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        柔性關(guān)節(jié)機(jī)械臂的自抗擾預(yù)設(shè)定有限時(shí)間跟蹤控制

        2021-03-03 09:43:44李小華
        關(guān)鍵詞:機(jī)械方法系統(tǒng)

        王 剛,李小華

        (遼寧科技大學(xué) 電子信息與工程學(xué)院,遼寧 鞍山 114051)

        隨著社會的發(fā)展和科技的進(jìn)步,機(jī)械臂已廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、航空航天、農(nóng)業(yè)采摘、仿生機(jī)器人等領(lǐng)域[1-4]。在實(shí)際應(yīng)用中,機(jī)械臂總會遇到各種擾動(dòng),而且其動(dòng)力學(xué)模型不可避免地存在不確定性,使系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能變差,甚至導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。因此,在控制器設(shè)計(jì)中,考慮擾動(dòng)和不確定性是十分必要的。

        關(guān)于機(jī)械臂系統(tǒng)的跟蹤控制問題,目前已有大量研究成果。按控制方法大致分為四種類型。第一類是基于PID的機(jī)械臂系統(tǒng)跟蹤控制[5-6],其中包括一些智能PID的控制研究。如文獻(xiàn)[6]針對具有參數(shù)不確定的柔性關(guān)節(jié)機(jī)械臂系統(tǒng),提出一種模糊整定PID控制器,增加控制器的魯棒性和自適應(yīng)性。第二類是基于自適應(yīng)、魯棒控制方法的跟蹤控制研究,可顯著提高系統(tǒng)對不確定因素和外部干擾的適應(yīng)性[7-8]。第三類是基于韓京清提出的自抗擾控制(Active disturbance rejection control,ADRC)設(shè)計(jì)的控制器[9],采用ADRC框架將系統(tǒng)的所有不確定性(包括內(nèi)部和外部)作為一個(gè)附加的狀態(tài)變量,利用擴(kuò)張狀態(tài)觀測器(Extended state observer,ESO)估計(jì)增廣狀態(tài),并對總擾動(dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)補(bǔ)償,提高了系統(tǒng)的抗干擾性能[10-12]。第四類是基于backstepping技術(shù)的跟蹤控制研究,目前是研究的熱點(diǎn)。其中一類對系統(tǒng)中出現(xiàn)的參數(shù)不確定性采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行在線逼近,利用backstepping方法設(shè)計(jì)機(jī)械臂系統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤控制器[13-14];一類文獻(xiàn)針對具有外部擾動(dòng)的機(jī)械臂系統(tǒng)設(shè)計(jì)預(yù)設(shè)性能控制器,只要被控量的初始值在預(yù)設(shè)性能函數(shù)范圍之內(nèi),該控制器就能同時(shí)保證系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能都達(dá)到預(yù)期效果[15-16];另一類基于有限時(shí)間穩(wěn)定判據(jù),針對具有外部擾動(dòng)機(jī)械臂系統(tǒng)設(shè)計(jì)有限時(shí)間跟蹤控制器[17-18],使系統(tǒng)的跟蹤誤差在有限時(shí)間內(nèi)收斂到原點(diǎn)附近的小鄰域內(nèi)或平衡點(diǎn),且不受外部擾動(dòng)的影響。但是有限時(shí)間控制方法的停息時(shí)間受系統(tǒng)初始狀態(tài)的影響,如果初始狀態(tài)不佳,則難以達(dá)到預(yù)定的停息時(shí)間。因此,文獻(xiàn)[19]將預(yù)設(shè)性能控制和有限時(shí)間控制相結(jié)合,提出預(yù)設(shè)有限時(shí)間控制的新方法,通過使用一個(gè)預(yù)設(shè)有限時(shí)間性能函數(shù)對跟蹤誤差進(jìn)行約束,使得系統(tǒng)的停息時(shí)間與初始狀態(tài)無關(guān)。這類方法在控制器設(shè)計(jì)中具有更大的優(yōu)越性。

