机械臂运动学建模及解算方法综述

以串联结构的机械臂为主要研究对象，首先调研了国内外机械臂正逆运动学建模及求解的主流方法，从数学工具、模型建立、求解手段等三个方面分析上述方法的基本原理，分析其优缺点。接着介绍了工程应用中解决机械臂运动学建模及求解问题所用的软件库，得到了不同软件库的精度和计算效率。最后提出了机械臂运动学建模及求解中存在的重要科学问题。通过总结上述方法，为研究人员在该领域内的理论研究及工程实现提供解决思路。     

基于输入整形方法的2自由度机械臂运行过程振动抑制

输入整形方法是一种根据结构振动特性对外力函数进行整形,以达到振动抑制效果的方法。本文以三连杆二关节的2自由度机械臂为例,详细推导了机械臂(逆)运动学和输入整形方法,设计了行程和输入整形函数,将整形后的动态响应与逆运动学方法的解析结果进行比较。研究结果表明:输入整形方法能有效抑制2自由度机械臂运行时的振动。该方法可以拓展到7自由度机械臂,针对柔性特征明显的空间站大型机械臂末端振动抑制也有直接参考意义,具备空间大型柔性结构基座机器人在轨精细控制的应用前景。     

空间双臂机器人运动学及动力学分析与建模研究

针对空间双臂机器人运动学和动力学建模,对失重状态下空间机器人的运动学分析与建模进行了研究。给出了双臂机器人左右臂的DH坐标及参数,建立了正运动学的计算公式,基于臂形角的方法,给出了更高效的空间机器人冗余单臂的解析形式逆解求解方法。分析了空间双臂机器人全部工作状态,引入二元判定系数归纳得到了双臂独立运动、双臂协同操作、闭链本体漂浮、开链本体漂浮4种四种机器人工作状态,并基于拉格朗日方程得到了4种不同工作状态下的动力学模型。通过对空间双臂机器人运动学及动力学进行分析与建模,为空间双臂机器人的设计与研究提供理论基础。     

一种可变形桁架逆运动学方法

针对空间站组装舱段转位过程中,以可变形桁架(VGT)作为空间操作机构的系统的逆运动学问题进行了研究。给出了一种基于等效机械臂模型和工作空间密度函数扩散过程的逆运动学方法,其基本思想是:首先计算VGT各级的等效机械臂模型,由关节运动范围得到单级机械臂的工作空间密度函数,将后一级关节点的工作空间密度函数视为之前各级的扩散过程,寻找使得末端在期望位置工作空间密度函数的值最大的一组等效机械臂模型关节变量值,计算该组等效机械臂模型对应的桁架模型可调杆长度值,即为所求逆运动学。与通过蛮力枚举求解可调杆长度的逆运动学方法相比,本文的方法能够有效提高运算效率。最后通过仿真验证了该方法的正确性和有效性。     

考虑臂杆柔性的空间机器人逆动力学仿真研究

本文在考虑臂杆柔性的情况下，利用拉格朗日公式推导出空间机器人操作臂的动力学方程。基于所得到的非线性模型，在最优控制理论的基础上，用Ｔｒｅａｎｏｒ法结合打靶法研究了其动力学逆问题的解法及振动的有效控制问题，并以平面二臂杆空间机器人操作臂为例进行了逆动力学仿真的研究，仿真结果很好。     

线牵连续型机械臂运动学分析

以狭小作业空间环境为应用背景,设计了一款线驱动连续型机械臂,并对此机械臂的单段关节和三段关节分别进行了正逆运动学分析。分析了驱动空间、关节空间与操作空间三者之间的关系,对这三种空间映射关系的分析即为连续型机械臂的正、逆运动学分析。分析了多关节段之间的运动学耦合关系,并在此基础上分析了多关节段的逆运动学问题,提出了求取逆运动学解的数值算法。最后在Matlab环境中分别对连续型机械臂单关节段和多关节段的正逆运动学算法进行了仿真验证,实验结果验证了所提算法的可行性和有效性。     

基于空间转换模型的工业机械臂手眼标定方法研究

针对反射镜质量大、尺寸大且装配精度要求高的需求,文章研究了一种机械臂装配系统手眼标定优化方法。有别于传统手眼标定方法仅求解相机与末端执行器相对位姿矩阵的关系,文章将相机成像模型、机械臂运动学模型与eye-to-hand形式的手眼模型进行整体建模,建立了基于装配系统的空间转换模型,采用递推最小二乘参数识别算法对机械臂进行运动学参数标定,研究了机械臂运动学误差分布,完成了手眼标定,提高了机械臂系统的装配精度,绝对定位精度由1.81mm提高至0.29mm,提高了83.98%,实验验证了该方法的有效性。     

