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。

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。

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姿态与末端抓手惯性空间轨迹协调运动的模糊滑模控制

本文讨论了载体姿态受控、位置不受控制的双臂空间机器人系统的控制问题。利用拉格朗日方法并结合系统动量守恒关系,建立了双臂空间机器人系统的非线性系统动力学模型。以此为基础,考虑到空间机器人系统结构的复杂性及其某些参数的变动性,根据具有较强鲁棒性的变结构控制理论,设计了双臂空间机器人载体姿态与两机械臂末端抓手惯性空间轨迹协调运动的滑模变结构控制方案。为了克服滑模变结构控制器抖振的缺点,附加设计了一个模糊控制器,以便根据系统的输出来动态调节滑模变结构控制器等速趋近率的系数,从而既确保了系统的快速响应而又消除了原有的抖振。系统数值仿真,证明了上述控制方案良好的控制效果。

基于观测器的漂浮基空间机器人模糊神经网络控制

针对自由漂浮状态的空间机器人模型不确定性及外部干扰,并考虑到通常其关节电机运行于低速工况下,测速机难以满足要求,提出了一种速度重构的空间机器人模糊基函数网络控制策略。首先建立空间机器人动力学模型,而后借助观测器来重构速度信息,利用模糊基函数网络的学习能力来同时逼近控制器和观测器中的非线性,动态抵消模型不确定性及系统偏差对速度重构的影响。网络的权值及参数的调整算法在线实时自适应调整,不需要离线学习阶段。仿真结果表明该控制策略能够达到较高的控制精度,对于通常工作在低速工况下的空间机器人具有重要工程应用价值。

漂浮基双臂空间机器人姿态、关节协调运动的模糊变结构滑模控制

讨论了载体姿态受控、位置不受控制的双臂空间机器人系统的控制问题。利用拉格朗日方法并结合系统动量守恒关系,建立了双臂空间机器人系统的非线性动力学模型。以此为基础,对双臂空间机器人姿态、关节协调运动的控制问题作了研究。考虑到空间机器人系统结构的复杂性及其某些参数的变动性,根据具有较强鲁棒性的滑模变结构控制理论,设计了双臂空间机器人姿态、关节协调运动的滑模变结构控制方案;为了克服滑模变结构控制器抖振的缺点,我们附加设计了一个模糊控制器,以便根据系统的输出来动态调节滑模变结构控制器等速趋近率的系数,从而既确保了系统的快速响应而又消除了原有的抖振。

漂浮基闭链双臂空间机器人抓持系统动力学及载荷力/位置混合控制的模糊变结构控制器设计

讨论了载体位置、姿态均不受控制的漂浮基双臂空间机器人抓物系统的动力学建模和控制问题.利用拉格朗日方法和牛顿欧拉法分别建立了双臂空间机器人及负载的非线性动力学模型,结合空间机器人固有的特性及闭合链约束关系,得到抓持系统合成动力学方程.以此为基础,考虑到空间机器人系统结构的复杂性及某些参数的变动性,根据具有较强鲁棒性的变结构控制理论,针对该抓持系统惯性空间轨迹跟踪设计了全局滑模控制方案及相应的PI内力控制方案,从而达到位置、力的混合控制.为克服滑模控制器抖振的缺点,附加设计了模糊控制器.根据系统的输出来动态调节滑模控制器的参数,从而既可确保系统的快速响应又可降底原有的抖振.系统数值仿真征明了上述控制方案的有效性与准确性.