        本文針對一類具有外部干擾和不確定性的柔性關(guān)節(jié)機(jī)械臂系統(tǒng),結(jié)合預(yù)設(shè)有限時(shí)間控制方法和自抗擾控制方法,提出一種自抗擾預(yù)設(shè)定有限時(shí)間跟蹤控制的新方法,與已有的預(yù)設(shè)性能有限時(shí)間控制方法相比,它可在系統(tǒng)存在外部干擾和不確定因素時(shí)準(zhǔn)確保證系統(tǒng)的暫態(tài)和穩(wěn)態(tài)性能符合預(yù)定要求,同時(shí)更好地提高系統(tǒng)的抗干擾性。

        1 柔性關(guān)節(jié)機(jī)械臂模型及控制目標(biāo)

        柔性關(guān)節(jié)機(jī)械臂如圖1所示。電機(jī)的轉(zhuǎn)子直接耦合到其驅(qū)動(dòng)的連桿上,再通過一個(gè)彈性聯(lián)軸器連接機(jī)械臂部分。這個(gè)彈性聯(lián)軸器可視為柔性關(guān)節(jié)。根據(jù)文獻(xiàn)[20]的假設(shè),可以將柔性關(guān)節(jié)簡化成一個(gè)線性彈簧。

        圖1 柔性關(guān)節(jié)機(jī)械臂模型Fig.1 Model of flexible joint manipulator

        已知M為機(jī)械臂質(zhì)量,g為重力加速度,L是機(jī)械臂質(zhì)心到末端距離,q是機(jī)械臂角位置,θ是電動(dòng)機(jī)軸角位置,K為彈性系數(shù),u為控制力矩,I和J分別為連桿和電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。柔性關(guān)節(jié)機(jī)械臂系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)方程為[21]

        式中:d1和d2為有界干擾信號;Δ1和Δ2為模型不確定部分,表示為

        這里ΔI,ΔJ,ΔK和ΔM分別為變量I,J,K和M的不確定部分。定義系統(tǒng)狀態(tài)變量x1=q,,則式(1)可改寫為

        其中

        本文的控制目標(biāo):針對柔性關(guān)節(jié)機(jī)械臂系統(tǒng)(3),用backstepping方法設(shè)計(jì)自抗擾預(yù)設(shè)定有限時(shí)間跟蹤控制器,使得系統(tǒng):(1)保證跟蹤誤差e1=y-yd在任意給定的有限時(shí)間內(nèi)按預(yù)設(shè)的暫態(tài)和穩(wěn)態(tài)性能收斂到平衡點(diǎn)附近的鄰域內(nèi);(2)閉環(huán)系統(tǒng)中所有信號是有界的;(3)在受到外部干擾和模型不確定情況下,實(shí)現(xiàn)該機(jī)械臂系統(tǒng)輸出的準(zhǔn)確跟蹤。

        為實(shí)現(xiàn)這個(gè)控制目標(biāo),給出如下假設(shè)、引理和定義。

        假設(shè)1F1(x1),F(xiàn)2(x1,x3)為連續(xù)未知函數(shù),其一階導(dǎo)數(shù)連續(xù)有界。

        假設(shè)2 期望軌跡yd及其一階導(dǎo)數(shù)連續(xù)有界。

        假設(shè)3 所有系統(tǒng)狀態(tài)xi(i=1,2,3,4)都可測量。

        引理1[22]對于系統(tǒng)(3),如果存在一個(gè)正定、徑向無界、連續(xù)可微的Lyapunov函數(shù)V:Rn→R,以及常數(shù)a0>0,b0≥0,使得下式成立則系統(tǒng)存在唯一解,且系統(tǒng)所有信號是一致最終有界的。

        為了得到本文結(jié)果,先定義一個(gè)預(yù)設(shè)有限時(shí)間性能函數(shù)。

        定義1[19,23]如果光滑函數(shù)ρ(t)滿足如下四個(gè)性質(zhì)(4)在t≥Tf時(shí)間后ρ(t)=ρTf,則稱這個(gè)函數(shù)為預(yù)設(shè)有限時(shí)間性能函數(shù)。

