基于在线学习的离散时间人机协作系统预定性能柔顺控制

刘霞, 王露, 陈勇

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电子科技大学学报 ›› 2025, Vol. 54 ›› Issue (01) : 52-61.

基于在线学习的离散时间人机协作系统预定性能柔顺控制

  • 刘霞, 王露, 陈勇
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摘要

为了使人机协作系统中机器人能够准确地顺应人类行为,提出了一种基于在线学习的离散时间预定性能柔顺控制方法。该方法在外环采用在线顺序极限学习机算法估计人类行为,并将估计结果结合参考阻抗模型来重建参考轨迹。在内环建立了离散时间预定性能控制器用于跟踪重建后的参考轨迹,并利用时间延迟估计来获得机器人复杂的未知动力学模型。分析了闭环系统的瞬态和稳态性能,通过对比仿真验证了该方法的有效性。所提的离散时间控制方法可更好地满足数字计算机的工作原理,在减少计算和内存负担的基础上,使得机器人末端执行器的跟踪误差能够满足预设性能要求。此外,该方法无需机器人精确的数学模型,同时还能减轻人类操作机器人的力量负担,保证人机协作的柔顺性。

关键词

柔顺控制 / 离散时间人机协作系统 / 人类行为估计 / 在线顺序极限学习机 / 预定性能

中图分类号

TP242 / TP273

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刘霞, 王露, 陈勇. 基于在线学习的离散时间人机协作系统预定性能柔顺控制. 电子科技大学学报. 2025, 54(01): 52-61

基金

国家自然科学基金面上项目(61973257); 四川省自然科学基金面上项目(2023NSFSC0510)

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