CN115586724A - 一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法 - Google Patents

一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法 Download PDF

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CN115586724A CN202211329305.8A CN202211329305A CN115586724A CN 115586724 A CN115586724 A CN 115586724A CN 202211329305 A CN202211329305 A CN 202211329305A CN 115586724 A CN115586724 A CN 115586724A
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Abstract

一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法，包括，基于齿轮巡检机器人***N关节机械臂数学模型，构建跟踪误差方程；以高斯函数作为隐藏层函数，构建径向基神经网络，实现对齿轮巡检机器人***N关节机械臂未知扰动观测补偿；利用齿轮巡检机器人***输出跟踪误差及其初始项，齿轮巡检机器人***输出跟踪误差分数阶积分项，构建分数阶全局滑模面；以***扰动自适应律为基础，设计自适应趋近律和齿轮巡检机器人***N关节机械臂控制器
Figure DEST_PATH_IMAGE002
；验证了以齿轮巡检机器人***N关节机械臂为目标的轨迹跟踪试验。

Description

一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法
技术领域
本发明涉及工业机器人控制***技术领域，尤其涉及一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法。
背景技术
随着智能化、工业化方向的发展，巡检机器人作为工业机器人领域分支之一，其可以有效地解决检测效率低、去人工化等问题。巡检机器人一般具有自移动、自检测的定制化自主设备，达到监测的目的。其中，齿轮巡检机器人作为一种工业机器人，如专利CN217156345U公开的一种用于齿轮视觉检测的工业机器人，主要用于自动化生产线检测齿轮表面工艺等。
齿轮巡检机器人一般由N关节机械臂、高倍相机、图像运算中心组成。高倍相机固定在N关节机械臂末端关节处，可有效地实现多角度、多位移的图像摄取。然而针对高度非线性***(N关节机械臂)轨迹精度控制问题仍需考虑，常规的整数阶控制存在阶数不完整性，无法提高其控制准确性和重复定位性等问题。
发明内容
鉴于上述现有存在的如何针对齿轮巡检机器人轨迹控制精度低和不完整的整数阶等问题，提出了一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法：基于齿轮巡检机器人***N关节机械臂数学模型，构建跟踪误差方程；以高斯函数作为隐藏层函数，构建径向基神经网络，实现对齿轮巡检机器人***N关节机械臂未知扰动观测补偿；利用齿轮巡检机器人***输出跟踪误差及其初始项，齿轮巡检机器人***输出跟踪误差分数阶积分项，构建分数阶全局滑模面；以***扰动自适应律为基础，设计自适应趋近律和齿轮巡检机器人***N关节机械臂控制器。
一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法，包括：
步骤1，基于齿轮巡检机器人***N关节机械臂数学模型，构建跟踪误差方程；
步骤2，以高斯函数作为隐藏层函数，构建径向基神经网络，实现对齿轮巡检机器人***N关节机械臂未知扰动观测补偿；
步骤3，利用齿轮巡检机器人***输出跟踪误差及其初始项，齿轮巡检机器人***输出跟踪误差分数阶积分项，构建分数阶全局滑模面；
步骤4，以***扰动自适应律为基础，设计自适应趋近律和齿轮巡检机器人***N关节机械臂控制器τ(t)。
进一步地，步骤1中，齿轮巡检机器人***包含图像运算中心、高倍相机、N关节机械臂，高倍相机采集齿轮表面质量图像。
进一步地，步骤1中，定义齿轮巡检机器人***N关节机械臂数学模型：
Figure BDA0003912553240000021
其中，q(t)代表齿轮巡检机器人***N关节机械臂的关节的角度，一阶和二阶分别代表角速度和角加速度，等式左边分别为：齿轮巡检机器人***N关节机械臂惯性力项
Figure BDA0003912553240000022
齿轮巡检机器人***N关节机械臂离心力和哥氏力项
Figure BDA0003912553240000031
齿轮巡检机器人***N关节机械臂重力项G(q(t))∈Rn×n、齿轮巡检机器人***N关节机械臂摩擦力项
Figure BDA0003912553240000032
齿轮巡检机器人***N关节机械臂外扰项τd(t)∈Rn×n；M(q(t))∈Rn×n为齿轮巡检机器人***N关节机械臂惯性矩阵，
Figure BDA00039125532400000311
为齿轮巡检机器人***N关节机械臂离心力和哥氏力矩阵；等式右边为齿轮巡检机器人***N关节机械臂控制力项τ(t)∈Rn×n；
定义所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的跟踪误差为：
e(t)＝q*(t)-q(t)