        本文選擇預(yù)設(shè)有限時(shí)間性能函數(shù)為[23]

        其中ρ0>0、ρTf>0和Tf>0是設(shè)計(jì)參數(shù)。從式(5)可以看出,ρ(t)滿足定義1的所有條件,且已在文獻(xiàn)[23]中被證明是光滑的。為方便后面推導(dǎo),將ρ(t)簡寫為ρ。

        2 控制器設(shè)計(jì)

        采用backstepping方法給出柔性關(guān)節(jié)機(jī)械臂系統(tǒng)(3)的自抗擾預(yù)設(shè)定有限時(shí)間跟蹤控制器設(shè)計(jì)過程。

        首先進(jìn)行坐標(biāo)變換

        其中,α1,α2,α3是需要設(shè)計(jì)的虛擬控制律,并取

        第1步 針對第一個(gè)子系統(tǒng),選Lyapunov函數(shù)為

        對其求導(dǎo)可得

        其中,c1>0為設(shè)計(jì)參數(shù)。將式(12)帶入式(11),可得

        第2步 針對第二個(gè)子系統(tǒng),選Lyapunov函數(shù)為

        對式(14)求導(dǎo),可得

        為了避免虛擬控制反復(fù)求導(dǎo)帶來的計(jì)算復(fù)雜性,引入跟蹤微分器(Tacking differentiator,TD)對虛擬控制α1的導(dǎo)數(shù)進(jìn)行估計(jì)[24]。跟蹤微分器TD1

        式中:v11和v12是TD1的狀態(tài)變量;λ>0和0<δ<1是設(shè)計(jì)參數(shù),通過選擇合適的值,可以使v11和v12分別跟蹤信號α1和它的微分信號α˙1。

        定義跟蹤微分器(16)的估計(jì)誤差

        對未知函數(shù)F1(x1),本文使用擴(kuò)張狀態(tài)觀測器(Extended state observer,ESO)來估計(jì)[24],這里給出擴(kuò)張狀態(tài)觀測器建立方法。對于第二個(gè)子系統(tǒng)

        其中,ω(t)是未知函數(shù)F1(x1)的導(dǎo)數(shù),也是未知的。參照文獻(xiàn)[24]建立擴(kuò)張狀態(tài)觀測器ESO1

        式中:Z11和Z12是ESO1的狀態(tài);E1是ESO1的Z11對x2的估計(jì)誤差;狀態(tài)Z12是對x22的估計(jì);β11>0和β12>0是擴(kuò)張狀態(tài)觀測器增益。

        選擇適當(dāng)?shù)膮?shù)β11和β12,可以使觀測器很好地估計(jì)系統(tǒng)(19)的狀態(tài)x2及被擴(kuò)張的狀態(tài)x22。定義ESO1擴(kuò)張狀態(tài)的估計(jì)誤差

        將式(17)和式(21)帶入式(15),可得

        取第2步的虛擬控制為

        將式(23)帶入式(22),使用Young’s不等式縮放,可得

        其中,c2>1為設(shè)計(jì)參數(shù)。

        第3步 針對第三個(gè)子系統(tǒng),選Lyapunov函數(shù)為

        對式(25)求導(dǎo)可得

        2.2 應(yīng)對方式 干預(yù)前,兩組CSQ量表積極應(yīng)對及消極應(yīng)對評分比較,差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05);分娩前6 h及分娩后1周,觀察組積極應(yīng)對評分均高于對照組,消極應(yīng)對評分低于對照組,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。見表2。

