Адаптивное компенсационное управление для механических систем с нелинейными моделями возмущений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Михальков Никита Владимирович

• Михальков Никита Владимирович
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Михальков Никита Владимирович

Оглавление

Реферат

Synopsis

Введение

Глава 1. Обзор существующих решений и обобщенная

постановка задачи

1.1. Методы оценивания и адаптивные наблюдатели

1.2. Методы компенсации возмущений

1.2.1. Компенсация возмущений на основе наблюдателя

1.2.2. Робастные методы

1.3. Возмущения в механических системах и описывающие их модели

1.3.1. Сухое трение

1.3.2. Вязкое трение

1.3.3. Анизотропия трения

1.4. Модели паразитных эффектов в механических системах

1.4.1. Статические модели трения

1.4.2. Кусочно-непрерывные модели статического трения

1.4.3. Динамические модели трения

1.4.4. Параметрические ошибки механической системы

1.5. Компенсация нелинейных эффектов

1.5.1. Безмодельная компенсация

1.5.2. Компенсация на основе модели

1.6. Обобщенная постановка задачи

1.6.1. Примеры систем

1.7. Выводы по главе

Глава 2. Алгоритм оценивания параметров по выходу

2.1. Общий метод решения

2.2. Статическая модель нелинейного возмущения

2.2.1. Численное моделирование

2.2.2. Альтернативный подход

2.3. Расширенная модель Даля

2.3.1. Численное моделирование

2.4. Вывод по главе

Глава 3. Алгоритм оценивания параметров и переменных состояния для нелинейных динамических моделей возмущения

3.1. Описание модели возмущений и метод решения

3.2. Численное моделирование

3.3. Вывод по главе

Глава 4. Синтез алгоритмов компенсационного управления для многомерных систем с нелинейными моделями возмущений

4.1. Численное моделирование

4.2. Вывод по главе

Глава 5. Экспериментальные исследования алгоритмов

оценивания

5.1. Описание экспериментальной установки и постановка эксперимента

5.2. Результаты экспериментов

5.3. Выводы по главе

Заключение

Список основных терминов и обозначений

Список рисунков

Список литературы

Приложение А. Акт внедрения

Приложение В. Компоненты регрессионного уравнения 3.8 для

модели механической системы с трением по модели ЛуГре

Приложение С. Публикации по теме диссертации

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Адаптивное компенсационное управление для механических систем с нелинейными моделями возмущений»

Реферат

Общая характеристика диссертации

Актуальность темы исследования. Исследования нелинейных моделей возмущений в механических системах имеют большую важность с учетом бурного развития робототехнических приложений. Широко известно, что качество реализации контуров управления рабочими органами как роботов манипуля-торного типа, так и, например, шагающих, существенно зависит от предсказуемости их отклика на управляющие воздействия. Также известно, что три-бологические характеристики сочленений мехатронных устройств существенно зависят от окружающей среды, характера эксплуатации, что негативно сказывается на предсказуемости и повторяемости работы. В исследованиях российских и зарубежных ученых рассматривались различные подходы к управлению такими системами, включая робастное и адаптивное управление. Тем не менее, для случаев, когда возмущение механической системы имеет детерминированный характер, возможно рассмотреть методы, позволяющие точно предсказать выход системы, т.е. так называемое компенсационное управление. Для оценки возмущений в системе применяются различные подходы, и многие из них предполагают синтез алгоритмов оценки величины самого возмущения либо его параметров, а также наблюдателей возмущения и/или переменных состояния, если возмущение возможно представить в виде динамической системы. В случае неполной информации о параметрах модели, описывающей возмущение, применяются адаптивные подходы, которые формируют базис для синтеза адаптивных наблюдателей. Основная особенность динамических моделей возмущений в механических системах заключается в нелинейных элементах, описываемых трансцендентыми функциями от переменных состояния, а также наличии гистерезиса. Классические подходы к решению задач, подразумевающие использование наблюдателей типа Луенберегра, расширенного фильтра Кал-мана или расширенного наблюдателя состояния не способны обеспечить экспоненциальную сходимость оценки возмущения ввиду существенно нелинейного характера возмущения, таким образом, компенсационное управление плохо осуществимо с использованием этих подходов. Поэтому на передний план выходит

синтез адаптивных наблюдателей неизмеряемых переменных состояния системы. Современные подходы, такие как обобщенный наблюдатель, основанный на оценке параметров (СРЕВО), а также наблюдатели, основанные на методе динамического расширения и смешивания регрессора (БЕЕМВАО), требуют математически корректной реализации для адаптации к механическим системам с нелинейными моделями возмущения и параметрической неопределенностью. По этой причине разработка методов компенсационного управления с применением адаптивных наблюдателей представляет собой актуальное исследование.