双臂空间机器人姿态、关节协调运动基于RBF神经网络的自适应控制算法

讨论了载体位置无控、姿态受控情况下,双臂空间机器人姿态、关节协调运动的控制问题.由Lagrange第二类方法及系统动量守恒关系,建立了漂浮基双臂空间机器人的系统动力学方程.以此为基础,借助于RBF神经网络技术、GL矩阵及其乘积算子定义,对双臂空间机器人系统进行了神经网络系统建模;之后针对双臂空间机器人所有惯性参数均未知的情况,设计了双臂空间机器人载体姿态与机械臂各关节协调运动基于RBF神经网络的自适应控制算法.提出的控制算法不要求系统动力学方程具有惯常的关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练、学习,因此更适于实时应用.一个平面漂浮基双臂空间机器人系统的数值仿真,证实了该控制算法的有效性.

基于虚拟力概念的柔性臂空间机器人模糊退步自适应控制算法设计

讨论了漂浮基柔性臂空间机器人系统的动力学模拟、运动轨迹跟踪控制算法设计及柔性振动主动抑制。采用多体动力学建模方法并结合假设模态法,建立了漂浮基柔性臂空间机器人的系统动力学模型。基于该模型,针对系统惯性参数未知情况,提出了刚性运动基于模糊基函数网络自适应调节的退步控制算法,以完成柔性臂空间机器人载体姿态及机械臂各关节铰的协调运动。然后,为了主动抑制系统柔性振动,运用虚拟力的概念,构造了同时反映柔性模态和刚性运动轨迹的混合期望轨迹,通过改造原有的控制算法,提出了基于虚拟力概念的模糊退步自适应控制算法;这样不但保证了之前刚性运动控制方案对模型不确定的鲁棒性,而且能主动抑制柔性振动,从而提高了轨迹跟踪性能。理论分析及数值仿真算例均表明了控制方法的可行性。

漂浮基空间机器人执行机构部分失效故障的分散容错控制

针对载体位置不受控,姿态受控的漂浮基空间机器人执行机构部分失效故障问题,提出了一种基于有效因子融合的分散滑模神经网络容错控制方案。利用拉格朗日第二类方程建立系统的动力学模型,然后利用分散的思想,将系统分散为若干个子系统,将有效因子融合到子系统的动力学模型中。利用终端滑模进行控制器设计,并利用径向基函数神经网络对系统参数不确定项和未知项进行估计,自适应地补偿了神经网络的估计误差。最后,数值仿真结果表明了提出的分散容错控制器的有效性。

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。

空间机器人双臂捕获航天器操作的力/位置控制

针对漂浮基空间机器人双臂夹持捕获航天器过程的冲击效应及其后镇定运动的力/位置控制问题,本文提出了一种基于无源性理论的模糊控制方案。依据多刚体系统动力学理论,获得了捕获前双臂空间机器人及目标航天器的动力学模型;应用系统动量守恒关系,捕获后闭链系统运动几何关系及力的传递规律,分析了捕获接触、碰撞过程对闭链系统产生的冲击效应,并进而建立了捕获操作完成后两者形成的闭链混合体系统动力学方程。以此为基础,针对非合作航天器带来的系统建模误差及扰动,基于无源性理论并结合速度观测器,设计了捕获操作后闭链混合体系统夹持操作的镇定运动力/位置模糊滑模控制方案。结果表明:提出的方案无需实际测量相关速度信号,并具有基于无源性理论所设计控制方案本身秉承的良好动态特性及较强的鲁棒性;可以有效抵御捕获操作引起的较强冲击效应对控制系统的干扰,快速实现闭链混合体系统的运动镇定。系统数值模拟仿真结果验证了所提控制方案的正确性。

双臂空间机器人协调运动的模糊基函数网络控制

该文研究了在本体位置不受控、姿态受控的情况下,漂浮基双臂空间机器人系统惯性空间协调运动的轨迹跟踪问题。针对存在外部扰动和未知系统惯性参数的情况,设计了一种基于模糊基函数网络的自适应调节控制方案。用模糊基函数网络对双臂空间机器人系统建模,利用鲁棒技术处理建模误差和外部扰动在内的不确定性。所提控制方案的特点是:不需要动力学方程中的惯性参数符合线性规律,也无需预知系统的惯性参数;同时可以利用学习规则在线自适应调节模糊基函数网络的所有权值和参数,因此控制方案是灵活的。该文稳定性分析证明了控制方案的全局稳定性和良好的轨迹跟踪性能。仿真算例表明了该方案能有效地控制双臂空间机器人的本体姿态和末端爪手协调地跟踪期望的运动轨迹。

