基于误差驱动的机械臂扰动观测方法及系统与流程

本发明涉及机械臂自动控制，具体地说是一种基于误差驱动的机械臂扰动观测方法及系统。

背景技术：

1、机械臂是指高精度，多输入多输出、高度非线性、强耦合的复杂系统。因其独特的操作灵活性，已在工业装配、安全防爆等领域得到广泛应用。

2、机械臂是一个复杂系统，存在着参数摄动、外界干扰及未建模动态等不确定性。因而机械臂的建模模型也存在着不确定性，对于不同的任务，需要规划机械臂关节空间的运动轨迹，从而级联构成末端位姿。

3、近年来，机器人已被广泛应用于许多领域，如医疗康复、航空航天等。在机器人应用中，高精度地跟踪期望轨迹是一项基本任务。然而，系统中存在的模型不确定性和摩擦会显著破坏跟踪性能。外部干扰也会给执行器带来未知的扭矩。这些因素使机器人的精确跟踪控制成为一项艰巨的任务。模型不确定性、摩擦和外部干扰在机械系统中广泛存在，这会显著破坏控制精度。

4、故如何提高机器人的跟踪精度是目前亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的技术任务是提供一种基于误差驱动的机械臂扰动观测方法及系统，来解决如何提高机器人的跟踪精度的问题。

2、本发明的技术任务是按以下方式实现的，一种基于误差驱动的机械臂扰动观测方法，该方法具体如下：

3、建立一阶机械臂动力学误差模型；

4、根据参考误差驱动理论，定义机器人关节误差参考模型；

5、根据机械臂动力学误差模型与机器人关节误差参考模型的对比结果构造扰动观测器辅助方程；

6、基于扰动观测器理论，设计模型参考误差驱动的扰动观测器，通过数值分析确定机械臂扰动观测器的稳定性。

7、作为优选，建立一阶机械臂动力学误差模型具体如下：

8、引入带扰动的工业机械臂系统动力学模型，公式如下：

9、

10、其中，q＝[q1,q2,…qn]τ表示关节位置；n表示机械臂的关节个数；是q的一阶导数，表示关节速度的矢量；是q的二阶导数，表示加速度的矢量；m(q)是惯性矩阵；是向心科里奥利矩阵；g(q)是引力矢量；τ是关节转矩输入矢量；描述为机器人不确定性和外部扰动；t表示系统运行时间；

