CN113325711A - 一种用于柔性机械臂高精度定位的智能控制方法 - Google Patents

一种用于柔性机械臂高精度定位的智能控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113325711A
CN113325711A CN202110583736.6A CN202110583736A CN113325711A CN 113325711 A CN113325711 A CN 113325711A CN 202110583736 A CN202110583736 A CN 202110583736A CN 113325711 A CN113325711 A CN 113325711A
Authority
CN
China
Prior art keywords
mechanical arm
flexible mechanical
connecting rod
controller
calculating
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110583736.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113325711B (zh
Inventor
黄玮俊
赖冠宇
章云
王芳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong University of Technology
Original Assignee
Guangdong University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong University of Technology filed Critical Guangdong University of Technology
Priority to CN202110583736.6A priority Critical patent/CN113325711B/zh
Publication of CN113325711A publication Critical patent/CN113325711A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113325711B publication Critical patent/CN113325711B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)
  • Control Of Position Or Direction (AREA)

Abstract

本发明公开了用于柔性机械臂高精度定位的智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：1)设置控制器的参数以及跟踪误差的精度范围[‑δ1,δ1]；2)根据传感器得到单连杆柔性机械手连杆的位置q1和电机角的角度q2，计算状态变量x1,x2,x3,x4；3)结合状态变量x1,x2,x3,x4和期望轨迹ym(t)，计算模糊逻辑***的输入向量ξ(t)；4)将输入向量ξ(t)应用于模糊逻辑***，得到模糊逻辑***的扩展函数向量
Figure DDA0003086459810000011
5)结合状态变量x1,x2,x3,x4、期望轨迹ym(t)和扩展函数向量
Figure DDA0003086459810000012
迭代计算状态误差z，中间变量ω，自适应参数θ和虚拟控制器α；6)结合虚拟控制器α，计算单连杆柔性机械手连杆的输入信号u(t)；7)控制器根据输入信号u(t)驱动单连杆柔性机械手进行运动，完成轨迹跟踪，能够进行严格的收敛性证明与稳定性分析，具有良好的鲁棒性和可靠性。