        對虛擬控制α2的導(dǎo)數(shù)使用TD2進(jìn)行估計(jì)。設(shè)計(jì)TD2為

        定義TD2的估計(jì)誤差

        將式(28)帶入式(26),可得

        取第3步的虛擬控制

        將式(30)代入式(29),利用Young’s不等式可得

        第4步 針對第四個(gè)子系統(tǒng),選Lyapunov函數(shù)為

        對其求導(dǎo),可得

        引入跟蹤微分器TD3對虛擬控制的導(dǎo)數(shù)進(jìn)行估計(jì),設(shè)計(jì)TD3如下

        定義TD3的估計(jì)誤差

        對未知函數(shù)F2(x1,x3),利用ESO2進(jìn)行估計(jì)

        定義ESO2擴(kuò)張狀態(tài)的估計(jì)誤差

        將式(31)、式(35)和式(37)帶入式(33),可得

        取第4步的控制律為

        將u帶入式(38),使用Young’s不等式縮放,可得

        其中,c4>1是設(shè)計(jì)參數(shù)。

        至此,可以給出本文的結(jié)果如下。

        定理1對于滿足假設(shè)1~3的柔性關(guān)節(jié)機(jī)械臂系統(tǒng),若有系統(tǒng)跟蹤誤差的初值根據(jù)虛擬控制律(12)、(23)和(30)以及控制律(39),則閉環(huán)系統(tǒng)的跟蹤誤差可以在任意給定的有限時(shí)間內(nèi)按預(yù)設(shè)的暫態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能收斂到平衡點(diǎn)附近的鄰域內(nèi),且系統(tǒng)中的所有變量都是有界的,從而能實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)輸出的準(zhǔn)確跟蹤。

        證明(1)穩(wěn)定性的證明。

        系統(tǒng)的Lyapunov函數(shù)為V=V4,有V≥0。在虛擬控制律(12)、(23)、(30)和控制律(39)的共同作用下有式(40)。因?yàn)門Di和ESOj的逼近誤差ηi(i=1,2,3)和εj(j=1,2)有界,所以知

        有界,取a0=min{2c1,2(c2-1),2(c3-1),2(c4-1)},則式(40)可寫為V˙≤-a0V+b0。根據(jù)引理1可知,閉環(huán)系統(tǒng)中所有變量是有界的。

        (2)證明跟蹤誤差能在任意給定的停息時(shí)間內(nèi)收斂到平衡點(diǎn)的任意給定的小鄰域內(nèi)。

        如果取ρTf足夠小,即可實(shí)現(xiàn)機(jī)械臂系統(tǒng)輸出的準(zhǔn)確跟蹤。證畢。

        3 仿真實(shí)驗(yàn)

        為了驗(yàn)證本文所提方法的有效性,對此類單關(guān)節(jié)柔性機(jī)械臂控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)??紤]模型(1)參數(shù)為[25]:M=2.3 kg,L=1 m,I=2.3 kg·m2,J=0.5 kg·m2,K=15 N·m/rad,g=9.8 m/s2。模型不確定部分

        其中,外部擾動(dòng)d1=sint,d2=cost,參考輸入yd=0.5(sin 0.5t+sint+sin 2t)。各狀態(tài)變量的初始值為:x1(0)=0.15,x2(0)=0.6,x3(0)=0.7,x4(0)=0.5。性能函數(shù)參數(shù)選取ρ0=0.8,Tf=2,ρTf=0.03??刂茀?shù)選取c1=5,c2=17,c3=180,c4=180。TD1、TD2和TD3參數(shù)λ=9,δ=0.5。ESO1和ESO2參數(shù)選取β11=100,β12=300,β21=100,β22=350。

        由定理1計(jì)算出系統(tǒng)的自抗擾預(yù)設(shè)定有限時(shí)間跟蹤控制器,對系統(tǒng)(3)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),所得結(jié)果如圖2~圖9所示。

        圖2是機(jī)械臂輸出的位移跟蹤結(jié)果,設(shè)計(jì)的控制器能夠保證機(jī)械臂系統(tǒng)的輸出在給定的2 s時(shí)間內(nèi)跟蹤上期望軌跡,并有很好的跟蹤效果。

