开闭环PD型快速迭代学习控制方法及其在直流电动机中的应用

针对一类非线性系统的学习控制问题,提出了一种开闭环PD型快速迭代学习控制方法。此学习控制方法利用了系统当前的跟踪误差信号和前次迭代控制的跟踪误差信号,以及它们的微分信号,同时采用可调比例系数,根据系统误差的变化及时地调节比例系数,从而使目标的跟踪能力得到提高。通过分析给出了此快速迭代学习算法收敛的条件,直流电动机的仿真应用说明了此学习控制方法对于非线性系统具有较强的有效性和较好的可行性。     

面向空间机械臂任务验证的硬件在环半物理仿真系统研究

针对空间机械臂在轨任务进行高保真地面仿真和验证的需求,搭建了空间机械臂操作任务验证平台(MTVF)系统。该系统基于硬件在环技术,将空间机械臂动力学仿真模型、两台地面模拟机械臂和测量系统通过实时仿真计算机实现软硬件的整合,具有响应速度快、跟踪精度高的特点。开发了闭环稳定算法和阻抗控制算法以保证MTVF系统的高保真性能,并通过搭建仿真计算模型以及设计地面试验等方法对MTVF系统的性能进行验证,结果表明,该系统能够反映真实微重力环境下空间机械臂的动力学特性,能够实现对真实微重力环境下的空间机械臂在轨操作任务进行高保真的地面试验和验证。     

惯性参数不确定的自由漂浮空间机器人自适应控制研究

针对自由漂浮空间机器人系统惯性参数不确定问题,提出一种笛卡儿空间内的自适应轨迹跟踪控制方法。采用扩展机械臂模型建立了自由漂浮空间机器人关节空间动力学方程,进而推导笛卡儿空间中的自由漂浮空间机器人动力学方程。在基于逆动力学法的自由漂浮空间机器人自适应控制器设计中,利用标称控制器离线固定控制参数与补偿控制器在线补偿方法,既可以保证惯量矩阵可逆,又可以使控制参数实时估计。采用Lyapunov方法的稳定性分析表明系统是稳定且渐进收敛的。最后,应用该控制方法对两杆平面自由漂浮空间机器人进行了仿真研究。仿真结果显示自由漂浮空间机器人末端执行器在笛卡儿空间具有良好的轨迹跟踪能力。     

参数不确定空间机械臂系统的增广自适应控制

讨论了载体位置与姿态均不受控制的漂浮基两杆空间机械臂系统的控制问题,为此对系统的运动学、动力学作了分析。结果表明 :结合系统动量守恒及动量矩守恒关系得到的系统广义Jacobi关系、以及系统的动力学方程将为系统惯性参数的非线性函数。证明了借助于增广变量法可以将增广广义Jacobi矩阵以及系统动力学方程表示为一组适当选择的惯性参数的线性函数。在此基础上,给出了系统参数未知时,空间机械臂末端抓手跟踪惯性空间期望轨迹的增广自适应控制方案。通过仿真运算,证实了方法的有效性。     

基于摩擦补偿的空间机械臂关节高精度控制研究

空间机械臂关节具有大惯量、高精度的特点,针对空间机械臂关节低速、高精度控制要求,提出一种基于摩擦补偿的双位置闭环控制策略。建立了考虑摩擦和惯量变化等因素的一体化关节动力学模型,分析了全位置闭环系统的稳定性,在此基础上提出了一种基于双位置传感器信息的闭环伺服控制策略,并引入自适应率辨识未知摩擦和惯量变化,利用Lyapunov函数证明闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐进收敛性。在测试平台上的试验结果表明,提出的空间机械臂一体化关节伺服控制策略能够有效地提高关节伺服控制精度和系统鲁棒性。     

基于迭代滑模的机械臂控制策略

针对机械臂这类非线性的不确定性系统,基于迭代学习控制与滑模控制策略,提出了一种有效的迭代滑模控制方法。该控制方法通过将滑模控制律引入到迭代学习控制中,并运用Lyapunov理论对控制律进行证明,从而确保系统的稳定性。基于拉格朗日力学法建立动力学模型,得到相对简化的n关节机械臂模型。以一个二关节机械臂为例,通过MATLAB仿真验证所提控制策略可有效提高关节的跟踪速度与跟踪精度,并且在一定程度上可减缓传统滑模控制的抖振现象,与传统迭代学习控制相比,系统具有鲁棒性。物理试验验证了所提控制策略的有效性。     

空间机械臂视觉测量技术研究

空间机械臂技术是维护空间站、执行指定任务、保障航天员出舱作业的安全等必不可少的关键技术。视觉测量技术则是保证空间机械臂顺利完成空间遥操作任务的前提。基于此前提,首先对空间机械臂视觉测量技术进行了概述,并分别对手眼关系标定、标志器识别以及相对三维位姿测量等关键技术进行了阐述;然后,以加拿大机械臂为例提出了一种基于边缘特征的标志器识别算法,给出了具体的识别流程,并采用一种基于非迭代的相对位姿测量算法实现了位姿求解;最后,针对标志器识别算法和位姿测量算法给出了基于仿真图像的实验结果和机械臂原理样机集成实验结果。最终实验结果表明:提出的空间机械臂视觉测量方法合理可行,满足预期的技术指标要求,具有较强的工程应用价值。     

