【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及故障檢測，具體而言，涉及一種多機器人互聯系統的故障檢測方法、故障檢測裝置、計算機可讀存儲介質和多機器人互聯系統。
技術介紹
1、實際機器人系統對安全性的需求越來越高，需要針對機器人控制系統的故障檢測方法開展研究，以便能夠及時且準確地檢測到機器人系統中的故障。此外，隨著自動控制技術的發展，單一的機器人控制系統已不能夠滿足實際需要，要求多個機器人進行互聯。互聯是多機器人系統的重要特色，是指多個機器人間的有效合作而并非簡單的堆砌。因此，研究多機器人互聯系統的故障檢測問題具有十分重要的意義。從機器人控制系統中互聯關系的角度來看，機器人群體的結構主要分為集中式和分布式兩種。截至目前，已有專利技術專利中提出了大量有效地集中式故障檢測方法。然而需要說明的是，在實際多機器人系統中，由于計算能力和通信帶寬的限制，集中式架構的故障檢測通常是困難的。
2、因此，為解決上述問題，現有技術中提出“分散控制”方法，然后在分散式故障檢測方法的基礎上，制定了大量的故障檢測方案。值得注意的是，關于分散式故障檢測方法的研究大都集中在線性多機器人互聯系統或lipschitz非線性多機器人互聯系統上，而更一般的非線性多機器人互聯系統的分散式故障檢測方法還需要進一步研究。
3、需要注意的是，現有技術中互聯滿足lipschitz條件，并通過線性矩陣不等式技術處理相關互聯項，上述處理方式會對李雅普諾夫矩陣施加額外限制，造成設計條件中包含大量的線性矩陣不等式，導致計算復雜度較高，監測效率較低。
技術實現思路b>
1、本申請的主要目的在于提供一種多機器人互聯系統的故障檢測方法、故障檢測裝置、計算機可讀存儲介質和多機器人互聯系統，以至少解決了現有技術中多機器人互聯系統的故障檢測計算復雜度較高的問題。
2、為了實現上述目的，根據本申請的一個方面，提供了一種多機器人互聯系統的故障檢測方法，包括：對多機器人互聯系統基于互聯非線性系統模型進行建模，得到第一目標模型，所述第一目標模型包括多個第二目標模型，所述第二目標模型為各所述機器人對應的所述互聯非線性系統模型；基于所述第二目標模型構建模糊故障觀測器模型，得到第三目標模型；將所述第二目標模型與所述第三目標模型的差值確定為第一估計誤差，并基于所述第一估計誤差和所述第三目標模型對所述第二目標模型重新進行建模，得到第四目標模型；基于所述第四目標模型和所述第三目標模型確定模型中非線性互聯項，并基于所述非線性互聯項的邊界限制確定第一目標變量，基于所述第一目標變量對所述第三目標模型的所述第一估計誤差和殘差信號重新進行建模，得到第五目標模型；基于所述第五目標模型通過李雅普諾夫函數進行驗證，在驗證通過的情況下基于所述第五模型和所述第二模型構建多個非線性不等式矩陣，對所述非線性不等式求解，得到目標故障觀測器增益；基于所述目標故障觀測器增益更新所述第五目標模型得到第六目標模型，并基于所述第六目標模型構建故障判定函數，在所述故障判定函數輸出值大于第一閾值的情況下，確定所述多機器人互聯系統存在故障。
3、可選地，對多機器人互聯系統基于互聯非線性系統模型進行建模，得到第一目標模型，所述第一目標模型包括多個第二目標模型，包括：對所述多機器人互聯系統中各所述機器人進行建模，并在包括原點的緊集中進行表示，得到第七目標模型：其中，xi(t)為所述機器人i的狀態，為xi(t)的導數，i＝1,2,...,n，n為所述多機器人互聯系統包括的所述機器人的數量，j＝1,2,...,ri，ri為機器人i的模糊規則總數，υ(t)為前件變量，wi(t)和fi(t)分別為機器人i的擾動和執行器故障，wi(t)和fi(t)能量有界，滿足和bij、eij、eij和ci為系統矩陣，yi(t)所述機器人i的測量輸出，gni(xn(t))為所述非線性互聯項，gni(xn(t))滿足‖gni(xn(t))‖≤αni‖xn(t)‖，αni為未知常數項，hij(υi(t))為隸屬度函數，hij(υi(t))滿足hij(υi(t))≥0且將所述第七目標模型中的所述系統矩陣進行分解，得到第一矩陣和第二矩陣其中，ai0為第i行的常數項，aij為除ai0之外的部分：基于所述第一矩陣和所述第二矩陣對所述第七目標進行表示，得到所述第二目標模型：其中，ai0滿足aih滿足bih滿足eih滿足
4、可選地，基于所述第二目標模型構建模糊故障觀測器模型，得到第三目標模型，包括：基于所述第二目標模型構建所述模糊故障觀測器模型：其中，滿足滿足為xi(t)的估計值，為yi(t)的估計值，為υ(t)的估計值，ri(t)為所述殘差信號，lij為所述故障檢測觀測器的增益，為gni(xn(t))的處理函數。
5、可選地，將所述第二目標模型與所述第三目標模型的差值確定為第一估計誤差，并基于所述第一估計誤差和所述第三目標模型對所述第二目標模型重新進行建模，得到第四目標模型，包括：將所述第二目標模型與所述第三目標模型的差值確定為所述第一估計誤差：其中ei(t)為所述第一估計誤差；基于所述第一估計誤差和所述第三目標模型對所述第二目標模型重新進行建模，得到第四目標模型：
6、
