基于Bouc-Wen修正模型的柔性关节驱动器迟滞建模
Modified Bouc-Wen based hysteresis modeling of flexible joint actuator
通讯作者:
收稿日期: 2022-02-12
基金资助: |
|
Received: 2022-02-12
Fund supported: | 国家自然科学基金资助项目(51975171);浙江省教育厅一般科研项目(专业学位研究生培养模式改革专项)资助项目(Y202146881) |
作者简介 About authors
许明(1982—),男,教授,博士,从事软体机器人驱动研究.orcid.org/0000-0003-1312-6190.E-mail:
为了研究柔性关节驱动器输出力的迟滞影响,提高力控制精度,构建了柔性关节驱动力的迟滞实验台,提出柔性关节驱动器输出力的Bouc-Wen修正方法对力迟滞进行精确建模,并通过龙格-库塔-费尔贝格算法对Bouc-Wen修正模型进行参数辨识. 在Bouc-Wen模型的基础上,引入具有方向性的修正项,克服柔性关节驱动器的输出力-转角迟滞的非对称性. 利用关节驱动器在60、80、100、120 kPa充气压力下的力迟滞实验数据,建立Bouc-Wen修正模型. 在70、90、110 kPa充气压力下,将Bouc-Wen修正模型所预测的柔性关节力迟滞曲线与经典Bouc-Wen模型以及实验曲线进行对比. 结果表明所提出的力迟滞Bouc-Wen修正模型,在各充气压力下的最大相对误差仅为7.75%,平均偏差小于0.45 N,模型拟合优度大于0.99. 说明所提出的Bouc-Wen修正模型能够对柔性关节驱动器的力迟滞进行准确建模,为力闭环控制提供基础,也为其他超弹性材料柔性驱动器的迟滞建模提供参考方法.
关键词:
A hysteresis test bench for flexible joint driving force was constructed, in order to study the force hysteresis characteristic of the flexible joint actuator and improve the force control accuracy. The modified Bouc-Wen method was proposed to accurately model the force hysteresis of the joint actuator, and the parameters of the modified Bouc-Wen model were identified by the Runge-Kutta-Fehlberg method. On the basis of the conventional Bouc-Wen model, a directional correction term was introduced to overcome the asymmetry of the output force-angle hysteresis of the flexible joint actuator. The modified Bouc-Wen model was established, using the experimental data of force hysteresis of joint actuator at 60, 80, 100 and 120 kPa inflation pressure. The hysteresis curve predicted by the proposed Bouc-Wen model was compared with that of the conventional Bouc-Wen and the experimental curve at 70, 90 and 110 kPa inflation pressure. Experimental results show that the maximum relative error of the proposed Bouc-Wen based force hysteresis model for the flexible joint actuator under each inflation pressure was only 7.75%, the average deviation remained within 0.45 N, and the fitting goodness of the model was more than 0.99. Results show that the proposed modified Bouc-Wen model can accurately describe the force hysteresis of the flexible joint actuator, which lays a foundation for the force closed-loop control and also provides a promising method for the hysteresis modeling of other hyperelastic flexible actuators.
Keywords:
本文引用格式
许明, 张帝, 戎铖, 苏礼荣, 王万强.
XU Ming, ZHANG Di, RONG Cheng, SU Li-rong, WANG Wan-qiang.
软体机器人作为新一代的机器人,在很多领域有着得天独厚的优势[1]. 软体机器人具有大范围连续变形的能力,对环境有着极强的适应能力,近年来已经成为了机器人研究的热点[2]. 柔性关节驱动器作为软体机器人的核心技术[3-5],已经被开发用于各种应用,包括软夹具、人工肌肉、可穿戴设备、触觉设备和医疗设备等[6-7],具有广泛的应用前景. 柔性关节驱动器通常采用柔性材料制造,由于柔性材料内部摩擦力、周期性松弛和强非线性等方面的原因,柔性关节驱动器具有非常复杂的输出特性[8]. 目前国内外对柔性驱动器的迟滞特性研究还处于初步阶段,研究人员将压电陶瓷、形状记忆合金中的迟滞理论引入到柔性驱动器中,将其迟滞看作是一种扰动量进行研究,尚未有针对柔性驱动器迟滞特性的统一建模方法[9].