其中，q*(t)是所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的目标轨迹，q(t)是所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的实际轨迹，e(t)是所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的跟踪误差；
将所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的跟踪误差取一阶微分得：
Figure BDA0003912553240000033
其中，
Figure BDA0003912553240000034
是e(t)的一阶微分；
Figure BDA0003912553240000035
是q*(t)的一阶微分；
Figure BDA0003912553240000036
是q(t)的一阶微分；
将所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的跟踪误差取二阶微分得：
Figure BDA0003912553240000037
其中，
Figure BDA0003912553240000038
是e(t)的二阶微分；
Figure BDA0003912553240000039
是q*(t)的二阶微分；
Figure BDA00039125532400000310
是q(t)的二阶微分。
进一步地，步骤2中，为实现对齿轮巡检机器人***N关节机械臂未知扰动观测补偿，以高斯函数作为隐藏层函数，构建径向基神经网络：
Figure BDA0003912553240000041
Figure BDA0003912553240000042
Figure BDA0003912553240000043
w*＝argmin(τd(t))
e(t)＝[e1(t) e2(t) ... en(t)]
Figure BDA0003912553240000044
Figure BDA0003912553240000045
Figure BDA0003912553240000046
h(x)＝[h1(x) h2(x) ... hn(x)]
Figure BDA0003912553240000047
Figure BDA0003912553240000048
b＝[b1 b2 ... bn]
其中，w*是最佳权重，h(x)是隐藏层函数，
Figure BDA0003912553240000049
是齿轮巡检机器人***N关节机械臂未知扰动观测估计值，x是神经网络输入，c是高斯函数中心向量，b是高斯函数带宽。
进一步地，步骤3中，以齿轮巡检机器人***输出跟踪误差及其初始项，齿轮巡检机器人***输出跟踪误差分数阶积分项，构建分数阶全局滑模面：
Figure BDA0003912553240000051
s(t)＝[s1(t) s2(t) ... sn(t)]T
kgfp＝diag[k1gfp k2gfp ... kngfp]T
kgfi＝diag[k1gfi k2gfi ... kngfi]T
e(t)＝[e1(t) e2(t) ... en(t)]T
e(0)＝[e1(0) e2(0) ... en(0)]T
其中，s1(t)，s2(t)...sn(t)是分数阶全局滑模面s(t)的子滑模面；kgfp是分数阶全局滑模面齿轮巡检机器人***输出跟踪误差比例项和初始项的调参增益，kgfi是分数阶全局滑模面齿轮巡检机器人***输出跟踪误差分数阶积分项的调参增益，Dj是分数阶积分，j是分数阶积分阶数；
将所述的分数阶全局滑模面取一阶微分得：
Figure BDA0003912553240000052
其中，
Figure BDA0003912553240000053
是s(t)的一阶微分。
进一步地，步骤4中，根据滑模可达性条件
Figure BDA0003912553240000054
定义自适应趋近律：
Figure BDA0003912553240000055
Figure BDA0003912553240000056
α＝[α1 α2 ... αn]
β＝[β1 β2 ... βn]
其中，k为自适应调参增益且自适应率为β|s(t)|，α和β是调参增益且αn＞0，
Figure BDA0003912553240000061
进一步地，步骤6中，联立分数阶全局滑模面和自适应趋近律，得：
Figure BDA0003912553240000062
Figure BDA0003912553240000063
取
Figure BDA0003912553240000064
的一阶微分，得：
Figure BDA0003912553240000065
根据所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的跟踪误差一阶微分和二阶微分，得：
Figure BDA0003912553240000066
Figure BDA0003912553240000067
联立所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂数学模型和所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂未知扰动观测估计值，设计齿轮巡检机器人***N关节机械臂控制器τ(t)：
Figure BDA0003912553240000068
本发明的有益效果：
1)本发明方法基于齿轮巡检机器人***N关节机械臂数学模型，构建齿轮巡检机器人***N关节机械臂实际轨迹与目标轨迹之间的跟踪误差方程；建立高斯函数径向基神经网络观测器，实现对齿轮巡检机器人***N关节机械臂未知扰动观测补偿；
2)利用齿轮巡检机器人***输出跟踪误差及其初始项，齿轮巡检机器人***输出跟踪误差分数阶积分项，构建分数阶全局滑模面，扩展整数阶范围，具有较为完整的阶数控制；
