故障容错机械臂运动学可靠性设计

从机械臂运动学的角度，定义了故障容错机械臂、故障容错机械臂的阶、通用故障容错机械臂、特定任务故障容错机械臂，论证了通过运动学关节冗余也同样可以提高机械臂系统的可靠性、故障容错机械臂应该具备的自由度数、以及针对不同的任务要求来设计故障容错机械臂的方法。通过将任务空间抽象简化为一系列的特征点，建立与机械臂参数向理想值接近程度相关的罚函数，选择有效的优化算法，设计出了通用一阶故障容错平面位置机械臂、通用一阶故障容错空间位置机械臂、以及特定任务一阶故障容错平面位置机械臂。建立起完整的故障容错机械臂设计方法，对航天机器人的研究具有一定价值。     

柔性空间机械臂的自适应H∞容错抑振混合控制

针对关节执行器存在部分失效(PLCE)故障的漂浮基柔性空间机械臂系统，提出一种自适应H∞容错抑振混合控制算法。结合拉格朗日法与弹性振动理论推导出了系统的动力学微分方程，并截取反映柔性臂杆主振型的前两阶模态作振动分析。根据奇异摄动原理对系统进行降维，并将其分解为一个刻画刚性臂杆轨迹跟踪的慢变子系统与一个刻画柔性臂杆模态振动的快变子系统；由此设计了由慢变子系统的自适应H∞容错控制器及快变子系统的线性最优减振控制器组成混合控制器。与传统容错控制器相比，所设计的自适应H∞容错控制器具有无需获取故障先验知识的优点。对比仿真结果表明：慢变子系统的容错控制器对于PLCE型关节执行器故障具备较强的鲁棒性，快变子系统的线性最优减振控制器能够将柔性臂杆的振动模态调节至较低水平，从而校验了理论分析的正确性与混合控制策略的有效性。     

空间机械臂的确定性学习控制

研究一类空间机械臂系统的基于模式的控制方法。首先在训练阶段,基于确定性学习理论设计自适应神经网络控制器使机械臂系统跟踪不同的任务模式,得到对应于不同任务模式的一系列空间机械臂闭环动态的局部准确神经网络建模,并利用这些模型构造对应不同任务模式的常值神经网络控制器。其次,在测试阶段,首先快速识别出任务模式,然后调用相应的常值神经网络控制器实现对空间机械臂系统基于模式的闭环控制。理论证明基于模式的控制方法可提高机械臂闭环系统的控制性能,并可避免频繁切换。理论结果最后在空间机械臂中得到了仿真校验。     

基于模型预测控制的近空间飞行器容错跟踪控制

针对近空间飞行器的执行器故障,在考虑控制输入约束情况下,本文提出了一种基于模型预测控制思想的容错控制策略.该方法主要是结合线性状态反馈控制与非线性模型预测控制的优点,构成容错控制律,然后通过自适应观测器的方法进行故障估计,并将得到的故障信息反馈到系统,能够保证闭环系统的稳定性,而且在系统发生执行器故障的情况下能够跟踪给定的指令.最后在Matlab中针对X-33模型进行仿真,验证该容错控制算法的有效性.     

基于快速终端滑模的航天器自适应容错控制

针对存在不确定的执行机构部分失效故障和未知外界扰动的航天器姿态跟踪控制问题,提出了一种基于自适应快速终端滑模控制的容错控制方法。在没有故障检测与诊断信息的情况下,采用快速终端滑模控制原理,利用自适应算法在线估计得到的故障信息,设计具有鲁棒性的容错控制器,使系统在执行机构故障发生时,能在有限时间内以指数收敛,实现系统有限时间渐近稳定,以及对航天器的容错控制和干扰的抑制。仿真结果表明,与基于普通滑模控制器的容错控制相比,该方法在保证系统鲁棒性和可靠性的同时,具有更快的收敛速率,实现执行机构故障时有效的航天器姿态跟踪控制。     