根据超弹性材料理论和驱动器结构的分析,柔性关节驱动器的迟滞原因主要如下:1)硅橡胶的内摩擦(内黏性);2)诱导结晶;3)柔性关节驱动器外界摩擦;4)纤维增强或约束情况下,纤维编织网与硅胶基体间的干摩擦[6-7]. 目前的迟滞建模方法主要有唯象模型和物理模型[10]2大类. 唯象模型是仅根据输入和输出之间的关系而建立的抽象模型,常用的唯象模型主要有Preisach模型、KP模型、PI模型等[11]. 物理模型是从不同的迟滞物理机制出发,来具体描述迟滞过程. 物理模型的参数具有物理意义,因此物理模型更加直观精确,但通用性不足,往往只能描述特定的对象,且模型的参数往往需要与实际系统的各个参数相对应,在建模过程中须根据实际情况对模型参数进行改进和修正.
目前常用的物理迟滞模型主要有Jile-Atherton模型、Maxwell模型、Duhem模型、Bouc-Wen模型等[12]. Jile-Atherton模型是最常见的物理迟滞模型之一,通常用于描述磁化过程中的磁滞特性,无法用于动态驱动力的描述[13]. Maxwell模型是针对黏弹性材料提出的微积分模型,由于有记忆项,参数过多且不便被辨识,其复杂程度远高于不具备记忆功能的模型[14]. Duhem模型是由Duhem提出的一种基于微分方程的动态模型,其输出与输入信号频率及方向相关,具有明确的函数表达式,由于其模型参数获取方式复杂,不易表征复杂的迟滞非线性[15]. Bouc-Wen模型是一种微分模型,所描述的迟滞呈双曲线对称,已被广泛应用于迟滞建模. 此外,Bouc-Wen模型具有方向性,能够满足关节驱动器中关节伸展和收缩的物理描述需求[16].
本研究选择Bouc-Wen作为柔性关节驱动器动态输出力的迟滞建模本体模型,其包含A、β、γ、n共4个参数,Bouc-Wen模型参数辨识易收敛,可以通过最小二乘法、遗传算法、粒子群优化等实现. 在迟滞实验的基础上,提出Bouc-Wen修正模型,并通过龙格-库塔-费尔贝格法进行参数辨别,能够将柔性关节驱动器的转角φ与输出力F之间的迟滞拟合精度显著提高. 对柔性关节驱动器的力迟滞进行准确建模,可以为力闭环控制提供基础,也为其他超弹性材料柔性驱动器的迟滞建模提供参考方法.
1. 仿生柔性关节驱动器
1.1. 柔性关节驱动器设计
图 1
图 2
所设计的柔性关节驱动器是一种双连通式气囊弹性驱动器,考虑到气囊弹性驱动器体积较小、基体制备难度大,将驱动器设计为一体式气腔结构,具有不易破损、结构简单、性能稳定、制备相对容易等优势. 柔性关节驱动器气腔内部形状为一个具有2个腔室的扇形,2个腔室紧密连通,2个腔室之间的间隙侧壁厚度比柔性关节驱动器的其他侧壁厚度要小. 这种非对称式几何结构对驱动器产生局部约束、定向膨胀的作用,当驱动器空腔内的压力增加时,2个间隙侧壁膨胀从而相互挤压,实现驱动器转动. 其驱动原理如图2(b)所示.
1.2. 柔性关节驱动器制造
表 1 柔性关节驱动器结构参数
Tab.1
参数 | 数值/mm | 参数 | 数值/mm | |
w | 15 | a | 7.5 | |
w1 | 9 | d1 | 3 | |
R | 30 | d2 | 2 | |
r | 27 | u | 0.25 | |
l1 | 24 | b | 3 |
柔性关节驱动器制造材料为Dragon SkinTM30硅橡胶. 为了提高柔性驱动器的驱动性能和抗压强度,采用一体化失蜡铸造方法进行制造,如图3所示,避免了由于局部受力不均匀而导致驱动器的破损,大大提高了驱动器使用寿命. 其主要步骤如下:1)3D打印软关节失蜡铸造模具;2)制作气腔蜡芯模具;3)硅胶模具浇筑出气腔蜡芯;4)将气腔蜡芯装入柔性关节驱动器外模具;5)浇筑柔性关节驱动器半成品;6)取下柔性关节驱动器半成品,放入水浴中加热融化蜡芯,得到柔性关节驱动器.