Description

一种用于柔性机械臂高精度定位的智能控制方法
技术领域
本发明涉及机械臂智能控制技术领域，特别是一种用于柔性机械臂高精度定位的智能控制方法。
背景技术
现有的方案，如基于神经网络的控制方法、PID控制方法等有如下的缺点：
1)控制器的设计复杂，且控制器的参数求解困难，速度慢，耗时长，难以实现柔性机械臂快速跟踪期望轨迹和高精度定位；2)在柔性机械臂***参数的不确定性以及***具有的高度非线性的情况下，柔性机械臂的控制精度有限，不能保证在任意人为给定的精度范围内；3)缺乏建模基础，导致闭环控制***的收敛性与稳定性无法得到确切理论保障。4)柔性机械臂控制***的鲁棒性无法被确切保证。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种用于柔性机械臂高精度定位的智能控制方法。
为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。
一种用于柔性机械臂高精度定位的智能控制方法，包括以下步骤：
1)设置控制器的参数以及跟踪误差的精度范围[-δ1,δ1]；
2)根据传感器得到单连杆柔性机械手连杆的位置q1和电机角的角度q2，计算状态变量x1,x2,x3,x4；
3)结合状态变量x1,x2,x3,x4和期望轨迹ym(t)，计算模糊逻辑***的输入向量ξ(t)；
4)将输入向量ξ(t)应用于模糊逻辑***，得到模糊逻辑***的扩展函数向量
Figure BDA0003086459790000011
5)结合状态变量x1,x2,x3,x4、期望轨迹ym(t)和扩展函数向量
Figure BDA0003086459790000012
迭代计算状态误差z，中间变量ω，自适应参数θ和虚拟控制器α；
6)结合虚拟控制器α，计算单连杆柔性机械手连杆的输入信号u(t)；
7)控制器根据输入信号u(t)驱动单连杆柔性机械手进行运动，完成轨迹跟踪。
作为本发明的进一步改进，所述步骤1)中，对于柔性机械臂，其动力学模型的描述如下：
Figure BDA0003086459790000021
Figure BDA0003086459790000022
其中，I和J分别是连杆和电机轴的转动惯量，M为连杆质量，g是重力加速度、l是连杆重心的位置和劲度系数k，q1和q2是连杆和电机的角度位置，可通过传感器测得，u为驱动电机而产生的转矩，是柔性机械臂***模型的输入，
为了简化对直接自适应模糊逻辑控制(DAFC)方案的控制器的设计，我们通过选取状态变量
Figure BDA0003086459790000023
将上述模型转化为如下的非线性***模型：
Figure BDA0003086459790000024
Figure BDA0003086459790000025
Figure BDA0003086459790000026
Figure BDA0003086459790000027
其中，状态变量x1,x2,x3,x4分别对应连杆的角度，连杆的角速度，电机轴的角度，电机的角速度，并且作为反馈信号输入给控制器，电机产生的转矩u由控制器输出和给定，用于控制柔性机械臂，
其中，包括反步设计的步数n(对于柔性机械臂模型，选取n＝4)，虚拟控制器α的参数c＝[c1,c2,c3,c4]，自适应率θ(t)的参数γ和初始值θ(0)，用于消除***震颤的平滑函数
Figure BDA0003086459790000028
的参数δ＝[δ1,δ2,δ3,δ4]，其中δ1决定***的跟踪误差的精度范围在[-δ1,δ1]内，模糊隶属函数的参数a,b,σ。
计算模糊逻辑***的输入向量ξ(t)：
ξ1(t)＝[x1(t),ym(t)]T,
Figure BDA0003086459790000029
计算模糊***的模糊基函数向量
Figure BDA0003086459790000031
Figure BDA0003086459790000032
其中，模糊基函数
Figure BDA0003086459790000033
和模糊隶属函数
Figure BDA0003086459790000034
的定义如下：
Figure BDA0003086459790000035
Figure BDA0003086459790000036
计算扩展函数向量ψ(ξ(t))：
Figure BDA0003086459790000037
Figure BDA0003086459790000038
Figure BDA0003086459790000039
通过迭代的方式计算状态误差z，中间变量ω，自适应参数θ和虚拟控制器α。按照z1→w1→α1→z2→w2→α2→z3→w3→α3→z4→w4→α4→θ的迭代顺序以及如下的定义计算出状态误差z，中间变量ω，自适应参数θ和虚拟控制器α的值，
z1(t)＝x1(t)-ym(t),
zi(t)＝xi(t)-αi-1(t)-ym (i-1)(t),i＝2,...,n,
Figure BDA00030864597900000310
Figure BDA00030864597900000311
Figure BDA00030864597900000312
其中，平滑函数
Figure BDA00030864597900000313
和辅助函数
Figure BDA00030864597900000314
的定义如下。
Figure BDA0003086459790000041
Figure BDA0003086459790000042
设计柔性机械臂的输入信号u(t)，u(t)的设计为u(t)＝sign[gn]αn(t),由于柔性机械臂模型所需要的反步设计次数n＝4，以及柔性机械臂的非线性***模型中
Figure BDA0003086459790000043
而实际中电机轴的转动惯量J通常大于零，则sign[gn]＝1，那么最终设计的柔性机械臂的输入信号u(t)＝α4。
本发明的有益效果
相比于现有技术，本发明的优点在于：
a)一种针对具有运动学模型非线性和参数不确定性的柔性机械臂，实现高精度定位且精度可预定的基于直接自适应模糊逻辑控制技术的智能控制***。
