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南开大学孙宁教授团队丨考虑迟滞和传感器测量误差的气动柔顺打磨装置自适应控制

已有 353 次阅读 2026-6-23 08:25 |个人分类:论文推荐|系统分类:博客资讯

编辑荐语

本期将给大家分享"考虑迟滞和传感器测量误差的气动柔顺打磨装置自适应控制(Adaptive control of pneumatic grinding devices considering hysteresis and sensor measurement errors)". 如您对本期相关内容有好的理解与建议, 欢迎评论区留言.

本文聚焦于气动柔顺打磨装置在复杂工业环境下面临的两大核心挑战——迟滞非线性与传感器测量误差, 提出了一种"迟滞建模+自适应控制"的系统性解决方案. 研究首先采用不对称Prandtl–Ishlinskii算子与逆乘法结构, 精准构建了气动柔顺装置的正逆迟滞模型, 为迟滞补偿奠定坚实基础. 在此基础上, 创新性地设计了一种基于动态面的自适应控制方法, 通过引入一阶滤波器有效避免了传统微分求导对测量误差的放大效应, 并利用自适应律实现了对未知参数的在线处理, 从而在提高打磨力控制精度的同时, 显著增强了对传感器测量误差的鲁棒性. 李雅普诺夫稳定性分析从理论上严格保证了闭环系统的稳定性. 通过自主搭建的气动柔顺打磨实验平台进行的多组实验, 充分验证了所提迟滞逆模型与控制方法的有效性. 本工作为恶劣环境下高精度气动打磨控制提供了兼具理论深度与工程实用性的新框架, 对推动智能制造中柔顺打磨技术的发展具有重要价值.

论文介绍

考虑迟滞和传感器测量误差的气动柔顺打磨装置自适应控制

Adaptive control of pneumatic grinding devices considering hysteresis and sensor measurement errors

吴庆祥, 何春辉, 刁淑贞, 孙宁†

机构: 南开大学人工智能学院机器人与信息自动化研究所; 南开大学深圳研究院智能技术与机器人系统研究院

引用: 吴庆祥, 何春辉, 刁淑贞, 等. 考虑迟滞和传感器测量误差的气动柔顺打磨装置自适应控制. 控制理论与应用, 2026, 43(5): 951 – 960

DOI: 10.7641/CTA.2025.40391

全文链接:

http://jcta.alljournals.ac.cn/cta_cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=CCTA240391&flag=1

摘要

气动打磨方式以其较好的柔顺性在航空航天、金属加工等领域得到广泛应用. 然而, 复杂的迟滞非线性使气动柔顺装置的精准打磨力控制充满挑战. 此外, 打磨作业环境温度多变、机械振动等因素极易导致传感器测量误差, 导致系统控制精度降低. 针对上述问题, 本文提出了一种“迟滞建模+自适应控制”的框架, 在提高打磨精度的同时, 实现对传感器测量误差和气动柔顺打磨装置迟滞等问题的有效处理. 具体来说, 首先, 考虑气动柔顺打磨装置迟滞非线性, 分别建立基于不对称Prandtl–Ishlinskii算子和逆乘法结构的迟滞模型和逆模型. 基于此, 提出一种基于动态面的自适应控制方法, 通过引入一阶滤波器避免微分求导导致测量误差放大的问题, 并利用自适应律实现对未知参数的有效处理; 此外, 利用李雅普诺夫分析方法证明了系统的稳定性; 最后, 通过自建气动柔顺打磨装置实验平台验证了所建立迟滞逆模型和所提控制方法的有效性.

引言

制造业是国民经济支柱产业, 而打磨抛光是制造业中的关键工序[1–2] , 广泛应用于汽车制造、航空航天、金属加工、磨具制造、医疗器械等领域, 直接决定着产品的质量、功能性能和美观度. 然而, 现有打磨抛光依赖人操作, 存在工作效率低、质量不稳定、劳动强度大等诸多问题, 而且打磨抛光作业环境通常为高温、高湿、高噪声环境, 极易损害工人的身心健康[3]. 为此, 近年来, 随着机器人技术的发展, 自动打磨技术[4–5]得以迅速发展, 开始在制造业中扮演者日益重要的角色. 与此同时, 相对于电机和液压等驱动方式, 气压驱动打磨装置以其柔顺性好、功率大、质量轻等优势得到广泛关注[6–7] . 然而, 气动打磨柔顺装置通过压缩气体对打磨头施加打磨力, 在此过程中伴随着复杂的迟滞非线性, 这将严重降低打磨力的控制精度, 进而影响打磨产品质量. 此外, 打磨控制面临的另一个问题是如何实现系统状态的有效测量. 打磨作业环境通常比较恶劣. 例如, 在锌锭和铅锭等有色金属的生产过程中, 熔融的金属液浇筑后立刻进行扒渣、打磨等工序的作业, 尚未冷却的金属锭伴随高温、高湿, 极易导致传感器测量不准确. 与此同时, 机器人本体和打磨过程不可避免地引起振动, 这将进一步降低传感器的测量精度, 甚至造成系统的不稳定.

