论文部分内容阅读
摘要:本文引入了自适应模糊控制方法,通过对滑动信号的模糊控制器设计,控制机械手与接触界面的夹持力,表明了滑动信号的检测与接触力的控制可有效实现机械手对柔软、易碎、易变形物体的安全稳定抓取。
关键词:机器人触觉;滑觉;三维力;自适应模糊控制
中图分类号:TP732 文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 07-0000-01
Adaptive Fuzzy Control Tactile&Slip Sensor
Wang Chunfang,Gao Yuyu
(Liren College of Yanshan University,Qinhuangdao066004,China)
Abstract:This paper introduces adaptive fuzzy control method, through the slip signal fuzzy controller design,control the manipulator and the contact surface of the clamping force,that the slip signal detection and control of contact forces can effectively achieve mechanical hand on the soft,easy to broken,easy to deform objects capture the security and stability.
Keywords:Robot tactile;Slip feel;Three-dimensional force; Adaptive fuzzy control
一、引言
滑动信号是由微振动诱导产生的,是一系列接触和释放信号的叠加。要实现无损抓取滑动信号的检测与控制是首要问题,但由于被抓取物体的随机性大,控制模型难以设计,另外很难准确判断物体相对滑动情况,要使用传统的控制理论很难对系统进行精确描述,更难以实现有效控制。针对这种系统数学模型结构难以描述和受控对象信息的不确定性,在控制策略上引入模糊控制自适应理论。模糊控制是模糊集合与控制理论相结合的产物,它是基于模糊推理、利用人的经验、知识和技巧模范人类思维方式、对难以建立受控对象数学模型的复杂系统实施的一种控制策略。自适应控制系统的引入使系统直接根据受控过程和工作环境的改变做出响应调整。自适应控制器同时完成两方面的任务:一是根据过程现状给出适当的控制量,即控制任务;另外就是根据这些控制量的控制效果对控制规则加以改进,即辨识或学习任务。同时模糊自适应控制器的引入将会大大减少系统对工作环境信息量的要求
二、模糊控制器设计
输入变量和输出变量的确定:在进行控制手动控制时,操作者希望实现控制目标,一旦偏离目标,出现误差便能够根据偏差的大小进行相应调节。在手动过程中,所获得的信息主要有三个:误差、误差的变化以及误差的变化率。模糊控制器的控制规则往往是大量手动控制实践经验总结出来的,所以,模糊控制器的输入变量也就可以有三个:误差、误差的变化以及误差的变化速率;输出量常选择控制量或者控制量的变化,即增量。
确定模糊化和解模糊方法:由于系统的输入量在采样周期内获取的多点离散数据,所以采用单值模糊化方法,将某区间内的精确量转换为相应论域上的模糊单值,这种方法理解起来很贴近人的自然思维而且易于实现。
解模糊方法:模糊逻辑控制器的输出同样是一个模糊量,但要指导被控对象的动作还需将其转化成精确量。因为实际应用中被控对象在某一时刻有且仅有一个确定的控制量。从数学概念上讲,解模糊就是从模糊空间论域到精确控制空间的映射。解模糊的方法有质心法、最大隶属度法、系数加权平均法隶属度限幅元素平均法。
三、基于模糊模型的自适应控制器设计
对于严格反馈形式的单输入单输出(SISO)非线性系统有式
其中, 是系统的状态向量,且可以通过测量得到。 是控制输入量, 是系统的输出量, 是未知有界的连续函数, 是系统未知有界扰动。
公式(1)可以写成如下矩阵形式。
(2)
其中, , , 。 的选择要满足 是严格的Hurwitz矩阵。因此,对于一个给定的 ,存在一个 满足
(3)
令信号 为参考信号,并且其n阶导数收敛。定义输出跟踪误差为式(4)。
(4)
系统的控制目标是:利用模糊控制系统(FLS),根据由参考信号 、输出信号 和状态估计 所构成的闭环控制系统设计模糊控制器参数及模糊自适应控制规则。以保证整个闭环系统的信号有界并且追踪误差 尽可能的小。
如果不能得到公式(1)所示系统的状态反馈,在这种情况下就应该建立一个状态观测器来估计状态,然后利用模糊自适应控制方案来研究输出的反馈控制。
公式(1)中的非线性项可逼近为式(5)。
(5)
其中 。
模糊控制系统的逼近误差 和最小逼近误差 定义为:
(6)
(7)
其中, , ,是最优参数向量。 、 和 分别是 , 和 的紧致域。并定义 和 。
模糊状态观测器表示如下。
(8)
其中, 。
令观测误差 ,由公式(1)至公式(8)可得观测误差方程为:
(9)
其中, 。
四、结论
本文从人手抓取物体的思路和滑动的特点出发,引入自适应模糊控制系统。首先根据经验知识对模糊控制系统的输入量、输出量及其论域和隶属度进行选择和设定,再将关节伺服直流电机的仿真模型嵌入到自适应控制系统的控制过程中去,最终形成完整的机器人触觉系统控制模型的设计。通过滑动信号的反馈实现对机械手输出转矩的控制,从而改变夹持力度,以保证实现安全稳定抓取易碎易变形物体。
参考文献:
[1]张化光,何希勤.模糊自适应控制理论及其应用,北京:北京航空航天大学出版社,2002:167-175
[2]李嘉,刘文江,胡军等.机器人触觉传感器力学建模与仿真.传感技术学报,2004,(1):5-9
关键词:机器人触觉;滑觉;三维力;自适应模糊控制
中图分类号:TP732 文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 07-0000-01
Adaptive Fuzzy Control Tactile&Slip Sensor
Wang Chunfang,Gao Yuyu
(Liren College of Yanshan University,Qinhuangdao066004,China)
Abstract:This paper introduces adaptive fuzzy control method, through the slip signal fuzzy controller design,control the manipulator and the contact surface of the clamping force,that the slip signal detection and control of contact forces can effectively achieve mechanical hand on the soft,easy to broken,easy to deform objects capture the security and stability.
