多关节协作机器人故障诊断及容错控制研究

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多关节协作机器人是指具有多个关节、工作过程需要与人进行协作完成任务的一类机器人,它的安全性一直受到产业界的高度关注,而故障检测、诊断及容错控制对于多关节协作机器人的安全稳定运行至关重要。多关节协作机器人运行环境复杂多变,且系统各类传感器容易受到关节运动的影响,从而导致故障检测精度低,严重时会引起误判,危及系统的安全运行;一旦发生故障后,对其进行故障诊断及容错控制,可以在一定程度上确保多关节协作机器人系统的安全、稳定运行。考虑多关节协作机器人关节之间存在严重的耦合非线性特性,外部扰动及内部参数摄动对其控制效果带来较大的影响,从而降低控制精度。本文以多关节协作机器人为研究对象,针对其在故障检测、诊断及容错控制方面存在的上述问题进行了深入研究。主要研究内容和创新点如下:(1)针对多关节协作机器人运行环境复杂多变,且系统各类传感器容易受到关节运动的影响,从而导致故障检测精度低的问题,提出了基于复数型扩展卡尔曼滤波的多传感器数据融合的故障检测框架。首先,针对多关节协作机器人的视觉传感器图像易受抖动影响问题,采用多帧视觉图像融合算法,有效地解决了使用视觉传感器数据对末端位置估计精度偏低的问题;其次,设计了一种不同传感器数据的复数型扩展卡尔曼数据融合算法,解决了低带宽视觉传感器与高带宽位置传感器之间的数据时间不同步问题,提高了末端位置估计的实时性和准确性;然后,基于多传感器数据融合,提出了残差χ2与改进序贯概率比相结合的故障检测算法,改进了常规序贯概率比存在检测滞后问题;最后,通过仿真进一步验证了所提方法的有效性。(2)针对多关节协作机器人多关节关联耦合,数据非平稳强噪声、时空特征明显等,导致传统故障分类精度低下的问题,提出了考虑时空特征信息的多关节协作机器人故障分类方法。首先,针对多关节协作机器人的传感器和执行器数据进行重构,力求从原理上去除了数据中的噪声;其次,考虑多关节协作机器人时空特征特征数据设计了神经网络故障分类模型,模型中引入了注意力机制,并结合了深度卷积神经网络及循环神经网络,解决了带有时序特征数据的特征提取和数据传播过程的梯度损失问题;最后,通过多关节协作机器人数据仿真对比验证了所提故障分类方法的有效性。(3)针对多关节协作机器人关节间耦合非线性特性,外部扰动以及内部参数摄动,加剧了故障状态下的多关节协作机器人控制性能的退化,降低了轨迹跟踪精度的问题,提出了一种基于分数阶滑模的多关节协作机器人故障容错控制策略。首先,设计了状态观测器实现了关节运行的速度和加速度的估计,解决了微分运算易受噪声干扰的问题;其次,对内环转矩回路引入了标称系统模型,设计了干扰观测器,确保转矩性能跟踪标称系统输出;然后,利用设计的状态估计器和干扰观测器输出,结合分数阶微分算子理论,设计了分数阶滑模容错控制器;最后,通过仿真和实验验证了算法在协作机器人轨迹跟踪上的容错控制性能。(4)集成上述故障诊断与容错控制关键技术,设计了多关节协作机器人故障检测与容错控制流程,利用搭建的试验台对多关节协作机器人的传感器和执行器故障检测进行了重复实验;与此同时,在多关节协作机器人执行器发生故障时,利用实验平台开发了分数阶滑模容错控制算法软件,验证了多关节协作机器人在执行器故障下的轨迹跟踪精度。本实验方案在AUBO公司的多关节协作机器人平台上进行了长时间、高频次的测试,获得了预期效果,通过了公司及现场应用的检验,取得了实用性证明。
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