任务空间内空间机器人的复合自适应控制

对于本体姿态受控而位置不受控的空间机器人系统 ,考虑存在参数不确定性 ,本文在任务空间内提出了一种复合自适应控制方法 ,证明了这种自适应方法不但可以保证末端执行器任务空间内位置轨迹跟踪误差的渐近收敛 ,而且还可保证关节空间内角速率偏差及估计误差的渐近收敛。仿真结果验证了算法的有效性     

临近空间飞行器的滑模变结构解耦控制

建立了临近空间滑翔飞行器六自由度运动模型,针对模型具有的快时变、强耦合、强非线性和不确定性特点,应用动态逆方法和滑模变结构控制方法分别设计了内环解耦控制器和外环鲁棒控制器,实现了解耦性与鲁棒性的有机结合,显著提高了控制系统性能.内环采用反馈线性化方法实现了姿态运动模型的伪线性化;外环滑模变结构控制器采用等速趋近律,采用饱和函数法抑制抖振现象,有效抑制外界干扰和参数偏差.仿真结果表明:基于动态逆的滑模变结构控制系统可以准确跟踪攻角、侧滑角和倾侧角指令,对外界干扰和参数偏差具有较强的鲁棒性.     

基于改进Hough变换的临近空间高超声速目标航迹起始方法

针对传统算法不能对临近空间高超声速目标进行有效航迹起始的问题,提出了一种基于改进Hough变换的快速航迹起始方法.量测数据经过Hough变换后,首先提取出参数空间中超过阀值的峰值点,形成备选积累单元位置矩阵,然后将备选积累单元位置矩阵中各列元素与本列各元素相减,并将超过距离偏差和角度偏差的点剔除,得到差值单元位置矩阵,最后对差值单元位置矩阵对应参数空间的所有点求均值,将均值作为曲线在参数空间的交点起始目标航迹.Mont Carlo仿真表明,新方法能够实现对多批临近空间高超声速目标的航迹起始,有效解决了航迹簇拥问题,具有一定工程实践意义.     

基于神经网络的不确定性空间机器人自适应控制方法研究

提出了一种针对自由漂浮状态的空间机器人模型不确定性的神经网络自适应控制 方法。通过RBF神经网络逼近模型的非线性函数和不确定性上界,无需预先估计系统的不 确 定性程度和外部干扰,提出的自适应控制律保证了权值的有界性,解决了神经网络权值的UU B（Unknown Upper Bound）问题,即未知上界有界问题,完成了笛卡尔空间内空间机器人轨 迹规划任务。证明了所提出的控制方法的稳定性,仿真结果表明控制方法避免了对空间 机器人动力学模型的参数线性化要求降低了计算量,能够满足实际任务中的实时性要求。
     

一种带航迹角约束的临近空间目标拦截中制导算法

针对采用双脉冲发动机的防空导弹拦截临近空间高速目标的多约束中制导问题,设计了一种基于逆轨拦截且满足过载收敛的预测-校正制导方法。该算法在基于由最优控制理论推导的满足终端位置、速度约束的ZEM-ZEV算法基础上,以具有航迹角约束的零控拦截流形作为交班条件,采用数值预测方法对剩余飞行时间进行高精度求解,通过在线动态生成初-中制导交班的速度方向和II脉冲发动机的开机时刻来降低中制导段需用过载。蒙特卡洛打靶仿真结果表明本文所提出的中制导算法能够满足带航迹角约束的零控拦截条件,对模型的参数偏差和不确定性具有强鲁棒性,具备重要的理论意义和工程应用价值。     

自由漂浮空间机器人神经网络自适应补偿控制

针对更具工程价值的任务空间内的自由漂浮状态空间机器人模型不确定性末端控制问题,提出了一种自适应神经网络控制策略用于机器人末端控制.通过神经网络在线建模来逼近系统中的非线性模型,神经网络的逼近误差及外界有界扰动通过鲁棒控制器来消除,采用引入GL矩阵及其乘法算子"·"来直接辨识的各部分系统参数.该控制策略既不需要逆动态模型的估计值,同时也避免了求雅克比矩阵的逆,降低了计算量.基于李亚普诺夫理论证明了整个闭环系统全局渐近稳定.仿真结果表明了这种神经网络控制器对于任务空间的空间机器人末端控制在达到较高的精度的同时,能够满足实时性要求,具有重要的工程应用价值.     

