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冗余度TT-VGT機(jī)器人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制

發(fā)布時間:2010-12-8 20:40    發(fā)布者:designer
TT-VGT(Tetrahedron-Tetrahedron-Variable Geometry Truss)機(jī)器人是由多個四面體組成的變幾何桁架機(jī)器人,圖1所示為由N個四面體單元組成的冗余度TT-VGT機(jī)器人操作手,平面ABC為機(jī)器人的基礎(chǔ)平臺,基本單元中各桿之間由較鉸連接,通過可伸縮構(gòu)件li(i=1,2,…,n)的長度變化改變機(jī)構(gòu)的構(gòu)形。圖2所示為其中的兩個單元的TT-VGT機(jī)構(gòu),設(shè)平面ABC和平面BCD的夾角用中間變量qi(i=1,2,…,n)表示,qi與li(I=1,2,…,n)的關(guān)系如下:





式中,d表示TT-VGT中不可伸縮構(gòu)件的長度,

li表示機(jī)器人可伸縮構(gòu)件的長度。





TT-VGT機(jī)器人關(guān)節(jié)驅(qū)動力F與力矩τ的關(guān)系為:

F=Bττ (2)

式中,Bτ為對角矩陣,對角元素Bτi為:





1 狀態(tài)模型

機(jī)器人的自適應(yīng)控制是與機(jī)器人的動力學(xué)密切相關(guān)的。機(jī)器人的動力學(xué)方程的一般形式可如下表示(不考慮外力的作用):

τ=D(q)q+C(q,q)q+G(q)q (4)

式中,D(q)∈R n×n為廣義質(zhì)量矩陣(慣性矩陣),

C(q,q)∈Rn×(n×n)為向心力及哥氏力作用的矩陣,

G(q)∈R n為重力矩陣,

τ∈R n表示機(jī)器人的驅(qū)動力矩。

對于TT-VGT機(jī)器人,用桿件變量li,ii,Li(i=1,2…,n)代替中間變量qi,qi,qi(i=1,2…,n)(見式(1)),則試(4)可表示為:

F=D(l)l+C(l,i)i+G(l)l (5)

式中,F∈Rn表示機(jī)器人的驅(qū)動力。





可把式(5)表示為下列狀態(tài)方程:

x=A(x,t)x+B(x,t)F (7)

式中,





上述機(jī)器人動力學(xué)模型就是機(jī)器人自適應(yīng)控制器的調(diào)節(jié)對象。

考慮到傳動裝置的動力學(xué)控制系統(tǒng)模型如下式所示:





式中,u、l——傳動裝置的輸入電壓和位移矢量,

Ma、Ja、Ba——傳動裝置的驅(qū)動力矩比例系數(shù)、轉(zhuǎn)動慣量和阻尼系數(shù)(對角矩陣)。

聯(lián)立求解式(5)和式(9),并定義:





可求得機(jī)器人傳動系統(tǒng)的時變非線性狀態(tài)模型如下:









2 Lyapunov模式參考自適應(yīng)控制器設(shè)計

定理 設(shè)系統(tǒng)的運(yùn)動方程為:

e=Ae+Bφr (13)

φ=-RB T Per (14)

式中,e為n維向量,r為l維向量,A、B、φ分別為(n×n)、(n×m)、(m×l)維滿秩矩陣,R與P分別為(m×m)、(n×n)維正定對稱矩陣。

假若矩陣P滿足Lyapunov方程:

PA+A TP=-Q (15)

式中,Q為(n×n)維正定對稱矩陣。

同該系統(tǒng)的平衡點(diǎn)e,φ是穩(wěn)定的。

如果向量r又是由l個或更多不同頻率的分量所組成,那么該平衡點(diǎn)還是漸近穩(wěn)定的。其證明可參看文獻(xiàn)。選擇如下的穩(wěn)定的線性定常系統(tǒng)為參考模型:

y=Amx+Bmr (16)

式中,y——參考模型狀態(tài)矢量:





式中,∧1——含有ωi項(xiàng)的(n×n)對角矩陣,

∧2——含有2ξωi項(xiàng)的n×n對角矩陣。




式(18)表示n個含有指定參數(shù)ξ和ωi的去耦二除微分方程式:

yi+2ξiωiyi+ωi2yi=ωi2r (19)

