双臂空间机器人基于高斯型函数的姿态、关节运动模糊自适应补偿控制

讨论了载体姿态受控、位置不受控情况下,具有未知载荷参数的漂浮基双臂空间机器人系统关节运动的控制问题。利用拉格朗日方法并结合系统动量守恒关系,分析、建立了漂浮基双臂空间机器人完全能控形式的系统动力学方程。以此为基础,针对双臂空间机器人2个末端爪手所持载荷参数未知的情况,设计了一种基于标称计算力矩控制器附加模糊自适应补偿控制器的复合控制方案,即通过模糊自适应补偿控制器来弥补系统参数未知对标称计算力矩控制器控制精度的影响,以确保存在未知系统参数情况下整个闭环控制系统的渐近稳定性。该控制方案能够有效地控制漂浮基双臂空间机器人的载体姿态及机械臂关节协调地完成期望的轨迹运动,并具有不需要反馈和测量双臂空间机器人载体的位置、移动速度、移动加速度,同时也不要求系统动力学方程关于系统惯性参数呈线性函数关系的显著优点。通过系统数值仿真证实了该方案的有效性。     

漂浮基双臂空间机器人系统协调运动的模糊小波神经网络控制

讨论了本体姿态受控、位置不受控的情况下,漂浮基双臂空间机器人系统协调运动的动力学控制问题。依据系统动量守恒关系和拉格朗日第二类方程,推导了漂浮基双臂空间机器人系统的动力学方程。在系统参数未知的情况下,提出了一种小波基模糊神经网络控制器,以使双臂空间机器人系统的本体姿态和机械臂关节铰协调地跟踪各自在关节空间的期望运动轨迹。提出控制器的优点在于：不仅不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,而且也不需要知道系统参数;由于采用反向传播算法对网络参数进行在线训练,从而使模糊神经网络具有较好的自学习和自适应能力,这样就不需要事先进行离线训练,更适应于空间机器人系统的实际应用。利用一个双臂空间机器人系统的仿真结果,验证了所提出控制器的有效性。     

漂浮基柔性空间机械臂协调运动的非线性鲁棒自适应控制

针对具有外部扰动与参数不确定或未知的情况,讨论漂浮基柔性空间机械臂系统的协调控制与柔性振动抑制问题。基于假设模态法对柔性臂杆进行近似描述,并利用第二类拉格朗日方程与系统动量守恒关系,推导带外部扰动的漂浮基柔性空间机械臂系统的动力学方程。以此为基础,提出漂浮基柔性空间机械臂系统协调运动的非线性鲁棒控制与非线性鲁棒自适应控制方案。此两种控制方案均可克服外部扰动对系统的影响,控制漂浮基柔性空间机械臂系统载体姿态与机械臂各关节铰完成期望的协调运动,同时有效地抑制了臂杆的柔性振动。除此之外,非线性鲁棒自适应控制方案还可以解决系统惯性参数不确定或未知的问题。系统数值仿真结果证实了所提控制方案的有效性和可行性。     

闭链双臂空间机器人抓持载荷基于径向基函数神经网络的补偿控制

讨论具有闭合运动链的漂浮基双臂空间机器人抓持系统目标载荷的位置、力混合协调控制问题.采用多刚体动力学建模方法并结合漂浮基闭链抓持系统固有的运动学及动力学特性,获得抓持系统合成动力学方程.闭链双臂空间机器人系统参数极其复杂经常出现变动,针对抓持系统参数不确定的情况,根据神经网络控制理论和Lyapunov稳定性理论,设计该抓持系统基于径向基函数神经网络补偿的力/位置协调控制方案,从而达到对抓持负载位置与所受内力的双重控制效果.系统数值仿真证明了上述控制方案的准确性,仿真结果也证实了所提出的控制方案可有效地消除参数不确定对控制系统的影响.     

参数不确定双臂空间机器人姿态、关节协调运动的变结构鲁棒控制方法

讨论了载体位置不受控制情况下,具有参数不确定性的漂浮基双臂空间机器人姿态、关节协调运动的控制问题。结合系统动量守恒关系进行的系统运动学、动力学分析表明,可以得到一组与适当选择的组合惯性参数呈线性函数关系的系统动力学方程。以此为基础,针对双臂空间机器人末端爪手所持载荷参数不确定,但误差范围可确定的情况,设计了漂浮基双臂空间机器人姿态、关节协调运动的变结构鲁棒控制方案。该控制方案的优点在于:不需要反馈、测量漂浮基的位置、移动速度及移动加速度,且与自适应控制方案相比,化积分运算为简单四则运算,计算量大为减少,有利于克服机载计算机计算能力有限的问题。一个平面双臂空间机器人的系统数值仿真,证实了方法的有效性。     

