27、基于零空间输入重构架构与数据驱动的工业机器人容错控制

基于零空间输入重构架构与数据驱动的工业机器人容错控制

在现代工业中，机器人系统面临着复杂的工作环境和各种挑战，容错控制变得至关重要。本文将介绍基于零空间的输入重构架构以及数据驱动的工业机器人容错控制方法。

基于零空间的输入重构架构

1. LPV模型构建

为了构建线性参数变化（LPV）模型，需要对非线性动力学进行处理。具体步骤如下：
- 在由 表征的飞行包线的 12 个等距点上对非线性动力学进行修剪和线性化。
- 从模型中移除不稳定的螺旋模式。
- 使用最小二乘法插值将 12 个线性时不变（LTI）系统连接成以下仿射 LPV 模型：
[G(\rho, I ) = F_u
\begin{bmatrix}
A(\rho) & B(\rho) \
C(\rho) & D(\rho)
\end{bmatrix}
, I
]
其中：
[A(\rho) = A_0 + A_1h + A_1M]
[B(\rho) = B_0 + B_1h + B_1M]
[C(\rho) = C_0 + C_1h + C_1M]
[D(\rho) = D_0 + D_1h + D_1M]
通过计算（11.19）与 14 个网格点上线性化模型之间的间隙和 ν - 间隙度量来验证结果。由于这些点之间的间隙度量均未超过 0.025，因此该 LPV 模型被认为是原始动力学的良好近似。

2. 执行器反转和零空间计算

• 执行器反转 ：由于执行器动力学是稳定的，可以通过添