【摘 要】
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机器人是智能制造系统的重要组成单元之一,也是支撑我国制造产业转型升级的重要装备。由于机器人在运行过程中总是受到外界的干扰,在系统建模过程中也往往存在不确定性,因此对机器人系统开展鲁棒控制研究以确保存在建模误差和外界干扰情况下的高性能控制就显得尤为重要。目前,针对机器人的非线性系统鲁棒控制存在求解困难的理论难题。针对上述需求,本论文将以串联型工业机器人为例,探索其鲁棒控制器设计以及在线求解方法,从而
【基金项目】
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国家自然科学基金优秀青年基金项目“智能自适应控制理论及应用”（项目编号:61922037）； 国家自然科学基金面上资助项目“面向瞬态性能增强的自适应优化控制系统设计及分析”（项目编号:61573174）；
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机器人是智能制造系统的重要组成单元之一,也是支撑我国制造产业转型升级的重要装备。由于机器人在运行过程中总是受到外界的干扰,在系统建模过程中也往往存在不确定性,因此对机器人系统开展鲁棒控制研究以确保存在建模误差和外界干扰情况下的高性能控制就显得尤为重要。目前,针对机器人的非线性系统鲁棒控制存在求解困难的理论难题。针对上述需求,本论文将以串联型工业机器人为例,探索其鲁棒控制器设计以及在线求解方法,从而降低控制系统设计对机器人精准建模的要求,提升机器人系统的综合性能,并针对典型的机器人系统开展仿真验证和实验研究。论文旨在为机器人控制系统设计提供新的思路,并解决鲁棒控制在线求解的科学难题。本课题的主要研究内容如下:（1）基于自适应动态规划的机器人鲁棒控制。首先以经典的PUMA560系列机器人为例,介绍串联机器人动力学模型构建方法,并介绍了实验室自主设计的一款SCARA机器人平台,分析了机器人系统模型中存在的不确定性以及模型转化方法。在此基础上,给出机器人鲁棒控制问题描述,研究将不确定机器人系统鲁棒控制问题等价为标称系统最优控制问题的途径,给出通过求解最优控制问题间接得到鲁棒控制问题解的新思路。最后,为实现最优控制问题的在线求解,引入自适应动态规划（Adaptive dynamic programming,ADP）方法使用神经网络在线逼近最优方程的解,并设计了一个新的基于参数估计误差驱动的自适应律在线更新神经网络权值,保证了最优控制解及神经网络权值的收敛性。该方法摒弃了传统ADP结构中执行神经网络（Actor NN）的使用,降低了计算量。（2）基于自适应动态规划的机器人鲁棒跟踪控制。由于机器人的轨迹跟踪精度是确保机器人工作性能的重要指标,故研究了基于最优控制的机器人鲁棒跟踪控制器设计和在线求解。首先,将不确定机器人系统的鲁棒跟踪控制问题等价为标称系统的最优跟踪控制问题。为实现跟踪控制,传统最优跟踪控制一般将原控制分为稳态控制与瞬态控制两部分分开设计。不同于该思路,本文融合跟踪误差动态与参考轨迹动态构造增广系统,实现可一步求解的最优跟踪控制问题,并引入折扣因子保证性能指标函数的有界性。为实现最优控制在线求解,基于ADP思想引入神经网络在线逼近最优性能指标函数,并设计了相应的自适应律完成神经网络权值和最优控制在线更新,进而得到鲁棒控制解。（3）基于输入/输出数据驱动的机器人输出反馈鲁棒控制。现有的鲁棒和最优控制算法大多需要完整的系统状态,但在机器人运行中部分状态（如:加速度）是不可测的,这限制一些先进控制算法的实际应用。为实现机器人输出反馈（仅需关节运动位置信息）鲁棒控制,提出将不确定系统输出反馈鲁棒控制问题等价为标称系统的输出反馈最优控制问题,进而避免了传统观测器的设计。使用输入/输出数据即可重构输出反馈的最优黎卡提方程（Modified algebraic Riccati equation,MARE）,并使用克罗内克积和向量化操作将MARE写为线性参数化形式。为实现MARE的在线求解,设计一个基于输入/输出数据驱动自适应律来实现对MARE中未知参数的估计。考虑到求解过程中系统维数过高的问题,引入降维操作保证了在线学习的可行性。（4）基于输入/输出数据驱动的机器人输出反馈鲁棒跟踪控制。进一步研究输出反馈鲁棒跟踪控制问题,融合参考轨迹信号与系统状态构造增广系统,其输出为参考轨迹与实际输出轨迹的误差。进而将不确定增广系统输出反馈鲁棒跟踪控制问题等价为标称增广系统输出反馈最优跟踪控制问题,引入折扣因子构造有界最优性能指标函数,得到新的输出跟踪黎卡提方程（Modified tracking algebraic Riccati equation,MTARE）。为实现该MTARE的在线求解,引入基于参数估计误差设计自适应律,保证了未知估计参数的收敛性,最终实现输出反馈控制律的在线求解。在完成理论研究的同时,以经典的PUMA560工业机器人模型为对象开展对比仿真验证。同时,在实验室自主设计了一款SCARA机器人实验平台对上述理论研究成果进行了实验验证。仿真与实验结果均表明,所提出的控制算法在机器人控制过程中具有收敛速度快、能耗低,且能克服建模误差的优势。实验结果也验证了所提控制方法的优越性和潜在的工程实用性。所提出的鲁棒控制和在线学习算法可进一步应用于其它类型工业机器人甚至智能机器人控制器设计中。
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