空间机器人的增广自适应神经网络补偿控制

研究了具有外部扰动空间机器人系统的补偿控制问题。首先,给出了漂浮基空间机器人系统的动力学方程。进而借助于增广变量思想,针对系统存在有未知惯性参数及外部扰动的复杂情况,先后设计了空间机器人系统关节运动、末端爪手运动的增广自适应神经网络补偿控制方案。所提控制方案无需对载体的位置、线性速度和线性加速度进行实时地测量与反馈;且较比传统自适应控制方法,又不要求动力学方程满足关于系统惯性参数的线性函数关系,因此有效避免了对系统回归矩阵进行繁琐提取的麻烦。仿真运算,验证了上述控制方法的有效性。