本發(fā)明屬于水下智能機(jī)器人機(jī)械臂控制，具體地，涉及一種水下機(jī)械臂自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法。

背景技術(shù)：

1、地球上海洋的總面積十分遼闊，約占地球表面積的71％，遠(yuǎn)大于陸地面積。海洋資源是一個國家實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要空間和資源保障。海洋中蘊(yùn)藏著極為豐富的資源。目前人類對海洋資源的開發(fā)程度還很低，隨著人類對資源的需求越來越接近陸上資源的極限，更廣泛地開發(fā)海洋資源對促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展具有重大而深遠(yuǎn)的意義.水下機(jī)器人即無人遙控潛水器，是一種可以代替人在深水環(huán)境進(jìn)行作業(yè)的潛水裝置，機(jī)械臂作為作業(yè)型機(jī)器人作業(yè)的首選裝備，被廣泛應(yīng)用于深海環(huán)境作業(yè)中。

2、水下機(jī)械臂是一種機(jī)電一體化設(shè)備，水下機(jī)械臂涉及機(jī)器人學(xué)、機(jī)械設(shè)計、電氣電工技術(shù)、理論力學(xué)、材料力學(xué)、控制理論等諸多學(xué)科，被廣泛應(yīng)用于海底捕撈、海洋環(huán)境勘測、水下工程等領(lǐng)域。水下機(jī)械臂水下機(jī)械臂的研究程度很大程度上反映了一個國家的科學(xué)技術(shù)水平。不同于陸地上機(jī)械臂，水下機(jī)械臂在工作時需要考慮重力、浮力、水粘滯力以及海底水流的沖擊力的影響。因此，水下機(jī)械臂在設(shè)計時需要考慮由于深水未知環(huán)境引起的動力學(xué)模型的誤差，并且水下機(jī)械臂在面對未知環(huán)境時需要具有一定自適應(yīng)能力來滿足作業(yè)環(huán)境。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于以上背景，本發(fā)明開展深水作業(yè)機(jī)械臂自適應(yīng)控制研究，為解決未知海洋環(huán)境作業(yè)時機(jī)械臂需要面對不同工作環(huán)境和任務(wù)時具有高度不確定性的控制問題，提出了一種水下機(jī)械臂自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，提高了水下機(jī)械臂控制精度和自適應(yīng)能力。

2、本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

3、一種水下機(jī)械臂自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法：所述方法具體包括以下步驟：

4、步驟1，獲取水下機(jī)械臂實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理：

5、步驟2，構(gòu)建自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬水下機(jī)械臂動力學(xué)模型，將步驟1預(yù)處理后的數(shù)據(jù)作為水下機(jī)械臂自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬的水下機(jī)械臂模型會對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算處理，得到水下機(jī)械臂在不同狀態(tài)下的運(yùn)行預(yù)測數(shù)據(jù)；

6、步驟3，利用歷史數(shù)據(jù)建立水下機(jī)械臂運(yùn)行狀態(tài)評估模型，將水下機(jī)械臂實時數(shù)據(jù)狀態(tài)評估結(jié)果與步驟2的運(yùn)行預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，得到水下機(jī)械臂的運(yùn)行誤差數(shù)據(jù)：

7、步驟4，將運(yùn)行誤差數(shù)據(jù)與水下機(jī)械臂歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)組合形成待優(yōu)化數(shù)據(jù)組，然后將不同環(huán)境下的數(shù)據(jù)組作為自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，優(yōu)化水下機(jī)械臂運(yùn)行狀態(tài)評估模型；

8、步驟5，對水下機(jī)械臂歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)按照不同場景進(jìn)行分類，得到歷史水下機(jī)械臂運(yùn)行場景類型，根據(jù)得到的場景類型對水下機(jī)械臂運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到修正后的水下機(jī)械臂目標(biāo)數(shù)據(jù)，根據(jù)修正后的水下機(jī)械臂目標(biāo)數(shù)據(jù)，生成新的水下機(jī)械臂自適應(yīng)控制命令。