测量不确定的充液航天器自适应鲁棒容错控制

针对三轴稳定充液航天器控制系统中同时存在外部未知干扰,参数不确定,测量不确定和执行器部分失效故障的鲁棒容错姿态机动控制问题进行研究。首先将部分充液贮箱内的晃动液体燃料等效为粘性球摆模型,采用动量矩守恒定律推导出航天器的刚-液耦合动力学方程。然后将变结构控制策略结合范数自适应估计算法设计了自适应鲁棒容错控制器,其中设计的范数自适应控制算法用于有效估计由测量不确定产生的集总扰动的未知上界;自适应估计算法则用于有效估计贮箱内的液体晃动位移变量。提出的控制策略不依赖精确的故障信息,并且在故障信息值不确定的情况下可以实现期望的姿态机动任务。基于Lyapunov稳定性分析方法证明了容错闭环系统状态变量的一致最终有界性。采用数值方法验证了所提控制方法的有效性和鲁棒性。     

参数不确定空间机械臂系统的自适应鲁棒性联合控制

本文讨论载体位置与姿态均不受控制的自由浮动空间机械臂系统的控制问题，基于增广变量法，提出当机械臂与载荷参数不确定时自由浮动空间机械臂追踪惯性空间期望轨迹的自适应棒性联合控制方法。通过仿真运算，证实了方法的有效性。     

基于特征提取的容错控制及其应用

在黄金分割鲁棒自适应控制器的基础上，设计了一种自适应被动容错控制器，能在线辨识对象特征模型，在线提取系统动态性能特征和故障特征，对控制系统执行机构和测量部件的某些软故障具有被动容错能力。与传统PID控制的对比仿真充分说明了这种控制方案的优越性。     

基于视线制导的空间自主交会故障诊断与容错控制集成设计

为提高空间自主交会最终逼近段航天器的安全性,提出了一种椭圆轨道自主交会问题的故障诊断与容错控制集成设计方法.对于视线制导坐标系下的空间自主交会追踪航天器推力器故障,首先基于鲁棒H∞理论设计了非线性容错控制器,并基于Lyapunov稳定性理论设计了 一种自适应故障观测器,最后使用Matlab的LMI工具箱完成该观测器求解.仿真结果表明:该法简单、有效,有较高的理论和工程应用价值.     

空间机器人目标捕获的自适应零反作用控制

针对目标捕获后空间机器人的机械臂反作用力对其基座的姿态扰动问题,提出了一种自适应零反作用控制方案。首先,针对目标捕获带来的动力学不确定性,设计了一种激励矩阵调节的固定时间并行学习算法。该算法可在放松持续激励条件的同时,使参数估计的收敛率与回归通道中未知的激励水平无关,因此不同量级惯性参数的估计可在相近时间内收敛。此外,通过分别设计基座姿态控制器与机械臂轨迹跟踪控制器提出了一种具有输入扰动补偿的有限时间零反作用控制方法,能够在机械臂跟踪末端期望位姿轨迹的同时维持基座姿态的稳定性。仿真结果验证了该方案的有效性。     

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。     

不同重力环境下空间机械臂神经自适应鲁棒控制

针对空间机械臂从地面装调到空间应用过程中重力项的变化问题,提出了一种神经网络自适应鲁棒补偿控制策略用于空间机械臂的末端控制,从而实现在地面重力环境下装调好的空间机械臂在空间微重力环境下实现在轨操控任务。通过神经网络在线建模来逼近系统模型中变化的重力项,逼近误差及系统的不确定性通过自适应鲁棒控制器来补偿。该控制策略不依赖于系统的模型,避免了回归矩阵的复杂计算及未知参数的估计,降低了计算量。基于李亚普诺夫理论证明了闭环系统的渐近稳定性。仿真结果表明该控制器对不同重力环境下空间机械臂的末端控制均能达到较高的控制精度,具有重要的理论研究和工程应用价值。     

空间机械臂关节故障引起速度突变的抑制

针对空间机械臂关节发生故障后的末端速度突变问题,提出一种基于退化雅克比矩阵的突变抑制方法。首先利用旋量理论建立空间机械臂的通用运动学模型,然后通过重构数学模型和调整控制模型与运行参数,引入补偿项,实现模型重构和在线调整中的平滑特性。并且开展了机械臂正常运行、故障运行和故障后抑制运行这三种工况下的控制仿真。结果表明,此方法对于实现单关节故障状态下机械臂末端速度突变抑制是有效的,对提高任务完成的连续性能力和降低故障影响具有重要的在轨应用意义。     

基于系统特征的自适应被动容错控制及其应用研究

本文在黄金分割鲁棒自适应控制器的基础上，设计了一种自适应被动容错控制器，能在线辨识对象特征模型，在线提取系统动态性能行征和故障特征，对控制系统执行机构和测量部件的某些软故障具有被动容错能力。     