飘浮基两杆柔性空间机械臂的振动分析与振动抑制

对载体位置无控、姿态受控的飘浮基两杆柔性空间机械臂操作过程中的振动进行了分析,并提出了对振动进行有效抑制的方法。首先利用拉格朗日方程并结合系统总质心定义,得到系统的动力学方程。然后对该系统操作过程中的振动进行了分析。接着利用奇异摄动法,将两杆柔性空间机械臂系统分解为一个关于载体姿态、杆件关节轨迹跟踪的慢变子系统和一个描述柔性臂变形的快变子系统。以此为基础,提出了一个由慢变控制项和一个快变控制项组成的复合控制器,使得机械臂在操作过程中跟踪上载体姿态和关节期望轨迹的同时柔性臂的振动得到了有效的抑制。该控制方案的显著优点为不需要测量反馈载体的位置、移动速度、移动加速度。     

空间机械臂技术综述及展望

介绍了国外空间机械臂在轨技术验证与工程应用的概况,从任务类型、构型配置、末端执行器与操作方式方面分析了空间机械臂技术的发展趋势。综述了空间机械臂的任务规划、系统控制、路径规划、视觉感知、末端执行器、遥操作控制及地面试验验证7项关键技术。介绍了中国试验七号与天宫二号空间机械臂在轨验证情况,重点介绍了正在研制的中国空间站机械臂基本方案。最后,总结了目前空间机械臂技术存在的问题,并对中国未来空间机械臂技术发展提出了建议。     

集群空间控制框架下的四旋翼编队飞行研究

针对四旋翼编队控制问题,采用水平通道与高度通道解耦的四旋翼动力学模型,基于集群空间控制方法设计了编队控制器。首先介绍了集群空间控制方法的两个重要概念,即集群空间变量和集群运动学关系,进而以3架四旋翼为例,详细地给出了集群空间编队控制器的设计思路。在选取集群变量并建立编队与单机的运动学关系后,设计了不完全微分PD控制器以产生集群控制指令。不完全微分PD控制与常规PD控制相比,前者抗高频干扰能力更强。最后通过仿真验证了该编队控制算法能够完成多架四旋翼的队形放大和队形保持任务,且具有较高的控制精度和较好的抗高频干扰能力。     

基于鲁棒迭代学习的四旋翼无人机轨迹跟踪

针对四旋翼无人机高精度轨迹跟踪问题,充分考虑外部扰动等因素,提出了一种带遗忘因子的基于可变增益的前馈-反馈鲁棒迭代学习控制算法。其中,前馈迭代学习控制器采用选择迭代学习方案,弥补了传统的基于遗忘因子迭代学习控制方法的不足,且控制器学习增益可随迭代变化,可以加快算法的收敛性。反馈控制器采用比例-微分控制器,可以保持系统稳定并且加快跟踪误差收敛速度。最后通过收敛性分析和四旋翼仿真试验验证了所提出算法的有效性,所设计算法具有很好的鲁棒性和较高精度。     

基于阻抗控制的空间机械臂目标捕获技术研究

针对7自由度空间机械臂在目标捕获过程中的应用,根据机械臂末端执行器与目标适配器导向插入过程中存在接触碰撞的特点,提出一种阻抗控制方法,将机械臂末端测量的反作用力和力矩转化为位置增量,从而提高机械臂的主动柔性。并建立MATLAB/ADAMS联合仿真模型进行仿真验证,利用ADAMS的碰撞模型模拟接触捕获时的力学过程。仿真结果表明,本文提出的阻抗控制方法可以减小机械臂末端作用力和关节的驱动力矩,补偿了机械臂位置控制的误差,从而保证了机械臂对目标的捕获精度。     

基于PSO优化算法的空间机械臂振动抑制研究

针对空间柔性机械臂的末端残余振动抑制问题,提出了一种基于逆运动学分析和粒子群优化算法的柔性机械臂笛卡尔空间轨迹规划和振动抑制的新方法。采用自然坐标法和绝对节点坐标法分别对柔性关节、柔性臂杆进行动力学建模,最终得到全面考虑柔性特性的柔性机械臂动力学模型;针对机械臂末端笛卡尔空间"点到点"和"静止到静止"的规划运动,采用五次多项式函数对末端轨迹进行离散规划,并通过逆运动学理论分析求解得到含冗余参数的关节空间电机转动轨迹;采用粒子群优化算法(PSO),将满足机械臂末端振动最小化的轨迹规划问题转换为待定冗余参数的优化问题,并迭代优化求解该参数;最后以三自由度柔性机械臂开展仿真研究。仿真结果表明,提出的规划方法具有很高的收敛速度,节约了计算时间;能够实现预定的机械臂轨迹规划;对机械臂末端点的残余振动能够进行有效地抑制。     