图 3
2. 柔性关节驱动器迟滞实验
构建如图4所示的迟滞实验平台,柔性关节驱动器的充气由气泵完成,并通过精密调节阀(IR2000-02BG)进行压力调节. 采用3D打印方法制造的刚性支架将柔性关节驱动器底面固定,支架侧面同关节驱动器侧面相约束,随关节转动而转动. 在转动中心处,同轴安装有一个42步进电机,用以控制关节驱动器转动角度. 支架侧面连接有高精度力传感器,测量驱动器在不同转动角度时的输出力大小. 控制器为Arduino,控制步进电机转动,并对力传感器数据进行采集.
图 4
在进行迟滞实验之前,须获得驱动器在不同充气压力下的最大转动角度. 即将关节驱动器底面固定,在侧面无支架约束情况下,对于不同恒定充气压力分别测定驱动器的转动角度. 当驱动器充气压力小于60 kPa时,驱动器转动角度过小,测试误差较大,而当气压大于120 kPa时,由于材料特性及气密性不足,驱动器容易爆裂或漏气,因此将充气压力限定在60~120 kPa.
图 5
图 6
图 6 不同气压下输出力与转角迟滞关系
Fig.6 Driving force and rotation angle hysteresis under variable inflation pressure
如图6(a)~(d)所示,柔性关节驱动器的输出力和转动角度之间存在明显的迟滞现象,具体表现在去程与回程时的力-位特征不同. 当驱动器为去程时,随着转角的减小,输出力随之增大,去程的各转角对应输出力均大于静态输出力;当驱动器为回程时,随着转角的增大,输出力随之减小,回程的各转角对应输出力在大部分情况下要小于静态输出力. 同时,不同气压下的迟滞曲线均不闭合,回程起点的输出力略微小于去程终点的输出力,这是硅橡胶松弛和惯性力的影响所导致的.
由图6(f)可以发现,在动态输出时,转动刚度随着驱动器转角变化而呈非线性变化. 在回程过程中,转动刚度减小速度会随着转角增大先快后慢,且驱动器整体刚度较静态时偏小;在去程过程中,转动刚度增大的速度会随着转角的减小而先快后慢,且与静态时相比整体刚度偏大.
由图6综合可得,在静态情况下,柔性关节驱动器的输出性能比较稳定,且可以看作是线性变化,而动态下的力输出与转动角度之间,则具有明显的迟滞效应. 驱动器内部气压越大,其输出力的迟滞效应越明显,在60、80、100 、120 kPa这4种充气压力情况下,只有60 kPa时的迟滞曲线才近乎对称.
3. 修正Bouc-Wen迟滞建模
柔性关节驱动器采用的是超弹性非线性硅橡胶材料,在运动过程中具有较强的时变性. 将运动过程中驱动器的输出力F(
式中:Fs(
式中:z为柔性关节驱动器的输出力,
Bouc-Wen 模型是一种光滑双曲线迟滞模型,被广泛应用于非线性结构单元的迟滞建模. 但是通过经典的Bouc-Wen 模型所建立的迟滞曲线属于对称滞回曲线[23],而柔性关节驱动器的输出力-转角迟滞并不是严格的对称曲线,因此为了建立更精确的迟滞模型,须对经典Bouc-Wen 模型进行修正.
根据柔性驱动器的超弹性材料构成可知,造成驱动器动态输出曲线在去程和回程时非对称的一个很大因素是硅橡胶分子链间的内摩擦,而内摩擦力一般具有明确的方向性. 另外,在柔性关节驱动器伸展/收缩时,转动速度较快,囤积在硅橡胶内的热能无法完全消散,从而导致驱动器能量损失的不确定性,造成应变能储存与释放的非均匀性,引起柔性关节驱动器不同的输出力.
在Bouc-Wen模型的基础上,添加一个具有方向性的修正项
式中:
式中:k1~k6为系数,h为步长,tk为柔性关节驱动器转角,yk为柔性关节驱动器输出力.
使用4 阶Runge-Kutta法对非线性微分方程的解进行近似[25]:
使用5阶Runge-Kutta法确定较优解[25]:
Runge-Kutta-Fehlberg 方法的误差[25],即4阶近似解与5阶较优解的绝对差为
下一次计算过程中的步长通过将标量s乘以当前步长h来确定[25]. s的表达式为
式中:ε为指定的误差控制值,yk+1及zk+1分别为使用4阶、5阶Rung-Kutta方法所确定的近似解和较优解.
