本發(fā)明涉及一種機(jī)械臂控制領(lǐng)域，特別是一種基于分布式網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械臂系統(tǒng)故障檢測方法。
背景技術(shù)：
：機(jī)械臂是一種能按既定的設(shè)定和要求，自動(dòng)完成操作作業(yè)的機(jī)械裝置，它能部分模擬替代人工勞動(dòng)，完成復(fù)雜的作業(yè)。機(jī)械臂系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)制造、醫(yī)療、軍事、太空探索等領(lǐng)域。但是，在現(xiàn)有機(jī)械臂系統(tǒng)的使用過程中，供電異常，傳感器、驅(qū)動(dòng)器或連接線等部件的損壞都有可能導(dǎo)致系統(tǒng)發(fā)生故障，而現(xiàn)有集中式的故障檢測技術(shù)，不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障，這樣會(huì)造成機(jī)械臂系統(tǒng)受損和誤操作的可能，同時(shí)現(xiàn)有故障檢測技術(shù)可靠性低、計(jì)算能力差，以不能滿足現(xiàn)有故障檢測技術(shù)在機(jī)械臂系統(tǒng)中的應(yīng)用。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種避免系統(tǒng)建模誤差、環(huán)境干擾、器件老化等問題，可有效實(shí)現(xiàn)延時(shí)控制的基于分布式網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械臂系統(tǒng)故障檢測方法。本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的，一種基于分布式網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械臂系統(tǒng)故障檢測方法，其特點(diǎn)是，包括以下步驟：(1)建立機(jī)械臂系統(tǒng)的Takagi-Sugeno模型，設(shè)置如下模糊規(guī)則：如果φ1為ψi1且φ2為ψi2且…且φt為ψit，則x(k+1)＝Aix(k)+Biu(k)+Diw(k)+Eif(k)yp(k)＝Cpix(k)+Dpiw(k),i＝1,2,...,r.①式①中的φ(k)＝[φ1(k),φ2(k),...,φt(k)]是模型的決策向量，符號(hào)ψij表示對(duì)應(yīng)的模糊集合，系數(shù)r表示模糊規(guī)則的數(shù)量；向量x(k)是模型的狀態(tài)變量，向量u(k)是輸入信號(hào)，向量w(k)是未知的擾動(dòng)信號(hào)，向量f(k)是故障信號(hào)，向量yp(k)是第p個(gè)故障檢測單元測量到的系統(tǒng)輸出信號(hào)，矩陣Ai，Bi，Di，Ei，Cpi，Dpi都是已知的模型參數(shù)矩陣，基于模糊規(guī)則(1)，建立機(jī)械臂系統(tǒng)的模糊模型：x(k+1)=Σi=1rhi(φ(k))[Aix(k)+Biu(k)+Diw(k)+Eif(k)],]]>(2)配置若干個(gè)具有通信及計(jì)算能力的傳感器節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)數(shù)目為n，各節(jié)點(diǎn)分別測量機(jī)械臂的輸出數(shù)據(jù)并與鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，進(jìn)而產(chǎn)生故障評(píng)估信號(hào)，各節(jié)點(diǎn)的具體運(yùn)作過程可由如下模型描述：如果φ1為ψi1且φ2為ψi2且…且φt為ψit，則x^p(k+1)=Aix^p(k)+Biu(k)+Eif^p(k)-Σq=1napqHpqi(y^q(k)-yq(k))]]>y^p(k)=Cpix^p(k),]]>式③中，是故障檢測節(jié)點(diǎn)p的狀態(tài)向量，是對(duì)應(yīng)故障檢測節(jié)點(diǎn)的輸入，則是對(duì)應(yīng)故障檢測節(jié)點(diǎn)生成的故障估計(jì)信號(hào)，系數(shù)p＝1,2,...,n，矩陣和是可設(shè)計(jì)的檢測節(jié)點(diǎn)的參數(shù)矩陣，(3)配置故障檢測節(jié)點(diǎn)參數(shù)，參數(shù)矩陣和通過不等式④求解，其中標(biāo)量γ＞0為檢測器的噪聲抑制指標(biāo)，矩陣T和正定矩陣P＞0是維數(shù)適當(dāng)?shù)木仃囎兞?