b)智能控制***以传感器测量的柔性机械臂的连杆和电机轴的角度、角速度作为反馈信息，基于直接自适应模糊逻辑控制技术，实现柔性机械臂高精度定位。
c)智能控制***控制的柔性机械臂的精度范围可由操作者给定，并且可以保证柔性机械臂的跟踪误差在操作者给定的任意精度范围内。
d)智能控制***只存在一个自适应控制律，大大减少了控制器设计的计算量，实现对柔性机械臂的实时控制和期望轨迹的快速跟踪。
e)智能控制***控制的柔性机械臂的具体机械参数(如连杆和电机轴的转动惯量、质量、重心位置等)无需被提前获知。
f)本发明的智能控制***能够进行严格的收敛性证明与稳定性分析，具有良好的鲁棒性和可靠性。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为本发明的***框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
a)描述柔性机械臂***的模型和符号。对于柔性机械臂，其动力学模型的描述如下
Figure BDA0003086459790000051
Figure BDA0003086459790000052
其中，I和J分别是连杆和电机轴的转动惯量，M为连杆质量，g是重力加速度、l是连杆重心的位置和劲度系数k，这些参数都是未知的。对于本发明的控制***，该部分参数也是无需提前获知的。q1和q2是连杆和电机的角度位置，可通过传感器(如编码器等)测得u为驱动电机而产生的转矩，是柔性机械臂***模型的输入。
为了简化对直接自适应模糊逻辑控制(DAFC)方案的控制器的设计，我们通过选取状态变量
Figure BDA0003086459790000053
将上述模型转化为如下的非线性***模型。
Figure BDA0003086459790000054
Figure BDA0003086459790000055
Figure BDA0003086459790000056
Figure BDA0003086459790000057
其中，状态变量x1,x2,x3,x4分别对应连杆的角度，连杆的角速度，电机轴的角度，电机的角速度，并且作为反馈信号输入给控制器。电机产生的转矩u由控制器输出和给定，用于控制柔性机械臂。
b)设置控制器的参数。其中，包括反步设计的步数n(对于柔性机械臂模型，选取n＝4)，虚拟控制器α的参数c＝[c1,c2,c3,c4]，自适应率θ(t)的参数γ和初始值θ(0)，用于消除***震颤的平滑函数
Figure BDA0003086459790000061
的参数δ＝[δ1,δ2,δ3,δ4](其中δ1决定***的跟踪误差的精度范围在[-δ1,δ1]内)，模糊隶属函数的参数a,b,σ。
c)根据传感器得到柔性机械臂连杆的位置q1和电机轴的角度q2，由此可得到参数x1,x2,x3,x4。
d)根据操作者给定的期望轨迹ym(t),可得到期望轨迹ym(t)以及ym(t)的各阶导数
Figure BDA0003086459790000062
e)将上述步骤得到的参数输入至控制器，控制器将按照以下步骤演算出所设计的柔性机械臂的输入信号u(t)以及设计u(t)所需要的各项变量的值。
f)计算模糊逻辑***的输入向量ξ(t)。
ξ1(t)＝[x1(t),ym(t)]T,
Figure BDA0003086459790000063
g)计算模糊***的模糊基函数向量
Figure BDA0003086459790000064
Figure BDA0003086459790000065
其中，模糊基函数
Figure BDA0003086459790000066
和模糊隶属函数
Figure BDA0003086459790000067
的定义如下。
Figure BDA0003086459790000068
Figure BDA0003086459790000069
h)计算扩展函数向量ψ(ξ(t))。
Figure BDA00030864597900000610
Figure BDA00030864597900000611
Figure BDA00030864597900000612
i)通过迭代的方式计算状态误差z，中间变量ω，自适应参数θ和虚拟控制器α。按照z1→w1→α1→z2→w2→α2→z3→w3→α3→z4→w4→α4→θ的迭代顺序以及如下的定义计算出状态误差z，中间变量ω，自适应参数θ和虚拟控制器α的值。
z1(t)＝x1(t)-ym(t),
zi(t)＝xi(t)-αi-1(t)-ym (i-1)(t),i＝2,...,n,
Figure BDA0003086459790000071
Figure BDA0003086459790000072
Figure BDA0003086459790000073
其中，平滑函数
Figure BDA0003086459790000074
和辅助函数
Figure BDA0003086459790000075
的定义如下。
Figure BDA0003086459790000076
Figure BDA0003086459790000077
设计柔性机械臂的输入信号u(t)。u(t)的设计为u(t)＝sign[gn]αn(t),由于柔性机械臂模型所需要的反步设计次数n＝4，以及柔性机械臂的非线性***模型中
Figure BDA0003086459790000078
而实际中电机轴的转动惯量J通常大于零，则sign[gn]＝1，那么最终设计的柔性机械臂的输入信号u(t)＝α4。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式；但本发明的保护范围并不局限于此。任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其改进构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种用于柔性机械臂高精度定位的智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)设置控制器的参数以及跟踪误差的精度范围[-δ1,δ1]；