考虑关节柔性的双连杆机械臂振动控制及实验研究

为了研究含有柔性关节的双连杆柔性机械臂的振动控制问题,采用绝对坐标方法对臂杆和关节进行建模,得到了刚柔耦合的双连杆机械臂动力学模型;对比研究了PD和LQR控制方法对柔性机械臂主动控制效果,针对柔性机械臂的实际工程需求,提出了一种LQR-PD联合控制策略,设计了相应的控制器并进行了仿真控制研究,同时结合搭建的双连杆柔性机械臂地面模拟平台进行了模拟实验。研究结果表明,该控制策略不仅能实现关节轨迹的精确跟踪,而且能有效抑制臂杆末端的残余振动,具有重要的工程价值和良好的应用前景。     

柔性多体航天器单向递推组集建模方法

本文提出一种面向计算机建立柔性多体航天器动力学方程的新方法，其特点是完成运动学正向递推同时实现动力学方程的组集。这种方法不仅可提高航天器、空间机械臂动力学仿真的计算效率，而且可有效地克服数值积分病态的困难。文末一个空间四杆柔性机械臂的算例验证了这种建模方法的上述优点。     

空间站宏微机械臂动力学建模与零反作用控制

为满足空间站宏微机械臂级联在一起运动的任务需求,文章提出一种简化的动力学建模方法。首先利用雅克比矩阵将柔性关节宏机械臂等效为柔性基座,根据柔性基座、刚性微机械臂以及两者之间的耦合作用推导出柔性基座机械臂动力学模型。基于机械臂系统的动力学冗余特性,采用零反作用运动控制法使柔性基座与微机械臂之间运动解耦。文中数学模型的仿真结果与商业软件一致,表明了柔性基座机械臂模型的正确性。另外,将零反作用轨迹跟踪控制法成功应用于该模型,使得微机械臂末端在跟踪期望轨迹的同时完全不会激起基座的弹性变形。     

含模型不确定性和状态约束的航天器姿态鲁棒控制

针对严格反馈三轴稳定航天器姿态控制问题,在考虑航天器系统存在模型不确定性、未知外部扰动、系统存在时延情况下,提出了一种鲁棒控制方法。首先建立航天器误差运动学和动力学模型,使用神经网络对系统不确定性和未知扰动进行逼近、引入障碍李雅普诺夫函数对系统状态约束进行处理;然后利用反步法构造一种鲁棒自适应姿态控制器,通过李雅普诺夫方法证明闭环系统是最终一致有界的;最后,结合工程实际经验对系统已知时延进行前馈补偿。半物理仿真结果表明了所设计控制器的有效性和鲁棒性。     

基于神经网络的BTT导弹逆控制方案设计

对基于神经网络的倾斜转弯(BTT)导弹逆控制进行了研究。用径向基函数(RBF)神经网络结构和最近邻聚类算法,对导弹系统逆动力学系统进行动态模型辨识,以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统;用逆系统法设计了一种用于BTT导弹非线性控制的经典控制与神经网络在线自学习综合控制方案,实现了导弹三通道的线性化控制和输出的渐近无差跟踪。仿真结果表明:该方案可根据设计指标要求实现对BTT导弹的非线性控制,且有较强的鲁棒性。     

BTT导弹神经网络直接逆控制算法的FPGA实现研究

针对BTT导弹控制系统中导弹模型的非线性和强耦合的特点,应用逆7系统和神经网络相结合的方法建立了导弹的逆模型.并以俯仰通道为例,设计了逆控制算法的BP神经网络结构,采用Verilog HDL编写了BP神经网络各个功能模块,并将其在FPGA上实现.通过神经网络逆控制算法在FPGA硬件实现和通用计算机上软件实现的对比,表明...     

