Schnelle und feste Zeitsteuerung der Sensorfehlerkennung und -kompensation mit Leistungsvorschrift für Robotermanipulatoren

Temel Kavramlar

Das vorgeschlagene Verfahren ermöglicht eine schnelle und feste Zeitsteuerung der fehlertoleranten Regelung, deren Leistung im Voraus durch die Definition von Trichtergrenzen für den Verfolgungsfehler vorgeschrieben werden kann.

Özet

Die Kernpunkte des Artikels sind:

Entwicklung eines neuen festen Zeitreglers, der in der Lage ist, Sensorfehler zu behandeln und gleichzeitig eine Leistungsvorschrift zu ermöglichen.
Entwicklung einer schnelleren festen Zeitregelung, inspiriert von [39], mit einer neuen Integral-Gleitstufe zweiter Ordnung. Der Regler bietet die schnelle Konvergenzeigenschaft der vorgeschlagenen Gleitstufe [39], eliminiert aber den stationären Fehler, der durch Störungen verursacht wird, was der Methode in [39] fehlt.
Entwicklung eines adaptiven Beobachters, um die gesunden Systemzustände aus fehlerhaften Messungen wiederherzustellen. Der Beobachter verfügt über einen neuen adaptiven Term, der ihm die Leistungsgarantie ohne Kenntnis der Fehlerderivativen ermöglicht.
Einführung zweier neuer Anpassungsgesetze unter Verwendung von Hilfsvariablen. Eines ermöglicht die Schätzung des unbekannten Sensorfehlers, während das andere die Schätzung der Fehlerderivativen-Obergrenze ermöglicht.
Verwendung des Konzepts der Leistungsvorschrift, um sicherzustellen, dass die Fehler in vorbestimmten Grenzen bleiben.

İstatistikler

Die Sensorfehler können durch die folgenden Ungleichungen beschrieben werden:
∥f∥2 ≤ F
∥˙f∥2 ≤ Fd

Alıntılar

"Das vorgeschlagene Verfahren ermöglicht eine schnelle und feste Zeitsteuerung der fehlertoleranten Regelung, deren Leistung im Voraus durch die Definition von Trichtergrenzen für den Verfolgungsfehler vorgeschrieben werden kann."
"Der Beobachter verfügt über einen neuen adaptiven Term, der ihm die Leistungsgarantie ohne Kenntnis der Fehlerderivativen ermöglicht."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Sensor Fault Detection and Compensation with Performance Prescription for Robotic Manipulators

by S. Mohammadr... : arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.19157.pdf

Daha Derin Sorular

Wie könnte das vorgeschlagene Verfahren auf andere Anwendungen wie Drohnen oder Fahrzeuge erweitert werden

Das vorgeschlagene Verfahren zur Sensorfehlererkennung und -kompensation für robotische Manipulatoren könnte auf andere Anwendungen wie Drohnen oder Fahrzeuge erweitert werden, indem die spezifischen Dynamiken und Anforderungen dieser Systeme berücksichtigt werden. Zum Beispiel könnten für Drohnen zusätzliche Sensoren wie GPS, IMUs (Inertial Measurement Units) oder Lidar verwendet werden, um eine umfassendere Fehlererkennung zu ermöglichen. Die adaptive Beobachterstruktur könnte angepasst werden, um die spezifischen Sensordaten dieser Systeme zu integrieren und eine präzise Fehlererkennung zu gewährleisten. Darüber hinaus könnten die Regelungsgesetze entsprechend modifiziert werden, um die Flugdynamik von Drohnen oder die Fahrzeugdynamik zu berücksichtigen.

Wie könnte das Verfahren modifiziert werden, um auch Aktuatorenfehler zu berücksichtigen

Um auch Aktuatorenfehler zu berücksichtigen, könnte das Verfahren modifiziert werden, indem die Fehlermodelle und Kompensationsstrategien auf die Aktuatoren angewendet werden. Ähnlich wie bei der Sensorfehlererkennung könnten virtuelle Aktuatorfehlermodelle erstellt werden, um die Auswirkungen von Aktuatorfehlern zu kompensieren. Adaptive Beobachter könnten entwickelt werden, um die Aktuatorfehler zu schätzen und die Regelungsgesetze entsprechend anzupassen. Durch die Integration von Aktuatorfehlererkennung und -kompensation in das bestehende Verfahren könnte die Gesamtfähigkeit des Systems zur Fehlerbehandlung verbessert werden.

Welche zusätzlichen Sensoren oder Informationen könnten verwendet werden, um die Fehlererkennungsleistung weiter zu verbessern

Zur weiteren Verbesserung der Fehlererkennungsleistung könnten zusätzliche Sensoren oder Informationen verwendet werden, um Redundanz zu schaffen und die Genauigkeit der Fehlererkennung zu erhöhen. Beispielsweise könnten Redundanzsensoren für wichtige Variablen wie Position, Geschwindigkeit oder Drehmoment implementiert werden, um die Zuverlässigkeit der Fehlererkennung zu erhöhen. Darüber hinaus könnten fortschrittliche Datenfusionstechniken verwendet werden, um Informationen aus verschiedenen Sensoren zu kombinieren und eine robuste Fehlererkennung zu gewährleisten. Die Integration von maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz könnte auch dazu beitragen, Muster in den Sensordaten zu erkennen und die Fehlererkennungsleistung weiter zu verbessern.