压电机器人操纵器中的非线性位移控制与力估计
学术背景
在工程和材料科学领域，精确控制机器人操作器的位移和力对于研究材料的力学特性至关重要，尤其是在处理具有非线性粘弹性变形的物体时。例如，在纺织、航空航天、医疗和能源生产等领域，纺织品的力学行为对设计和性能有着重要影响。传统的拉伸/压缩机械通常通过控制变形速度来测量力，但这种方法无法直接观察物体的关键变形点，如弹性极限、塑性变形和断裂点。为了克服这一限制，近年来机器人系统被用于进行位置/变形控制的物体表征。然而，工业机器人在处理微小力和变形时存在局限性，而压电机器人操作器则因其高分辨率和高带宽成为理想选择。然而，压电执行器的强滞后非线性特性给精确控制带来了挑战。本文旨在解决这一问题，提出了一种新的控制策略，结合滞后模型和状态观测器，实现了压电机器人操作器的精确位移控制和力估计，从而为物体的力学特性表征提供了新方法。
论文来源
本文由Gerardo Flores和Micky Rakotondrabe撰写，分别来自Texas A&M International University的Raptor Lab和University of Technology of Tarbes的Laboratoire Génie de Production。论文于2025年2月17日被接受，并发表在Nonlinear Dynamics期刊上，DOI为10.1007/s11071-025-11019-0。
研究流程
1. 问题建模与目标
本文的研究对象是一个用于表征非线性粘弹性变形物体的压电机器人操作器。作者使用经典的Bouc-Wen滞后模型来近似操作器的非线性动力学，捕捉其固有的滞后行为。研究的主要目标是设计一种输出反馈控制律，确保操作器的位置参考跟踪精度，并通过状态观测器估计操作器的状态及其与变形物体的相互作用力。通过结合估计的相互作用力和控制的位置数据，分析物体的力-变形特性，从而为物体模型参数的识别提供依据。
2. 控制器与观测器设计
研究中提出了两种观测器：一种用于估计总扰动（包括滞后状态和外部力），另一种用于估计滞后状态。具体步骤如下： - 总扰动观测器：基于系统的第一阶动力学方程，设计了一个扩展观测器，估计总扰动Δ(t)。该观测器通过引入校正项μ，确保估计误差的全局一致有界性（GUB）。 - 滞后状态观测器：基于Bouc-Wen模型，设计了一个指数观测器，估计滞后状态h。该观测器通过求解Riccati-like方程，确保观测误差的全局指数稳定性。 - 力估计：利用总扰动和滞后状态的估计值，推导出外部力f的估计值，从而为物体的力学特性表征提供数据支持。
3. 输出反馈控制律
基于上述观测器的估计结果，设计了一个输出反馈控制律，确保操作器的位移y能够跟踪期望参考信号yd。控制律通过引入控制增益k，确保跟踪误差的全局一致有界性。
4. 仿真验证
为了验证所提出的控制策略和观测器的有效性，作者进行了两组仿真实验： - 第一组仿真：在没有物体模型的情况下，将力f视为外部扰动，验证控制技术和观测器的性能。仿真结果表明，控制律和观测器能够有效跟踪期望参考信号，并估计总扰动。 - 第二组仿真：将力f与物体模型（如亚麻纤维织物的粘弹性模型）连接，验证控制技术和力观测器在物体表征中的有效性。仿真结果表明，通过控制律和观测器得到的力-变形特性与物体模型的自然行为一致，证明了该方法的有效性。
主要结果
- 观测器性能：总扰动观测器和滞后状态观测器均表现出良好的估计性能，估计误差在仿真中迅速收敛，证明了观测器的有效性。
- 控制性能：输出反馈控制律能够确保操作器的位移精确跟踪期望参考信号，即使在存在外部扰动的情况下，跟踪误差也保持在较小范围内。
- 物体表征：通过仿真实验，作者验证了所提出的控制策略和力观测器能够准确表征物体的力-变形特性，为物体模型参数的识别提供了可靠数据。
结论与意义
本文提出了一种新的控制策略，结合Bouc-Wen滞后模型和状态观测器，实现了压电机器人操作器的精确位移控制和力估计。该方法不仅能够有效补偿压电执行器的滞后非线性，还能在不需要物体模型的情况下，准确估计物体的力学特性。这一研究成果为微小力和变形的精确控制提供了新方法，具有广泛的应用前景，特别是在纺织、医疗和微纳操作等领域。
研究亮点
- 创新性控制策略：本文首次将Bouc-Wen滞后模型与状态观测器结合，提出了一种新的输出反馈控制律，有效解决了压电执行器的滞后非线性问题。
- 无需物体模型：所提出的控制策略和力观测器不需要物体的先验知识，适用于多种物体的力学特性表征。
- 高精度与鲁棒性：仿真实验表明，该方法在存在外部扰动和噪声的情况下，仍能保持高精度的位移控制和力估计。
其他有价值的信息
本文的仿真文件和代码已公开在GitHub上，供其他研究人员下载和使用，进一步推动相关领域的研究和应用。此外，本文的工作已在2024年7月于加拿大多伦多举行的American Control Conference上进行了部分展示。