空间机械臂关节维修性设计与验证

空间机械臂维修性对机械臂可靠性和长寿命具有非常重要的意义。在研究国际空间站机械臂在轨维护维修任务和关节产品特点的基础上,结合中国空间站机械臂特点,设计了一种四方协同作业3次出舱的机械臂关节维修方案,通过搭建虚拟维修仿真平台开展了维修仿真验证,完成了模拟维修场景下机械臂关节的维修试验,充分验证了机械臂关节维修的可操作性、可达性、可视性、安全性和流程合理性。

柔性关节空间机械臂的自适应滑模控制

探究一类时滞柔性关节空间机械臂鲁棒自适应滑模控制问题。针对该种空间机械臂具有强非线性特点,同时考虑系统的未建模动态与扰动以及时滞影响,提出一种新的鲁棒自适应滑模控制器。基于Lyapunov-Krasovskii泛函和线性矩阵不等式等凸优化方法,给出滑动模态的鲁棒渐近稳定条件,并证明系统状态在有限时间内到达滑模面。最后,三组仿真校验表明了所设计的控制器可行。

一种基于模型预测控制的柔性关节空间机械臂的轨迹跟踪控制

柔性关节空间机械臂在太空中的操作问题与几个因素有关,其中最重要的因素之一是关节的弹性振动.为了克服这种弹性振动带来的影响,提出了一种基于模型预测控制方法的双连杆柔性关节空间机械臂对目标跟踪的控制策略.首先,利用欧拉-拉格朗日公式进行动力学建模;然后,提出一种连续线性化模型预测控制方法,并将其应用于非线性柔性关节空间机械臂的模型中;最后,通过数值仿真来验证本文所提出方法的有效性.

弹性关节空间机械臂级联智能滑模控制

谐波减速器和力矩传感器等柔性元件因其独特性能而广泛应用在空间机器人关节系统中,以获取高减速比.但同时这些柔性元件的存在为空间机械臂系统引入了关节柔性,使得对其稳定控制变得更为复杂.基于此,文中讨论了基于自适应回归小波神经网络(Self-RecurrentWaveletNeuralNetworks,SRWNN)的弹性关节空间机械臂系统动力学建模及级联智能滑模控制.首先,利用级联系统理论及第二类拉格朗日方法推导出了由外环刚性臂子系统和内环关节电机转子子系统组成的系统级联动力学模型;其次,为两个子系统分别设计了内、外环自适应滑模回归小波神经网络控制.外环控制算法以期望轨迹为控制量,而其控制信号作为抑制弹性关节振动的内环控制算法的控制量,整个控制系统由内、外环控制系统叠加而成;而后,基于Lyapunov稳定性理论证明了整个控制系统的稳定性并设计了自适应回归小波神经网络的各权值参数在线学习算法.所提的控制算法有效地消除了模型不确定的影响,避免了复杂的求导计算和角加速度可测的要求,同时,控制系统设计过程中未涉及惯常奇异摄动双时标分解操作,在理论上适合任意大小的关节柔性刚度.最后,系统对比仿真试验证明了所提的级联智能控制算法优于惯常基于奇异摄动法和基于柔性铰补偿奇异摄动法的控制方案.

机械臂与障碍物的双层次碰撞检测算法仿真

针对传统碰撞检测算法检测效率低的问题,提出了一种在机械臂关节空间下判断规划轨迹与空间障碍物碰撞情况的双层次检测算法。初次判断过程采用自适应动态碰撞检测算法,对规划轨迹与障碍物球体模型进行快速判断,筛选出可能发生碰撞的轨迹点范围;二次判断过程采用分离轴判断法检测可疑轨迹点与障碍物OBB模型的碰撞情况,得到最终的判断结果。研究对象选用以UR5为原型的协作机械臂,在matlab环境中编写仿真程序,实验结果表明,上述算法比自适应动态碰撞检测算法的结果更准确,比几何体模型法的检测速度快,更适用于机械臂控制系统。