mode surface was designed toreplace the traditional sliding mode control for the chatter
6、,and a new convergence law was used to make the system movecontinuously and smoothly on the switching surface,and the adaptive strategy was designed to fully compensate for theexternal disturbances.Finally,the effectiveness of the designed controller was demonstrated by the Lyapunov function.The res
7、ults show that the peak tracking errors at each joint of the robot are reduced by 50%,59%and 63%respectively,compared with the conventional fractional-order sliding mode control.The controller can not only effectively eliminate thechattering problem caused by the large interference of the system,but
8、 also improve the robustness and trajectory trackingaccuracy of the riveting robot.Key words:riveting robot;trajectory tracking;time-delay estimation;disturbance observer;fractional-order slidingmode control文献标志码:AD0I:10.13465/ki.jvs.2023.14.035铆接技术是机械装配常见的装配方式之一,在航空航天、工业制造等领域应用甚广,近年来,铆接机器人在自动化加工领域起
9、到了举足轻重的作用1-2。但基金项目:国家自然科学基金(6 16 6 30 2 0);甘肃省高等学校产业支撑计划项目(2 0 2 2 CYZC-33);大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室开放课题(ZG22119);兰州交通大学百名青年优秀人才培养计划(152 0 2 2 0 30 5);兰州交通大学军民融合创新团队培育基金(JMTD202211)收稿日期:2 0 2 2-0 6-2 0 修改稿收到日期:2 0 2 2-0 9-2 0第一作者李宗刚男,博士,教授,197 5年生由于机器人是一类具有动态耦合、参数时变、外界干扰及模型不确定性的复杂非线性系统,这些因素会限制铆接机器人关节运动
10、的准确性和实时性,增加末端轨迹的控制难度,影响机械装配的精度和效率,因此对机器人的高精度轨迹跟踪研究是一个热点问题3-5。铆接机器人由于关节处的驱动电机、减速器等在空载、变载、满载等情况下的动态变化带来的较大系统惯性,另外机器人关节间的摩擦力、铆接件的刚度、精确的位置/力要求、铆钉孔较小及其他的工作环境等干第14期扰因素,造成系统难以快速到达平衡点,致使铆接机器人在运动过程中不可避免地产生抖震。为解决机器人系统存在外部未知干扰和建模误差的问题,研究人员6-9提出多种智能控制方法。余峰等10 将 Lagrange方程与假设模态法结合,推导出柔性机器人动力学模型,简便准确,但只完成了两自由度的实体
11、试验。Pan等在扰动观测器(disturbanceobserver,DOB)中加人自适应控制策略,提出非奇异终端滑模控制器(nonsin-gular terminal sliding mode controller,NT SM C),系统在不考虑初始状态的情况下,能够快速收敛,但仅限于低阶系统,泛化性差。韩俊庆等12 利用干扰观测器补偿时延估计产生的误差,实现机器人的轨迹跟踪,但该方法只考虑了系统的可见干扰,不能完全实现对系统的干扰补偿。Yang等13 和鲍丹等14 将DOB与NTSMC、神经网络等方法结合,使系统的跟踪误差能够快速收敛到0,解决了机器人运动产生震荡的问题,但忽略了机器人系统外
12、部干扰的不可观测部分,计算过程较复杂。时延估计(time-delay estimation,TDE)能够消除机器人系统的外界干扰和非线性问题,极大简化系统的动力学模型,方便控制器设计15-17。李德昀等18 和张建宇等19针对机器人控制存在时滞和抖震较大问题,提出应用时延估计简化动力学模型,设计自适应模糊滑模控制器对估计误差进行修正补偿,加快系统收敛速度的同时抑制了系统抖震,但是忽略了系统所受的部分外界未知干扰,导致机器人运动过程中仍存在较强抖震。由于分数阶微积分具有遗传、记忆特性,并且跟踪速度快、控制精度高等优势,因此多将比例积分微分(p r o p o r t i o n i n t e