漂浮基双臂空间机器人关节运动的模糊变结构滑模控制

讨论了载体姿态、位置均不受控制的双臂空间机器人系统的控制问题.利用拉格朗日方法并结合系统动量守恒关系,建立了双臂空间机器人系统的非线性动力学模型.以此为基础,对双臂空间机器人关节运动的控制问题作了研究.考虑到空间机器人系统结构的复杂性及其某些参数的变动性,根据具有较强鲁棒性的滑模变结构控制理论,设计了双臂空间机器人关节运动的滑模变结构控制方案;为了克服滑模变结构控制器抖振的缺点,附加设计了一个模糊控制器,以便根据系统的输出来动态调节滑模变结构控制器等速趋近率的系数,从而既确保了系统的快速响应而又消除了原有的抖振.系统数值仿真证明了该控制方案良好的控制效果.

漂浮基空间机器人捕获卫星过程动力学模拟及捕获后混合体运动的RBF神经网络控制

讨论了漂浮基空间机器人在轨捕获目标卫星过程的碰撞动力学建模,以及捕获操作结束后空间机器人与卫星混合体的稳定控制问题。首先采用多刚体动力学建模方法并结合空间机器人捕获目标卫星过程中的碰撞动力学特性,建立了漂浮基空间机器人在轨捕获漂浮卫星过程的动力学模型,并在此基础上计算出完成捕获操作后空间机器人与目标卫星混合体关节的运动速度。然后针对卫星及空间机器人系统惯性参数均是未知的复杂情况,应用上述模型、神经网络控制理论和Lyapunov稳定性理论,设计了空间机器人与卫星混合体在捕获过程碰撞冲击影响下稳定运动的高斯径向基函数神经网络控制方案,以达到对捕获卫星的有效控制。此外,高斯径向基函数神经网络控制方案具有不需要测量和反馈载体位置、移动速度与加速度的显著优点。系统数值仿真证实了上述控制方案的有效性。

基于标称计算力矩控制器的双臂空间机器人惯性空间轨迹跟踪的模糊自适应补偿控制

讨论了载体姿态受控、位置不受控制情况下,漂浮基双臂空间机器人载体姿态与末端爪手惯性空间轨迹协调运动的控制问题。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系统完全能控形式的系统动力学方程及运动Jacobi关系。以此为基础,针对双臂空间机器人两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。该文提出的控制方案能够有效地克服系统未知参数的影响,控制漂浮基双臂空间机器人载体姿态与末端爪手协调地完成惯性空间的期望轨迹运动,并具有不需要测量和反馈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方法的有效性。

执行器受限空间机器人的模糊神经网络控制

空间机器人关节执行器输出力矩幅值及幅值变化率受限的情况,是其在太空应用中不可避免要面临的实际问题。为此该文讨论了关节执行器输出力矩幅值及幅值率受限情况下参数未知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,推导了漂浮基空间机器人系统的动力学方程。以此为基础,针对关节执行器输出力矩幅值及幅值率受限的情况,设计了一种自适应模糊神经网络控制器,以使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。该控制方案由自适应模糊神经网络控制器及抗饱和参数自适应律构成。首先利用有限差分法将幅值率受限条件转化为幅值受限条件,并与该文预设的力矩受限条件比较以确定每个采样时刻的力矩动态受限范围;然后再通过设计一个抗饱和参数自适应律来确保执行器的输出力矩在动态受限范围内。基于Lyapunov稳定性理论证明了该控制器可确保控制系统是渐近稳定的。仿真对比实验证明了该控制方案的有效性。