Keywords:Robot tactile;Slip feel;Three-dimensional force; Adaptive fuzzy control
一、引言
滑动信号是由微振动诱导产生的,是一系列接触和释放信号的叠加。要实现无损抓取滑动信号的检测与控制是首要问题,但由于被抓取物体的随机性大,控制模型难以设计,另外很难准确判断物体相对滑动情况,要使用传统的控制理论很难对系统进行精确描述,更难以实现有效控制。针对这种系统数学模型结构难以描述和受控对象信息的不确定性,在控制策略上引入模糊控制自适应理论。模糊控制是模糊集合与控制理论相结合的产物,它是基于模糊推理、利用人的经验、知识和技巧模范人类思维方式、对难以建立受控对象数学模型的复杂系统实施的一种控制策略。自适应控制系统的引入使系统直接根据受控过程和工作环境的改变做出响应调整。自适应控制器同时完成两方面的任务:一是根据过程现状给出适当的控制量,即控制任务;另外就是根据这些控制量的控制效果对控制规则加以改进,即辨识或学习任务。同时模糊自适应控制器的引入将会大大减少系统对工作环境信息量的要求
二、模糊控制器设计
输入变量和输出变量的确定:在进行控制手动控制时,操作者希望实现控制目标,一旦偏离目标,出现误差便能够根据偏差的大小进行相应调节。在手动过程中,所获得的信息主要有三个:误差、误差的变化以及误差的变化率。模糊控制器的控制规则往往是大量手动控制实践经验总结出来的,所以,模糊控制器的输入变量也就可以有三个:误差、误差的变化以及误差的变化速率;输出量常选择控制量或者控制量的变化,即增量。
确定模糊化和解模糊方法:由于系统的输入量在采样周期内获取的多点离散数据,所以采用单值模糊化方法,将某区间内的精确量转换为相应论域上的模糊单值,这种方法理解起来很贴近人的自然思维而且易于实现。
解模糊方法:模糊逻辑控制器的输出同样是一个模糊量,但要指导被控对象的动作还需将其转化成精确量。因为实际应用中被控对象在某一时刻有且仅有一个确定的控制量。从数学概念上讲,解模糊就是从模糊空间论域到精确控制空间的映射。解模糊的方法有质心法、最大隶属度法、系数加权平均法隶属度限幅元素平均法。
三、基于模糊模型的自适应控制器设计
对于严格反馈形式的单输入单输出(SISO)非线性系统有式
其中, 是系统的状态向量,且可以通过测量得到。 是控制输入量, 是系统的输出量, 是未知有界的连续函数, 是系统未知有界扰动。
公式(1)可以写成如下矩阵形式。
(2)
其中, , , 。 的选择要满足 是严格的Hurwitz矩阵。因此,对于一个给定的 ,存在一个 满足
(3)
令信号 为参考信号,并且其n阶导数收敛。定义输出跟踪误差为式(4)。
(4)
系统的控制目标是:利用模糊控制系统(FLS),根据由参考信号 、输出信号 和状态估计 所构成的闭环控制系统设计模糊控制器参数及模糊自适应控制规则。以保证整个闭环系统的信号有界并且追踪误差 尽可能的小。
如果不能得到公式(1)所示系统的状态反馈,在这种情况下就应该建立一个状态观测器来估计状态,然后利用模糊自适应控制方案来研究输出的反馈控制。
公式(1)中的非线性项可逼近为式(5)。
(5)
其中 。
模糊控制系统的逼近误差 和最小逼近误差 定义为:
(6)
(7)
其中, , ,是最优参数向量。 、 和 分别是 , 和 的紧致域。并定义 和 。
模糊状态观测器表示如下。
(8)
其中, 。
令观测误差 ,由公式(1)至公式(8)可得观测误差方程为:
(9)
其中, 。
四、结论
本文从人手抓取物体的思路和滑动的特点出发,引入自适应模糊控制系统。首先根据经验知识对模糊控制系统的输入量、输出量及其论域和隶属度进行选择和设定,再将关节伺服直流电机的仿真模型嵌入到自适应控制系统的控制过程中去,最终形成完整的机器人触觉系统控制模型的设计。通过滑动信号的反馈实现对机械手输出转矩的控制,从而改变夹持力度,以保证实现安全稳定抓取易碎易变形物体。
参考文献:
[1]张化光,何希勤.模糊自适应控制理论及其应用,北京:北京航空航天大学出版社,2002:167-175
[2]李嘉,刘文江,胡军等.机器人触觉传感器力学建模与仿真.传感技术学报,2004,(1):5-9