模型参数的辨识结果如表2所示.
表 2 改进Bouc-Wen模型参数表
Tab.2
p/kPa | A | β | n | γ | φ |
60 | 3.102 | −12.030 | 0.251 | −10.110 | 3.249 |
80 | 1.674 | −6.137 | 0.500 | −5.615 | 1.965 |
100 | 0.625 | 0.004 | 4.440 | 0.004 | 1.845 |
120 | 0.350 | 1.265 | −2.416 | −1.277 | 0.494 |
进一步,采用多项式数值拟合方法,建立了各参数与气压之间的关系:
由此得到了动态输出力迟滞模型中的各参数.
4. Bouc-Wen修正模型的验证
为了验证Bouc-Wen修正模型的准确性,将驱动器在恒定充气压力为70、90、110 kPa下的实验数据与2种模型仿真数据进行对比,包括经典Bouc-Wen模型以及Bouc-Wen修正模型,结果如图7所示.
图 7
图 7 2种模型仿真结果与实验数据对比
Fig.7 Comparison between two model simulation results and experiments
定义模型的最大相对误差:
式中:FMAX为实验测量的输出力最大值,
定义R2统计量来检验修正模型的拟合优度:
式中:Fi为实验测得柔性关节驱动器的输出力,
如图7所示,相较于经典Bouc-Wen模型,所提出的Bouc-Wen修正模型,能够更为准确地描述柔性关节驱动器的迟滞特性. 由表3的3种充气压力情况下的最大误差∆FMAX、最大相对误差δMAX、平均偏差A.D.、均方差MSE以及拟合优度R2都可以看出,与经典Bouc-Wen模型相比较,Bouc-Wen修正模型对于柔性关节驱动器迟滞实验的拟合结果有了明显提高. 在70、90、110 kPa的3种充气压力情况下,Bouc-Wen修正模型的迟滞拟合结果和实验数据相比,柔性关节驱动器去程输出力的最大偏差为0.847 N,去程输出力最大相对误差为7.75%;回程输出力最大偏差0.637 N,回程输出力最大相对误差为7.57%. 去程平均偏差均小于0.45 N,而回程平均偏差则小于0.30 N. 在均方差方面,Bouc-Wen修正模型对于迟滞曲线的拟合结果均小于0.42 N,较经典Bouc-Wen模型也有明显提升. 在模型的拟合优度方面,经典Bouc-Wen模型的R2均小于0.90,而Bouc-Wen修正模型的R2均大于0.99,显示了精确拟合效果.
表 3 柔性关节驱动器迟滞建模评价
Tab.3
模型 | p/kPa | 状态 | ∆FMAX/N | δMAX/% | A.D. /N | MSE/N | R2 |
经典Bouc-Wen模型 | 70 | 去程 | 1.990 | 30.48 | 1.284 | 1.1532 | 0.7036 |
回程 | 1.342 | 20.56 | 0.863 | ||||
90 | 去程 | 2.440 | 27.11 | 1.381 | 0.6577 | 0.8796 | |
回程 | 1.213 | 13.48 | 0.571 | ||||
110 | 去程 | 3.050 | 26.99 | 1.396 | 0.8666 | 0.8789 | |
回程 | 1.638 | 14.50 | 0.552 | ||||
Bouc-Wen修正模型 | 70 | 去程 | 0.444 | 6.72 | 0.184 | 0.2144 | 0.9906 |
回程 | 0.507 | 7.57 | 0.139 | ||||
90 | 去程 | 0.420 | 4.65 | 0.186 | 0.1967 | 0.9946 | |
回程 | 0.341 | 3.78 | 0.142 | ||||
110 | 去程 | 0.847 | 7.75 | 0.416 | 0.4146 | 0.9932 | |
回程 | 0.637 | 5.83 | 0.287 |
此外,随着充气压力的增大,修正模型的迟滞偏差有增大的趋势,但均在较小误差范围内. 误差的来源除了实验误差外,最主要的是模型的参数个数和复杂程度,理论上来说,模型的参数越多,模型越复杂,其精度也越高,但过多的参数会导致模型复杂,计算可能不收敛. Bouc-Wen模型本身具有广泛适用性,其修正模型仅针对柔性关节驱动器迟滞曲线的非对称性而提出,可以为类似结构或材料的柔性驱动器迟滞建模研究提供借鉴.