空间目标天基天文定位误差分析

空间目标的天基观测是未来空间目标监视系统的主要观测方式。天基观测 可以利用轴系定位和天文定位两种方式实现对空间目标的定位,其中天文定位方式能够达到 较高的定位精度。星载相机的姿态测量误差和目标位置提取误差都会影响空间目标的天文定 位精度。基于此,本文推导了空间目标天基天文定位的误差公式,结合一套星载相机的参数 ,采用计算机仿真的方法,研究并分析了各项误差因素对天文定位精度的影响规律。计算结 果表明,空间目标的视赤经的精度随视轴赤纬角的增大而变差,视赤纬精度水平高于视赤经 的精度水平;将空间目标成像在CCD面中心位置附近,能够得到较高的定位精度;视位置测 量精度与目标星点质心提取精度呈线性关系;就目前的硬件水平而言,视赤纬可以达到标准 偏差优于2″的水平,视赤经精度稍差。
     

带落速落角约束的高超声速飞行器俯冲轨迹规划方法

针对高超声速飞行器俯冲段精确打击任务需求,提出了一种能够同时满足落速与落角约束的轨迹规划方法。建立了两段式轨迹规划策略,第一段采用参数化控制剖面调节飞行速度,第二段采用传统偏置比例导引律实现落角控制。将控制剖面的参数设计分解为多参数优化与单参数搜索两个问题：通过离线求解可行初始位置范围最大的多参数优化问题,提高控制剖面对初始偏差的适应性;通过在线求解带罚函数的单参数搜索问题,得到落速偏差最小的俯冲轨迹。结合高超声速飞行器模型,对所提出的俯冲轨迹规划方法进行了仿真。结果表明,该方法能够得到满足落速与落角约束的俯冲轨迹,具有较好的求解效率,且对初始状态偏差具有较强的鲁棒性。     

空间飞行器目标电磁散射特性分析

根据某空间飞行器及目标几何模型,用高频近似法计算飞行器的电磁散射和角散射线偏差等,计算结果与矩量法(MOM)及暗室测试结果吻合,验证了算法的正确性,并给出了该空间飞行器雷达散射截面积(RCS)的统计结果、角闪烁在近距离的变化,以及模拟运动过程中散射特性随时间的变化。结果表明:该空间飞行器点频后向RCS满足χ2分布模型;在远场,角闪烁引起的线偏差与距离基本无关,在近场,线偏差与距离密切相关;动态散射特性与运动中的相对姿态和距离等密切相关。     

空间拦截器姿态控制系统变结构控制规律研究

结合空间拦截器的姿态控制问题,本文介绍了一种对系统参数摄动和外在不确定性干扰具有鲁棒性的变结构控制律。在此基础上,研究了当控制信号幅值受限的情况下,非线性系统的变结构控制律的设计问题。此方法考虑了空间拦截器姿控发动机推力幅值受限这一实际情况,提出了基于姿态角双包络线概念的实用姿控方法。因此,更符合系统实际的运行情况。仿真结果证明了此方法的有效性。     

考虑重力影响的柔性关节空间机械臂任务空间神经网络控制

针对柔性关节空间机器人地面模拟及空间应用受到重力或微重力不确定项干扰的问题,提出一种基于奇异摄动的任务空间神经网络自适应控制算法。首先建立了考虑重力影响的柔性关节空间机器人的模型,通过奇异摄动方法将系统降阶处理后,转换到任务空间进行控制器的设计,利用神经网络自适应算法对系统的不确定性进行逼近,并针对逼近误差设计了鲁棒控制器补偿,最后将控制量转换为关节空间的控制力矩。对系统进行了稳定性分析和仿真校验,结果表明,控制器可以解决柔性带来的系统高频谐振和失稳问题,并能有效抵抗系统扰动,具有很好的跟踪性能。     

任务空间内空间机器人鲁棒智能控制器设计

研究了基于神经网络的自由漂浮空间机器人在任务空间内的轨迹跟踪问题。首先利用RBF神经网络来逼近自由漂浮空间机器人高度非线性的动力学模型，然后设计了鲁棒控制器对逼近误差和外部干扰进行抑制。利用Lyapunov直接方法建立的新的神经网络参数和连接权值的在线学习算法，以及利用耗散理论设计的鲁棒控制器保证了系统的稳定性，并能够使系统L2增益小于给定的指标。利用该控制器对平面二连杆空间机器人进行了仿真研究，表明该智能控制方案是有效的。     