Степень разработанности темы исследования. Несмотря на достаточно высокую степень проработанности методов оценивания параметров и построения адаптивных наблюдателей состояний для систем разного типа, тема адаптивного оценивания неизмеряемых переменных состояния для механических систем с нелинейными моделями возмущения в литературе представлена не столь широко. Ввиду сложности моделей, используемых для описания эффектов, возникающих в сочленениях механических систем, основные подходы предполагают подбор оптимальных значений параметров в условиях заранее подготовленных данных, либо в условиях специальной методики проведения испытаний, за счет чего обеспечивается частичная оценка параметров, позволяющая сократить математическую сложность подходов. Естественным недостатком применения таких подходов является нестационарность найденных параметров.

Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка метода адаптивного компенсационного управления для систем с нелинейным генератором возмущений, описываемым динамической моделью с неизвестными параметрами.

Научные задачи. Для достижения заявленной цели в рамках диссертации были поставлены и решены следующие задачи:

Задача 1. Разработать алгоритм онлайн оценивания постоянных параметров для класса нелинейных систем.

Задача 2. Синтез адаптивного наблюдателя неизмеряемых переменных состояния для класса нелинейных нестационарных систем в условиях параметрической неопределенности.

Задача 3. Разработать алгоритм управления с компенсацией возмущающих воздействий, описываемых нелинейным генератором с неизвестными параметрами и неизмеряемыми переменными.

Методы исследования. Для получения основных теоретических результатов были применены современные методы параметрической идентификации, представление возмущения системы в виде динамической модели. Для оценивания неизвестных параметров был представлен подход, использующий метод динамического расширения и смешивания регрессора; для синтеза наблюдателей переменных состояния применен метод адаптивного наблюдателя на основе метода динамического расширения и смешивания регрессора. Для проверки эффективности разработанных наблюдателей и закона управления, а также корректности сделанных допущений применялось компьютерное моделирование в среде МаШЬ/БтиПпк, а также натурные эксперименты на специально разработанной стендовой базе.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Алгоритм онлайн оценивания постоянных параметров для класса нелинейных систем.

2. Адаптивный наблюдатель неизмеряемых переменных состояния для класса нелинейных нестационарных систем в условиях параметрической неопределенности.

3. Алгоритм управления с компенсацией возмущающих воздействий, описываемых нелинейным генератором с неизвестными параметрами и неизмеряемыми переменными состояния.

Научная новизна. В диссертационной работе есть три новых научных результата.

Первый заключается в параметризации нелинейных динамических моделей с целью получения линейных регрессионных уравнений. Второй результат представляет собой синтез адаптивных наблюдателей для класса нелинейных систем, динамика которых может быть нестационарной, зависеть от неизмеряемых переменных состояния и неизвестных постоянных.

и

На основе адаптивного наблюдателя синтезирован алгоритм управления в задаче компенсации неизмеряемых возмущений, описываемых классом нелинейных нестационарных систем с неизвестными параметрами.

Теоретическая значимость. Научная значимость диссертационной работы заключается в разработке адаптивных наблюдателей с использованием метода на основе процедуры динамического расширения и смешивания регрессора, позволяющих реализовать компенсационное управление для механической системы, описываемой уравнением с нелинейным генератором возмущений.

Практическая значимость. Практическая значимость результатов диссертационной работы заключается в возможности применения в широком классе мехатронных и робототехнических систем. Синтезированные адаптивные наблюдатели возмущения и алгоритмы оценивания позволяют не только обеспечивать достаточное качество управления приводными системами, но также косвенно оценивать степень износа оборудования, детектировать поломки. Полученные методы успешно протестированы в ходе экспериментов в лабораторных условиях. Представленные алгоритмы оценивания параметров трения внедрены в технологические цепочки ОАО «СКВ МО РФ». Наличие гистерезиса характерно не только для класса мехатронных систем, но и для пневматических систем, например, в пневматических мышцах, в которых присутствует гистерезис расширения относительно подаваемого давления. Таким образом, работа является актуальной, отвечает как на новые теоретические вызовы, так и является ценной для робототехнических приложений, а также в электромеханических и пневматических системах.