3)利用自适应控制率实现对于齿轮巡检机器人***N关节机械臂控制器设计，从而提高其***控制鲁棒性。
附图说明
图1为本发明实施例所述的齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法的控制原理图。
图2为本发明实施例所述的齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法的齿轮巡检机器人***双关节机械臂目标轨迹(aim1)以自适应分数阶全局滑模控制方法(AFGSMC)的轨迹跟踪示意图。
图3为本发明实施例所述的齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法的齿轮巡检机器人***双关节机械臂目标轨迹(aim2)以自适应分数阶全局滑模控制方法(AFGSMC)的轨迹跟踪示意图。
图4为本发明实施例所述的齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法的齿轮巡检机器人***双关节机械臂目标轨迹(aim1)以传统整数阶控制方法(TIC)的轨迹跟踪示意图。
图5为本发明实施例所述的齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法的齿轮巡检机器人***双关节机械臂目标轨迹(aim2)以传统整数阶控制方法(TIC)的轨迹跟踪示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
参照图1，为本发明的一个实施例，提供了一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法，本发明方法将齿轮巡检机器人***N关节机械臂数学模型、高斯函数径向基神经网络、分数阶全局滑模面、自适应趋近律有机地统一进行齿轮巡检机器人***N关节机械臂控制器τ(t)的设计，参照图1，为本发明齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制框图，具体包括：
S1：基于齿轮巡检机器人***N关节机械臂数学模型，构建跟踪误差方程。
所述的齿轮巡检机器人***包含：图像运算中心、高倍相机、N关节机械臂，高倍相机采集齿轮表面质量图像。
所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂数学模型：
Figure BDA0003912553240000081
其中，q(t)代表齿轮巡检机器人***N关节机械臂的关节的角度，一阶和二阶分别代表角速度和角加速度，等式左边分别为：齿轮巡检机器人***N关节机械臂惯性力项
Figure BDA0003912553240000082
齿轮巡检机器人***N关节机械臂离心力和哥氏力项
Figure BDA0003912553240000083
齿轮巡检机器人***N关节机械臂重力项G(q(t))∈Rn×n、齿轮巡检机器人***N关节机械臂摩擦力项
Figure BDA0003912553240000084
齿轮巡检机器人***N关节机械臂外扰项τd(t)∈Rn×n；M(q(t))∈Rn×n为齿轮巡检机器人***N关节机械臂惯性矩阵，
Figure BDA0003912553240000091
为齿轮巡检机器人***N关节机械臂离心力和哥氏力矩阵；等式右边为齿轮巡检机器人***N关节机械臂控制力项τ(t)∈Rn×n。
定义所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的跟踪误差为：
e(t)＝q*(t)-q(t)
其中，q*(t)是所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的目标轨迹，q(t)是所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的实际轨迹，e(t)是所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的跟踪误差。
将所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的跟踪误差取一阶微分得：
Figure BDA0003912553240000092
其中，
Figure BDA0003912553240000093
是e(t)的一阶微分；
Figure BDA0003912553240000094
是q*(t)的一阶微分；
Figure BDA0003912553240000096
是q(t)的一阶微分。
将所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的跟踪误差取二阶微分得：
Figure BDA0003912553240000097
其中，
Figure BDA0003912553240000098
是e(t)的二阶微分；
Figure BDA0003912553240000099
是q*(t)的二阶微分；
Figure BDA00039125532400000910
是q(t)的二阶微分。
S2：以高斯函数作为隐藏层函数，构建径向基神经网络，实现对齿轮巡检机器人***N关节机械臂未知扰动观测补偿。
为实现对齿轮巡检机器人***N关节机械臂未知扰动观测补偿，以高斯函数作为隐藏层函数，构建径向基神经网络：
Figure BDA0003912553240000101
Figure BDA0003912553240000102
Figure BDA0003912553240000103
