漂浮基空间机械臂系统的非完整性研究

以漂浮基n关节空间机械臂系统为研究对象,建立了系统动力学一般方程,并分析了机械臂与浮动基体之间存在的动力学耦合关系,进而提出了一种系统非完整性判定方法。该方法通过选择基体姿态速度变量和机械臂关节角速度变量构成系统的独立状态变量,构造系统状态方程,并对系数矩阵做出适当的分解,可以证明系统状态解空间是一个不满足对合性的变矢量域分布。最终,通过弗罗贝尼乌斯定理判定定理证明系统的非完整性。在仿真过程中,以闭合关节路径为输入条件,来观察基体姿态输出的变化情况,发现基体姿态变化曲线并不是闭合的,再次证明了系统的非完整性。

空间机械臂操作子系统设计与实现

空间机械臂作为中国空间站建设和在轨运营的重要平台,具有自由度多、转动惯量大、操作精度高、模式多样等特点.针对空间机械臂在轨任务特点,建立了支持长期在轨、多模式工作的空间机械臂操作子系统.该操作子系统由机械臂操作台、虚拟仿真平台、显示器等构成,可满足多任务需求.通过对操作子系统的架构、工作模式、技术特点的分析,重点研究了操作子系统的多总线体系结构、多模态人机交互技术、力觉渲染算法,并根据地面验证和在轨试验,给出了空间机械臂操作子系统的验证情况.结果表明,空间机械臂操作子系统可有效模拟在轨任务,准确完成对机械臂的控制与精细操作,为支撑空间机械臂任务实施积累了经验和数据.

空间站机械臂人机系统设计与验证

在充分调研国际空间站机械臂人机系统设计的基础上,结合中国空间站机械臂人机协同作业需求,建立了空间站机械臂“管理-设计-验证”全周期人机设计体系,通过人机项目规划、人机功能分配等管理要素,针对性地开展了空间机械臂人机系统详细设计,最后,从仿真分析、地面验证、在轨验证三大方面对人机系统进行了全要素全流程的验证,结果表明空间站机械臂人机系统设计合理,可应用于后续航天员出舱活动,保障航天员出舱活动安全、高效。研究结果将为空间机械臂人机系统设计与验证提供体系借鉴和工程指导。

基于径向基函数神经网络的空间漂浮机械臂装配控制

针对空间漂浮机械臂在轨装配中动力学模型失准、待装配模块质量特性未知情况下的精确控制问题,本文提出了一种基于径向基函数神经网络补偿控制的装配方法。给出空间漂浮装配机械臂的构型设计及动力学模型描述,设计了一种基于径向基函数神经网络原理的补偿控制率,进行了稳定性与收敛性分析,推导出基于径向基函数神经网络神经网络的空间漂浮基座机械臂装配控制自适应律。不同工况下的在轨装配仿真案例表明:基于径向基函数神经网络原理补偿的控制方法能够控制机械臂末端执行器在未知特性大负载作用下快速准确地跟踪期望轨迹,而不进行补偿时控制器性能下降严重、甚至失效。所提出装配控制方法具有较强的工程实用价值,能为未来空间装配任务提供有效借鉴。

基于Bi-LSTM网络的自由漂浮空间机械臂控制

自由漂浮空间机械臂轨迹跟踪控制受模型不确定性和外部扰动影响。针对该问题,提出了基于神经网络估计的自适应滑模控制策略.对模型不确定问题,采用双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)对空间机械臂模型不确定性进行估计,其中神经网络的估计方式为离线学习方式.采用自适应滑模控制解决网络估计中的误差和外部扰动影响.通过Lyapunov方法证明系统的稳定性,数值仿真验证控制策略的有效性.结果表明所提出的新型控制器能够实现低增益下控制性能的有效提升.

