反演时延分散容错控制在可重构机械臂中的应用

"本文主要探讨了一种针对存在模型参数不确定性的可重构机械臂系统的执行器故障容错控制方法，该方法结合了反演设计和时延控制技术。通过神经网络来补偿模型中的不确定性和关联项，同时利用时延控制的逼近能力补偿执行器故障，以实现在故障发生时的及时容错控制。该方法的一个显著特点是无需在线进行故障诊断，提高了系统的鲁棒性和效率。仿真结果验证了该控制策略的有效性。" 在自动化和机器人领域，可重构机械臂是一种重要的设备，能够适应不同的任务需求和工作环境变化。然而，机械臂在实际运行过程中可能会遇到模型参数不确定性以及执行器故障等问题，这将严重影响其性能和安全性。为了应对这些挑战，研究者提出了反演时延分散容错控制策略。 反演设计是控制理论中的一种方法，它通过构建逆系统来补偿原始系统中的非线性和不确定性。在这个特定的应用中，反演设计被用来处理机械臂模型中的参数不确定性和关联项，通过神经网络作为控制器，它可以学习和适应系统的动态行为，从而有效地补偿这些不确定性。 时延控制则着重于处理系统中延迟问题，这种延迟可能来自于信号传输、控制算法计算或者其他物理过程。时延控制可以逼近故障的影响，确保即使在执行器出现故障时，系统仍能保持稳定运行。在这里，时延控制与反演设计结合，可以实时补偿执行器的故障，避免因故障导致的系统性能下降。 神经网络控制是现代控制理论中的一种先进工具，它具有强大的非线性映射能力和自我学习特性。在本研究中，神经网络被用来估计和补偿系统动力学模型中的不确定项，通过训练和调整神经网络的权重，可以精确地匹配系统的实际行为，进一步增强系统的鲁棒性。 容错控制是确保系统在出现故障时仍能保持预定性能的关键技术。在本文提出的控制策略中，由于不需要在线进行故障诊断，这减少了系统的计算负担，同时也提高了容错控制的实时性。通过这种方式，一旦检测到执行器故障，系统可以立即启动补偿机制，确保机械臂的正常操作。 通过仿真结果的验证，这种结合反演设计、时延控制和神经网络的容错控制方法表现出了良好的效果，证明了其在处理可重构机械臂系统执行器故障时的可行性。这种方法为解决复杂机械臂系统中的故障问题提供了一种有效途径，对于提升机械臂的安全性和可靠性具有重要意义。