CN112936266A - 网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法及*** - Google Patents
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Abstract
本公开提供一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法及***,所述方案具体针对群体机械手臂在参数和网络拓扑结构切换的情况下给出一种切换一致性控制方法;首先,给出机械手臂切换***数学模型—Lagrange动力学方程,然后应用滑模控制法与平均驻留时间法设计一致性控制算法,并给出相应的切换力矩控制器,得到了一个确保切换***稳定的驻留时间上界,然后基于李雅普诺夫稳定性理论与代数图论,对得到的切换闭环***的稳定性进行分析,最终实现多机械手臂同步一致性状态。本公开所述方案解决了网络化机械手臂同步协作过程中,出现参数或负载突变、通信网络切换的问题,给出了群体机械手臂实现分布式切换一致性的控制方案。
Description
技术领域
本公开属于多机器人动力***技术领域,尤其涉及一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法及***。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
随着信息化和工业化不断融合,在全球新的制造模式变革的大趋势下,机器人正在从单一功能机器人向大规模协作机器人***发展,呈现智能化、网络化、数字化、柔性化的深度融合模式。多机器人协调作为一种新的机器人应用技术,拥有时间、空间、功能、信息和资源上的分布特性,其协调模式通常指合理的***体系结构、正确的环境感知能力、优化的决策控制策略,其中协同体系结构决定了多机器人协同效率,以及***适用性、经济性、实时性、鲁棒性、最优性和可扩展性等性能,而这种***整体的体系结构正是网络科学关注的重点。因此,应用和发展网络科学的理论和方法展开对协作多机器人***动力学与控制的研究已成为当今机器人学引人关注的前沿方向之一,备受国内外许多领域科学家和工程师的关注。
机械臂由于其结构相对简单同时又具有灵巧、低能耗等特性成为工程应用中最常见、最重要、应用范围最广、技术最成熟的一类工业机器人,它的应用加速了制造业规模化生产的速度与质量,同时掀起了全世界研发和应用的热潮。但在工业生产过程中,搬运大型物品等任务单一机器人难以完成,通常需要多机器人合作搬运、抬起、放下某些不同质量,不同体积的重物,这会引起整个动力学***参数值的突变,从而破坏***的稳定性。常用的传统自适应控制法,滑模控制法等不能有效地将整个***迅速控制到一个稳定状态。正如前面提到的,通信网络对确保机器人协调行为起重要作用,由于受到网络通信带宽及其他物理约束限制,机器人之间的通信网络一直保持良好是不现实的。
发明人发现,从分析动力学角度看,机械臂***通常可用Lagrange动力学方程来描述。随着互联网、云计算等新一代信息技术加速演进,海量的数据基础、大幅提升的运算能力和不断优化的智能算法,以及类脑计算、深度学习和强化学习等技术的创新突破,网络环境下群集机械臂***研究所处的信息环境和驱动因素发生了深刻的变化,迫切需要从复杂网络动力学与控制角度深入确定***个体之间逻辑上和物理上信息的组织方式、交互方式、体系结构和进化机制等。发展和利用现代网络科学理论的基本思想和方法展开对这类复杂***的群集行为与协调模式研究,在科学上就有可能掌握群集行为与智能的产生机理、分析预测群集行为发展与演化,更深刻地了解***进化自组织行为的实质性规律,在工程上就可能设计人造***,可以完成单一机器人无法完成的复杂协同任务,以实现具有自然界各类集群同等的独特功能。因此,研究以机械臂机器人为载体的Lagrange***集群协调控制的建模、分析、计算、控制及其应用,针对多机械臂协同作业过程中出现的负载改变与通信网络变化问题,发展构建一种网络化机械臂***切换自适应算法,不仅具有非常重要的科学意义,在工程应用上也具有十分重要的实践价值。
发明内容
本公开为了解决上述问题,提供了一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法及***,所述方案针对多机械臂协同作业过程中出现的负载改变与通信网络变化问题,基于滑模控制法与平局驻留时间法给出了一致性切换力矩控制方法,并获得确保***稳定的平均驻留时间。
根据本公开实施例的第一个方面,提供了一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法,包括:
获取不同机械臂的负载及其通信网络拓扑;
基于机械臂负载及通信网络拓扑,对每个机械臂建立机械臂***Lagrange动力学模型;
基于所述机械臂***Lagrange动力学模型及切换动力学***的相关约束,构建一致性切换控制器模型;
基于所述一致性切换控制器模型实现多机械臂***的自适应一致性切换控制。
进一步的,所述Lagrange切换***具体如下:
其中,σ(t)为切换信号,σ(t)=p表示第i个机器人的第p个子***起作用, 是位置和速度的广义坐标向量,表示广义加速度坐标向量,为一个对称的正定惯性矩阵,表示科氏力和离心力矩阵,表示重力,为机器人i的力矩控制输入。
进一步的,所述切换动力学***的相关约束包括:
α1‖x(t)‖2≤Ui(x)≤α2‖x(t)‖2
Ui(x)≤μUj(x);
进一步的,所述一致性切换控制器的构建需满足以下约束:设***的参数或网络结构发生改变时,***的切换子控制器能够自动匹配到相应的子***。