基于终态滑模的机械臂自适应迭代学习控制

针对带未知参数且执行重复任务的机械臂,提出一种自适应迭代学习控制算法。为了克服因重置精度低带来的重置误差,引入了终态滑模和初始状态修正吸引子,实现了跟踪误差在有限时间收敛于0,并通过迭代轴上的自适应算法来调节控制器参数。理论证明了跟踪误差的收敛性和系统中所有信号的有界性,仿真结果验证了算法的有效性。     

虚拟机械臂和ADAMS在空间机械臂研究中的应用

首先阐述了虚拟机械臂的概念。其次利用虚拟机械臂技术和ADAMS软件分析空间机械臂的工作空间、逆运动学问题。最后利用ADAMS/Controls模块将ADAMS的动力学模型与Mat-lab的控制模型结合起来,对空间机械臂进行控制仿真。仿真结果表明,虚拟机械臂技术和AD-AMS的结合使用为空间机械臂的研究带来极大的方便,ADAMS和Matlab联合仿真的分析方法是有效的。     

柔性臂空间机器人的一类运动学方程及轨迹规划

用柔性机械臂连杆末端的弹性变形以及变形角度来表示空间机器人柔性臂的弹性运动变量,克服了用无穷维振动模态变量来表示弹性变形给系统运动学建模带来的困难;基于广义雅可比矩阵的思想,建立了柔性臂空间机器人"双广义雅可比矩阵"形式的运动学模型,该运动学模型描述了柔性臂弹性变形对空间机器人的运动影响;以运动学方程为基础,设计了柔性臂空间机器人的惯性空间内连续轨迹规划算法。仿真表明,规划的机械臂关节运动规律可以补偿柔性连杆振动给机械臂末端位置带来的影响,使机械臂末端位置准确沿着期望的轨迹运动。     

基于机器人柔性毛刷的空间翻滚目标消旋

设计了一种柔性减速刷消旋机构，将其安装于七自由度机械臂的末端，通过与翻滚目标帆板之间的接触碰撞进行消旋。利用绝对节点坐标法推导了柔性减速刷的动力学模型，并对其接触碰撞进行分析。针对自由漂浮空间机器人动力学建模和基座姿态的控制进行了研究，采用基于计算力矩法的滑模控制策略，对末端参数不确定的七自由度机械臂进行控制。滑模控制具有快速响应、对参数变化及扰动不灵敏等特点，确保了系统的全局鲁棒性和稳定性。有利于节省消旋时间，提高消旋效率。通过PD控制和滑模控制消旋仿真验证，该消旋策略能够成功消除初始旋转速度，消旋程度达90%以上，具有可行性与有效性。     

多无人机绳索悬挂协同搬运固定时间控制

针对多无人机绳索悬挂协同搬运跟踪控制问题,设计了一种新的固定时间协同跟踪控制算法。首先,通过旋量分析,计算系统不同状态下的有效旋量空间,并根据静力学平衡计算系统在有效旋量空间约束下的拉力容许裕度。其次,在保证绳索张紧以及最大拉力约束的条件下,基于微分平坦性以及绳索拉力优化分配算法,规划编队的期望跟踪轨迹。然后,基于Udwadia-Kalaba方程建立系统动力学模型,设计了连续的基于类超扭滑模和积分滑模的鲁棒控制项,以补偿系绳拉力给无人机造成的扰动,并设计了基于双极限齐次性原理的固定时间无人机协同外环位置控制器。针对无人机内环姿态稳定控制,设计了固定时间姿态稳定控制器。仿真结果表明,绳索拉力满足张紧和最大拉力约束,且设计的固定时间协同跟踪控制算法保证了系统在固定时间内稳定跟踪期望轨迹。     

基于Kinect的七自由度空间机械臂体感控制方法

针对七自由度空间机械臂的体感控制问题,提出了一种基于操作周期和运动周期的增量式关节角人机运动映射方法。使用Kinect传感器采集人体关节点坐标数据并使用空间向量法计算关节角,根据关节角增量及手势命令计算得到机械臂关节角。为解决关节坐标数据的抖动与失真问题,分析了Kinect对不同关节点采集的数据精度的关系,并给出一种限幅平滑滤波算法。结合上述结果,提出对操作周期进行分段的方法,并给出了优化后的体感控制算法。最后,搭建了空间机械臂体感控制的仿真试验平台,在Unity中搭建仿真试验场景,经体感控制下的空间机械臂运动试验验证了所提出方法的可行性。     

基于后退设计的空间机器人系统的自适应控制

 结合后退设计方法和自适应控制理论，对载体姿态可控的空间机器人系统提出了一种自适应跟踪控制算法。当系统的惯性参数未知时，该算法可以保证空间机器人的手端跟踪误差渐近趋于零。和已有的算法相比，所提出的算法可以消除Lyapunov函数导数表达式中的交叉项，明显改善系统的跟踪性能。对平面两关节空间机器人的仿真结果证实了算法的有效性。