电液伺服型并联式加注机器人运动轨迹跟踪控制

针对电液伺服型并联式加注机器人在实际任务中广泛存在的模型不确定和强外干扰问题,提出一种基于关节有限时间扰动估计(FTDO)的动力学解耦反步鲁棒控制策略。首先,将系统处理为一组受外部扰动关节子系统的集合,进而针对各关节通过设计两个有限时间扰动观测器实现了对关节中匹配与不匹配不确定性的有限时间同步精确估计和补偿。同时,基于系统的动力学解耦模型,通过设计反步鲁棒控制器保证了闭环系统的稳定性。最后,通过Lyapunov方法验证了闭环系统信号的有界性和关节跟踪误差的有限时间渐近收敛特性。试验结果表明,控制器在不同工况下均具有良好的轨迹跟踪性能和关节抗干扰能力,能够满足在实际加注任务中的应用需求 。     

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。     

A near-optimal control approach to 3D ball-in-socket joint space robot models with initial angular momenta

Control of space robots in the 3D space is known as one of the difficult problems in nonlinear control theory, and if there exist initial angular momenta for space robots, the control problem becomes an increasing challenge. However, it is quite important to take into account the existence of initial angular momenta from the aspect of realistic situations. This paper deals with a control problem for a 3D space robot of two rigid bodies with an initial angular momentum. First, we give a model of a space robot with an initial angular momentum, called the ball-in-socket joint model. We next propose a near-optimal control method for general nonlinear affine control systems based on the finite dimensional orthonormal basis and give some theoretical analysis for the method. Moreover, a near-optimal control algorithm is also shown. Then, we apply the near-optimal control algorithm to a 3D attitude control problem of the ball-in-socket joint model with an initial angular momentum, and illustrate numerical simulations in order to show the effectiveness of our method.     

空间机械臂捕捉空间目标分析

基于建立的空间机械臂系统的运动学与动力学模型,以及动量守恒关系,对空间机械臂抓取空间目标进行了分析。讨论了两关节机械臂4种碰撞力方向及其对应的机械臂系统耦合角动量、关节转角的变化,提出了直臂抓取方案。仿真结果表明：通过控制碰撞力方向可有效减少碰撞力对系统耦合角动量、关节转角的影响,进而避免混合体控制的关节与力矩限制。     

基于角动量守恒的空间机器人动力学参数辩识

空间机器人由于加工、装配误差以及在轨燃料消耗等因素使其名义公称参数与实际 动力学参数相比存在一定的误差。空间机器人路径规划和地面机器人不同,其广义雅克比 矩阵包含动力学参数,使计算的轨迹偏离实际要求的路径,引起末端位姿误差。本文根 据自由飘浮空间机器人的角动量守恒方程式,对一种两自由度空间机器人的基座以及机械臂 的各个关节分别单独做三次多项式轨迹激励,利用基于偏差模型的最小二乘法和遗传算 法对动力学参数进行辨识。仿真结果表明,遗传算法的计算稳定性和对动力学参数辩识精 度优于最小二乘法。〖JP〗     

带有柔性补偿的柔性关节空间机器人的增广自适应控制及关节振动抑制

The problems of joint motion control and flexible vibration suppression of a flexible joint space based robot for manipulating an unknown payload are studied. Based on the system linear momentum conservation and the Lagrange method, the under actuated dynamics model of the space robot is established. For convenience of the design of its control system, the system is divided into both fast and slow subsystems by using the joint flexibility compensation technique and the singular perturbation theory. A torque differential feedback controller is proposed for the fast subsystem to suppress the joints’ flexible vibration, meanwhile an adaptive control scheme based on the augmentation approach is designed for the slow subsystem to realize the joint trajectory asymptotic tracking under the condition of unknown payload parameters. Because of introduction of the flexibility compensation technique, the presented control scheme can equivalently increase the joint stiffness, and it is suitable to control the space robot systems with low joint stiffness. Moreover, the effect of unknown parameters is real time compensated by its adaptive controller, and then the specified joint motion task is achieved precisely. The effectiveness of the scheme is verified by the corresponding simulation results.     

基于主任务零空间的空间机械臂重复运动规划

针对空间机械臂执行封闭在轨操作任务时,终止时刻机械臂关节角与基座位姿发生漂移的问题,提出一种基于主任务零空间的空间机械臂重复运动规划方法。结合在轨操作任务特点,分析了空间机械臂重复运动要求,将重复运动问题转化为关节构型、末端姿态与基座姿态复位优化问题并设计了空间机械臂重复运动优化算子;在此基础上,引入任务优先级概念,将重复运动优化算子引入主任务的零空间,保证主任务完成的同时机械臂重复运动得以优化;进而为增强重复运动优化能力,空间机械臂基座姿态保持算子也被引入。仿真结果表明,新算法能够减小关节角与基座位姿的漂移,实现空间机械臂重复运动规划,可以应用于实际的控制系统中。