9、進(jìn)一步地，在步驟1中包括：

10、步驟1.1，調(diào)用歷史數(shù)據(jù)，在水下機(jī)械臂數(shù)據(jù)庫中調(diào)用水下機(jī)械臂歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和水下機(jī)械臂歷史目標(biāo)運(yùn)行數(shù)據(jù)；

11、所述水下機(jī)械臂歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)包括：水下機(jī)械臂歷史運(yùn)行位置數(shù)據(jù)、水下機(jī)械臂歷史運(yùn)行速度數(shù)據(jù)、水下機(jī)械臂歷史運(yùn)行加速度數(shù)據(jù)；

12、所述水下機(jī)械臂歷史目標(biāo)運(yùn)行數(shù)據(jù)包括：水下機(jī)械臂歷史目標(biāo)位置數(shù)據(jù)、水下機(jī)械臂歷史目標(biāo)速度數(shù)據(jù)、水下機(jī)械臂歷史目標(biāo)加速度數(shù)據(jù)和水下機(jī)械臂歷史運(yùn)行時外界環(huán)境參數(shù)；

13、步驟1.2，獲取水下機(jī)械臂的實時工作數(shù)據(jù)和水下機(jī)械臂的實時目標(biāo)數(shù)據(jù)；

14、所述水下機(jī)械臂的實時工作數(shù)據(jù)包括水下機(jī)械臂末端位置、水下機(jī)械臂末端速度、水下機(jī)械臂末端加速度、水對機(jī)械臂的擾動力矩；

15、所述水下機(jī)械臂的實時目標(biāo)數(shù)據(jù)包括水下機(jī)械臂末端位置和目標(biāo)力矩；

16、步驟1.3，數(shù)據(jù)預(yù)處理，對水下機(jī)械臂的實時工作數(shù)據(jù)、實時目標(biāo)數(shù)據(jù)、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到不同環(huán)境下水下機(jī)械臂運(yùn)行時間、各關(guān)節(jié)運(yùn)行角速度、各關(guān)節(jié)驅(qū)動力矩。

17、進(jìn)一步地，在步驟2中，

18、設(shè)置機(jī)械臂自身不確定項和水動力項逼近項、水下機(jī)械臂自身不確定項逼近權(quán)值和水動力項逼近權(quán)值、水下機(jī)械臂自身不確定項逼近權(quán)值誤差和水動力項逼近權(quán)值誤差，通過這些數(shù)據(jù)得到水下機(jī)械臂自身不確定誤差和水動力誤差；

19、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層模擬水下機(jī)械臂的動力學(xué)模型，分別對水下機(jī)械臂的自身內(nèi)部建模誤差、水下機(jī)械臂運(yùn)行時的關(guān)節(jié)摩擦和水下機(jī)械臂在流場環(huán)境下受到的水干擾力矩進(jìn)行誤差逼近，得到水下機(jī)械臂在不同狀態(tài)下的運(yùn)行預(yù)測數(shù)據(jù)。

20、進(jìn)一步地，在步驟3中，包括：

21、步驟3.1，調(diào)取水下機(jī)械臂歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和水下機(jī)械臂歷史目標(biāo)數(shù)據(jù)，建立水下機(jī)械臂運(yùn)行狀態(tài)評估模型；

22、步驟3.2，獲取實時水下機(jī)械臂運(yùn)行數(shù)據(jù)和水下機(jī)械臂目標(biāo)運(yùn)行數(shù)據(jù)，使用評估模型對實時數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)評估，得到實時數(shù)據(jù)狀態(tài)評估結(jié)果；

23、步驟3.3，將水下機(jī)械臂實時數(shù)據(jù)狀態(tài)評估結(jié)果與水下機(jī)械臂在不同狀態(tài)下的運(yùn)行預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，得到水下機(jī)械臂的運(yùn)行誤差數(shù)據(jù)。