2)根据传感器得到单连杆柔性机械手连杆的位置q1和电机角的角度q2，计算状态变量x1,x2,x3,x4；
3)结合状态变量x1,x2,x3,x4和期望轨迹ym(t)，计算模糊逻辑***的输入向量ξ(t)；
4)将输入向量ξ(t)应用于模糊逻辑***，得到模糊逻辑***的扩展函数向量
Figure FDA0003086459780000011
5)结合状态变量x1,x2,x3,x4、期望轨迹ym(t)和扩展函数向量
Figure FDA0003086459780000012
迭代计算状态误差z，中间变量ω，自适应参数θ和虚拟控制器α；
6)结合虚拟控制器α，计算单连杆柔性机械手连杆的输入信号u(t)；
7)控制器根据输入信号u(t)驱动单连杆柔性机械手进行运动，完成轨迹跟踪。
2.根据权利要求1所述的一种用于柔性机械臂高精度定位的智能控制方法，其特征在于：
所述步骤1)中，对于柔性机械臂，其动力学模型的描述如下：
Figure FDA0003086459780000013
Figure FDA0003086459780000014
其中，I和J分别是连杆和电机轴的转动惯量，M为连杆质量，g是重力加速度、l是连杆重心的位置和劲度系数k，q1和q2是连杆和电机的角度位置，可通过传感器测得，u为驱动电机而产生的转矩，是柔性机械臂***模型的输入，
为了简化对直接自适应模糊逻辑控制(DAFC)方案的控制器的设计，我们通过选取状态变量
Figure FDA0003086459780000015
将上述模型转化为如下的非线性***模型：
Figure FDA0003086459780000021
Figure FDA0003086459780000022
Figure FDA0003086459780000023
Figure FDA0003086459780000024
其中，状态变量x1,x2,x3,x4分别对应连杆的角度，连杆的角速度，电机轴的角度，电机的角速度，并且作为反馈信号输入给控制器，电机产生的转矩u由控制器输出和给定，用于控制柔性机械臂，
其中，包括反步设计的步数n(对于柔性机械臂模型，选取n＝4)，虚拟控制器α的参数c＝[c1,c2,c3,c4]，自适应率θ(t)的参数γ和初始值θ(0)，用于消除***震颤的平滑函数
Figure FDA0003086459780000025
的参数δ＝[δ1,δ2,δ3,δ4]，其中δ1决定***的跟踪误差的精度范围在[-δ1,δ1]内，模糊隶属函数的参数a,b,σ。
3.根据权利要求2所述的一种用于柔性机械臂高精度定位的智能控制方法，其特征在于：
计算模糊逻辑***的输入向量ξ(t)：
ξ1(t)＝[x1(t),ym(t)]T,
Figure FDA0003086459780000026
计算模糊***的模糊基函数向量
Figure FDA0003086459780000027
Figure FDA0003086459780000028
其中，模糊基函数
Figure FDA0003086459780000029
和模糊隶属函数
Figure FDA00030864597800000212
的定义如下：
Figure FDA00030864597800000210
Figure FDA00030864597800000211
计算扩展函数向量ψ(ξ(t))：
Figure FDA0003086459780000031
Figure FDA0003086459780000032
Figure FDA0003086459780000033
通过迭代的方式计算状态误差z，中间变量ω，自适应参数θ和虚拟控制器α。按照z1→w1→α1→z2→w2→α2→z3→w3→α3→z4→w4→α4→θ的迭代顺序以及如下的定义计算出状态误差z，中间变量ω，自适应参数θ和虚拟控制器α的值，
z1(t)＝x1(t)-ym(t),
zi(t)＝xi(t)-αi-1(t)-ym (i-1)(t),i＝2,...,n,
Figure FDA0003086459780000034
Figure FDA0003086459780000035
Figure FDA0003086459780000036
其中，平滑函数
Figure FDA0003086459780000037
和辅助函数
Figure FDA0003086459780000038
的定义如下。
Figure FDA0003086459780000039
Figure FDA00030864597800000310
设计柔性机械臂的输入信号u(t)，u(t)的设计为u(t)＝sign[gn]αn(t),由于柔性机械臂模型所需要的反步设计次数n＝4，以及柔性机械臂的非线性***模型中
Figure FDA00030864597800000311
而实际中电机轴的转动惯量J通常大于零，则sign[gn]＝1，那么最终设计的柔性机械臂的输入信号u(t)＝α4。
CN202110583736.6A 2021-05-27 2021-05-27 一种用于柔性机械臂预定精度定位的智能控制方法 Expired - Fee Related CN113325711B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110583736.6A CN113325711B (zh) 2021-05-27 2021-05-27 一种用于柔性机械臂预定精度定位的智能控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110583736.6A CN113325711B (zh) 2021-05-27 2021-05-27 一种用于柔性机械臂预定精度定位的智能控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113325711A true CN113325711A (zh) 2021-08-31
CN113325711B CN113325711B (zh) 2022-07-19