13、g r a t i o n d i f f e r e n t i a t i o n,PID)控制或滑模控制与分数阶微积分结合应用于控制器设计(2 0-2 3Zhang等14-2 5提出具有连续切换项的分数阶滑模控制方法,并利用时延估计估算系统的未知参数及外界干扰的变化,保证系统具有收敛速度快、精度高的性能,但该方法过于依赖采样频率,且仍存在估计偏差。Han26将改进的灰狼优化算法用于机器人控制器及其未知参数的优化,并设计分数阶滑模控制器削弱抖震,提高了机器人的定位性能,但计算量较大,缺乏实时性。在以上控制方法中,多以时延估计为基础进行机器人动力学建模,用前一时刻的参数估算当前时刻的状态参数
14、,最后以观测器、自适应滑模方法或神经网络控制方法补偿建模误差,取得了一定的控制效果。但是在实际系统中,采用扰动观测器只能补偿可见扰动,经常忽略对于不可见扰动的补偿,当待铆接件精度要求较高时,外界干扰对机器人系统产生较大抖震,单纯的补偿可见干扰不能满足精准作业的需求,可能造成机器人无法快速准确到达期望位置。针对以上问题,本文以铆接机器人为研究对象,利李宗刚等:基于扰动观测器的铆接机器人轨迹跟踪控制T=MQ+F(t)+F=MQ+T(t-)-M q(t-)+A FDynanicError式中,F=F(,)()-F(,)t-)为时间延时估计产生的误差。297用时延估计方法建立机器人的简化动力学模型,在
15、此基础上,提出将扰动观测器与分数阶滑模控制器组合的自适应控制方法,加快系统运行及收敛速度的同时提高了控制精度,确保系统没有抖震,1基于时延估计的机器人建模基于Lagrange动力学机理,对机器人进行建模,可表示为M(q)q+C(q,q)q+G(q)+Ta=T式中:M(q)Rn为正定惯性矩阵;C(q,q)R 为离心力和哥氏力矩阵;G()ER 为作用于机器人关节的重力向量;TaER为外界干扰矩阵,包括状态参数变化、建模误差和其他不确定性干扰因素等;9,9,9=R分别为机器人运动时的位置、角速度和角加速度;TER为关节控制力矩矩阵。机器人模型具有以下性质:M(q)ER 为正定对称矩阵,逆矩阵M-1(
16、q)存在,其范数满足minIM(q)llmax,其中min,5mx均为正常数。假设存在一个正定惯性矩阵的估计值 M,M=diag(Mu,M2,,M m)=R ,代人式(1)进行整合,得T=Mq+M(q)-M)q+C(q,q)q+G(q)+Ta(2)为简化复杂的机器人动力学模型,引人变量F(q,q,g)=R ,主要包括正定惯性矩阵实际值和估计值的误差、离心力和哥氏力矩阵、重力矢量和外界干扰等,即F(q,q,q)=M(q)-M)q+C(q,q)q+G(q)+TaDisturbance一将式(2)和式(3)合并,即得到Mq+F(q,q,q)=T对式(4)中的未知项F(q,9,9),采用时延估计思想估
17、算,得到其估计值F(q,9,9),即F(q,9,g)()F(q,9,q)t-F(t)假设时间延迟估计中的采样周期足够小,最终的估计误差也足够小,用前一时刻t的关节控制力矩T(t-A)及各关节的实际角加速度值9(t-A)逼近当前时刻的参数值F(q,9,q)(),将式(5)代人式(4)F(t)=F(t-A)=(t-)-M g(t -)最后得到简化后多自由度机器人动力学模型TDE(1)Dynamic(3)(4)(5)(6)(7)2982控制器设计采用时延估计得到每个采样间隔的动力学局部模型,计算简便,但仍存在时延误差,影响控制性能,这里将其看作外界干扰的一部分,引入扰动观测器期望轨迹振动与冲击进行补
18、偿。在控制器设计中,首先使用非线性扰动观测器估算可见干扰,然后设计自适应分数阶滑模控制器对不可见干扰进行逼近补偿,以此削弱控制系统的抖震,设计的控制器结构如图1所示。等效控制十分数阶滑模2023年第42 卷切换控制铆接机器人Tad自适应律系统增益F扰动观测器时延估计图1基于扰动观测器的机器人分数阶滑模控制结构图Fig.1 Perturbation observer-based trajectory tracking control structure for robot2.1非线性扰动观测器设计根据式(7)简化后的机器人动力学模型,利用扰动观测器估计可见干扰,令d=F(t)并代入式(7)整理得