w*＝argmin(τd(t))
e(t)＝[e1(t) e2(t) ... en(t)]
Figure BDA0003912553240000104
Figure BDA0003912553240000105
Figure BDA0003912553240000106
h(x)＝[h1(x) h2(x) ... hn(x)]
Figure BDA0003912553240000107
Figure BDA0003912553240000108
b＝[b1 b2 ... bn]
其中，w*是最佳权重，h(x)是隐藏层函数，
Figure BDA0003912553240000109
是齿轮巡检机器人***N关节机械臂未知扰动观测估计值，x是神经网络输入，c是高斯函数中心向量，b是高斯函数带宽。
S3：利用齿轮巡检机器人***输出跟踪误差及其初始项，齿轮巡检机器人***输出跟踪误差分数阶积分项，构建分数阶全局滑模面。
以齿轮巡检机器人***输出跟踪误差及其初始项，齿轮巡检机器人***输出跟踪误差分数阶积分项，构建分数阶全局滑模面：
Figure BDA0003912553240000111
s(t)＝[s1(t) s2(t) ... sn(t)]T
kgfp＝diag[k1gfp k2gfp ... kngfp]T
kgfi＝diag[k1gfi k2gfi ... kngfi]T
e(t)＝[e1(t) e2(t) ... en(t)]T
e(0)＝[e1(0) e2(0) ... en(0)]T
其中，s1(t)，s2(t)...sn(t)是分数阶全局滑模面s(t)的子滑模面；kgfp是分数阶全局滑模面齿轮巡检机器人***输出跟踪误差比例项和初始项的调参增益，kgfi是分数阶全局滑模面齿轮巡检机器人***输出跟踪误差分数阶积分项的调参增益，Dβ是分数阶积分，β是分数阶积分阶数。
将所述的分数阶全局滑模面取一阶微分得：
Figure BDA0003912553240000112
其中，
Figure BDA0003912553240000113
是s(t)的一阶微分。
S4：以***扰动自适应律为基础，设计自适应趋近律和齿轮巡检机器人***N关节机械臂控制器τ(t)，并验证稳定性。
根据滑模可达性条件
Figure BDA0003912553240000114
定义自适应趋近律：
Figure BDA0003912553240000115
Figure BDA0003912553240000116
α＝[α1 α2 ... αn]
β＝[β1 β2 ... βn]
其中，k为自适应调参增益且自适应率为β|s(t)|，α和β是调参增益且αn＞0，
Figure BDA0003912553240000121
联立分数阶全局滑模面和自适应趋近律，得：
Figure BDA0003912553240000122
Figure BDA0003912553240000123
取
Figure BDA0003912553240000124
的一阶微分，得：
Figure BDA0003912553240000125
根据所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的跟踪误差一阶微分和二阶微分，得：
Figure BDA0003912553240000126
Figure BDA0003912553240000127
联立所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂数学模型和所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂未知扰动观测估计值，设计齿轮巡检机器人***N关节机械臂控制器τ(t)：
Figure BDA0003912553240000128
为了证明控制器的稳定性，增加Lyapunov函数为：
Figure BDA0003912553240000131
Figure BDA0003912553240000132
其中，确保
Figure BDA0003912553240000133
参照图1，是齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法的控制原理图，是对本发明方法的进一步说明，主控图过程如下：首先，由齿轮巡检机器人***N关节机械臂实际轨迹和目标轨迹，建立误差跟踪方程；其次，利用高斯函数径向基神经网络实现对未知扰动补偿；最终，采用分数阶全局滑模面和自适应趋近律设计齿轮巡检机器人***N关节机械臂控制器τ(t)。
优选的，本实施例还需要说明的是，与现有技术相比，本发明公开了一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法，旨在通过采用分数阶全局滑模面对目标轨迹实现跟踪，用高斯函数径向基神经网络对实现对未知扰动补偿，再通过自适应趋近律达到强鲁棒的动态响应。其中，分数阶全局滑模面扩展了阶数完整性，可有效地提高控制精度。
参照图2～图5，提供了一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法的测试验证，包括：
为对本方法中采用的技术效果加以验证说明，本实施例中选择以传统整数阶控制方法(TIC)与本发明方法进行对比测试，以科学论证的手段对比试验结果，以验证本方法所具有的真实效果。
常规的整数阶控制存在阶数不完整性，无法提高其控制准确性和重复定位性等问题，为验证本发明方法相对于传统方法具有阶数完整性和高控制精度，本实施例中将采用自适应分数阶全局滑模控制方法(AFGSMC)，在齿轮巡检机器人***双关节机械臂目标轨迹(aim1和aim2)，与传统整数阶控制方法(TIC)分别对齿轮巡检机器人***双关节机械臂的输出轨迹和跟踪轨迹进行实时测量对比。
