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。     

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.     

基于空间机械臂的柔顺抓捕技术研究综述

空间机械臂是广泛应用于空间探索与实验的重要机电设备,柔顺抓捕技术为其执行主要任务的基础。空间机械臂柔顺抓捕技术主要分为结构设计与控制方法两个方面。首先介绍了目前已成功应用的空间机械臂末端执行器系统,分析了其结构与抓捕原理特点,说明了相应优势与不足,并给出结构优化的合理建议。然后介绍柔顺抓捕的控制方法在空间任务以及部分非空间任务中的成功应用,比较了其特性与优劣,归纳出优化的空间机械臂柔顺抓捕控制策略。本研究期望为空间机械臂柔顺抓捕技术的研究提供思路。     

机械臂初始构型对航天器姿态干扰力矩的影响研究

针对机械臂在笛卡尔空间的轨迹规划,文章提出一种初始构型的最优化方法。首先,采用牛顿-欧拉法建立七自由度空间机械臂的逆动力学方程,从而得到机械臂的反作用力、力矩和机械臂的运动学参数之间的对应关系。其次,利用关节角参数法得到七自由度冗余机械臂的各种初始构型,并基于速度级逆运动学对机械臂进行不同初始构型下的轨迹规划。仿真表明:在不同的初始构型下对机械臂末端进行轨迹规划,机械臂在运动过程中对基座产生的反作用相差较大。因此,通过调整机械臂的初始构型,能大大减小其在运动过程中对航天器的干扰力矩。最后,给出算例验证了方法的有效性,按此方法可找到一种使航天器所受反作用力矩峰值最小的初始构型。     

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。     

一种基于共享控制的双臂协同遥操作控制方法

针对双臂空间机器人精细操作任务，提出一种双臂协同遥操作共享控制方法。该方法将传统的遥操作四通道控制结构与共享控制相结合，通过在主从端控制器中加入优势因子，实现操作者与机器人左右操作手力和位置信息的双闭环反馈回路，并通过调节优势因子使主端的操作者对从端机械臂具有不同的控制权重，且主端操作者在协同操作时可以感受到对方的操作意图。通过CHAI 3D搭建的实验平台设计典型空间操作实验，并与单个操作者单独进行双手操作和双操作者分别操作单机械臂的情况对比。实验结果表明，本算法操作精度和效率较高，操作中的碰撞次数较少。     

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。     

空间机器人神经网络自适应滑模目标操控轨迹跟踪控制

针对参数未知的空间目标操控问题,考虑空间机器人负载不确定性、系统动力学不确定性和环境扰动等因素,为实现操作过程的稳定控制及机器人轨迹的有效跟踪,提出一种基于径向基神经网络估计不确定项的自适应增益非奇异终端滑模变结构控制器。首先基于拉格朗日法建立空间机器人的刚体动力学模型。考虑空间机器人基座姿态主动控制模式,使用径向基神经网络对模型中的不确定项进行估计。进而提出基于神经网络估计的非奇异终端滑模控制器,并针对不确定性和扰动的估计误差设计自适应增益,以期实现空间机器人系统轨迹跟踪控制的收敛。仿真校验结果表明所设计的控制方法具有较好的误差收敛速度和控制精度。     

空间机械臂非完整运动规划的遗传算法研究

带空间机械臂航天器系统在无外力矩作用时，系统相对于总质心的动量矩守恒而变为非完整系统。由于非完整约束的不可积性，非完整系统的运动规划与控制比一般系统要困难得多。现利用非完整特性研究了自由漂浮空间机械臂的三维姿态运动控制问题。首先导出带空间机械臂的航天器三维姿态运动数学模型，并将系统的控制问题转化为无漂移系统的非完整运动规划问题。在运动规划中，根据最优控制原理和优化理论，提出基于遗传算法的最优运动规划数值算法。通过数值仿真，表明该方法对空间机械臂及航天器三维姿态运动的非完整运动规划是有效的。     

任务空间内空间机械臂的一种鲁棒自适应控制

对于本体姿态受控而位置不受控的空间机械臂系统,考虑存在参数不确定性及非参数不确定性(包括扰动、未建模动态),本文在任务空间内提出了一种鲁棒复合自适应控制方法,证明了这种方法可以保证末端执行器在任务空间内的位置轨迹跟踪误差、关节空间内的角偏差和角偏差速率渐近收敛.仿真结果验证了算法的有效性.     