令控制器輸入為:u=Kxx+Kur (20)

式中,Kx、Ku——可調(diào)反饋矩陣和前饋矩陣。

根據(jù)式(20)可得式(11)的閉環(huán)系統(tǒng)狀態(tài)模型為:

x=As(x,t)x+Bs(x,t)u (21)

式中,As(x,t)=Ap(x,t)+Bp(x,t)Kx,Bs(x,t)=Bp(x,t)Ku (22)

將式(12)代入式(22),可得:





適當(dāng)?shù)卦O(shè)計Kxi、Ku,能夠使式(11)所示系統(tǒng)與式(16)所代表的參考模型完全匹配。

定義狀態(tài)誤差矢量為:

e=y-x (24)

則e=Ame+(Am-As)x+(Bm-Bs)r (25)
控制目標(biāo)是為Kx和Ku找出一種調(diào)整算法,使得狀態(tài)誤差趨近于零,即:





對腳式(13)與式(14),選取正定Lyapunov函數(shù)V為:





式中,P——正定矩陣,

FA和FB——正定自適應(yīng)增益矩陣。

對上式微分,得





根據(jù)Lyapunov穩(wěn)定性理論,保證滿足式(24)為穩(wěn)定的充要條件是V為負(fù)定,由此可求得:





將式(22)求導(dǎo)并與式(30)聯(lián)立求解,同時考慮到控制器穩(wěn)定時式(11)所示系統(tǒng)與式(16)所代表的參考模型完全匹配,可得





由此已得到控制器的自適應(yīng)控制律。

3 TT-VGT機(jī)器人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制

本文采用直接MRAC(模型參考自適應(yīng)控制)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器對TT-VGT機(jī)器人進(jìn)行控制。在圖3中,NNC(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器)力圖維持機(jī)器人輸出與參考模型輸出之差e(t)=l(t)-lm(t) →。即通過誤差反傳,并采用上節(jié)的自適應(yīng)算法,調(diào)節(jié)NNC,使得其輸出控制機(jī)器人運(yùn)動到誤差e(t)為0。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖4所示。

4 實(shí)例分析

以四得四面體為例,如圖5所示建立基礎(chǔ)坐標(biāo)系,末端參考點(diǎn)H位于末端平臺EFG的中點(diǎn)。設(shè)參考點(diǎn)H在基礎(chǔ)坐標(biāo)系中,從點(diǎn)(0.8640,-0.6265,0.5005)直線運(yùn)動到點(diǎn)(1.8725,0.5078,0.7981),只實(shí)現(xiàn)空間的位置,不實(shí)現(xiàn)姿態(tài)。運(yùn)動的整個時間T設(shè)定5秒,運(yùn)動軌跡分為等時間間隔的100個區(qū)間。不失一般性要求,末端在軌跡的前40個區(qū)間勻加速度運(yùn)動(a=0.2578),中間20個工間勻速度運(yùn)動,最后40個區(qū)間勻減速度運(yùn)動(a=-0.2578),開始和結(jié)束時的末端速度為。設(shè)各定長構(gòu)件長度為1m,機(jī)構(gòu)中各桿質(zhì)量為1kg,并將質(zhì)量向四面體各頂點(diǎn)對稱簡化。




傳動裝置的參數(shù)如下:

Ma=4.0×10e -3kg·m/V;Ba=0.01N·m/(rad·s -1);

近似認(rèn)為各關(guān)節(jié)電動機(jī)軸上的總轉(zhuǎn)動慣量在運(yùn)動過程中保持不變,其值分別為:

J1=0.734kg·m2;J2=0.715kg·m2;

J3=0.537kg·m2;J4=0.338kg·m2

末端位置誤差曲線如圖6所示。從誤差曲線可看出,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制的機(jī)器人位置控制精度較高,穩(wěn)定性較好。

本文提出采用直接MRAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)器對機(jī)器人進(jìn)行軌跡控制的方案;建立機(jī)器人狀態(tài)模型,推導(dǎo)出自適應(yīng)控制算法,并對冗余度TT-VGT機(jī)器人軌跡控制進(jìn)行了仿真。結(jié)果表明,該方案控制誤差較小,穩(wěn)定性較好。
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