近年来, 围绕气动装置的迟滞建模, 国内外学者开展了许多有意义的研究. 迟滞现象表现为系统输出不仅依赖于当前输入, 还与历史输入有关, 其建模方式主要分为Preisach模型[8]、Prandtl-Ishlinskii (PI)模型[9]、Bouc-Wen模型[10]、神经网络模型[11]、高斯回归模型[12]等. 具体来说, Chen等人[13]提出了一种基于贝塞尔曲线理论的拟合方法, 将高阶有理贝塞尔曲线转化为分段函数来拟合气动柔顺打磨装置的迟滞特性, 并利用规划方法求解得到最小拟合误差, 具有求解过程便捷和精度高的优点. 进一步地, 为实现其逆模型的求解, 研究人员提出了直接逆法[14]、解析求逆法、逆乘法结构方法 (inverse multiplicative structure, IMS)[15]、隐式求逆法[16]等方法. 具体来说, 针对动态变化的迟滞系统, 秦岩丁等人[17]提出了一种自适应投影算子与直接逆相结合的求逆方法, 利用自适应投影算子在线完成迟滞逆模型的参数估计, 并在气动肌肉驱动的肘关节机器人上完成了实验验证. 此外, Zhang等人[18]使用了一种IMS求逆方法求解气动肌肉的逆迟滞, 将期望输出与迟滞模型输出作差乘以一个比例系数, 并与上一时刻的期望输入相加, 从而得到当前时刻的期望输入.

此外, 将迟滞特性作为集总扰动进行处理是一种有效的方式, 常用方法包括自适应控制[19]、重复学习控制[20]、基于能量的控制[21]等. 此外, 部分研究开始关注“前馈补偿+反馈控制”的控制思路[22] . 例如, Chen等人[23]设计了一种压电执行器驱动的微型夹爪, 将基于高斯回归过程的迟滞逆补偿器与振动抑制器相结合组成双前馈结构, 并引入 (proportion integration differentiation, PID)反馈控制环节, 实现对微型夹爪抓取、保持和释放3个环节的精准控制. 尽管研究人员针对气压驱动方式开展了许多研究, 但是关于气动柔顺打磨的相关研究较少. 基于改进PI 算子, Tang等人[24]提出了迟滞模型, 通过为多个PI算子上升沿和下降沿添加斜率项并加权求和的方式, 实现了不对称迟滞特性的准确描述.

尽管上述方法解决了一些气动打磨装置的实际问题, 但仍存在着一些关键问题亟待解决:

1) 为提高打磨力控制精度, 部分学者提出了用于处理气动柔顺打磨装置迟滞非线性的控制方法. 然而, 现有研究多采用将迟滞作为集总扰动的方式, 难以实现复杂迟滞的有效处理. 此外, 部分研究提出了“迟滞建模+闭环控制”的思路, 但是其往往忽略了实际打磨场景的复杂扰动影响;

2) 实际打磨作业往往处于高温、高湿、高振动的复杂工业环境, 极易引起反馈信号的测量不准确, 进而影响系统稳定性, 甚至造成系统发散.

为解决上述问题, 围绕气动柔顺打磨装置, 本文首先将利用 (unparallel PI, UPI) 算子与IMS方法辨识系统迟滞特性并求解逆迟滞模型. 基于此, 考虑传感器测量误差, 提出一种自适应动态面控制方法, 并构建了“迟滞建模+自适应控制”的框架. 相对于现有框架, 所提框架在提高柔顺打磨装置控制精度的同时, 实现了传感器测量误差的有效处理. 随后, 基于李雅普诺夫方法对考虑测量误差情况下闭环控制系统的稳定性进行严格证明. 最后, 通过自主搭建的气动柔顺打磨装置实验平台, 对所提方法进行充分实验验证.

本文剩余部分内容如下: 第2节对气动柔顺打磨装置构成和传感器测量误差问题进行描述; 第3节建立迟滞模型和逆模型; 第4节提出自适应动态面控制方法; 第5节展示实验验证结果; 第6节总结文章内容; 第7节致谢.

总结

本文通过UPI算子与IMS建立了气动柔顺打磨装置的正逆迟滞模型. 基于此, 为了实现在传感器测量误差情况下系统依旧能够稳定地跟踪期望气压和末端接触力, 提出了一种考虑传感器测量误差的自适应动态面控制方法, 构建了“迟滞建模+自适应控制”框架, 并通过李雅普诺夫方法证明了控制系统的稳定性. 最后, 自主搭建了气动柔顺打磨实验平台, 并通过多组实验充分验证了所提控制框架与控制方法的有效性.

作者简介

吴庆祥博士, 副教授, 主要研究方向为欠驱动系统(吊车/起重机等)、微低重力模拟系统、特种工业机器人、软体机器人、仿生/变结构机器人、智能控制方法及应用;

何春辉硕士研究生, 主要研究方向为气动柔顺打磨机器人智能控制;

刁淑贞博士研究生, 主要研究方向为气动并联机器人智能控制;

孙宁博士, 教授, 博士生导师, 主要研究方向为欠驱动机器人(吊车/起重机等)、气动人工肌肉机器人、特种工业机器人、智能控制方法及应用.

期刊介绍

《控制理论与应用》(Control Theory & Applications)是经国家科学技术部批准, 教育部主管, 由华南理工大学和中国科学院数学与系统科学研究院联合主办的全国性一级学术刊物, 1984年创刊, 月刊, 国内外公开发行. 《控制理论与应用》是中国科学引文数据库首批统计源期刊之一，中文核心期刊，入选中国精品科技期刊顶尖学术论文F5000项目，中国科协自动化学科领域高质量科技期刊目录以及中国科协百篇优秀科技论文遴选计划，2021年入选广东省高质量科技期刊建设项目，2022-2024年连续获得基金委资助（科技活动专项）。

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