大型挠性结构基于独立模态空间的模糊PID控制

模糊控制器对于复杂不确定系统的控制具有很强的适应性,将模糊逻辑和PID控制器结合起来用于解决一类大型挠性结构空间桁架这一复杂系统的振动控制问题;并结合结构振动常用的独立模态空间控制方法,克服大型空间桁架不能建立精确的数学模型所带来的弊端,有效地抑制了由于模态溢出或耦合产生的差拍现象。仿真结果表明这一模糊PID控制器对于高阶、非线性的大型空间桁架振动控制是有效的。     

挠性空间结构的密集模态特性及影响分析

挠性空间结构周期性构型引起的低频段模态密集问题给振动控制中的控制对象建模、传感器优化配置和控制方案设计等造成困难.本文推导密频结构模态不稳定特性的产生机理,随即证明模态不稳定特性引发模型不确知性,而后基于可控性Gram矩阵的奇异值分析了密集模态的低可控度,并通过分析剩余模态的作用机理,说明模态密集将加剧溢出问题.在分析密集模态特性及影响的同时,给出控制设计中应注意的问题及可能的解决途径,对密频挠性结构在轨振动控制设计具有重要参考价值.     

挠性空间飞行器的双回路控制器设计

针对大型挠性空间结构频率低，阻尼小，铡体与各挠性模态之间互相耦合等特点，提出了一种双回路控制器的设计方法，回路的设计采用了最优滑动模态的变结构设计方法，且考虑了鲁棒稳定性问题。最后，给出了结果的数字仿真从仿真曲线可以看出，对于基于模态截断的大型挠性空间飞行器，该设计方法具有一定的鲁棒性。     

复杂动力学模型下星载天线跟瞄控制技术研究

针对星载天线动力学复杂这一问题,从天线系统刚柔耦合动力学建模、指向跟踪控制以及振动抑制等方面研究了柔性星载运动部件的指向控制方法。首先,通过描述系统几何拓扑关系建立系统运动学方程,从而简化动力学建模过程;之后,利用假设模态法,对天线反射面挠性进行建模;最后,将拉格朗日方程与挠性关节模型相结合,从而建立了星载天线非线性刚柔耦合动力学模型。在以上复杂动力学建模的基础上,采用分层设计的思路进行了控制策略设计：先运用基于计算力矩法的滑模控制器得到不考虑挠性关节的耦合控制律,从而保证卫星基体的稳定性以及天线挠性反射面的振动抑制;再使用反步法对挠性关节进行控制,实现对天线反射面的指向精度控制。最后,讨论了动力学参数不确定性对系统跟踪指向控制的影响并采用数学仿真的方式验证了相关动力学模型与控制算法。仿真结果表明该方法能较好地实现对星载天线的指向跟踪控制以及振动抑制,提高星载天线的动态指向精度。     

挠性太阳帆板驱动控制系统研究

主要研究了挠性太阳帆板的闭环驱动控制问题.利用挠性结构的模态恒等式,获得了广义状态空间形式的挠性太阳帆板驱动动力学方程.基于Lyapunov方法,设计了基于输出反馈的PD控制器,并根据广义系统理论讨论了闭环系统的正则性和无脉冲性,以确保控制系统是允许的.数值仿真验证了闭环控制算法的有效性并与开环控制进行了比对.最后进行了总结并提出新的研究问题.     

带有不确定参数的挠性航天器机动控制

将输入成型技术与闭环反馈控制结合设计,实现航天器机动控制中挠性附件的振动抑制.针对挠性航天器姿态机动过程中,系统惯量、模态矩阵等参数的不确定性对输入成型器抑制挠性附件振动的影响,提出基于最大允许残余振动的输入成型器建模参数的计算方法,并量化分析不确定参数对挠性附件振动的影响,为选择合适的成型器提供定量的理论依据.该方法可降低传统输入成型器设计的保守性,有利于提高控制性能.仿真结果表明,将系统存在的不确定参量考虑在内,系统振动抑制效果要优于不考虑的情况.     