漂浮基空间机械臂关节轨迹跟踪的增广鲁棒控制方法

讨论了载体位置与姿态均不受控制的漂浮基空间机械臂系统的控制问题 .基于增广变量法 ,解决了空间机械臂系统的控制方程关于系统惯性参数的非线性化问题 ;保持了控制方程关于系统惯性参数的线性关系 .在此基础上 ,针对系统载荷参数不确定的情况 ,提出了关节空间轨迹追踪的增广鲁棒控制方法 ,并应用Lyapunov直接方法证明了提到的控制方案能使系统满足渐近稳定性条件 .通过仿真运算 。

漂浮基姿态受控空间机械臂关节运动的自适应神经网络控制

讨论了载体位置无控、姿态受控情况下,空间机械臂姿态及关节协调运动的自适应神经网络控制问题.由拉格朗日第二类方法及系统动量守恒关系,建立了漂浮基空间机械臂的系统动力学方程.以此为基础,借助于RBF神经网络技术和GL矩阵及乘积算子定义,对空间机械臂系统进行了神经网络系统建模;之后针对空间机械臂所有惯性参数未知的情况,设计了空间机械臂载体姿态与机械臂各关节协调运动的自适应神经网络控制方案.提出的控制方案不要求系统动力学方程具有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和学习,因此更适于实时应用.通过对一个平面两杆自由漂浮空间机械臂系统的数值仿真,证实了方法的有效性.

漂浮基空间机械臂姿态、关节协调运动的模糊小波神经网络控制

讨论了本体姿态受控、位置不受控制的漂浮基空间机械臂系统协调运动的动力学控制问题.根据系统位置几何关系、动量守恒关系和第二类拉格朗日方程,建立漂浮基空间机械臂系统的动力学方程.在此基础上,针对系统参数未知的情况,设计了一种采用小波基函数作为模糊隶属度函数的模糊神经网络控制器,以控制空间机械臂的本体姿态和机械臂两关节铰协调地完成各自在关节空间的期望运动.其特点是不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,甚至不需要知道系统参数;而且网络权值是采用反向传播算法根据误差进行在线学习,使模糊神经网络获得更强的自学习和自适应能力,同时也节省了离线学习的时间.系统数值仿真的结果证实上述控制方案是行之有效的.

面向喷浆机械臂电液比例控制系统的降噪处理研究

考虑到系统辨识数据的预处理能够提高喷浆机械臂电液比例控制系统的建模精度,采用小波变换滤波算法对采集的传感器数据进行滤波降噪处理。应用表明,在以sym5为小波基函数时,信噪比数值最大且均方根误差最小,降噪效果最好。滤波降噪结果能够为电液比例控制系统数学模型的精确辨识奠定基础。

空间站机械臂末端执行器维修系统设计与验证

维修对空间站机械臂寿命延长意义重大。针对空间站机械臂末端执行器的维修问题,调研了国际空间站已完成的在轨维护维修任务,提出了一种空间站机械臂末端执行器维修系统方案,采用四方协同作业的方式,分3次出舱在特定的维修区域开展机械臂末端执行器的系统性维修,提出了末端执行器故障处置方案、维修策略、维修工具、维修流程和验证方法,搭建了一套虚拟维修仿真平台,针对末端执行器典型的操作动作进行了维修仿真验证,同时在地面搭建模拟维修场景对机械臂末端执行器维修进行了试验验证。结果表明机械臂末端执行器维修的可操作性、可达性、可视性、安全性均满足要求。可以为后续空间站机械臂维修工作提供设计指导。

存在关节力矩输出死区及外部干扰的漂浮基空间机械臂积分滑模神经网络自适应控制

探讨了载体位置和姿态都不受控时,漂浮基空间机械臂在带有关节力矩输出死区及外部干扰情况下轨迹跟踪的控制算法设计问题。死区与外部干扰影响系统的跟踪精度与稳定性。为此引入积分型切换函数,减少外部干扰引起的稳态误差,并利用径向基函数神经网络逼近动力学方程的未知部分,设计了一种积分滑模神经网络控制方案。控制算法的优点是,在死区斜率与边界参数不确定及最优逼近误差上确界未知的条件下,可以利用最优逼近误差、死区及干扰的补偿项来消除影响。李亚普诺夫稳定性分析证明了闭环系统的稳定性,且轨迹跟踪误差将收敛到0的某个小邻域内。仿真算例证实了该控制算法的有效性,实现了空间机械臂的轨迹跟踪控制。