        圖2 輸出跟蹤曲線Fig.2 Output tracking curve

        圖3是跟蹤誤差曲線,跟蹤誤差能夠被預(yù)設(shè)性能函數(shù)約束,并在指定2 s的時(shí)間內(nèi)減小到事先設(shè)定范圍(-0.03,0.03)內(nèi),系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能得到保證。

        圖3 跟蹤誤差曲線Fig.3 Tracking error curve

        圖4是系統(tǒng)的控制輸入信號。由于初始時(shí)誤差較大,故初始輸入較大,但隨著誤差的迅速減小,控制輸入也迅速減小。

        圖4 系統(tǒng)控制輸入uFig.4 System control input u

        圖5和圖6分別是兩個(gè)擴(kuò)張觀測器的估計(jì)效果;兩條曲線重合度較高,即擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的輸出很好地估計(jì)了F1(x1)和F2(x1,x3),符合設(shè)計(jì)需要。

        圖5 ESO1觀測效果Fig.5 Observation effect of ESO1

        圖6 ESO2觀測效果Fig.6 Observation effect of ESO2

        圖7~圖9分別為跟蹤微分器TD1、TD2和TD3的跟蹤效果。兩條曲線變化趨勢相同,即跟蹤微分器很好地估計(jì)系統(tǒng)的虛擬控制律,達(dá)到設(shè)計(jì)效果。

        圖7 TD1的跟蹤效果Fig.7 Tracking effect of TD1

        圖8 TD2的跟蹤效果Fig.8 Tracking effect of TD2

        從這些實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,本文所提出的方法在系統(tǒng)存在外部干擾及模型不確定性的情況下,仍然能夠具有很好的跟蹤效果,體現(xiàn)了本文方法在抗干擾方面的優(yōu)越性。

        圖9 TD3的跟蹤效果Fig.9 Tracking effect of TD3

        將本文方法與文獻(xiàn)[24]中的自抗擾控制方法進(jìn)行對比,取相同的控制參數(shù),即c1=1,c2=15,c3=c4=180,ESO和TD的參數(shù)都相同,本文方法的預(yù)設(shè)性能參數(shù)同前,兩種方法的跟蹤誤差變化曲線仿真結(jié)果如圖10所示。本文方法在2 s時(shí)間內(nèi)跟蹤誤差就進(jìn)入到預(yù)先設(shè)定的范圍(-0.03,0.03)內(nèi),而文獻(xiàn)[24]的方法在2 s之后誤差依然在波動(dòng),導(dǎo)致系統(tǒng)的輸出跟蹤精度較差,相對穩(wěn)定性較差。因此,從跟蹤效果可以看出,本文提出的方法更有優(yōu)越性。

        圖10 本文方法與文獻(xiàn)[24]方法的對比Fig.10 Comparison between the methods in this paper and in literature[24]

        4 結(jié)論

        本文提出一種柔性關(guān)節(jié)機(jī)械臂的自抗擾預(yù)設(shè)定有限時(shí)間跟蹤控制的新方法,同時(shí)考慮系統(tǒng)的外部干擾、模型不確定性及未知非線性函數(shù),將其等效為總擾動(dòng),利用擴(kuò)張狀態(tài)觀測器估計(jì)這個(gè)總擾動(dòng),并對其實(shí)時(shí)補(bǔ)償。該方法借助于一個(gè)有限時(shí)間性能函數(shù),使系統(tǒng)輸出能夠在一個(gè)預(yù)先給定的停息時(shí)間內(nèi)跟蹤上參考信號,且保證跟蹤誤差按預(yù)設(shè)的暫態(tài)和穩(wěn)態(tài)性能收斂到平衡點(diǎn)附近的鄰域內(nèi)。因采用自抗擾技術(shù),該方法具有很好的抗干擾性。停息時(shí)間是一個(gè)設(shè)計(jì)參數(shù),因而與系統(tǒng)初始條件無關(guān)。仿真結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的控制方法的有效性和抗干擾方面的優(yōu)越性。

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