基于指令滤波的低频挠性航天器振动控制方法

在经典的Bang Bang姿态机动指令基础上,通过滤波处理,结合姿态跟踪控制器,使航天器在姿态机动时跟踪设计的机动路径,实现了机动过程中低频挠性模态的振动抑制,并通过物理试验系统进行了验证.由于所采用的滤波器在形式以及参数设计上,均可采用传统的结构滤波器的形式和设计方法,因此使滤波器的设计均有章可循,避免了其它机动路径方法,如加速度指令规划、多项式指令规划等参数设计依据经验与数值仿真进行调试的问题.利用数学仿真设计方法进行了验证,发现采用滤波方法后,机动到位后稳定的时间与模态的振动周期相当,在几秒钟量级,相对传统的Bang Bang控制,稳定时间缩小80％以上;最后构建物理试验系统,同样验证了方法的有效性和结论的正确性.     

一种航天器智能自适应控制方法

航天器智能自适应控制是航天器智能自主控制的一个重要组成部分。研究以带可伸缩挠性附件航天器为对象,以实现高精度、高稳定度和强适应性为目标的智能自适应控制的基本原理和方法,根据对象特征模型和自适应黄金分割控制律提出了基于附件长度的变参数主动控制方法,即中心刚体控制与挠性附件主动控制相结合的联合自适应控制方法。数学仿真结果表明不管航天器挠性附件伸展或收缩,亦或是受到共振扰动,该控制器都能快速抑制姿态角和模态的振动,而且姿态角和模态超调量都很小,其控制效果优于其他控制器的控制效果。     

面向未知目标的柔性关节空间机器人滑模控制

针对载荷捕获的空间机器人控制问题,同时考虑机械臂关节柔性和非合作目标质量未知等因素影响,提出一种基于目标质量观测器的滑模变结构控制方法.首先,针对空间非合作目标质量未知问题,设计基于改进的最小二乘迭代算法实现对非合作目标质量在线辨识.进而,采用拉格朗日方法和动量矩守恒原理,建立漂浮基座柔性关节空间机器人动力学模型;针对动力学模型中刚柔耦合特性,基于奇异摄动理论将系统模型近似地分解为快慢变子系统;针对慢变子系统,设计滑模变结构控制器来保证系统的鲁棒性和动态特性;针对快变子系统,设计基于速度差值的反馈补偿控制算法,抑制柔性关节产生的残余振动,保证控制精度.最后,实验分析了快慢变子系统各自的作用机理,验证了控制方法有效性.     

一种柔性空间机械臂的刚体运动和柔性振动复合控制方法

针对柔性空间机械臂的刚体运动控制和柔性体振动抑制问题,给出了一种反馈和前馈复合控制方法.对于一个柔性双连杆机械臂,首先设计反馈线性化控制器,消除非线性影响,实现大范围的刚体运动控制.其次基于闭环回路响应的振动特性,设计输入成型前馈控制器,预成型控制命令,抑制对结构振动影响显著的某些模态响应.最后仿真结果证实了给出的反馈线性化和输入成型复合控制方法,可以实现精确的位置控制,同时机械臂的残余振动得到了有效的抑制.     

柔性悬臂梁的离散变结构控制

对柔性梁的振动主动控制进行了研究．主动控制策略采用独立模态空间控制，模态控制律采用离散变结构控制律；给出了从实际测量中提取模态坐标和将模态控制力转换成实际控制力的方法，并给出了离散切换面和离散变结构模态控制律的确定方法．最后结合算例，对文中所给控制方法的有效性进行了验证．     

