【摘 要】
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目前机械臂应用范围广泛,在航空航天、高危环境、核环境等工作的机械臂突发故障时,人为介入维护困难,亟需机械臂带故障执行任务,容错控制问题应运而生。由于故障的突发性和故
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目前机械臂应用范围广泛,在航空航天、高危环境、核环境等工作的机械臂突发故障时,人为介入维护困难,亟需机械臂带故障执行任务,容错控制问题应运而生。由于故障的突发性和故障发生位置的不确定性,传统容错方法在强耦合的机械臂系统上应用困难。针对上述问题,本文对多自由度机械臂单关节故障的容错控制展开研究。首先,本文交代了课题的研究背景和意义,总结了被动容错、主动容错和智能容错控制方法的优劣势以及研究现状,确立了研究的目标和内容,提炼出相应的研究关键点。分析了常见的机械臂故障,以典型的六自由度串联结构的机械臂为例,依据物理结构进行运动分解,将空间问题转换为平面问题,确立了以六自由度串联机械臂主要运动关节发生单关节锁死故障作为研究对象。考虑实际应用及算法的统一性,将传感器锁死故障转换为执行器锁死故障处理。其次,本文对机械臂进行数学建模。使用后置式D-H参数法建立了机械臂的正运动学及微分运动学模型,使用拉格朗日法建立了动力学模型,为论文提供了模型基础和理论支撑。为了判断机械臂故障后是否可容错,使用蒙特卡洛方法分析了机械臂的工作空间和退化工作空间。为了衡量并提高机械臂故障后的运动能力,根据现有的三种运动学性能指标,设计了综合关节可操作度。再次,依据执行器和传感器锁死时对机械臂特征参量的不同影响,本文设计了速度残差观测器用于关节故障的检测和诊断。基于强化学习理论设计了深度强化学习容错控制算法,在算法中加入了综合关节可操作度以提高深度网络收敛后机械臂的运动能力。最后,本文对残差观测器效果进行了仿真验证,对容错控制方法分别进行仿真和实物验证。通过可重复性实验及多维度的结果分析表明,本文所设计速度残差观测器及容错控制方法可以有效的完成单关节故障机械臂的故障诊断及容错控制。
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