11、根据机械臂系统动力学模型建立一阶机械臂动力学误差模型，公式如下：

12、

13、其中，机械臂模型变量为是rm的一阶导数。

14、更优地，机器人关节误差参考模型的公式如下：

15、

16、其中，y为误差辅助变量；是y的一阶导数。

17、更优地，构造扰动观测器辅助方程具体如下：

18、获取机械臂动力学误差模型与机器人关节误差参考模型之间的误差项，情况如下：

19、若机器人的不确定性和外部扰动不存在，则可得公式如下：

20、y＝rm；

21、定义模型参考误差辅助方程s＝rm-y；

22、其中，s为模型参考误差；

23、s反应机械臂动力学误差模型与机器人关节误差参考模型之间的差异，且s是由引起，进而基于模型参考误差构造扰动观测器辅助方程，公式如下：

24、

25、其中，z表示观测器辅助变量；表示不确定性和外部扰动的观测值。

26、更优地，设计模型参考误差驱动的扰动观测器具体如下：

27、模型参考误差驱动的扰动观测器为

28、其中，k∈rn×n为正对角矩阵；

29、对进行微分，可得

30、

31、将观测器辅助方程代入可得

32、

33、将等号左右变换，重写可得：

34、

35、若取k趋向于无穷大，则可得：

36、

37、对模型参考误差辅助方程s＝rm-y进行微分可得

38、

39、将代入可得

40、

41、对比一阶机械臂动力学误差模型公式和得到扰动观测器准确观测机械臂的不确定性和外部扰动，作差得到

42、综上，基于参考误差驱动的扰动观测器是稳定的，且k取值越大，扰动观测器的趋近扰动真实值的速度越快，观测器的性能越准确。

43、一种基于误差驱动的机械臂扰动观测系统，该系统包括：

44、建立模块，用于建立一阶机械臂动力学误差模型；

45、定义模块，用于根据参考误差驱动理论，定义机器人关节误差参考模型；

46、构造模块，用于根据机械臂动力学误差模型与机器人关节误差参考模型的对比结果构造扰动观测器辅助方程；

47、设计模块，用于基于扰动观测器理论，设计模型参考误差驱动的扰动观测器，通过数值分析确定机械臂扰动观测器的稳定性。

48、作为优选，建立模块包括：

49、引入子模块，用于引入带扰动的工业机械臂系统动力学模型，公式如下：

50、

51、其中，q＝[q1,q2,…qn]τ表示关节位置；n表示机械臂的关节个数；是q的一阶导数，表示关节速度的矢量；是q的二阶导数，表示加速度的矢量；m(q)是惯性矩阵；是向心科里奥利矩阵；g(q)是引力矢量；τ是关节转矩输入矢量；描述为机器人不确定性和外部扰动；t表示系统运行时间；

52、建立子模块，用于根据机械臂系统动力学模型建立一阶机械臂动力学误差模型，公式如下：

53、

54、其中，机械臂模型变量为是rm的一阶导数；

55、机器人关节误差参考模型的公式如下：

56、

57、其中，y为误差辅助变量；是y的一阶导数。

58、更优地，构造模块包括：

59、获取子模块，用于获取机械臂动力学误差模型与机器人关节误差参考模型之间的误差项，情况如下：

60、若机器人的不确定性和外部扰动不存在，则可得公式如下：

61、y＝rm；

62、定义子模块，用于定义模型参考误差辅助方程s＝rm-y；

63、其中，s为模型参考误差；s反应机械臂动力学误差模型与机器人关节误差参考模型之间的差异，且s是由引起，进而基于模型参考误差构造扰动观测器辅助方程，公式如下：

64、

65、其中，z表示观测器辅助变量；表示不确定性和外部扰动的观测值；

66、设计模块具体如下：

67、模型参考误差驱动的扰动观测器为

68、其中，k∈rn×n为正对角矩阵；

69、对进行微分，可得

70、

71、将观测器辅助方程代入可得

72、

73、将等号左右变换，重写可得：

74、

75、若取k趋向于无穷大，则可得：

76、

77、对模型参考误差辅助方程s＝rm-y进行微分可得

78、

79、将代入可得

80、

81、对比一阶机械臂动力学误差模型公式和得到扰动观测器准确观测机械臂的不确定性和外部扰动，作差得到

82、综上，基于参考误差驱动的扰动观测器是稳定的，且k取值越大，扰动观测器的趋近扰动真实值的速度越快，观测器的性能越准确。

83、一种电子设备，包括：存储器和至少一个处理器；

84、其中，所述存储器上存储有计算机程序；

85、所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序，使得所述至少一个处理器执行如上述的基于误差驱动的机械臂扰动观测方法。

86、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以实现如上述的基于误差驱动的机械臂扰动观测方法。

87、本发明的基于误差驱动的机械臂扰动观测方法及系统具有以下优点：

88、(一)本发明的扰动观测器结构简单，可以有效地估计集总不确定性并将其反馈给控制器以实现扰动抑制，干扰观测器被设计用于估计集总的不确定性并将其馈送到控制器以实现干扰抑制；

89、(二)与具有渐近稳定性的传统扰动观测器相比，本发明设计了一种新的参考误差驱动扰动观测器来估计模型的不确定性、摩擦和外部扰动，并将其反馈给控制器以实现扰动抑制控制；本发明用一种非线性方法将其改进和推广到非线性系统中，也可以将其推广到机器人齿隙的研究中。