基于滑模控制的机器人手臂故障容错控制策略

本研究论文深入探讨了具有执行器和传感器故障的机器人手臂的容错控制策略，发表于《高级机械系统国际期刊》2015年第6卷第4期。作者Bailing Tian、Zhuo Wang和Xiaomo Yan及Hong Wang合作，针对实际应用中的复杂问题提供了创新解决方案。 首先，对于执行器故障，论文提出了一种基于多变量二次滑模控制器的故障检测器。这种控制器利用滑模理论能够在无限时间内准确估计执行器的故障信息。这种方法的关键在于通过设计特定的滑模函数，使得系统的状态能够迅速逼近一个理想的滑模面，从而实现对执行器故障的有效识别和补偿。 当同时存在执行器和位置（或速度）传感器故障时，传统的故障检测方法可能失效。论文作者明智地舍弃了故障传感器，转而设计了一个状态观测器。这个观测器采用二次滑模控制技术，通过在线估计系统的状态变量来保持系统的稳定性和鲁棒性。状态观测器结合了执行器的故障补偿信息，使得控制器能够在不确定的环境中维持机器人手臂的操作性能。 该文的创新之处在于其容错设计，不仅考虑了单一故障情况下的应对策略，还扩展到了复合故障场景，提高了系统在实际操作中的可靠性。此外，通过滑模控制理论的应用，本文也展示了如何在面临动态变化的环境和设备故障时，实现对机器人手臂的实时故障诊断和控制调整。 这篇论文为解决现代工业机器人在复杂工作环境下可能遇到的执行器和传感器故障问题提供了重要的理论支持和技术路线，有助于提高机器人的可靠性和稳定性，对于自动化和智能制造领域具有显著的实际价值。