基于神经网络的导弹姿态控制系统故障诊断

本文提出了一种多层前向神经网络快速误差向后传播学习算法ＦＢＰ（ＦａｓｔｅｒｒｏｒＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎＬｅａｒｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ），通过某导弹姿态控制系统故障诊断的仿真研究，验证了ＢＰ（误差后向传播学习算法）和ＦＢＰ用于导弹姿态控制系统故障诊断的有效性，ＦＢＰ学习算法较之ＢＰ学习算法学习速度的快速性     

基于RBF神经网络的导弹鲁棒动态逆控制

讨论了一种基于神经网络的导弹鲁棒动态逆控制方法。导弹的基本控制律采用动态逆方设计,针对存在动态逆误差的慢回路设计神经网络鲁棒逆控制器。用RBF神经网络逼近导弹慢模态数学模型,并把逼近误差引入到网络权值的调节律以改善系统的动态性能;鲁棒控制器用于减弱模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪精度的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪精度的影响减小到给定的性能指标。最后通过仿真分析,验证了该方法的有效性。
     

基于模糊逻辑的月球车逆运动学求解方法

研究了月球车逆运动学问题，即在月面数字地形图、月球车水平面坐标和航向角给定时，实时估计6轮摇臂转向架式月球车质心高度、位形（configuration）和姿态中的俯仰角和横滚角的问题。分析了6轮摇臂转向架式（rocker-bogie）月球车运动学模型，提出使用模糊逻辑结合虚拟传感器快速实时求解月球车逆运动学问题的新方法。此方法在月球车三维仿真平台中得到验证。实验结果表明此方法求解速度小于1／40s，同时保证月球车车轮到地面的距离小于0．02m。     

尖楔前体飞行器FADS系统驻点压力对神经网络算法精度的影响

针对尖楔前体（类乘波体）飞行器用嵌入式大气数据传感（FADS）系统存在建模困难及解算模型精度低的问题,首先采用BP神经网络建模代替传统的FADS系统空气动力学建模的方法,建立含有双隐含层的四层神经网络模型,然后通过合理选择网络结构参数及训练验证,对FADS系统的攻角进行解算,最后对驻点压力对算法精度的影响进行研究。结果表明,本文建立的含有双隐含层的四层神经网络模型精度较高,攻角测试误差小于 0.25°; 驻点压力是否作为输入参数对FADS系统神经网络算法求解精度影响较大,攻角测试误差相差达0.1°。在飞行器前缘半径允许的情况下,应尽量得到驻点压力用于解算攻角,提高解算精度。     

基于RBF网络辨识的挠性卫星姿态自适应控制

为满足挠性卫星姿态控制的更高要求,提出了一种基于径向基函数（RBF）网络辨识的模糊自适应控制方法。根据卫星姿态动力学方程,将RBF辨识网络引入模糊神经网络的T-S模型,以辨识卫星,在线修改模糊神经控制器（FNC）参数,使卫星的姿态角度达到设定值。仿真结果表明：该法能有效克服卫星的不确定性,提高卫星姿态的控制精度。     

柔性航天器预设性能及时间自抗扰姿轨跟踪控制

针对柔性航天器的姿轨机动及跟踪控制问题,首先基于模块化的多体动力学建模方法在SE(3)框架下建立柔性航天器的姿-轨-结构一体化动力学模型,其中航天器的位置、姿态使用李群SE(3)上的指数坐标来描述,然后进一步推导其相对动力学模型。在此基础上提出一种基于预定义性能及时间的积分滑模跟踪控制方法,通过引入预定义时间扰动观测器估计柔性附件弹性振动及空间环境的扰动,并在控制律中加入扰动估计结果的前馈补偿项,通过Lyapunov理论证明了系统的闭环稳定性和跟踪误差收敛性。该算法通过对状态误差的实时监测来调整执行器的输出,使控制器在系统存在柔性振动及空间环境干扰的情况下仍可实现高精度的姿轨跟踪。将其应用至柔性航天器姿轨跟踪系统中,仿真结果表明了该控制方案的有效性和实用性。     

多臂空间机器人的视觉伺服与协调控制

针对多臂空间机器人自主目标抓捕任务，首先建立多臂空间机器人的运动模型和其与目标的相对运动模型，采用Kane方法建立多臂空间机器人的动力学模型；其次，研究基于视觉伺服的机械臂在线轨迹规划算法，并引入零反作用机动，消除机械臂运动对平台姿态的扰动；再次，在不使用零反作用机动功能时，分别使用基于角动量前馈补偿的协调控制算法和逆动力学方法设计了协调控制器，在机械臂运动时保持平台姿态和相对目标的位置。最后，开发了基于Matlab的仿真软件MASS（多臂空间机器人仿真），仿真结果校验了上述方法的有效性。