19、到d=Mq+F-T定义d为d的估计值,则扰动观测器的估计误差Q为Q=d-a此时,定义扰动观测器的干扰观测值为d=L(q,g)(d-a)=-L(q,9)a+L(q,9)(M+F-T)式中,L(q,q)为扰动观测器的增益值。通常情况下,没有关于干扰信号d的微分先验值,假设干扰是缓慢变化,即(11)结合式(8)式(11)可得Q=d-a-L(q,q)d-L(q,q)(Mq+F-T)=L(q,9)(d-d)得到扰动观测器的观测误差Q=-L(q,9)Q在上述动态方程中,通过设计矩阵L(q,9)使扰动观测器的观测误差呈指数形式收敛,但很难测量实际的加速度信号,故需要对上述观测器进行改进,先定义辅助向量u=d
20、-L(q,g)Mq式中,ueR?故设计的非线性扰动观测器为rd=u+LMqlu=-Lu+L(F-T+LMq-Mg)(8)定理1当L(q,9)为正定对角阵,且l0时,设计的扰动观测器的估计误差Q收敛。证明首先计算辅助变量u的导数,即对式(14)求导(9)u=a-LMq-LMq将式(9)、式(11)、式(16)联立,得Q=-a=-i-LMq-LM(10)将式(15)代人式(17)中,得Q=Lu-LF-T+LMq+LM将式(8)、式(11)、式(14)代人式(18)中,得d=0Q=Lu-Ld-LMg=L(a-d)=-LQ(19)故当L(q,q)为正定对角阵且l0时,根据Lyapunov理论可得,观测
21、器的估计误差Q收敛,证明完毕。在图1中,对经过时延估计简化后的模型进行观测,将可见干扰的估计值输入系统增益部分,就将干扰转化成相应的控制输入进行补偿,再令(12)将式(2 0)代人式(8)中,得(13)q=M-I(+d-F)=M-I(Ti-Ta+d-F)=M-I(Ti-d+d-F)=(14)M-I(T;+Q-F)(15)(16)(17)(18)Ta=d(20)(21)(33)第14期由式(2 1)可知,引入非线性扰动观测器,系统的未知外界干扰由d减小为Q,系统的总干扰减小。2.2分数阶滑模控制器设计对可见干扰进行补偿后,采用分数阶滑模控制结合自适应策略对不可见干扰实现自适应逼近,消除系统中的抖
22、震。首先设计分数阶滑模控制器。为方便后续表达,定义sig(x)=|x|sign(xi),|x,sign(x,)T(22)式中:为常数;x=x i,,x,。定义机器人系统的关节轨迹跟踪误差为(23)e=q-qd选择的分数阶滑模面如下s=De+cp(e)式中,c=diag(c 1,c 2,,c n)为正常数对角矩阵;Da+1(0)为分数阶微积分算子,定义如下d/dta,Re()0Df(t)1f()d()-a,Re()0式中,Re()为的实部值。本文选用Caputo型分数阶微积分。定义如下1式中:m为不小于0 的最小正整数;I为Gamma函数。再令p(e)=d i a g p i(e i),p 2(
23、e 2),p,(e n)为非线性函数组成的矢量1e.1 0:(27)p:(e.)=sig(e,),lre;+l,le,2sig(e;),le;/w;式中:l=(2-v);l=(-1)o-。其中,w;(i=1,n)都为正常数。对p;(e,)求导得p:(e,)=lf;+2l2 le;lei,le;/w;再对式(2 4)求导得s=D+cp(e)结合式(7)、式(2 3)和式(2 4)得s=DM-(T+Q-F)-a+cp(e)(30)式中,p(e)=diagpi(ei),p2(e2),pn(en),令s=0,可求出等效控制项Teg。Teq=M(D-cp(e)+i a)-Q+F(31)在选定滑模面后,继
24、续设计系统接近滑模面时的趋近律为s=-kifal(s,p)-k,tanh(s)-k,s(32)式中:O;为函数fal(s,)在零点附近的正负坐李宗刚等:基于扰动观测器的铆接机器人轨迹跟踪控制fal(s,)=S在该趋近律下,当|sl时,k,tanh(s)k,s项使机器人以较快速度接近滑动模态,合理选择k,k,的值,保证k,tanh(s)k,s 项不会过大。当lsl时,-k,fal(s,)项保证系统能在有限时间内快速趋近稳态,且在s=0附近是光滑且连续的,有效地改善了滑模系统抖震较大的现象。因此选择该趋近律作为切换控制项TscTse=-MD-kfal(s,)-k,tanh(s)-k,s(34)(2
25、4)因此,本文设计的控制律为Ti=Teq+Tse=MiD-cp(e)+ial-Q+F-M(D-kfal(s,)+k,tanh(s)+k,s/(35)Re()=0(25)Fm)()(26)e.1 W;299标轴上具有的对称区间长度,0 Is/2.3自适应律设计铆接机器人系统易受外界未知干扰和建模误差等因素的影响,且难以获得干扰的最大值,导致轨迹跟踪精度差,造成漏铆、错铆现象。因此在设计控制器时,用观测器观测可见干扰的估计值为d,系统所受外界干扰总和为d,则不可见干扰估计值为=d-a再令估计误差为=Q-0应用自适应策略逼近不可见干扰,首先定义自适应分数阶滑模控制的Lyapunov函数V。V。=1T
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 扰动 观测器 铆接 机器人 轨迹 跟踪 控制
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。