漂浮基柔性空间机械臂基于奇异摄动法的模糊控制和柔性振动主动控制

讨论在载体位置不受控、姿态受控情况下,自由漂浮柔性空间机械臂载体姿态与关节轨迹跟踪的模糊控制及柔性振动主动控制问题。利用拉格朗日假设模态法并结合系统动量守恒关系,建立柔性空间机械臂系统的动力学方程。以此为基础,使用奇异摄动法和两种时间尺度的假设,将系统分解为轨迹跟踪控制和振动控制可分开设计的奇异摄动系统。对于快变子系统,设计PD控制器来对柔性杆件的振动进行主动抑制;同时,设计解耦的模糊逻辑控制器来保证慢变子系统载体姿态及关节轨迹的跟踪。由于在系统动力学方程的推导中消去柔性空间机械臂载体位置项,该模糊控制器还同时具有不需要测量反馈载体位置、移动速度、移动加速度项的优点。最后的数值仿真结果证实了所设计控制器的有效性。

基于多相机的空间机械臂视觉系统

视觉系统是空间机械臂的重要组成部分,空间机械臂除开环控制外的所有工作模式都不能离开视觉系统的引导和辅助而独立实现。文章以建立满足空间机械臂实际应用需求的视觉系统为目标,提出通过分布在不同空间位置的多个相机的协同工作扩展并增强视觉系统的监视和测量能力,并从系统组成、工作模式、测量方式等多方面完成空间机械臂视觉系统方案设计。仿真试验结果表明,目标三维位姿的测量误差与视觉标记点检测结果的误差近似成线性关系,视觉标记点检测的准确性对目标位姿测量的精度具有重要影响。室内环境试验结果表明,在视觉系统的引导下机械臂能够自主完成对目标的定位和捕获,视觉系统满足空间机械臂大范围运动和精准操作任务的应用需求。

控制力矩受限情况下漂浮基柔性空间机械臂鲁棒自适应控制

讨论控制力矩受限情况下,参数不确定的漂浮基柔性空间机械臂系统的智能控制问题。结合系统动量守恒关系和拉格朗日-假设模态法建立系统动力学方程。为了同时实现漂浮基柔性空间机械臂系统载体姿态和关节运动轨迹的渐近跟踪以及系统弹性振动的抑制,基于奇异摄动法将系统分解为快变和慢变两个子系统。针对快变子系统设计二次最优控制方法以抑制柔性臂引起的系统弹性振动,保证系统的稳定性;针对慢变子系统提出一种鲁棒自适应混合控制方法。该方法利用连续可导递增函数来限制控制力矩的幅值大小,使控制更符合空间实际要求;利用鲁棒自适应调节器来克服系统不确定参数的影响,保证系统的控制精度。计算机仿真结果证明了所提出方法的有效性。

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。

漂浮基柔性空间机械臂的模糊H_∞鲁棒控制及柔性振动最优控制

讨论了存在外界干扰情况下漂浮基柔性空间机械臂的轨迹跟踪和振动抑制问题。结合系统动量守恒关系和拉格朗日方法建立了系统动力学模型。采用奇异摄动法的双时标分解方法,将系统分解描述为关节轨迹跟踪的慢变子系统与描述柔性杆件振动的快变子系统。针对慢变子系统,设计了自适应模糊H_∞控制算法,用模糊逻辑系统去逼近系统的不确定项;同时,设计了H_∞鲁棒控制项,用它克服模糊逼近误差和外界干扰对输出跟踪误差的影响。针对快变子系统,采用线性二次最优控制方法主动抑制,以保证系统的稳定性。基于Lyapunov稳定性理论证明了该算法可确保控制系统是渐近稳定的。系统仿真结果说明了控制器的可靠性和有效性,所设计的控制方案使得系统的跟踪误差及柔性振动快速收敛。

