[发明专利]一种水下多足步行机器人机械足姿态跟踪控制方法

权利要求书

1.一种水下多足步行机器人机械足姿态跟踪控制方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：

步骤一、建立考虑海流干扰、建模不确定性和执行机构故障的UWR机械足的动力学模型；

所述动力学模型的形式如公式(2)所示：

式中：分别表示UWR机械足实际角度值，实际角速度值和实际角加速度值，代表p维欧式空间；为对称正定的转动惯量矩阵；为科氏力-向心力矩阵；为重力与浮力产生的力矩；表示控制力矩；是表示执行机构故障程度的系数矩阵，有ρ(t)＝diag[ρ₁(t),...,ρ_p(t)]，ρ_i(t)是矩阵ρ(t)中的元素，0＜ρ_i(t)≤1，i＝1,...,p，p是关节的总个数；为因执行机构故障而产生的不可控偏移力矩；表示建模不确定性的影响；表示海流干扰力矩；

将M(q)简记为M，将简记为C，将g(q)简记为g，对公式(2)进行整理得到公式(3)：

式中，d表示广义干扰，d＝M^-1{[ρ(t)-I_p]τ+τ_b(t)+δ+ω}，I_p代表p阶单位矩阵，上角标-1代表矩阵的逆；

步骤二、采用区间2型模糊神经网络对步骤一建立的动力学模型中含有的广义干扰进行处理，获得对广义干扰的逼近结果；其具体过程为：

选取公式(4)形式的n条模糊规则R^i′：

R^i′：若x₁满足且…且x_m满足则y_i′＝w_i′，i′＝1,...,n (4)

其中：R^i′是第i′条模糊规则，n代表模糊规则的条数，x₁,...,x_m为区间2型模糊神经网络模糊规则的输入变量，满足上角标T代表转置，m代表输入变量数；为区间2型模糊神经网络第i′条模糊规则的模糊集；y_i′为区间2型模糊神经网络第i′条模糊规则的输出向量；w_i′为第i′条模糊规则输出向量的参数向量；

结合选取的模糊规则，采用单值模糊、乘积形式的t-norm算子和直接解模糊的方法设计区间2型模糊神经网络，利用设计的区间2型模糊神经网络对公式(3)中的广义干扰进行逼近；

式中：W^T表示模糊规则参数矩阵W的转置矩阵，w_i′为W^T中的元素，i′＝1,...,n；表示激活函数，为中的元素；θ表示逼近误差，满足||θ||≤Λ；

式中：||·||代表1范数；Λ代表逼近误差上界；f_i′分别为第i′条模糊规则激活强度的上界和下界，且f_i′满足如下关系：

式中：表示区间2型模糊神经网络第i′条模糊规则的第k个上隶属函数，表示区间2型模糊神经网络第i′条模糊规则的第k个下隶属函数；

步骤三、结合步骤一建立的动力学模型以及步骤二对广义干扰的逼近结果，设计UWR机械足的预设性能终端滑模函数，再根据预设性能终端滑模函数进行自适应姿态跟踪控制器的设计。