Достоверность. Степень достоверности полученных результатов обеспечивается

- корректностью постановки научно-технической задачи;

- результатами численного моделирования, осуществленного в среде программирования МАТБАВ/БтиПпк;

- экспериментальной апробацией как в лабораторных, так и в условиях современного промышленного производства;

_ Пу5ликацией результатов диссертационной работы в рецензируемых журналах.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались на следующих конференциях и семинарах:

- 15th IFAC International Workshop on Adaptive and Learning Control Systems (г. Мехико, Мексика, 2025 — доклад удостоен награды «Young Author Award»);

- конференция молодых ученых «Навигация и управление движением» с международным участием (г. Санкт-Петербург, РФ, 2024, 2025);

- Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов» (г. Москва, РФ, 2024, 2025);

- 35-я международная научно-техническая конференция «Экстремальная Робототехника» (г. Санкт-Петербург, РФ, 2024)

Результаты диссертационной работы использовались при выполнении НИОКР в рамках ГОЗ предприятия АО «СКВ МО РФ».

Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ (паспорт госзадания № FSER-2025-0002).

Публикации по теме работы. Основное содержание диссертации опубликовано в 6 статьях, из них 4 публикации в изданиях, индексируемых в Scopus, 2 публикации в журналах из перечня ВАК.

Личный вклад автора. Личный вклад заключается в выборе темы, методов и методик выполненного исследования. Автор принимал активное участие в анализе существующих публикаций по темам оценивания параметров, синтезу наблюдателей, описания динамики механических систем. Занимался анализом кинематических и динамических моделей. Разработал экспериментальный стенд для проверки выдвинутых положений диссертации. Выполнял практическую апробацию основных теоретических результатов в лабораторных условиях, в дальнейшем на производственной площадке ОАО «СКВ МО РФ». Автор принимал непосредственное участие в подготовке результатов исследования к публикации в научных журналах и представлял результаты на международных конференциях.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы и приложения с оттисками публикаций и актом

внедрения результатов работы. В списке литературы представлено 91 наименование. Полный объем работы с рефератом составляет 241 страницу, включая 76 рисунков.

Заключение диссертации по теме «Другие cпециальности», Михальков Никита Владимирович

Заключение

Предложенный метод оценки параметров трения по модели Кулона в шарнирах многозвенных шагающих роботов доказал свою реализуемость, даже при условии разрывности оценочной процедуры. По результатам моделирования на семизвенной роботизированной системе была достигнута сходимость

оценки параметров к истинным значениям за 15 секунд, несмотря на наличие измерительного шума и задержки. Применение метода динамического расширения регрессора с использованием схемы Крессель-мейера для расширения регрессора упростило настройку алгоритма адаптивной оценки параметров, что позволяет более эффективно настраивать модель в многозвенных шагающих роботах.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Михальков Никита Владимирович, 2025 год

Литература

1. Bledt G. Policy-regularized model predictive control to stabilize diverse quadrupedal gaits for the MIT cheetah / Bledt G., Wensing P.M., Kim S. // 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). - IEEE, 2017. - Pp. 4102-4109. - Text: unmediated.

2. Collision-free MPC for legged robots in static and dynamic scenes / Gaertner M. [et al.] // 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). - IEEE, 2021. - Pp. 8266-8272. - Text: unmediated.

3. Feedback control of a Cassie bipedal robot: Walking, standing, and riding a Segway / Gong Y. [et al.] // 2019 American Control Conference (ACC). - IEEE, 2019. - Pp. 4559-4566. - Text: unmediated.

4. ANYmal - a highly mobile and dynamic quadrupedal robot / Hutter M. [et al.] // 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). - IEEE, 2016. - Pp. 38-44. - Text: unmediated.

5. An extended friction model to capture load and temperature effects in robot joints / Bittencourt A.C. // 2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. - IEEE, 2010. - Pp. 6161-6167. - Text: unmediated.

6. Jin M. Robust compliant motion control of robot with nonlinear friction using time-delay estimation / Jin M., Kang S.H., Chang P.H. // IEEE Transactions on Industrial Electronics. - 2008. - Т. 55, № 1. - Pp. 258-269. - Text: unmediated.

7. Dynamic identification of industrial robot based on nonlinear friction model and LS-SOS algorithm / Dong J. [et al.] / IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. - 2021. - Т. 70. - Pp. 1-12. - Text: unmediated.

8. Lee T. Geometric robot dynamic identification: A convex programming approach / Lee T., Wensing P.M., Park F.C. // IEEE Transactions on Robotics. - 2020. - Т. 36, № 2. - Pp. 348-365. - DOI: 10.1109/TR0.2019.2926491. - Text: electronic.

9. Hashlamon I. Joint friction estimation for walking bipeds / Hashlamon I., Erbatur K. // Robotica. - 2016. - Т. 34, № 7.

- Pp. 1610-1629. - Text: unmediated.

10. Estimation of Ground Reaction Force Using Carbon Insoles with Piezoelectric Film Sensors and Force Sensing Resistors / Yabu S. [et al.] // 2023 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). - IEEE, 2023. -Pp. 4355-4360. - Text: unmediated.