，L＝[0I]，en是所有元素都為1的n維列向量，符號(hào)表示克羅內(nèi)克積運(yùn)算，通過不等式④求得矩陣變量后，參數(shù)矩陣和可按如下公式求解：式⑤中的矩陣變量和參數(shù)矩陣和具有如下關(guān)系：式⑥中的元素aij為故障檢測節(jié)點(diǎn)間的鄰接系數(shù)，如果aij＝1則表示節(jié)點(diǎn)i能夠接收到來自節(jié)點(diǎn)j的數(shù)據(jù)，反之，若aij＝0，則節(jié)點(diǎn)i無法接收到來自節(jié)點(diǎn)j的數(shù)據(jù)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明1)建立機(jī)械臂系統(tǒng)的Takagi-Sugeno模型；2)配置若干個(gè)具有通信及計(jì)算能力的傳感器節(jié)點(diǎn)，各節(jié)點(diǎn)分別測量機(jī)械臂的輸出數(shù)據(jù)并與鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，進(jìn)而產(chǎn)生故障評(píng)估信號(hào)；3)根據(jù)不等式求解故障檢測節(jié)點(diǎn)參數(shù)。本發(fā)明能迅速、準(zhǔn)確地跟蹤故障信號(hào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的有效檢測并具有可靠性高、計(jì)算能力強(qiáng)、布局布線靈活等優(yōu)勢。附圖說明圖1為本發(fā)明的流程結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為本發(fā)明故障診斷的示意圖；圖3為節(jié)點(diǎn)一生成的估計(jì)信號(hào)；圖4為節(jié)點(diǎn)二生成的估計(jì)信號(hào)。具體實(shí)施方式一種基于分布式網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械臂系統(tǒng)故障檢測方法，包括以下步驟：(1)建立機(jī)械臂系統(tǒng)的Takagi-Sugeno模型，設(shè)置如下模糊規(guī)則：如果φ1為ψi1且φ2為ψi2且…且φt為ψit，則x(k+1)＝Aix(k)+Biu(k)+Diw(k)+Eif(k)yp(k)＝Cpix(k)+Dpiw(k),i＝1,2,...,r.①式①中的φ(k)＝[φ1(k),φ2(k),...,φt(k)]是模型的決策向量，符號(hào)ψij表示對(duì)應(yīng)的模糊集合，系數(shù)r表示模糊規(guī)則的數(shù)量；向量x(k)是模型的狀態(tài)變量，向量u(k)是輸入信號(hào)，向量w(k)是未知的擾動(dòng)信號(hào)，向量f(k)是故障信號(hào)，向量yp(k)是第p個(gè)故障檢測單元測量到的系統(tǒng)輸出信號(hào)，矩陣Ai，Bi，Di，Ei，Cpi，Dpi都是已知的模型參數(shù)矩陣，基于模糊規(guī)則(1)，建立機(jī)械臂系統(tǒng)的模糊模型：x(k+1)=Σi=1rhi(φ(k))[Aix(k)+Biu(k)+Diw(k)+Eif(k)],]]>(2)配置若干個(gè)具有通信及計(jì)算能力的傳感器節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)數(shù)目為n，各節(jié)點(diǎn)分別測量機(jī)械臂的輸出數(shù)據(jù)并與鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，進(jìn)而產(chǎn)生故障評(píng)估信號(hào)，各節(jié)點(diǎn)的具體運(yùn)作過程可由如下模型描述：如果φ1為ψi1且φ2為ψi2且…且φt為ψit，則x^p(k+1)=Aix^p(k)+Biu(k)+Eif^p(k)-Σq=1napqHpqi(y^q(k)-yq(k))]]>y^p(k)=Cpix^p(k),]]>式③中，是故障檢測節(jié)點(diǎn)p的狀態(tài)向量，是對(duì)應(yīng)故障檢測節(jié)點(diǎn)的輸入，則是對(duì)應(yīng)故障檢測節(jié)點(diǎn)生成的故障估計(jì)信號(hào)，系數(shù)p＝1,2,...,n，矩陣和是可設(shè)計(jì)的檢測節(jié)點(diǎn)的參數(shù)矩陣。(3)步驟(2)中的故障檢測節(jié)點(diǎn)參數(shù)，參數(shù)矩陣和通過不等式④求解，其中標(biāo)量γ＞0為檢測器的噪聲抑制指標(biāo)，矩陣T和正定矩陣P＞0是維數(shù)適當(dāng)?shù)木仃囎兞?，L＝[0I]，en是所有元素都為1的n維列向量，符號(hào)表示克羅內(nèi)克積運(yùn)算。通過不等式④求得矩陣變量后，參數(shù)矩陣和可按如下公式求解：式⑤中的矩陣變量和參數(shù)矩陣和具有如下關(guān)系：式⑥中的元素aij為故障檢測節(jié)點(diǎn)間的鄰接系數(shù)，如果aij＝1則表示節(jié)點(diǎn)i能夠接收到來自節(jié)點(diǎn)j的數(shù)據(jù)，反之，若aij＝0，則節(jié)點(diǎn)i無法接收到來自節(jié)點(diǎn)j的數(shù)據(jù)?？紤]單連桿剛性機(jī)械臂，該機(jī)械臂通過轉(zhuǎn)動(dòng)關(guān)節(jié)連接至基座且運(yùn)動(dòng)面是垂直的，其運(yùn)動(dòng)方程如下：θ表示關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動(dòng)角的弧度，m＝1.5kg是負(fù)載的重量，M＝3kg是剛性連桿的重量，g＝9.8m/s2是重力加速度常數(shù)，l＝0.5m是機(jī)械臂連桿的長度，J＝0.875kg·m2是慣性距，u是作用于關(guān)節(jié)的控制扭矩，定義θ＝0為零控制時(shí)的最低垂直平衡位置。針對(duì)系統(tǒng)⑥建立如下T-S模糊模型：規(guī)則一：如果x1接近于0，則x·=A1cx+B1u+w]]>規(guī)則二：如果x1接近于Π，則式⑦中，系統(tǒng)⑧的模糊隸屬度函數(shù)為h1(x1)＝(0.5π-|x1|)/0.5π，h2(x1)＝1-h1(x1)，設(shè)置控制器K1＝[10.5000-5.1057]，K2＝[3.8800-5.0628]，采樣周期Ts＝0.5s，系統(tǒng)⑧可離散化為：規(guī)則一：如果x1接近于0，則x(k+1)＝A1x(k)+B1w(k)規(guī)則二：如果x1接近于Π，則x(k+1)＝A2x(k)+B2w(k)⑨其中，本實(shí)例考慮驅(qū)動(dòng)器故障問題，即應(yīng)用到驅(qū)動(dòng)器的實(shí)際力矩與設(shè)定值發(fā)生偏差，設(shè)置式②和式③中的參數(shù)Ei＝Bi，Cpi＝[10]，D11＝D12＝0.1，D21＝D22＝0.3，求得故障檢測器參數(shù)為：在仿真中，設(shè)置噪聲w(k)在[-0.5,0.5]之間隨機(jī)產(chǎn)生，生成f(k)如下：f(k)=00≤k<100;200≤k<300,5100≤k<200;300≤k<400.]]>仿真結(jié)果如附圖所示，分布式故障檢測器生成的故障估計(jì)信號(hào)能迅速、準(zhǔn)確地跟蹤故障信號(hào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的有效檢測。當(dāng)前第1頁1 2 3