基于有限差分法的双臂关节柔性空间机器人智能递阶控制策略

谐波减速器和力矩传感器等柔性元件广泛应用于空间机器人关节系统，以获取高减速比.这些柔性元件为空间机器人系统引入关节柔性，使得对其的稳定控制变得更为复杂.本文讨论研究了参数不确定双臂关节柔性空间机器人基于有限差分法的智能递阶控制及弹性振动抑制.运用递阶系统理论、动量守恒原理及第二类拉格朗日方法推导出系统递阶动力学模型.利用该模型，设计了基于模糊回归神经网络的非奇异Terminal滑模控制算法和基于有限差分法的滑模控制算法.采用模糊回归神经网络（Recurrent Fuzzy Neural Network，RFNN）逼近系统的不确定部分.为避免复杂的求导计算及角加速度可测要求，利用基于有限差分法的滑模控制来抑制柔性关节振动.由于设计控制器过程中未涉及惯常的奇异摄动双时标分解操作，该控制算法理论上具有适合任意大小关节柔性刚度的优点.系统对比仿真试验证明了智能递阶控制算法优于传统基于奇异摄动法的控制方案.      

平面并联机器人的轨迹控制与在线监控

提出了三自由度平面并联机器人的运动学控制方法,通过逆向运动学求解实现对机器人的轨迹规划;提出完成并联机器人在线监控的2个步骤:首先利用解析法实现并联机器人的正向运动学分析,再综合运用二分法和插值法进行正解的在线计算.还研究和完成了基于PC的模块化机器人控制系统设计,该设计主要包括使用C+ +语言完成并联机器人运动学控制算法编程和设计基于PMD(Performance Motion Devices)的模块控制器.该控制系统在三自由度模块化平面并联机器人上进行了演示,并将在MATLAB下实现的数值法与C+ +语言编写的解析法进行了比较,其结果验证了运动学算法和运动控制器的性能.      

柔性关节空间机器人基于柔性补偿的模糊鲁棒滑模控制及柔性振动主动抑制

针对参数不确定的漂浮基柔性关节空间机器人系统,研究了其动力学建模过程、运动控制律设计及柔性振动的主动抑制.利用系统动量、动量矩守恒关系和拉格朗日方程建立了系统的动力学方程.为克服传统奇异摄动法仅适用于关节弱柔性系统这一局限性,设计了柔性补偿项来等效提高空间机器人系统中柔性关节的刚度.在此基础上,利用奇异摄动法将系统分解为相互独立的慢变子系统和快变子系统,并分别进行控制律设计.所设计的慢变子系统模糊鲁棒滑模控制律可补偿系统中的不确定参数,减小柔性关节引起的转角传动误差,实现系统期望运动轨迹的渐近跟踪;快变子系统控制律可主动抑制柔性关节引起的系统柔性振动.仿真实验结果证明了该混合控制律的有效性.      

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.     

刚柔空间机器人基于神经网络的协调运动控制及柔性振动抑制

探讨了本体姿态受控的刚柔耦合空间机器人关节运动控制及柔性振动抑制问题.基于拉格朗日方法及奇异摄动理论, 导出了系统的奇异摄动模型. 为确保系统在未知惯性参数影响下本体姿态、关节协调运动的精确跟踪控制, 针对慢变子系统, 提出了一种基于RBF神经网络的补偿控制策略; 同时针对快变子系统,采用惯常的线性二次型最优控制器以实现系统柔性振动的主动抑制. 仿真结果表明, 所提控制方案可有效补偿未知系统惯性参数的影响, 使系统能够准确跟踪所期望的运动轨迹, 并较好地抑制系统的柔性振动.      

水下机器人路径控制与仿真

研究了水下机器人的路径跟踪问题.首先考虑重力、浮力、推力、水动力以及附加质量的影响,建立了6自由度水下机器人的动力学模型.在此基础上设计了非线性控制系统,包括一个内控制回路和一个外控制回路.内控制回路根据机器人动力学模型引入非线性补偿,使得经内控制回路作用后的机器人化为一个解耦的线性定常系统,外控制回路采用比例微分(PD)控制,根据机器人实际轨迹与期望轨迹间的偏差进行负反馈控制.最后通过MATLAB对水下机器人追踪水面目标和跟踪空间螺旋线进行仿真,并给出了仿真曲线,从仿真结果可以看出,利用该方法可以使水下机器人具有较强的抗干扰能力,能够较好地实现对时变理论轨迹的跟踪.     

CT导航混联医疗机器人灵活性研究

总结了目前医疗机器人灵活性的分析方法,基于服务球的数值法,对5R串联机器人和4H并联机器人进行了灵活度计算,得到了各自的任务灵活度.针对9-DOF冗余度串并混联医疗机器人运动学的复杂性以及难以获得逆解的解析解的状况,给出了串联部分、并联部分的位移流形,推导了混联机器人的位移流形.提出了混联机器人的灵活性分析方法,即基于位移流形(黎曼流形)的方法,并定义了混联机器人灵活度的通用解析表达式.基于黎曼曲面外接椭球面的面积计算,得到混联机器人的灵活度超过了CT导航手术所需的灵活度,满足手术要求,为微创外科混联机器人灵活性分析和度量提供了新的参考.      

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.      