适应运载火箭推力下降故障的神经网络容错控制方法

针对运载火箭单台发动机推力下降故障,提出了一种基于径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)的容错姿态控制方法。该方法无需故障诊断系统,根据运载火箭姿态动力学控制通用模型,使用RBFNN在线辨识并补偿模型的故障变化和不确定干扰,得出容错控制律。仿真结果表明,在单台发动机发生推力下降故障时,本文方法与传统PD方法、自适应增广控制方法(Adaptive Augment Control,AAC)相比,可有效保证姿态稳定和控制精度。     

平面型两关节空间机器人的自适应轨迹控制

基于参数线性分离方法，得到了平面型两关节空间机器人线性参数化形式的动力学模型，这种模型非常适合于采用自适应控制方法。控制策略考虑了机器人各关节之间的耦合及机械臂与基座航天器之间的耦合，对航天器姿态的控制和机械臂的控制进行综合，在满足手端跟踪期望轨迹的同时，保证航天器姿态基本不变。控制器由一个PD反馈项和一个补偿动力学不确定性的非线性自适应反馈项构成，能够保证对期望关节轨迹的全局渐进跟踪，提高了空间机器人操作的适应性和安全性。     

考虑状态约束的弹性高超声速飞行器自适应饱和容错控制

针对弹性高超声速飞行器跟踪控制问题进行研究，主要考虑状态约束、输入饱和、执行器故障等约束条件。首先，将弹性模态、外界干扰和模型参数不确定性归结为一类带有未知上界的系统干扰。其次，根据被动容错思想，针对速度和高度子系统分别设计抗饱和自适应容错控制器，通过引入双曲正切函数和新型屏障李雅普诺夫函数分别处理了输入饱和与状态约束问题。最后，闭环系统的最终一致有界性采用李雅普诺夫方法证明，并通过仿真验证了所提定理的正确性。     

考虑执行机构故障的运载火箭自适应滑模容错控制

针对执行机构故障下的运载火箭姿态指令跟踪问题，在考虑内部未建模动态、外部不确定干扰等因素的影响下，设计了一种基于新型扩张状态观测器(ESO)的自适应滑模容错控制器。首先，基于一种新型级联降阶扩张状态观测器，对系统的未建模动态、外部干扰等不确定性进行估计。在此基础上，结合滑模控制理论，设计了一种固定时间收敛的自适应滑模控制律，能够获得观测器干扰估计误差的上界信息，同时消除滑模控制的抖振现象。通过李雅普诺夫方法证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的基于新型扩张状态观测器的自适应滑模容错控制器在执行机构故障情况下仍具有较好的跟踪性能和抗扰能力。     

空间机械臂辅助深层采样阻抗控制策略

针对空间机械臂辅助深层采样任务中的建模与控制问题,基于刚体李群SO(3)方法对机械臂进行建模。通过梯形规划对机械臂进行轨迹规划,采用阻抗控制方法控制机械臂运动。推导了李群SO(3)模型下机械臂关节空间与末端笛卡尔空间之间的雅可比矩阵,并且得到了两个空间的相互转换关系。采用锥互补方法计算采样机械臂与复杂接触面的碰撞力,并基于非光滑算法求解锥互补条件与系统动力学方程。通过对比位置控制与阻抗控制,证明了阻抗控制在实际应用过程中能够更加柔顺地控制机械臂与接触面进行接触。通过对控制参数进行调整,探究了不同控制参数对机械臂控制的影响,优化得到了合适的控制参数,从而能控制机械臂辅助完成深层采样的任务。     

空间机械臂关节动力学建模与分析的研究进展

空间机械臂的机械部分是一个由关节和臂杆等结构、机构部件组成,在空间零重力环境下运行的多体系统。关节是空间机械臂的核心部件,在机械臂动力学特性中起着重要的作用。准确全面地了解关节的动力学特性,是正确分析与模拟机械臂系统空间运动特性的关键,而建立精确的关节动力学模型,是机械臂系统设计、分析和控制的基础。文章结合空间应用的特殊性,对机械臂关节动力学建模方法的发展过程和研究成果进行了总结;并讨论了关节模型的求解算法;最后,对空间机械臂关节动力学建模与分析方面有待进一步研究的问题进行了展望。