本技术涉及一种农业采摘机器人机械臂系统的故障诊断技术,该技术利用鲁棒速度区间观测器进行。首先,构建机械臂系统的数学模型,随后通过状态选择构建状态空间模型,并定义混合系统。通过该方法,可以有效地检测和诊断农业采摘机器人机械臂系统中的故障,提高系统的可靠性和安全性。
背景技术
随着近些年国家经济的增长与老龄化的加剧,劳动力的成本急剧增加。目前的果实采摘大多为人工采摘的形式,由于该方法效率低下、成本逐渐高昂,因此农业采摘机器人得到了商业界与学术界的广泛关注,其组成通常包括视觉系统、机械臂、控制系统和移动平台等部件,主要用于执行果实的识别、定位和分离这三项核心任务。农业采摘机器人希望能够在多种复杂的天候、地形等条件下有着良好的采摘精确度以满足各种果园的采摘需求。
在农业采摘机器人的机械臂系统中,故障诊断常采用观测器设计方法来监测机械臂模型,尤其对那些包含未知但有界项的模型。区间观测器的故障检测策略不受模型不确定性和匹配条件的限制,这大大提高了其在农业采摘机器人故障检测中的应用灵活性,具有显著的理论和实际价值。然而,区间观测器对增益的要求较高,往往难以实现理想的观测器增益设置,因此,大部分区间观测器的研究还停留在理论探索阶段。
实现思路