测试环境：参照图1，将齿轮巡检机器人***N关节机械臂运行在仿真平台模拟跟踪齿轮巡检机器人***双关节机械臂目标轨迹(aim1和aim2)，分别对齿轮巡检机器人***N关节机械臂的自适应分数阶全局滑模控制方法(AFGSMC)、传统整数阶控制方法(TIC)进行测试并获得测试结果数据。全部测试都将在开启自动化测试设备并运用MATLAB软件编程实现对比方法的仿真测试，根据实验结果得到仿真数据；每种方法各测试3组数据，每组数据采样10s，计算获得每组数据输入轨迹和跟踪误差，与仿真模拟输入的期望目标轨迹进行对比计算误差。
参照图2～图5，为本发明在齿轮巡检机器人***双关节机械臂目标轨迹(aim1和aim2)作为跟踪目标，齿轮巡检机器人***N关节机械臂的自适应分数阶全局滑模控制方法(AFGSMC)、传统整数阶控制方法(TIC)之间对比的轨迹跟踪图。
双关节机械臂参数：连杆1质量m1＝1kg，连杆1长度l1＝1m，质心到关节1处的距离lc1＝1/2m，连杆1转动惯量I1＝1/12kg·m，连杆2质量me＝3kg，连杆2到关节2处的距离lce＝1m，连杆2转动惯量Ie＝2/5kg·m，质心与关节2夹角δe＝0，摩擦系数e1＝-7/12，重力加速度e2＝9.81。
q(t)＝[q1(t) q2(t)]T
τ(t)＝[τ1(t) τ2(t)]T
Figure BDA0003912553240000151
Figure BDA0003912553240000152
Figure BDA0003912553240000153
其中，
Figure BDA0003912553240000154
ε＝mel1lcecos(δe)，η＝mel1lcesin(δe)。
e(t)＝q*(t)-q(t)，
Figure BDA0003912553240000155
Figure BDA0003912553240000156
计算α＝6.73，β＝3.4，ε＝3，η＝0。
Figure BDA0003912553240000157
Figure BDA0003912553240000158
Figure BDA0003912553240000159
参照图2～图5，k1gfp＝200000，k1gfi＝5，k2gfp＝0.5，k2gfi＝50000，j＝[9 4]，β1＝1，β2＝1，c＝[-2 -1 0 1 2]，b＝3，仿真时间为0～10s，齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法(AFGSMC)针对齿轮巡检机器人***双关节机械臂目标轨迹(aim1和aim2)具有较好的跟踪性能，且收敛速度较快，传统整数阶控制方法(TIC)跟踪性能存在一定的滞后性，导致出现一定的偏差。
综上所述，本发明提出的一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法在跟踪误差量、鲁棒性两个方面都具有较大的优势，得益于：引入了分数阶，扩大了阶数范围，针对不同周期的目标轨迹，可以有效的跟踪，另外高斯函数作为隐藏层的径向基神经网络观测器可以有效的进行补偿扰动。
应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机***通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
此外，可按任何合适的顺序来执行本发明描述的过程的操作，除非本发明另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本发明描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机***的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。计算机程序能够应用于输入数据以执行本发明所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。

Claims (7)

1.一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法，其特征在于：包括：
步骤1，基于齿轮巡检机器人***N关节机械臂数学模型，构建跟踪误差方程；
步骤2，以高斯函数作为隐藏层函数，构建径向基神经网络，实现对齿轮巡检机器人***N关节机械臂未知扰动观测补偿；
步骤3，利用齿轮巡检机器人***输出跟踪误差及其初始项，齿轮巡检机器人***输出跟踪误差分数阶积分项，构建分数阶全局滑模面；
步骤4，以***扰动自适应律为基础，设计自适应趋近律和齿轮巡检机器人***N关节机械臂控制器τ(t)。
2.根据权利要求1所述的一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法，其特征在于：步骤1中，齿轮巡检机器人***包含图像运算中心、高倍相机、N关节机械臂，高倍相机采集齿轮表面质量图像。
3.根据权利要求1～2任一所述的一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法，其特征在于：步骤1中，定义齿轮巡检机器人***N关节机械臂数学模型：
Figure FDA0003912553230000011
其中，q(t)代表齿轮巡检机器人***N关节机械臂的关节的角度，一阶和二阶分别代表角速度和角加速度，等式左边分别为：齿轮巡检机器人***N关节机械臂惯性力项
Figure FDA0003912553230000012
齿轮巡检机器人***N关节机械臂离心力和哥氏力项
Figure FDA0003912553230000021