5. 结 语
设计了一款仿蜘蛛液压关节的柔性关节驱动器,针对其输出力的迟滞影响,基于Bouc-Wen修正方法对力迟滞进行建模. 分析柔性关节驱动器产生迟滞的原因,得到不同充气压力下柔性关节驱动器的迟滞特性. 采用实验建模与理论建模相结合的方法,提出Bouc-Wen修正模型,引入一个具有方向性的修正项
下一步将开展柔性关节驱动器的动态迟滞特性研究,如阶跃气压作用下的输出力动态过程实验与建模分析. 并且建立基于力迟滞建模及力反馈的闭环控制系统,研究柔性关节之类的超弹性材料驱动器的控制特性.
参考文献
Self-powered soft robot in the Mariana Trench
[J].DOI:10.1038/s41586-020-03153-z [本文引用: 1]
气动软体机器人发展现状与趋势
[J].
Status of and trends in soft pneumatic robotics
[J].
A lobster-inspired bending module for compliant robotic applications
[J].DOI:10.1088/1748-3190/ab9c8d [本文引用: 1]
Design and analysis of a soft pneumatic actuator with origami shell reinforcement
[J].DOI:10.1089/soro.2016.0023 [本文引用: 1]
Soft actuators for real-world applications
[J].DOI:10.1038/s41578-021-00389-7 [本文引用: 3]
Bio-inspired soft grippers based on impactive gripping
[J].DOI:10.1002/advs.202002017 [本文引用: 3]
集成化智能软体机器人研究进展
[J].
Research status of integrated intelligent soft robots
[J].
气动软体自折叠机械臂的驱动和负载性能
[J].
Driving and load performance of pneumatic soft self-folding manipulator
[J].
Modeling the viscoelastic hysteresis of dielectric elastomer actuators with a modified rate-dependent Prandtl-Ishlinskii model
[J].DOI:10.3390/polym10050525 [本文引用: 2]
Hysteresis with lonely stroke in artificial muscles: characterization, modeling, and inverse compensation
[J].DOI:10.1016/j.ymssp.2021.108240 [本文引用: 1]
A survey on hysteresis modeling, identification and control
[J].
A modified residual stress dependent Jile-Atherton hysteresis model
[J].DOI:10.1016/j.jmmm.2018.06.021 [本文引用: 1]
Nonlinear tensile behavior of cotton fabric reinforced polypropylene composites
[J].
EAP柔性智能驱动材料的建模、控制及应用研究进展
[J].DOI:10.13973/j.cnki.robot.180210 [本文引用: 1]
Research progress on modeling, control and application of EAP flexible intelligent driving materials
[J].DOI:10.13973/j.cnki.robot.180210 [本文引用: 1]
Design, fabrication, and hysteresis modeling of soft microtubule artificial muscle (SMAM) for medical applications
[J].DOI:10.1109/LRA.2021.3072599 [本文引用: 1]
Spider-inspired electrohydraulic actuators for fast, soft-actuated joints
[J].DOI:10.1002/advs.202100916 [本文引用: 2]
Fluid mechanics and rheology of the jumping spider body fluid
[J].DOI:10.1039/D1SM00338K [本文引用: 1]
Design and modeling of a bio-inspired flexible joint actuator
[J].DOI:10.3390/act10050095 [本文引用: 1]
Soft crawling robots: design, actuation, and locomotion
[J].DOI:10.1002/admt.201900837 [本文引用: 1]
Hysteresis modeling and tracking control for a dual pneumatic artificial muscle system using Prandtl-Ishlinskii model
[J].DOI:10.1016/j.mechatronics.2015.03.006 [本文引用: 2]
Asymmetric Bouc-Wen hysteresis modeling and inverse compensation for piezoelectric actuator via a genetic algorithm-based particle swarm optimization identification algorithm
[J].DOI:10.1177/1045389X19831360 [本文引用: 1]
Numerical solution of LotkaVolterra prey predator model by using Runge-Kutta-Fehlberg method and Laplace Adomian decomposition method
[J].DOI:10.1016/j.aej.2015.12.026 [本文引用: 1]
Modelling and identifying the parameters of a magneto-rheological damper with a force-lag phenomenon
[J].
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