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题名基于QP-ZNN的冗余度机械臂容错控制
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作者
马黎
张迪
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机构
商丘职业技术学院软件学院
郑州西亚斯学院计算机与软件工程学院
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出处
《现代制造工程》
北大核心
2025年第6期73-83,21,共12页
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基金
河南省科技攻关项目(212102210533)。
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文摘
针对存在关节转速约束条件的机械臂冗余度解析及轨迹容错控制问题,提出了一种基于二次规划(Quadratic Programming,QP)且内嵌性能约束的零化神经网络(Zeroing Neural Network,ZNN)控制架构。首先,在速度层构建了含有约束条件的机械臂冗余度解析模型(时变欠定线性系统);其次,引入一个非线性可逆映射,将受约束系统状态变量转换为无约束变量,同时,构造包含关节速度项与末端位置偏差项的系统误差形式,并通过非线性变换将规定的性能约束(机械臂末端跟踪误差上、下界)嵌入系统误差中,进而构建了用于机械臂冗余度解析的QP问题模型,提出了基于ZNN的QP问题求解架构;然后,结合凸分析及Lyapunov稳定性理论对所提出的控制架构进行了全局稳定性和收敛性分析;最后,针对KUKA LBR IIWA 14 R820机械臂轨迹容错控制问题,通过仿真分析和物理实验对所提控制架构进行了性能验证。仿真分析结果表明:对于机械臂有/无关节故障工况,即使存在机械臂末端初始位置误差,针对不同形式的期望轨迹,所提QP-ZNN求解架构均能控制机械臂末端轨迹跟踪误差收敛至10^(-5)m数量级,且内嵌性能约束能够大幅提升所提控制架构的性能;相较于文献中已有的经典ZNN架构与变参数ZNN架构,所提内嵌性能约束的QP-ZNN控制架构的控制精度提升明显。物理实验结果进一步表明:即使机械臂存在多关节故障,针对不同类型的期望轨迹,所提内嵌性能约束的QP-ZNN控制架构仍可以驱使机械臂末端轨迹跟踪误差收敛于10-4m数量级。
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关键词
神经网络控制
二次规划
冗余度解析
机械臂
性能约束
时变欠定线性系统
容错控制
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Keywords
neural network control
quadratic programming
redundancy resolution
robotic manipulators
performance constraints
time-varying underdetermined linear system
fault-tolerant control
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分类号
TH113
[机械工程—机械设计及理论]
TP242.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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