具有外部扰动的参数未知漂浮基柔性空间机械臂的对角递归神经网络控制

讨论载体位置和姿态均不受控情况下,存在外部扰动的参数未知漂浮基柔性空间机械臂系统关节运动的动力学控制问题。由假设模态法,利用拉格朗日方法建立漂浮基柔性空间机械臂的系统动力学方程。以此为基础,针对存在外部扰动和系统参数未知的情况,利用对角递归神经网络逼近柔性空间机械臂系统的逆动力学模型,设计基于对角递归神经网络的控制方案,以控制柔性空间机械臂的关节铰跟踪在关节空间的期望运动轨迹,同时能抑制柔性杆的振动。该方案由于没有专门设计主动控制器抑制柔性振动,因此不需要测量、反馈柔性振动模态,大大简化控制器的结构;无需预知控制对象的精确模型和系统参数,且能克服外部扰动的影响。计算机数值仿真证实所提方案的有效性和可行性。     

双臂空间机器人姿态与关节协调运动的自适应控制、鲁棒控制

讨论了载体位置不受控制情况下的双臂空间机器人姿态和关节协调运动的自适应与鲁棒控制问题。利用拉格朗日方法导出了双臂空间机器人欠驱动形式的系统动力学方程;在该方程的基础上,基于增广变量法（恰当地扩展系统的控制输入和输出）,成功地克服了完全能控形式的空间机器人系统动力学方程关于惯性参数呈非线性函数关系的难点;针对双臂空间机器人两末端抓手所持载荷参数未知与不确定两种情况,分别设计了载体姿态与机械臂各关节协调运动的自适应控制和鲁棒控制方案。系统数值仿真表明,两种控制方案均可有效消除空间机器人系统惯性参数未知和不确定的影响,控制双臂空间机器人的载体姿态与机械臂各关节准确地完成期望的运动。     

漂浮基姿态受控空间机器人关节运动的自适应模糊滑模控制

重点研究了载体位置无控、姿态受控情况下,空间机器人姿态、关节协调运动的自适应模糊滑模控制问题。由拉格朗丑第二类方法及系统动量守恒关系,建立了漂浮基空间机器人的系统动力学方程。以此为基础,针对空间机器人所有惯性参数均未知的情况,设计了空间机器人载体姿态与机械臂各关节协调运动的自适应模糊滑模控制方案。数值仿真的结果,证实了该控制方案的有效性。     

基于滤波器的漂浮基空间机器人协调运动的滑模控制

本文讨论了载体位置无控、姿态受控情况下,空间机器人姿态、关节协调运动的滑模控制问题。首先,由系统动量守恒关系和拉格朗日第二类方法,建立了漂浮基空间机器人的系统动力学方程。以此为基础,在滑模控制器输出端加入低通滤波器,设计了漂浮基空间机器人载体姿态与机械臂各关节协调运动的控制方案。此控制方案可有效地滤除滑模控制器输出的高频振动信号,减少了空间机器人在运动过程中引起的振动。最后,数值仿真的结果,证实了该控制方案的有效性。     

柔性臂空间机器人的神经网络自适应控制及振动模态分级模糊控制

由于太空中的在轨作业一般要求空间机器人具有手臂长、负载大,对空间机器人动力学及控制进行分析时必须考虑到机械臂杆件的柔性问题。为此探讨了参数未知柔性臂空间机器人载体姿态、关节协调运动控制及柔性振动抑制问题。由系统动量守恒关系及假设模态法,利用Lagrange方法建立了漂浮基柔性臂空间机器人的系统动力学方程。运用奇异摄动理论的双时间刻度分解,导出了适用于控制系统算法设计的奇异摄动数学模型。利用该模型,针对慢时标子系统——等价刚性空间机械臂,设计了系统参数不确定情况下的径向基函数神经网络补偿控制算法,以控制柔性臂空间机器人的载体姿态及机械臂关节铰协调地来完成各自在关节空间的期望运动;神经网络控制算法的研究目的是基于神经网络良好的在线自学习能力,大大提高整个系统的控制精度。针对快时标子系统——柔性臂的振动,设计了分级模糊控制算法来主动抑制柔性杆的振动。分级模糊控制算法的研究目的是为了减少模糊规则库的大小,有效提高模糊控制器的计算效率。通过计算机仿真验证了提出方法的有效性和可行性。