进一步的,所述一致性切换控制器基于滑模控制法与平均驻留时间法进行设计。
进一步的,所述一致性切换控制器具体表示如下:
根据本公开实施例的第二个方面,提供了一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制***,包括:
数据获取单元,其用于获取不同机械臂的负载及其通信网络拓扑;
动力学模型构建单元,其用于基于机械臂负载及通信网络拓扑,对每个机械臂建立机械臂***Lagrange动力学模型;
控制器模型构建单元,其用于基于所述机械臂***Lagrange动力学模型及切换动力学***的相关约束,构建一致性控制器模型;
切换控制单元,其用于基于所述一致性控制器模型实现多机械臂***的自适应一致性切换控制。
根据本公开实施例的第三个方面,提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现所述的一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法。
根据本公开实施例的第四个方面,提供了一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现所述的一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法。
与现有技术相比,本公开的有益效果是:
本公开所述方案针对机械臂***在运动过程中出现的参数切换与网络拓扑切换的情形,给出切换Lagrange***数学模型,然后根据滑模控制法与平均驻留时间法设计了切换一致性控制算法,并给出了一致性力矩控制器;同时,基于Lyapunov稳定性理论与Barbalat引理给出了闭环***的稳定性分析;本公开所述方案能够实现机械臂***的位置和速度状态的一致同步,即使在运动过程中出现参数改变与通信网络不定的状态,依然能够实现同步一致性状态。
本公开附加方面的优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本公开的实践了解到。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解,本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开,并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例一中所述的五个机械臂切换网络交互拓扑图;
图2为本公开实施例一中所述的切换信号图;
图3(a)-图3(b)分别为本公开实施例一中所述的五个机械臂切换前后位置轨迹图;
图4(a)-图4(b)分别为本公开实施例一中所述的五个机械臂切换前后速度响应图;
图5(a)-图5(b)分别为本公开实施例一中所述的五个机械臂切换前后位置误差图;
图6(a)-图6(b)分别为本公开实施例一中所述的五个机械臂切换前后速度误差图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开做进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下,本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。实施例一:
本实施例的目的是提供一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法。
一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法,包括:
获取不同机械臂的负载及其通信网络拓扑;
基于机械臂负载及通信网络拓扑,对每个机械臂建立机械臂***Lagrange动力学模型;
基于所述机械臂***Lagrange动力学模型及切换动力学***的相关约束,构建一致性切换控制器模型;
基于所述一致性切换控制器模型实现多机械臂***的自适应一致性切换控制。
具体的,为了便于理解,以下基于具体实例对本公开所述方法进行详细说明,此处采用二连杆机械臂进行说明:
本实施案例设计网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法,具体包括以下步骤:
步骤1:首先以二连杆机械臂为模型,建立机械臂***Lagrange动力学模型,针对不同的负载与通信网络,对每个机械臂给出如下Lagrange切换***:
其中,σ(t)是切换信号,σ(t)=p表示第i个机器人的第p个子***起作用,i∈Ξ={1,2,…,N},qi,是位置和速度的广义坐标向量,是一个对称的正定惯性矩阵,代表科氏力和离心力矩阵,代表重力,是机器人i的力矩控制输入。
步骤2:引入切换动力学***(1)的相关约束,包括性质1和性质2,以及引理1,引理2,定义1。
α1‖x(t)‖2≤Ui(x)≤α2‖x(t)‖2 (2)
Ui(x)≤μUj(x) (4)
(i i)(改进的平均驻留时间法)如果不等式(2)(3)满足,对于某些正数μ*,那么切换***对于任意的切换信号都是全局渐进稳定的,如果平均驻留时间的满足
步骤3:切换一致性控制器设计
假设***的参数或网络结构发生改变时,***的切换子控制器能够自动匹配到相应的子***。
且它的导数有:
因此,可以得到分布式一致性切换力矩控制器
基于以上控制设计,可以得到如下定理:
(1)在力矩控制器(8)的作用下对任意切换路径σ(t)可以实现同步一致性,如果平均驻留时间满足如下条件
其中,
