考虑重力影响的柔性关节空间机械臂任务空间神经网络控制

针对柔性关节空间机器人地面模拟及空间应用受到重力或微重力不确定项干扰的问题,提出一种基于奇异摄动的任务空间神经网络自适应控制算法。首先建立了考虑重力影响的柔性关节空间机器人的模型,通过奇异摄动方法将系统降阶处理后,转换到任务空间进行控制器的设计,利用神经网络自适应算法对系统的不确定性进行逼近,并针对逼近误差设计了鲁棒控制器补偿,最后将控制量转换为关节空间的控制力矩。对系统进行了稳定性分析和仿真校验,结果表明,控制器可以解决柔性带来的系统高频谐振和失稳问题,并能有效抵抗系统扰动,具有很好的跟踪性能。

不同重力环境下的柔性关节空间机械臂自适应鲁棒控制

研究了柔性关节空间机器人在不同重力环境下的轨迹跟踪控制。首先建立了地面重力环境下和空间微重力环境下的柔性关节机器人模型,这两个模型均考虑了摩擦带来的影响,然后提出一种基于奇异摄动理论的自适应鲁棒控制柔性关节空间机械臂的方法。该方法为被控对象中的重力项设计了自适应律来实时估计补偿,并加入鲁棒项对逼近误差和其它干扰项进行补偿。用该方法设计了控制器系统,并对其进行了稳定性分析和仿真研究。仿真结果表明,该控制器可以有效消除重力环境变化带来的影响,也可以有效抑制柔性关节引起的系统高频谐振等问题,具有很好的跟踪效果,对柔性关节空间机器人的轨迹跟踪控制具有重要的工程应用价值。

不同重力环境下间隙对机械臂末端轨迹的影响

以在轨服务高精度操控任务为背景,根据不同重力环境中机构的间隙界面运动特性,研究了地面装调及空间服役两种不同工况下的近似间隙等效模型。分析了不同重力环境下影响间隙形成的主要因素,并以二自由度空间机械臂为例,使用无质量轻杆法获取考虑铰间间隙的空间机械臂在重力及重力释放条件下的动力学解析解,进行了铰间间隙与重力对末端轨迹跟踪控制精度耦合影响的仿真研究。在此基础上,针对间隙等效模型造成的模型不确定性及干扰设计了间隙补偿控制器,并通过仿真验证了间隙补偿控制器的有效性。

空间机械臂地面装调与空间应用迭代学习控制

针对空间机械臂系统地面装调和空间应用两阶段的末端轨迹控制问题,提出了采用闭环PD型迭代学习控制算法对空间机器人进行轨迹跟踪控制,从而使在地面重力条件下装调好的空间机械臂能够在空间微重力条件下实现在轨操控任务。建立了空间机械臂在地面装调阶段和空间应用阶段的运动学与动力学模型,给出了控制算法和控制结构,并通过对控制器的收敛性进行分析,给出系统收敛的充分条件。仿真结果表明,采用闭环PD型迭代学习控制算法对轨迹跟踪是有效可行的。

基于风速预测的风电场虚拟惯量协调控制技术

针对现有风电场虚拟惯量协调控制在风电机组调频辅助功率协调分配方面的研究,提出一种基于风速预测的风电场虚拟惯量响应场级协同分配策略,具体是通过经验模式分解(EMD)和BP神经网络训练风速时序序列获得风速时序模型,预测短时段内的风速,根据实时转速和预测风速计算惯量分配权重因子,根据频率变化计算全场惯量响应值,通过惯量分配权重因子结合变流器容量限值给单机分配惯量响应值。该控制策略成功应用于云南某148.5 MW风电场站级调频测试,验证了算法的有效性。