多源大数据引入的电网巡检机械臂滑模可视化控制

Sliding mode visual control of power grid inspection manipulator introduced by multi-source big data

电网巡检机械臂滑模可视化控制过程中,需要以大数据为基础支撑。但是,引入多源大数据后,带来的数据不确定估值问题,一直是一个干扰控制精度的难题。通过设计多源大数据可视化电网巡检机械臂滑模控制技术框架,利用该框架的数据层获取多源异构机械臂巡检数据后,利用数据融合层对其进行融合处理;使用数据选择层筛选可用数据后,将其输入到控制层内的电网巡检机械臂数据模型内,利用该模型输出机械臂当前参数;依据该参数设计模糊自适应滑模控制器,实现电网巡检机械臂滑模控制后,将控制结果传输到数据可视化层内,该层利用可视化工具实现可视化呈现。实验结果表明:该方法控制电网巡检机械臂在X轴方向上误差仅为0.1m左右,滑模控制较为准确;控制电网巡检机械臂时跟踪控制误差不受不确定估值影响,具备良好的应用效果。