齿轮巡检机器人***N关节机械臂重力项G(q(t))∈Rn×n、齿轮巡检机器人***N关节机械臂摩擦力项
Figure FDA0003912553230000022
齿轮巡检机器人***N关节机械臂外扰项τd(t)∈Rn×n；M(q(t))∈Rn×n为齿轮巡检机器人***N关节机械臂惯性矩阵，
Figure FDA0003912553230000023
为齿轮巡检机器人***N关节机械臂离心力和哥氏力矩阵；等式右边为齿轮巡检机器人***N关节机械臂控制力项τ(t)∈Rn×n；
定义所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的跟踪误差为：
e(t)＝q*(t)-q(t)
其中，q*(t)是所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的目标轨迹，q(t)是所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的实际轨迹，e(t)是所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的跟踪误差；
将所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的跟踪误差取一阶微分得：
Figure FDA0003912553230000024
其中，
Figure FDA0003912553230000025
是e(t)的一阶微分；
Figure FDA0003912553230000026
是q*(t)的一阶微分；
Figure FDA0003912553230000027
是q(t)的一阶微分；
将所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的跟踪误差取二阶微分得：
Figure FDA0003912553230000028
其中，
Figure FDA0003912553230000029
是e(t)的二阶微分；
Figure FDA00039125532300000210
是q*(t)的二阶微分；
Figure FDA00039125532300000211
是q(t)的二阶微分。
4.根据权利要求1～3任一所述的一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法，其特征在于：步骤2中，为实现对齿轮巡检机器人***N关节机械臂未知扰动观测补偿，以高斯函数作为隐藏层函数，构建径向基神经网络：
Figure FDA0003912553230000031
Figure FDA0003912553230000032
Figure FDA0003912553230000033
w*＝argmin(τd(t))
e(t)＝[e1(t) e2(t) … en(t)]
Figure FDA0003912553230000034
Figure FDA0003912553230000035
Figure FDA0003912553230000036
h(x)＝[h1(x) h2(x) … hn(x)]
Figure FDA0003912553230000037
Figure FDA0003912553230000038
b＝[b1 b2 … bn]
其中，w*是最佳权重，h(x)是隐藏层函数，
Figure FDA0003912553230000039
是齿轮巡检机器人***N关节机械臂未知扰动观测估计值，x是神经网络输入，c是高斯函数中心向量，b是高斯函数带宽。
5.根据权利要求1～4任一所述的一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法，其特征在于：步骤3中，以齿轮巡检机器人***输出跟踪误差及其初始项，齿轮巡检机器人***输出跟踪误差分数阶积分项，构建分数阶全局滑模面：
Figure FDA0003912553230000041
s(t)＝[s1(t) s2(t) … sn(t)]T
kgfp＝diag[k1gfp k2gfp … kngfp]T
kgfi＝diag[k1gfi k2gfi … kngfi]T
e(t)＝[e1(t) e2(t) … en(t)]T
e(0)＝[e1(0) e2(0) … en(0)]T
其中，s1(t)，s2(t)…sn(t)是分数阶全局滑模面s(t)的子滑模面；kgfp是分数阶全局滑模面齿轮巡检机器人***输出跟踪误差比例项和初始项的调参增益，kgfi是分数阶全局滑模面齿轮巡检机器人***输出跟踪误差分数阶积分项的调参增益，Dj是分数阶积分，j是分数阶积分阶数；
将所述的分数阶全局滑模面取一阶微分得：
Figure FDA0003912553230000042
其中，
Figure FDA0003912553230000043
是s(t)的一阶微分。
6.根据权利要求1～5任一所述的一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法，其特征在于：步骤4中，根据滑模可达性条件
Figure FDA0003912553230000044
定义自适应趋近律：
Figure FDA0003912553230000045
Figure FDA0003912553230000046
α＝[α1 α2 … αn]
β＝[β1 β2 … βn]
其中，k为自适应调参增益且自适应率为β|s(t)|，α和β是调参增益且αn>0，
Figure FDA0003912553230000051
7.根据权利要求1～6任一所述的一种齿轮巡检机器人***自适应分数阶全局滑模控制方法，其特征在于：步骤6中，联立分数阶全局滑模面和自适应趋近律，得：
