申请/专利权人：南京工业大学

申请日：2024-04-20

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118068686B

主分类号：G05B11/42

分类号：G05B11/42

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开

摘要：本发明涉及周期性故障估计技术领域，解决了传统故障估计方法难以估计周期性故障的技术问题，尤其涉及一种基于迭代学习的单连杆机械臂周期性故障估计方法，该方法包括以下步骤：在状态观测器的结构设计过程中引入一种非线性自耦观测器，采用嵌入PD型递推自耦方案进行故障估计，构成用于对单连杆机械臂周期性故障有效估计的故障估计观测器；利用递推分析方法和鲁棒控制理论证明故障估计误差的最终有界性；设计确保故障估计误差收敛于预设边界的学习增益矩阵。本发明将迭代学习算法与观测器理论相结合构造故障估计观测器，实现了对单连杆机械臂周期性故障的有效估计，解决单连杆机械臂系统存在执行器故障时难以估计周期性故障的问题。

主权项：1.一种基于迭代学习的单连杆机械臂周期性故障估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、在状态观测器的结构设计过程中引入一种非线性自耦观测器，采用嵌入PD型递推自耦方案进行故障估计，构成用于对单连杆机械臂周期性故障有效估计的故障估计观测器，具体过程包括以下步骤：S11、构建单连杆机械臂系统的动力学模型，模型的表达式如下： ；上式中，为机械臂的角度位置；为关节的转动惯量；为关节扭矩；为外源扰动转矩；为机械臂的质量；为机械臂尖端载荷的重量；为机械臂的长度；为重力加速度；S12、对单连杆机械臂系统的动力学模型进行离散化分析得出离散状态空间模型，离散状态空间模型如下： ；上式中，为离散时间；；为采样时间；S13、基于离散状态空间模型构建单连杆机械臂系统的机械臂非线性状态变量动力方程，构成考虑有界扰动和测量噪声的非线性时变系统模型，非线性时变系统模型的表达式为： ；上式中，为状态变量；为控制输入；为测量输出；为周期性执行器故障，即在每个时间区间，其中，具有相同的周期性动态性能，T为执行器故障的周期；为测量矩阵；为故障分布矩阵；和分别为扰动和测量噪声；和均为满足Lipschitz条件的非线性函数；S14、设定非线性时变系统模型满足的假设条件；S15、根据非线性时变系统模型和满足的假设条件构建由迭代学习观测器和嵌入式PD型故障估计器组成的故障估计观测器，非线性迭代学习观测器和故障估计器的表达式为： ；上式中，分别为单连杆机械臂系统的系统状态和输出的估计值；下标为迭代学习批次次数；为单连杆机械臂系统引入的虚拟故障；和均为非线性函数；为故障分布矩阵；为测量矩阵；为控制输入；为测量输出；为待设计观测器的增益矩阵；为观测器运行时第次迭代的输出估计误差，为单连杆机械臂系统输出的估计值；为待设计的增益矩阵；S2、利用递推分析方法和鲁棒控制理论证明故障估计误差的最终有界性；S3、设计确保故障估计误差收敛于预设边界的学习增益矩阵；S4、合理选择故障估计观测器中确保故障估计误差最终有界性的参数，并利用数值仿真验证单连杆机械臂周期性故障估计方法的实际效果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京工业大学 一种基于迭代学习的单连杆机械臂周期性故障估计方法

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