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。     

一种基于频域分析的柔性空间机械臂振动抑制方法

针对采用两级控制的大型柔性空间机械臂轨迹跟踪与振动抑制问题,文章在对系统频域进行分析的基础上,提出了一种应用滤波的振动抑制方法,即通过降低中央控制器输出信号的频率减少伺服跟踪的动态误差。此方法能够有效提高机械臂末端解析点(POR)的动态跟踪精度,并抑制机械臂振动。文章通过某大型机械臂全柔性系统仿真算例对方法的有效性进行了验证,可为机械臂控制和振动抑制提供借鉴。     

基于T-H方程的卫星轨迹模型参考输出跟踪控制方法

当目标卫星沿椭圆轨道运行时,描述追踪星与目标星相对运动的线性化方程为T-H方程。将描述航天器相对运动的T-H方程变换为周期系统的状态空间形式,并给出卫星轨迹跟踪控制问题的数学描述。基于周期系统的参量Lyapunov方法和模型参考跟踪控制理论,提出了卫星轨迹跟踪控制器的设计方法。利用该方法设计了带有收敛速率保障的反馈镇定控制器和具有自由参数的前馈控制器。对追踪星相对目标星悬停任务进行了数值仿真,仿真结果表明提出的控制方案是有效的。     

多目标融合的冗余空间机械臂碰前轨迹优化

面向在轨对接与装配任务,提出了多目标融合的冗余度空间机械臂碰前轨迹优化方法。通过分析任务特点,阐述了空间机械臂碰前的多重任务目标。针对由空间机械臂连续轨迹跟踪、碰撞姿态控制及碰撞冲量幅值优化三个目标组成的第一类任务,通过设置任务优先级融合多目标并采用基于主任务零空间的方法实现对碰前轨迹的优化;而对由空间机械臂点到点规划、碰撞姿态控制及碰撞冲量幅值优化三个目标组成的第二类任务,通过设置任务权重将多目标融合并采用遗传算法对碰前轨迹进行优化。以典型七自由度机械臂为例开展仿真实验,验证了提出的轨迹优化方法的有效性。     

Dynamics analysis of space robot manipulator with joint clearance

A computational methodology for analysis of space robot manipulator systems, considering the effects of the clearances in the joint, is presented. The contact dynamics model in joint clearance is established using the nonlinear equivalent spring-damp model and the friction effect is considered using the Coulomb friction model. The space robot system dynamic equation of manipulator with clearance is established. Then the dynamics simulation is presented and the dynamics characteristics of robot manipulator with clearance are analyzed. This work provides a practical method to analyze the dynamics characteristics of space robot manipulator with joint clearance and improves the engineering application. The computational methodology can predict the effects of clearance on space robot manipulator preferably, which is the basis of space robot manipulator design, precision analysis and ground test.     

空间机械臂建模方法与控制策略研究

针对刚柔耦合空间机械臂动力学建模中对柔性体采用的传统描述方法（有限元法、模态综合法以及集中参数法等）并不足以精确描述柔性大变形的问题,采用绝对节点坐标法描述柔性体,采用自然坐标法描述刚性体,建立了末端带集中质量的双连杆柔性机械臂的动力学模型并且研究了机械臂的空间定位问题。结合广义α法以及工程上常用的Scaling技术,开发了计算程序,实现了动力学方程的高效精确数值求解。针对机械臂的空间定位以及柔性变形问题,提出了一种运动规划方案,采用PD控制策略,实现了机械臂的运动跟踪控制;仿真结果表明：提出的运动规划方案能有效地减弱机械臂的柔性变形。     

空间机械臂抓取目标动力学与寻的制导控制

针对安装有两连杆机械臂的航天器对地球圆轨道上的空间目标已形成自由绕飞（即满足齐次C-W方程）的情形,研究通过机械臂抓取该目标的系统动力学建模与制导控制问题。在目标固连旋转参考系下,运用非惯性系下的拉格朗日分析力学,建立了两连杆机械臂系统动力学方程。忽略惯性耦合影响,对模型进行了合理简化,在此基础上设计了机械臂末端执行器即机械手抓取目标的寻的制导控制规律。然后代入原始复杂模型,进行数值仿真校验。结果表明,在机械臂载体自由绕飞空间目标的条件下,机械手能够准确地抓住目标。     

基于Sarsa(λ)强化学习的空间机械臂路径规划研究

针对目标特性未知的在轨操作环境，研究了典型空间操作机械臂的路径规划策略。采用Sarsa(λ)强化学习方法实现目标跟踪及避障的自主路径规划与智能决策，该方法将机械臂系统的每节臂视为一个决策智能体，通过感知由目标偏差和障碍距离程度组成的二维状态，设计符合人工经验的拟合奖赏函数，进行各臂转动动作的强化训练，最终形成各智能体的状态-动作值函数表，即可作为机械臂在线路径规划的决策依据。将本方法应用于多自由度空间机械臂路径规划任务，仿真结果表明新算法能在有限训练次数内实现对移动目标的稳定跟踪与避障，同时各智能体通过学习所得的状态-动作值函数表，具备较强的后期在线自主调整能力，从而验证了算法较强的鲁棒性和智能性。     

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。