Figure FDA0003912553230000052
Figure FDA0003912553230000053
取
Figure FDA0003912553230000054
的一阶微分，得：
Figure FDA0003912553230000055
根据所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂的跟踪误差一阶微分和二阶微分，得：
Figure FDA0003912553230000056
Figure FDA0003912553230000057
联立所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂数学模型和所述的齿轮巡检机器人***N关节机械臂未知扰动观测估计值，设计齿轮巡检机器人***N关节机械臂控制器τ(t)：
Figure FDA0003912553230000061
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116619372A (zh) * 2023-05-31 2023-08-22 南京埃斯顿机器人工程有限公司 一种机械臂轨迹精度提升方法、设备、产品和介质
CN116810773A (zh) * 2023-03-31 2023-09-29 南京师范大学泰州学院 一种齿轮巡检非线性分数阶滑模线性扩展状态控制方法
CN116954063A (zh) * 2023-03-31 2023-10-27 南京师范大学泰州学院 一种齿轮巡检非线性全局滑模有限时间神经网络控制方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108181813A (zh) * 2017-12-28 2018-06-19 南京埃斯顿机器人工程有限公司 一种柔性关节机械臂的分数阶滑模控制方法
CN112987569A (zh) * 2021-02-08 2021-06-18 南京工业大学 一种扰动上界自适应分数阶全局终端滑模无模型控制方法
CN112987566A (zh) * 2021-02-08 2021-06-18 南京工业大学 一种气动热的超螺旋非线性分数阶滑模无模型控制方法
CN113848731A (zh) * 2021-11-25 2021-12-28 北京科技大学 多关节协作机器人微机电***故障容错控制方法及***
US20220088786A1 (en) * 2020-07-24 2022-03-24 Yanshan University Fractional Order Sliding Mode Synchronous Control Method For Teleoperation System Based On Event Trigger Mechanism
CN115202189A (zh) * 2022-07-15 2022-10-18 金陵科技学院 分数阶机械臂模型的变结构有限时间振动抑制方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108181813A (zh) * 2017-12-28 2018-06-19 南京埃斯顿机器人工程有限公司 一种柔性关节机械臂的分数阶滑模控制方法
US20220088786A1 (en) * 2020-07-24 2022-03-24 Yanshan University Fractional Order Sliding Mode Synchronous Control Method For Teleoperation System Based On Event Trigger Mechanism
CN112987569A (zh) * 2021-02-08 2021-06-18 南京工业大学 一种扰动上界自适应分数阶全局终端滑模无模型控制方法
CN112987566A (zh) * 2021-02-08 2021-06-18 南京工业大学 一种气动热的超螺旋非线性分数阶滑模无模型控制方法
CN113848731A (zh) * 2021-11-25 2021-12-28 北京科技大学 多关节协作机器人微机电***故障容错控制方法及***
CN115202189A (zh) * 2022-07-15 2022-10-18 金陵科技学院 分数阶机械臂模型的变结构有限时间振动抑制方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李正楠等: "多关节机械臂的分数阶滑模变结构神经网络自适应控制" *
陈炎冬;吴阳;杨敏;许轰烈;: "采用分数阶趋近律的汽车ABS积分滑模控制研究" *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116810773A (zh) * 2023-03-31 2023-09-29 南京师范大学泰州学院 一种齿轮巡检非线性分数阶滑模线性扩展状态控制方法
CN116954063A (zh) * 2023-03-31 2023-10-27 南京师范大学泰州学院 一种齿轮巡检非线性全局滑模有限时间神经网络控制方法
CN116619372A (zh) * 2023-05-31 2023-08-22 南京埃斯顿机器人工程有限公司 一种机械臂轨迹精度提升方法、设备、产品和介质
CN116619372B (zh) * 2023-05-31 2024-02-23 南京埃斯顿机器人工程有限公司 一种机械臂轨迹精度提升方法、设备、产品和介质

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