漂浮基柔性关节空间机械臂模糊滑模控制及振动抑制

考虑了柔性关节的影响,研究了漂浮基柔性关节空间机械臂系统的动力学建模、运动控制以及柔性振动抑制问题。基于漂浮基柔性关节空间机械臂系统的简化模型,利用系统的动量、动量矩守恒关系和拉格朗日方程建立系统的动力学方程。为了同时实现空间机械臂运动轨迹的渐近跟踪和抑制由柔性关节引起的系统弹性振动,采用奇异摄动法将系统分解为相互独立的慢变和快变子系统。针对慢变子系统,提出模糊滑模控制律以实现空间机械臂期望运动轨迹的渐近跟踪。其中,模糊控制律的应用克服了滑模控制自身的抖振问题;针对快变子系统,采用速度差值反馈控制律来抑制柔性关节引起的系统弹性振动,保证了系统的稳定性。仿真时以平面两刚性杆、两柔性关节的漂浮基空间机械臂系统为例,证明了所提出的混合控制方法的有效性。

漂浮基柔性空间机械臂关节运动的拟增广自适应控制及柔性振动实时主动抑制

讨论了载体位置、姿态均不受控情况下,自由漂浮柔性空间机械臂系统关节运动的拟增广自适应控制和柔性振动实时主动抑制问题。此类机器人系统的特点在于:结合系统动量及动量矩守恒关系得到的完全能控形式的系统动力学方程,关于系统惯性参数不符合惯常的线性函数关系,因此地面机器人的控制方法在此难以直接推广应用。为了克服上述难点,我们仅将系统动量守恒关系耦合到系统动力学方程当中,而不耦合系统动量矩守恒关系,结果得到一组欠驱动形式的系统动力学方程。其优点在于,系统动力学方程关于一组组合惯性参数保持惯常的线性函数关系。以此为基础,设计了具有未知参数柔性空间机械臂关节轨迹跟踪的拟增广自适应控制方案。并根据柔性子系统的动力学特性,设计了一个基于反馈的自适应控制方案来对柔性杆的振动进行快速实时的抑制。所提出的控制方案还具有不需要测量、反馈载体位置、移动速度和移动加速度的显著优点。系统的数值仿真,证实了方法的有效性。

基于RBF神经元网络的漂浮基空间机械臂关节运动自适应控制方法

讨论了载体位置、姿态均不受控制情况下,漂浮基空间机械臂关节运动的控制问题。由拉格朗日第二类方法及系统动量、动量矩守恒关系,建立了漂浮基空间机械臂完全能控形式的系统动力学方程。以此为基础,借助于RBF神经网络技术、Ge-Lee(GL)矩阵及其乘积算子定义,对漂浮基空间机械臂进行了神经网络系统建模;针对空间机械臂系统所有惯性参数均未知的情况,设计了漂浮基空间机械臂关节运动的自适应神经网络控制方案。提出的控制方案不要求系统动力学方程具有通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,此外,由于充分利用了空间机械臂的系统动力学特性,因此在控制过程中不需要反馈、测量漂浮基的位置、移动速度、移动加速度以及姿态转角的角速度、角加速度。一个平面两杆漂浮基空间机械臂的系统数值仿真证实了该方案的有效性。

漂浮基柔性两杆空间机械臂基于状态观测器的鲁棒控制及振动控制

讨论了漂浮基柔性空间机械臂基于状态观测器的鲁棒控制及振动最优控制问题。首先通过合理选择联体坐标系,实现两柔性杆弹性变形之间的解耦;根据拉格朗日方程与动量守恒原理,建立了载体位置无控、姿态受控飘浮基两杆柔性空间机械臂系统的动力学方程。接着利用奇异摄动法,将这个柔性两杆空间机械臂系统分解为一个慢变子系统与一个快变子系统。以此为基础,提出了一个包含慢变控制项与快变控制项的复合控制器。利用动态滑模观测器得到慢变子系统的观测速度矢量,基于这个观测速度矢量设计系统的鲁棒慢变控制律来实现载体姿态、关节轨迹的跟踪。利用线性观测器得到快变子系统的观测速度矢量,基于这个观测速度矢量与线性系统的最优控制理论设计系统的快变控制力矩,实现两柔性杆振动的抑制。最后通过系统的数值仿真,证实了方法的有效性。