7、可選地，基于所述第四目標模型和所述第三目標模型確定模型中非線性互聯項，并基于所述非線性互聯項的邊界限制確定第一目標變量，基于所述第一目標變量對所述第三目標模型的所述第一估計誤差和殘差信號重新進行建模，得到第五目標模型，包括：基于所述非線性互聯項確定對應的第一邊界限制：其中，ηn＞0且ηn為常數項；基于所述第一邊界限制確定所述第一目標變量基于所述第一目標變量表示所述第一邊界限制，得到第二邊界限制：基于所述第二邊界限制重新構建所述處理函數其中，pi表示李雅普諾夫矩陣，且滿足pi＞0，和為一致連續有界函數，且滿足基于所述處理函數和所述第一目標變量構建第八目標模型，所述第八目標模型用于更新第二目標變量，所述第二目標變量為所述第一目標變量的估計值：其中，rn為常數，且rn＞0，為所述第二目標變量；將所述第一目標變量和所述第二目標變量的差值確定為第三目標變量：其中，為所述第三目標變量，且所述第三目標變量根據更新；基于所述執行器故障fi(t)和所述殘差信號ri(t)確定所述模糊故障觀測器模型的故障估計誤差其中，構建第三矩陣基于所述處理函數、所述第三矩陣和所述故障估計誤差對所述第三目標模型進行重新建模，得到所述第五目標模型：
8、
9、可選地，基于所述第五目標模型通過李雅普諾夫函數進行驗證，在驗證通過的情況下基于所述第五模型和所述第二模型構建多個非線性不等式矩陣，對所述非線性不等式求解，得到目標故障觀測器增益，包括：在所述執行器故障fi(t)＝0的情況下，基于所述李雅普諾夫矩陣pi構建所述第五目標模型擾動抑制性能h∞的李雅普諾夫函數得到第一函數；在所述擾動wi(t)＝0的情況下，基于所述李雅普諾夫矩陣pi構建所述第五目標模型擾動抑制性能h∞的李雅普諾夫函數：得到第二函數；在所述第一函數和所述第二函數的輸出值均大于第二閾值的情況下，確定驗證通過；在驗本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種多機器人互聯系統的故障檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對多機器人互聯系統基于互聯非線性系統模型進行建模，得到第一目標模型，所述第一目標模型包括多個第二目標模型，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述第二目標模型構建模糊故障觀測器模型，得到第三目標模型，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，將所述第二目標模型與所述第三目標模型的差值確定為第一估計誤差，并基于所述第一估計誤差和所述第三目標模型對所述第二目標模型重新進行建模，得到第四目標模型，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述第四目標模型和所述第三目標模型確定模型中非線性互聯項，并基于所述非線性互聯項的邊界限制確定第一目標變量，基于所述第一目標變量對所述第三目標模型的所述第一估計誤差和殘差信號重新進行建模，得到第五目標模型，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述第五目標模型通過李雅普諾夫函數進行驗證，在驗證通過的情況下基于所述第五目標模型和所述第二目標模
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，并基于所述第六目標模型構建故障判定函數，在所述故障判定函數輸出值大于第一閾值的情況下，確定所述多機器人互聯系統存在故障，包括：
8.一種多機器人互聯系統的故障檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質包括存儲的程序，其中，在所述程序運行時控制所述計算機可讀存儲介質所在設備執行權利要求1至7中任意一項所述的方法。
10.一種多機器人互聯系統，其特征在于，包括：一個或多個處理器，存儲器，以及一個或多個程序，其中，所述一個或多個程序被存儲在所述存儲器中，并且被配置為由所述一個或多個處理器執行，所述一個或多個程序包括用于執行權利要求1至7中任意一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種多機器人互聯系統的故障檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對多機器人互聯系統基于互聯非線性系統模型進行建模，得到第一目標模型，所述第一目標模型包括多個第二目標模型，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述第二目標模型構建模糊故障觀測器模型，得到第三目標模型，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，將所述第二目標模型與所述第三目標模型的差值確定為第一估計誤差，并基于所述第一估計誤差和所述第三目標模型對所述第二目標模型重新進行建模，得到第四目標模型，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述第四目標模型和所述第三目標模型確定模型中非線性互聯項，并基于所述非線性互聯項的邊界限制確定第一目標變量，基于所述第一目標變量對所述第三目標模型的所述第一估計誤差和殘差信號重新進行建模，得到第五目標模型，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：杜梓樂，伍旭翔，劉建明，武杰雄，劉鴻，黃乃為，周熺，梁炳鈞，汪峻潔，李俊華，黃德華，陳榮杰，黃漢生，吳思遠，潘穎怡，楊文聰，賈子然，張英，陳赟，梁永超，李端姣，孫文星，
申請(專利權)人：廣東電網有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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