综上所述,机械臂***(1)在控制器(8)的作用下,即使出现参数与网络拓扑切换的情形,也能实现一致性同步状态。
步骤4:实验仿真
所述实现应用Mat l ab2018软件进行仿真。本公开所述方案应用五个二连杆机械臂作为研究对象,假设参数与网络拓扑同时切换。机械臂动力学模型为:
其中,g=9.8m/s2,qi=(qi1,qi1)T,ui2p=mi2pli1plai1,ui4p=mi1plai1+mi2pli1p,ui5p=mi2plai2,lai1=li1p/2,lai2=li2p/3,θip=[ui1p,ui2p,ui3p,ui4p,ui5p]T,p∈Λ={1,2},i∈Ξ。p=1:mi11=2.2kg,mi21=2.0kg,li11=2.2m,li21=2.5m p=2:mi12=1.2+0.2ikg,mi22=1.4+0.12ikg,li12=1.8+0.08im l_{i22}=2.3+0.04im。
由图1可知,切换网络有一颗生成树,五个机械臂***的初始位置与初始速度为q1(0)=[2,-3]T,q2(0)=[-4,2.1]T,q3(0)=[4,-2]T,q4(0)=[5,2]T,q5(0)=[3,-2]T,
仿真结果如图3-6所示,可以看出,在控制器(8)的作用下,五个机械臂***的位置与速度状态都能够达到一致同步。有误差图也可看出,同步状态非常准确。因此,本控制器的设计,大大提高了***的鲁棒能力,即使运动过程中,出现参数改变与通信网络不定的状态,依然能够同步一致性状态。
实施例二:
本实施例的目的是提供一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制***。
一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制***,包括:
数据获取单元,其用于获取不同机械臂的负载及其通信网络拓扑;
动力学模型构建单元,其用于基于机械臂负载及通信网络拓扑,对每个机械臂建立机械臂***Lagrange动力学模型;
控制器模型构建单元,其用于基于所述机械臂***Lagrange动力学模型及切换动力学***的相关约束,构建一致性控制器模型;
切换控制单元,其用于基于所述一致性控制器模型实现多机械臂***的自适应一致性切换控制。
实施例三:
本实施例的目的是提供一种电子设备。
一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现所述的一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法,包括:
获取不同机械臂的负载及其通信网络拓扑;
基于机械臂负载及通信网络拓扑,对每个机械臂建立机械臂***Lagrange动力学模型;
基于所述机械臂***Lagrange动力学模型及切换动力学***的相关约束,构建一致性切换控制器模型;
基于所述一致性切换控制器模型实现多机械臂***的自适应一致性切换控制。
实施例四:
本实施例的目的是提供一种非暂态计算机可读存储介质。
一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现所述的一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法,包括:
获取不同机械臂的负载及其通信网络拓扑;
基于机械臂负载及通信网络拓扑,对每个机械臂建立机械臂***Lagrange动力学模型;
基于所述机械臂***Lagrange动力学模型及切换动力学***的相关约束,构建一致性切换控制器模型;
基于所述一致性切换控制器模型实现多机械臂***的自适应一致性切换控制。
上述实施例提供的一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法及***可以实现,具有广阔的应用前景。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已,并不用于限制本公开,对于本领域的技术人员来说,本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述,但并非对本公开保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本公开的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法,其特征在于,包括:
获取不同机械臂的负载及其通信网络拓扑;
基于机械臂负载及通信网络拓扑,对每个机械臂建立机械臂***Lagrange动力学模型;
基于所述机械臂***Lagrange动力学模型及切换动力学***的相关约束,构建一致性切换控制器模型;
基于所述一致性切换控制器模型实现多机械臂***的自适应一致性切换控制。
5.如权利要求1所述的一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法,其特征在于,所述一致性切换控制器的构建需满足以下约束:设***的参数或网络结构发生改变时,***的切换子控制器能够自动匹配到相应的子***。
6.如权利要求1所述的一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法,其特征在于,所述一致性切换控制器基于滑模控制法与平均驻留时间法进行设计。
8.一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制***,其特征在于,包括:
数据获取单元,其用于获取不同机械臂的负载及其通信网络拓扑;