24、進(jìn)一步地，在步驟3.1中，

25、設(shè)置自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值控制率，根據(jù)步驟2的水下機(jī)械臂的位置數(shù)據(jù)和水下機(jī)械臂目標(biāo)數(shù)據(jù)得到水下機(jī)械臂位置誤差，將水下機(jī)械臂位置誤差帶入水下機(jī)械臂評估模型中，水下機(jī)械臂評估模型可以根據(jù)水下機(jī)械臂運(yùn)行數(shù)據(jù)對自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層中的水下機(jī)械臂自身不確定項誤差權(quán)值和水動力項誤差權(quán)值進(jìn)行賦值；

26、根據(jù)水下機(jī)械臂自身不確定誤差和水動力項誤差設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制率，同時設(shè)置魯棒項用于補(bǔ)償兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近誤差和水下機(jī)械臂工作時外界干擾；將水下機(jī)械臂運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入到自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬出的水下機(jī)械臂動力學(xué)模型得到水下機(jī)械臂的預(yù)測運(yùn)行數(shù)據(jù)。

27、進(jìn)一步地，在步驟4中，

28、根據(jù)得到的不同環(huán)境下水下機(jī)械臂運(yùn)行時間、各關(guān)節(jié)運(yùn)行角速度、各關(guān)節(jié)驅(qū)動力矩數(shù)據(jù)，可以分析出水下機(jī)械臂在運(yùn)行時外界的環(huán)境特征，對比不同環(huán)境水下機(jī)械臂運(yùn)行數(shù)據(jù)和水下機(jī)械臂目標(biāo)運(yùn)行數(shù)據(jù)得到水下機(jī)械臂運(yùn)行誤差；將水下機(jī)械臂運(yùn)行時間、各關(guān)節(jié)運(yùn)行角速度、各關(guān)節(jié)驅(qū)動力矩數(shù)據(jù)和水下機(jī)械臂數(shù)據(jù)庫中的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行組合；

29、將組合好的數(shù)據(jù)按照水下機(jī)械臂運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行分組，得到不同外界環(huán)境下水下機(jī)械臂運(yùn)行數(shù)據(jù)、目標(biāo)數(shù)據(jù)、誤差數(shù)據(jù)、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)組合，得到待優(yōu)化數(shù)據(jù)組；將不同環(huán)境下的數(shù)據(jù)組作為自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層模擬水下機(jī)械臂動力學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的模擬水下機(jī)械臂動力學(xué)模型和優(yōu)化后的水下機(jī)械臂運(yùn)行狀態(tài)評估模型；

30、根據(jù)不同環(huán)境下水下機(jī)械臂運(yùn)行時間、各關(guān)節(jié)運(yùn)行角速度、各關(guān)節(jié)驅(qū)動力矩數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境特征分析，對比運(yùn)行數(shù)據(jù)和目標(biāo)數(shù)據(jù)得到運(yùn)行誤差，將相關(guān)數(shù)據(jù)組合并按運(yùn)行環(huán)境分組，得到不同環(huán)境下的數(shù)據(jù)組作為自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到不同環(huán)境下水下機(jī)械臂自適應(yīng)優(yōu)化模型；將不同的水下機(jī)械臂自適應(yīng)控制模型與對應(yīng)的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行組合，構(gòu)建基于不同運(yùn)行狀態(tài)下的水下機(jī)械臂自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型。

31、進(jìn)一步地，在步驟5中，

32、將不同的水下機(jī)械臂自適應(yīng)控制模型與對應(yīng)的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行組合可以得到基于不同運(yùn)行狀態(tài)下的水下機(jī)械臂自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型，

33、將不同場景類型的水下機(jī)械臂運(yùn)行數(shù)據(jù)、優(yōu)化后的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬的水下機(jī)械臂動力學(xué)模型和優(yōu)化后的水下機(jī)械臂運(yùn)行狀態(tài)評估模型進(jìn)行匹配組合，得到水下機(jī)械臂使用場景數(shù)據(jù)組；