全柔性空间机器人基于虚拟力的输出反馈有限维重复学习控制及振动抑制

探讨了基座、关节、臂均存在柔性情况下,空间机器人关节轨迹运动及多重柔性振动的主动控制和主动抑制问题.结合线性弹簧、扭转弹簧、简支梁及假设模态法,利用拉格朗日方程建立了基座、关节、臂全柔性影响下的空间机器人系统动力学模型,利用奇异摄动法,将模型分解为关节运动慢变子系统与关节柔性振动快变子系统.为控制慢变子系统中载体姿态、关节刚性运动并且抑制臂的柔性振动,依据虚拟控制力的概念,设计了基于有限维傅里叶级数解析周期信号的输出反馈重复学习算法.李雅普诺夫直接法证实了上述控制器的稳定性.为了抑制快变子系统中基座和关节的柔性振动,分别采用线性二次最优控制方法以及引入关节柔性补偿器间接增大关节等效刚度的方式,使控制算法不局限于求解弱非线性问题.系统数值仿真结果表明,所提出的控制器能够有效抑制机器人多重柔性构件的振动,实现对期望信号的高品质追踪.      

空间机器人柔性臂动力学模糊控制的研究

重点研究了在空间机器人柔性臂的动力学非线性控制问题,由于柔性臂动力学系统的强非线性和耦合性,使得柔性臂控制系统复杂,控制的实时性和稳定性差,本文针对以往柔性臂控制所存在的问题,综合考虑系统的动态和静态特性,提出了一种带有非线性补偿器及ＰＩＤ控制器的柔性臂模糊复合控制方案,然后,根据所推导了一两连杆的空间机器人柔性臂的这非线性模型,进行了系统控制的仿真研究,实例仿真的结果表明,该控制方案能有效地抑制     

基座与臂杆全弹性空间机器人的有限时间控制

探讨了基座、臂杆全弹性影响下,基于有限时间的漂浮基空间机器人系统轨迹跟踪以及柔性抑振问题.由于弹性基座与两柔性杆之间存在多重动力学耦合关系,此系统为高度非线性系统.将弹性基座与臂杆间的连接视为线性弹簧,利用拉格朗日第二类方程并结合假设模态法,推导出该系统的动力学模型;应用奇异摄动理论的两种时间尺度假设,将系统分解为表示刚性运动的慢变子系统和表示基座弹性、双柔杆振动的快变子系统.针对慢变子系统,设计了一种基于名义模型的有限时间控制器,保证完成刚性期望轨迹跟踪.设计的积分式滑模面具有有限时间收敛特性,比传统渐近收敛控制方法具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性;对于快变子系统,采用线性二次型最优控制同时抑制弹性基座与两柔性杆的振动.Lyapunov理论证明了所提控制算法能使跟踪误差在有限时间内收敛到原点.仿真验证了控制方法的有效性.     

基于重复自抗扰控制的索网天线振动抑制

为解决索网天线在轨运行过程中的振动抑制问题,提出一种基于重复自抗扰复合控制器的主动振动控制方法。首先,使用有限元法建立天线型面的振动动力学模型,基于模态截断的方法对动力学模型进行降阶并转化为状态空间方程的形式。然后,基于能量最小化准则,使用遗传算法对传感器/作动器的位置进行优化。最后,设计了基于线性自抗扰控制的天线型面振动主动抑制算法,并在此基础上设计前馈重复控制算法,通过对反馈控制周期性误差的学习,提高控制器抑制周期性扰动的能力。仿真结果表明,相比无控状态时,所提出的控制方法可将型面扰动降低97.0%,振动抑制效果优于PID控制器。所设计的控制方法为天线型面的振动控制提供了一种新的技术手段。     

基于多层感知器神经元的空间柔性机器人位置跟踪控制

针对基体位置及姿态均不受控的自由漂浮柔性空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种前馈多层感知器(MLP)神经网络控制策略.建立了末端柔性的自由漂浮基机器人的耦合动力学模型,再利用MLP神经网络良好的逼近能力来自适应补偿非线性柔性臂的逆动力学模型,其误差代价函数由PID控制器提供,权重及阀值的调整采用改进的BP反传算法.最后通过仿真比较详细分析了所提方案的工作机理及对非线性强耦合系统控制的有效性.