动力学模型构建单元,其用于基于机械臂负载及通信网络拓扑,对每个机械臂建立机械臂***Lagrange动力学模型;
控制器模型构建单元,其用于基于所述机械臂***Lagrange动力学模型及切换动力学***的相关约束,构建一致性控制器模型;
切换控制单元,其用于基于所述一致性控制器模型实现多机械臂***的自适应一致性切换控制。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的一种网络化机械臂***自适应一致性切换控制方法。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114706308A (zh) * | 2022-04-06 | 2022-07-05 | 曲阜师范大学 | 一种基于遗传算法的多模态Boost转换电路滑模控制方法 |
CN114706359A (zh) * | 2022-06-06 | 2022-07-05 | 齐鲁工业大学 | 基于采样数据的农用多智能体***一致性分布式控制方法 |
CN117381850A (zh) * | 2023-10-30 | 2024-01-12 | 齐鲁工业大学(山东省科学院) | 网络化工业机械臂***分群一致性切换控制方法及*** |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106406097A (zh) * | 2016-11-08 | 2017-02-15 | 长春工业大学 | 多机械臂***的分布式自适应协调控制方法 |
US20180264655A1 (en) * | 2015-08-04 | 2018-09-20 | Sony Corporation | Control apparatus, control method, and medical support arm apparatus |
CN108983606A (zh) * | 2018-07-09 | 2018-12-11 | 南京理工大学 | 一种机械臂***的鲁棒滑模自适应控制方法 |
CN110450156A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-11-15 | 洛阳润信机械制造有限公司 | 多自由度机械臂***自适应模糊控制器的优化设计方法 |
CN111531538A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-08-14 | 哈尔滨工业大学 | 一种切换拓扑下的多机械臂***一致性控制方法及装置 |
-
2021
- 2021-01-29 CN CN202110128166.1A patent/CN112936266A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180264655A1 (en) * | 2015-08-04 | 2018-09-20 | Sony Corporation | Control apparatus, control method, and medical support arm apparatus |
CN106406097A (zh) * | 2016-11-08 | 2017-02-15 | 长春工业大学 | 多机械臂***的分布式自适应协调控制方法 |
CN108983606A (zh) * | 2018-07-09 | 2018-12-11 | 南京理工大学 | 一种机械臂***的鲁棒滑模自适应控制方法 |
CN110450156A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-11-15 | 洛阳润信机械制造有限公司 | 多自由度机械臂***自适应模糊控制器的优化设计方法 |
CN111531538A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-08-14 | 哈尔滨工业大学 | 一种切换拓扑下的多机械臂***一致性控制方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
LIXIA LIU等: "Consensus Control for Networked Manipulators With Switched Parameters and Topologies", 《IEEE ACCESS》 * |
刘丽霞: "类非线性切换***的稳定性分析", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(电子期刊)信息科技辑》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114706308A (zh) * | 2022-04-06 | 2022-07-05 | 曲阜师范大学 | 一种基于遗传算法的多模态Boost转换电路滑模控制方法 |
CN114706359A (zh) * | 2022-06-06 | 2022-07-05 | 齐鲁工业大学 | 基于采样数据的农用多智能体***一致性分布式控制方法 |
CN117381850A (zh) * | 2023-10-30 | 2024-01-12 | 齐鲁工业大学(山东省科学院) | 网络化工业机械臂***分群一致性切换控制方法及*** |
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