基于反馈线性化的MSCMG转子稳定控制

磁悬浮控制力矩陀螺（MSCMG）转子的稳定悬浮是实现陀螺高精度大力矩输出的关键。针对影响转子稳定悬浮的转子径向偏转耦合、非线性参数摄动、动框架效应问题，建立转子的动力学模型，提出了一种基于反馈线性化的增强型内模控制方法。利用反馈线性化方法实现径向偏转运动解耦以及转子动力学模型的线性化，设计增强型内模控制对转子系统的非线性参数摄动进行补偿并有效抑制动框架效应，提升了转子系统的稳定性。MATLAB仿真结果表明:所提出的控制方法实现了转子偏转的完全解耦，与PID控制相比，所提方法可以有效抑制参数摄动对转子径向平动的影响。对于转子径向偏转，与PID交叉控制相比，所提方法可以有效抑制框架扰动，提高系统控制精度。      

一种高超声速飞行器的再入约束非线性控制方法

在再入过程中高超声速飞行器存在着多约束,包括角度,角速度,力矩约束,提出一种约束非线性控制方法.基于奇异摄动理论设计内外环解耦控制方案,控制系统的外环基于近似连续非线性预测控制和滑模预测实现角度跟踪,满足角速度约束和闭环稳定.强耦合的内环采用动态逆跟踪角速度指令,期望动力学采用PI形式抑制干扰,采用抗饱和技术在线调整控制参数,减少力矩饱和,提高内环的跟踪性能.最后,通过仿真验证了所提算法的有效性.     

高超声速飞行器BTT非线性控制器设计与仿真

高超声速飞行器的气动特性比一般的飞行器更为复杂,选用BTT(Bank-to-Turn)技术,即倾斜转弯技术可以满足其对于气动外形的要求,但随之给动力学系统带来了快时变、严重非线性及强烈耦合的特点.针对高超声速飞行器倾斜转弯非线性控制器的这一特点,采用了一种更为有效的非线性系统的控制方法,即非线性动态逆技术.首先建立了高超声速飞行器的非线性数学模型,然后根据奇异摄动理论将动力学系统的受控状态变量分为快变量和慢变量2部分,应用非线性动态逆理论分别对快逆回路和慢逆回路进行设计,其中慢逆回路控制器的输出作为快逆回路控制器的输入指令,最后对于所设计的系统在高超声速下的倾斜转弯运动进行了仿真验证.仿真结果表明该控制系统可以实现倾斜转弯,并可以满足高超声速飞行器稳定飞行的要求.      

一种高超声速飞行器的非线性再入姿态控制方法

针对高超声速飞行器的再入非线性动力学模型,利用SDRE（state dependent Riccati equation）设计姿态控制器。基于奇异摄动理论,把姿态动力学分解成姿态角和姿态角速度跟踪内、外环回路,同时把非线性动力学伪线性化。每个跟踪回路用SDRE获得控制律,考虑到SDRE局部渐近稳定的特点,可以保证系统闭环稳定。最后设计高超声速飞行器飞行控制系统,并在高超声速条件下进行仿真,验证了该方案的有效性。     

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.     

基于深度强化学习的软件定义卫星姿态控制算法

深度强化学习（DRL）作为一种新型的基于机器学习的控制算法,在机器人和无人机等智能控制领域展现出了优异的性能,而卫星姿态控制领域仍然在广泛使用传统的PID控制算法。随着卫星的小型化、智能化以至软件定义卫星的出现,传统控制算法越来越难以满足姿态控制系统对适应性、自主性、鲁棒性的需求。因此对基于深度强化学习的姿态控制算法进行了研究,该算法使用基于模型的算法,比非基于模型的算法拥有更快的收敛速度。与传统控制策略相比,该算法无需对卫星的物理参数和轨道参数等先验知识,具有较强的适应能力和自主控制能力,可以满足软件定义卫星适应不同硬件环境,进行快速研发和部署的需求。此外,该算法通过引入目标网络和并行化启发式搜索算法之后,在网络精度和计算速度方面进行了优化,并且通过仿真实验进行了验证。      

一种水下航行体运动参数测量系统的设计

针对航行体水下试验的要求,设计了一种水下航行体运动参数测量系统。从该系统的原理算法、硬件设计和软件设计等方面进行了详细的阐述。该系统以采用硅微传感器的姿态测量系统（以下简称MTi）作为惯性测量组合,导航计算机采集MTi中的加速度计、陀螺和磁力计的原始传感器数据,结合捷联惯导四元数算法更新姿态矩阵,对航行体的姿态、速度、位置进行实时解算并存储解算结果,试验结束后通过上位机对试验数据进行读取。该测量系统多次应用于航行体的水下试验,获得了航行体水下运动参数。经试验验证,该测量系统性能可靠,可以满足水下航行体的运动参数测量的需求。     

超机动飞机的非线性飞行控制研究

介绍了应用非线性动态逆理论进行战斗机过失速机动条件下飞行控制律设计的具体过程,首先根据奇异摄动理论将受控状态变量分为快变量和慢变量两个层次,快变量为三个角速率,慢变量为迎角、侧滑角和速度滚转角,然后根据非线性动态逆理论分别对内环和外环进行设计,其中外环控制器的输出作为内环控制器的输入指令.最后对所设计的飞行控制律利用过失速机动仿真来加以验证,结果表明本文设计的飞行控制律完全能够在过失速机动条件下控制飞机跟踪指令飞行.     

并联式运载器的垂直发射建模与控制

为了有效控制垂直发射时并联式运载器的运动,设计了一个用于垂直发射的姿态控制方法,首先分析了欧拉运动学方程存在的奇异点,在此基础上给出了采用四元数描述的姿态运动学方程,建立了并联式运载器的姿态动力学模型,其次给出了并联式运载器的推力矢量模型,基于数学模型对推力矢量在不同配置方式下的控制效率进行了比较,最后给出了保证四元数收敛的切换函数,应用变结构控制理论设计了对于满足一定条件的不确定性具有完全鲁棒性的姿态控制律.仿真结果表明了该姿态控制方法的有效性.