基于故障在线估计的可重构机械臂分散容错控制

为了降低可重构机械臂模块关节执行器和传感器故障对其控制性能的影响,提出了一种基于故障在线估计的分散容错控制方法。基于可重构机械臂的模块化属性和Lyapunov稳定性理论,设计了分散自适应滑模观测器以实现执行器和传感器故障的在线自适应估计。同时采用神经网络对子系统非线性项进行逼近和补偿,并结合非奇异快速Terminal滑模思想实现了分散容错控制。最后,采用两种不同构形的三自由度可重构机械臂进行了仿真试验,结果表明,所设计的容错控制方法是有效的。

考虑多传感器故障的可重构机械臂主动取代分散容错控制

针对可重构机械臂系统位置传感器和速度传感器多故障,提出一种主动取代分散容错控制方法.基于可重构机械臂的模块化属性,设计正常工作模式下的分散神经网络控制器.利用微分同胚原理将子系统结构进行非线性变换,将传感器故障转化成伪执行器故障,设计分散滑模观测器以对多传感器故障进行实时检测,并利用其输出信号取代故障传感器信号,实现了多传感器故障情形下可重构机械臂的主动容错控制.仿真结果表明了所设计的容错控制方法的有效性.