Adaptive RBFNN Control of Uncertain Bilateral Teleoperation Systems with Delay-Dependent LMI Stability Conditions
作者: Mohammadali Ghaemifar, Arshia Goshtasbi, Arian Hajizadeh, Armin Attarzadeh, Erfan Riazati
分类: eess.SY
发布日期: 2026-08-20
备注: 20 Pages, 7 Figures
💡 一句话要点
提出紧凑型自适应RBFNN控制器以解决双向遥操作系统的稳定性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 双向遥操作 自适应控制 RBFNN 稳定性分析 滑模控制 动态建模 参数估计
📋 核心要点
- 现有的RBFNN控制器在处理不确定性时，参数数量随网络规模增加，导致控制器复杂度上升，影响实时性。
- 本文提出了一种紧凑的双向自适应控制器，通过sigma修正方法，仅使用两个自适应参数来处理操作者和环境的阻抗。
- 仿真实验表明，该控制器在约2秒内实现了同步，并揭示了控制精度与抖动之间的权衡关系。
📝 摘要（中文）
双向遥操作系统需要在不确定的主从动态和延迟通信通道下保持稳定。现有的径向基函数神经网络（RBFNN）控制器主要在不确定性分解上有所不同，而在线自适应参数通常随着网络规模的增加而增加。本文提出了一种紧凑的双向自适应控制器，适用于具有恒定前向和后向延迟的非线性双向遥操作器。操作者和环境阻抗被纳入操控器动态中，每一侧仅使用两个标量自适应估计。通过sigma修正更新这两个估计，确保无论RBF节点数量如何，只有两个自适应参数。通过引入滑模能量、估计误差和延迟依赖积分项的Lyapunov-Krasovskii泛函，提供了保证同步误差、滑模变量和自适应估计的均匀最终有界性的延迟依赖矩阵条件。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决双向遥操作系统在不确定性和延迟情况下的稳定性问题。现有方法在处理不确定性时，参数数量随网络规模增加，导致控制器复杂度上升，实时性受到影响。
核心思路：论文提出了一种紧凑的双向自适应控制器，利用sigma修正方法，仅需两个自适应参数来估计理想的RBF权重范数及其余影响因素，从而简化控制器设计。
技术框架：该控制器的整体架构包括操作者和环境阻抗的动态建模、两个自适应参数的更新机制，以及基于Lyapunov-Krasovskii泛函的稳定性分析。主要模块包括动态建模、参数估计和稳定性验证。
关键创新：最重要的技术创新在于通过sigma修正方法实现了仅用两个自适应参数来控制复杂的双向遥操作系统，显著降低了控制器的复杂性和计算负担。
关键设计：控制器设计中，采用了滑模能量、估计误差和延迟依赖积分项的Lyapunov-Krasovskii泛函，结合滑模变量的自由加权矩阵，确保了同步误差的均匀最终有界性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，该控制器在两个2自由度的旋转操控器上实现了约2秒的同步时间，相较于传统方法在控制精度和抖动方面表现出良好的平衡，展示了其在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括远程手术、机器人操控和虚拟现实等场景，能够提高遥操作系统在不确定环境下的稳定性和响应速度，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Bilateral teleoperation requires stability despite uncertain master and slave dynamics and delayed communication channels. Existing radial basis function neural network (RBFNN) controllers mainly differ in uncertainty decomposition, while online adaptive parameters often increase with network size. This paper proposes a compact two-sided adaptive controller for a nonlinear bilateral teleoperator with constant forward and backward delays. Operator and environment impedances are incorporated into the manipulator dynamics, and each side uses only two scalar adaptive estimates: one for the ideal RBF weight norm and another for the combined effects of friction, approximation error, and disturbances. Both estimates are updated through sigma-modification, resulting in only two adaptive parameters regardless of the number of RBF nodes. A Lyapunov-Krasovskii functional integrating sliding-variable energy, estimation errors, and delay-dependent integral terms is developed. Free-weighting matrices based on sliding-surface identities provide delay-dependent matrix conditions that guarantee uniform ultimate boundedness of synchronization errors, sliding variables, and adaptive estimates. Simulations on two 2-degree-of-freedom (2-DOF) revolute manipulators with friction, external disturbance, and stepwise operator inputs demonstrate synchronization within approximately 2 s and reveal the trade-off between accuracy and control chattering.