34、將實時水下機(jī)械臂運(yùn)行數(shù)據(jù)以及實時水下機(jī)械臂任務(wù)數(shù)據(jù)與水下機(jī)械臂使用場景數(shù)據(jù)組進(jìn)行匹配，得到實時水下機(jī)械臂各場景待測數(shù)據(jù)組，

35、將實時水下機(jī)械臂各場景待測數(shù)據(jù)組內(nèi)數(shù)據(jù)使用對應(yīng)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬機(jī)械臂動力學(xué)模型以及水下機(jī)械臂運(yùn)行狀態(tài)評估模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到實時水下機(jī)械臂各場景動作預(yù)測數(shù)據(jù)以及實時水下機(jī)械臂各場景運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測數(shù)據(jù)，

36、將實時水下機(jī)械臂各場景動作預(yù)測數(shù)據(jù)以及實時水下機(jī)械臂各場景運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測數(shù)據(jù)與實時水下機(jī)械臂運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，若對比結(jié)果誤差大于預(yù)設(shè)誤差范圍，則使用實時水下機(jī)械臂各場景動作預(yù)測數(shù)據(jù)以及實時水下機(jī)械臂各場景運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測數(shù)據(jù)對水下機(jī)械臂任務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，得到修正后的水下機(jī)械臂任務(wù)數(shù)據(jù)，根據(jù)修正后的水下機(jī)械臂任務(wù)數(shù)據(jù)，生成水下機(jī)械臂自適應(yīng)控制命令。

37、一種水下機(jī)械臂自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)：

38、所述控制系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理模塊、運(yùn)行預(yù)測模塊、運(yùn)行狀態(tài)評估模塊、模型優(yōu)化模塊和控制應(yīng)用模塊；

39、所述數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理模塊獲取水下機(jī)械臂實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理：

40、所述運(yùn)行預(yù)測模塊，構(gòu)建自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬水下機(jī)械臂動力學(xué)模型，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)作為水下機(jī)械臂自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬的水下機(jī)械臂模型會對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算處理，得到水下機(jī)械臂在不同狀態(tài)下的運(yùn)行預(yù)測數(shù)據(jù)；

41、所述運(yùn)行狀態(tài)評估模塊利用歷史數(shù)據(jù)建立水下機(jī)械臂運(yùn)行狀態(tài)評估模型，將水下機(jī)械臂實時數(shù)據(jù)狀態(tài)評估結(jié)果與運(yùn)行預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，得到水下機(jī)械臂的運(yùn)行誤差數(shù)據(jù)：

42、所述模型優(yōu)化模塊，將運(yùn)行誤差數(shù)據(jù)與水下機(jī)械臂歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)組合形成待優(yōu)化數(shù)據(jù)組，然后將不同環(huán)境下的數(shù)據(jù)組作為自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，優(yōu)化水下機(jī)械臂運(yùn)行狀態(tài)評估模型；

43、所述控制應(yīng)用模塊，對水下機(jī)械臂歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)按照不同場景進(jìn)行分類，得到歷史水下機(jī)械臂運(yùn)行場景類型，根據(jù)得到的場景類型對水下機(jī)械臂運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到修正后的水下機(jī)械臂目標(biāo)數(shù)據(jù)，根據(jù)修正后的水下機(jī)械臂目標(biāo)數(shù)據(jù)，生成新的水下機(jī)械臂自適應(yīng)控制命令。

44、一種電子設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序時實現(xiàn)上述方法的步驟。

45、一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，用于存儲計算機(jī)指令，所述計算機(jī)指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述方法的步驟。

46、本發(fā)明有益效果

47、本發(fā)明的水下機(jī)械臂自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，通過徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近功能，對水下機(jī)械臂自身不確定項和水動力項進(jìn)行逼近，提高了水下機(jī)械臂控制精度，通過設(shè)置水下機(jī)械臂評估模型，水下機(jī)械臂自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動調(diào)整隱含層中的水下機(jī)械臂自身不確定項誤差權(quán)值和水動力項誤差權(quán)值，提高了水下機(jī)械臂的自適應(yīng)能力，對實現(xiàn)海洋資源的開發(fā)和利用具有重大意義。