11. Kim S.S. QR decomposition for state space representation of constrained mechanical dynamic systems / Kim S.S., Vanderploeg M.J. // Engineering Journal of Mechanisms Transmissions and Automation in Design. - 1986. - Pp. 183-188. -DOI.org/10.1115/1.3260800. - Text: electronic.

12. Mistry M. Inverse dynamics control of floating base systems using orthogonal decomposition / Mistry M., Buchli J., Schaal S. // 2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation. - IEEE, 2010. - Pp. 3406-3412. - Text: unmediated.

13. Morse A. Global stability of parameter-adaptive control systems // IEEE Transactions on Automatic Control. - 1980.

- Т. 25, № 3. - Pp. 433-439. - Text: unmediated.

14. Alex Simpkins. System Identification: Theory for the User, 2nd Edition (Ljung, L.; 1999) // IEEE Robotics & Automation

Magazine (Vol.: 19, Iss.: 2, June 2012). - DOI: 10.1109/MRA.2012.2192817. - Text: electronic.

15. Performance enhancement of parameter estimators via dynamic regressor extension and mixing / S. Aranovskiy [et al.] // IEEE Transactions on Automatic Control. - 2016. - Т. 62, № 7. - Pp. 3546-3550. - Text: unmediated.

16. On parameter tuning and convergence properties of the DREM procedure / Korotina M. [et al.] // 2020 European Control Conference (ECC). - IEEE, 2020. - Pp. 53-58. - Text: unmediated.

References

1. Bledt, G., Wensing, P.M. and Kim, S. (2017), "Policy-regularized model predictive control to stabilize diverse quadrupedal gaits for the MIT cheetah", 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE, pp. 4102-4109.

2. Gaertner, M., Bjelonic, M., Farshidian, F. and Hutter, M. (2021), "Collision-free MPC for legged robots in static and dynamic scenes", 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)", IEEE, pp. 8266-8272.

3. Gong, Y., Hartley, R., Da, X., Hereid, A. et al. (2019), "Feedback control of a Cassie bipedal robot: Walking, standing, and riding a Segway", American Control Conference (ACC), EEE, pp. 4559-4566.

4. Hutter, M., Gehring, C., Jud, D., Lauber, A. et al. (2016), "ANYmal - a highly mobile and dynamic quadrupedal robot", IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE, pp. 38-44.

5. Bittencourt, A.C., Wernholt, E., Sander-Tavallaey, S. and Brogârdh, T. (2010), "An extended friction model to capture load and temperature effects in robot joints", IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IEEE, pp. 6161-6167.

6. Jin, M., Kang, S.H. and Chang, P.H. (2008), "Robust compliant motion control of robot with nonlinear friction using time-delay estimation", IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 55, no. 1, pp. 258-269.

7. Dong, J., Xu, J., Zhou, Q., Zhu, J. et al. (2021), "Dynamic identification of industrial robot based on nonlinear friction model and LS-SOS algorithm", IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 70, pp. 1-12.

8. Lee, T., Wensing, P.M. and Park, F.C. (2020), "Geometric robot dynamic identification: A convex programming approach", IEEE Transactions on Robotics, vol. 36, no. 2, pp. 348-365, DOI: 10.1109/TR0.2019.2926491.

9. Hashlamon, I. and Erbatur, K. (2016), "Joint friction estimation for walking bipeds", Robotica, vol. 34, no. 7, pp. 1610-1629.

10. Yabu, S., Shimizu, K., Morita, M., Kawashima, N. et al. (2023), "Estimation of Ground Reaction Force Using Carbon Insoles with Piezoelectric Film Sensors and Force Sensing Resistors", IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), pp. 4355-4360.

11. Kim, S.S. and Vanderploeg, M.J. (1986), "QR decomposition for state space representation of constrained mechanical dynamic systems", J. Mech. Des., pp. 183-188.

12. Mistry, M., Buchli, J. and Schaal, S. (2010), "Inverse dynamics control of floating base systems using orthogonal decomposition", IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 3406-3412.

13. Morse, A. (1980), "Global stability of parameter-adaptive control systems", IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 25, no. 3, pp. 433-439.

14. Ljung, L. (1999), System Identification - Theory for the User, 2nd ed., Upper Saddle River, NJ: PTR Prentice Hall.

15. Aranovskiy, S., Bobtsov, A., Ortega, R. and Pyrkin, A. (2016). "Performance enhancement of parameter estimators via dynamic regressor extension and mixing", IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 62, no. 7, pp. 3546-3550.

16. Korotina, M., Aranovskiy, S., Ushirobira, R. and Vedyakov, A. (2020), "On parameter tuning and convergence properties of the DREM procedure", European Control Conference (ECC), IEEE, pp. 53-58.