关键词:
网络化遥操作系统
同步控制
传感器故障
预定性能控制
阻抗控制
模糊小波神经网络
固定时间
摘要:
网络化遥操作系统具有远程操作、精准操作、人机交互和抗恶劣环境等优点,因此在事故救援、太空探索、深海勘探、远程手术等领域中被广泛应用。鉴于上述作业环境的未知性,复杂性和多变性,遥操作从端机器人的传感器发生故障的风险将大幅提升。故障的存在将使测量值相对于实际值发生偏移,不可避免地危及遥操作系统的安全性、可靠性以及运行的稳定性,从而破坏控制任务。另外,遥操作系统模型具有强非线性,且在实际应用中很难获得精确的系统模型。又考虑到由于遥操作的工作需求越来越复杂和精确,仅考虑系统的稳定性是远远不够的。如何在传感器故障下,设计控制方案使遥操作系统能够在实现同步控制的同时保证系统的暂稳态性能满足预设需求,是本论文的主要控制目标。论文的主要研究内容如下:(1)针对传感器故障下的不确定网络化遥操作系统,设计预定性能位置同步和力跟踪控制方案。首先,考虑从端机械臂的位置传感器发生故障,对此设计学习观测器来对故障值进行估计。其次,为了提高主-从机械臂的透明度和灵活性,提出了理想的阻抗控制模型,将遥操作主从系统分为两个独立的系统,实现力和位置协调控制。进一步,提出了基于阻抗框架的模糊自适应预定性能控制器使得遥操作系统能够提前定量地设置瞬态性能:模糊小波神经网络用于近似不确定系统模型,预定性能函数将位置跟踪误差预置在足够小的范围内。最后,利用绝对稳定性准则证明了具有时变时延的遥操作系统的绝对稳定性。(2)针对从端机械臂的位置和速度传感器均发生故障的不确定遥操作系统,提出了基于滑模观测器的固定时间预定性能同步控制方案。首先,设计滑模观测器估计从端机械臂的位置和速度传感器故障,并利用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络对系统不确定项进行在线补偿,同时设计滑模自适应律对外界扰动进行处理。其次,提出了基于阻抗框架的近似固定时间预定性能控制器。将固定时间控制与预定性能控制相结合,获得具有更快收敛速度的预定性能函数。然后,结合预定性能控制设计固定时间终端滑模控制策略,使得遥操作系统同步误差在固定时间内收敛到预定性能函数预设的范围内,进一步提升了遥操作系统包括超调量、收敛速度和收敛精度在内的瞬态性能。最后,利用Lyapunov稳定理论对系统的收敛性进行严格证明。从仿真结果可以看出,本文设计的学习观测器和滑模观测器均能够快速准确地估计从端机械手的常数或时变传感器故障。本文的控制策略保证了遥操作系统在存在传感器故障的情况下,不仅可以获得良好的同步性能,还能实现预设的暂稳态性能。