Family

ID=77421605

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110583736.6A Expired - Fee Related CN113325711B (zh) 2021-05-27 2021-05-27 一种用于柔性机械臂预定精度定位的智能控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113325711B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106113040A (zh) * 2016-07-19 2016-11-16 浙江工业大学 基于串并联估计模型的柔性机械臂***模糊控制方法
CN109465825A (zh) * 2018-11-09 2019-03-15 广东工业大学 机械臂柔性关节的rbf神经网络自适应动态面控制方法
CN110877333A (zh) * 2019-04-12 2020-03-13 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 一种柔性关节机械臂控制方法
WO2020124938A1 (zh) * 2018-12-21 2020-06-25 南京埃斯顿机器人工程有限公司 柔性关节机械臂分数阶滑模优化控制方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106113040A (zh) * 2016-07-19 2016-11-16 浙江工业大学 基于串并联估计模型的柔性机械臂***模糊控制方法
CN109465825A (zh) * 2018-11-09 2019-03-15 广东工业大学 机械臂柔性关节的rbf神经网络自适应动态面控制方法
WO2020124938A1 (zh) * 2018-12-21 2020-06-25 南京埃斯顿机器人工程有限公司 柔性关节机械臂分数阶滑模优化控制方法
CN110877333A (zh) * 2019-04-12 2020-03-13 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 一种柔性关节机械臂控制方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MARWAN A. ALI 等: "《Trajectory Tracking Controller for flexible robot arm》", 《2014 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ROBOTICS AND MANUFACTURING AUTOMATION (ROMA)》 *
钱前 等: "《事件驱动多关节机械臂轨迹跟踪自适应鲁棒控制》", 《兵工学报》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113325711B (zh) 2022-07-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108942924B (zh) 基于多层神经网络的模型不确定性机械臂运动控制方法
CN108319144B (zh) 一种机器人轨迹跟踪控制方法及***
CN112904728B (zh) 一种基于改进型趋近律的机械臂滑模控制轨迹跟踪方法
Slotine et al. Adaptive manipulator control: A case study
CN108628172B (zh) 一种基于扩张状态观测器的机械臂高精度运动控制方法
Duchaine et al. Computationally efficient predictive robot control
CN109352656B (zh) 一种具有时变输出约束的多关节机械臂控制方法
Yu Nonlinear PD regulation for ball and beam system
CN105773623A (zh) 基于预测型间接迭代学习的scara机器人轨迹跟踪控制方法
Qi et al. Stable indirect adaptive control based on discrete-time T–S fuzzy model
CN107263483B (zh) 二自由度关节机器人轨迹的协调控制方法
CN115990888B (zh) 一种具有死区和时变约束功能的机械臂控制方法
CN111702767A (zh) 一种基于反演模糊自适应的机械手阻抗控制方法
CN113183154A (zh) 一种柔性关节机械臂的自适应反演控制方法
CN109656139B (zh) 机器人驱控一体***的自适应建模方法
CN114578697B (zh) 一种电机驱动机械手的多约束自适应控制方法
CN114942593A (zh) 一种基于干扰观测器补偿的机械臂自适应滑模控制方法
CN115480583A (zh) 飞行作业机器人的视觉伺服跟踪与阻抗控制方法
CN114310914A (zh) 多自由度机械臂模糊自适应迭代轨迹跟踪控制方法及***
CN108326857A (zh) 基于鲁棒自适应控制算法的书法及雕刻机器人控制方法
CN113325711B (zh) 一种用于柔性机械臂预定精度定位的智能控制方法
CN113352320B (zh) 一种基于Q学习的Baxter机械臂智能优化控制方法
CN114147713B (zh) 基于自适应神经网络高阶动态滑模的轨迹跟踪控制方法
CN113370205B (zh) 一种基于机器学习的Baxter机械臂轨迹跟踪控制方法
CN114840947A (zh) 一种带约束的三自由度机械臂动力学模型

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20220719