空间非合作目标惯性参数的Adaline网络辨识方法

空间在轨操作中,航天器在对空间非合作目标的抓捕行动常常导致航天器本体的姿态和空间轨迹发生变化。为克服空间非合作目标对航天器本体动力学、运动学的影响,使控制系统做出精准及时的姿控策略调整,确保航天器正常在轨工作和轨迹姿态的高精度,需对抓捕的非合作目标的惯性参数进行辨识。针对传统辨识方法依赖广义逆求解导致的辨识过程运算量大,且数值容易产生剧烈振荡,造成辨识结果不稳定等不足,采用基于归一化最小均方（NLMS）准则的Adaline神经网络方法进行空间非合作目标惯性参数的辨识。首先,基于动量守恒理论建立抓捕后的航天器-机械臂-空间非合作目标系统模型;然后将辨识方程的系数矩阵作为网络的输入和输出,空间非合作目标的惯性参数作为神经网络的训练权重,基于迭代步长可变的NLMS准则实现对目标惯量参数的快速、准确辨识;最后,在构造的ADAMS/MATLAB联合仿真平台上进行了验证。仿真结果表明,基于NLMS准则的Adaline神经网络是一种快速、准确辨识目标惯量参数的有效方法。     

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。     

航天器捕获制动过程的质量特性在轨辨识方法研究

针对航天器系统质量、质心位置和惯性矩阵的在轨辨识问题提出一种解决方法:将系统所有未知参数以组的形式进行划分,每组未知参数都可以转化为线性表示形式,从而将一个非线性系统的参数辨识问题转化为若干个线性的子参数辨识问题;用递推式最小二乘法对每个子参数辨识问题进行求解,在对某组参数求解时所需的其他未知参数则用其估计值代替。通过该方法可将复杂非线性系统转化为若干线性系统实现系统参数在轨辨识。通过数值仿真对采用推进器激励的航天器的总质量、质心位置和惯性矩阵进行辨识,验证了方法的有效性。     

基于LSTM的空间机器人系统惯性张量在轨辨识

在空间机器人抓捕目标的过程中,整个系统的惯性张量会随时间变化且在目标被捕获瞬间发生突变,这会严重影响整体姿态控制的精度。针对以上问题,提出了一种基于长短期记忆（LSTM）的系统惯性张量在轨实时辨识方法。首先,对于目标捕获前后的2个阶段,利用拉格朗日方程建立了空间机器人的动力学模型;然后,基于所建空间机器人模型采用域随机化方法生成足量训练数据,并用其对由LSTM网络与多层全连接网络构建的参数辨识网络进行训练;最后,使用训练好的参数辨识网络对系统惯性张量进行辨识。数值仿真结果表明：所提方法能够精确辨识空间机器人抓捕过程中的系统惯性张量,所研究系统的主惯量平均相对辨识误差小于0.001,惯性积的平均相对辨识误差小于0.01。     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。     

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。     

漂浮基柔性臂空间机器人输出力矩受限的自适应PID输出反馈

针对输出力矩受限的漂浮基柔性臂空间机器人的控制问题,结合系统动量守恒关系和拉格朗日方法建立了系统动力学模型;利用奇异摄动法,慢变子系统设计了输出力矩受限情况下仅有位置传感、建模不确定性及干扰的空间机械臂系统协调运动的自适应PID输出反馈控制算法,快变子系统设计了线性二次最优控制方法主动抑制。该算法采用高精度滤波器估计机器人关节速度,使得整个系统的闭环控制仅需位置输出反馈;在控制率中引入饱和函数,保证输出力矩在给定限制范围内,同时采用自适应PID控制器补偿建模不确定性和干扰。基于Lyapunov稳定性理论证明了该算法可确保控制系统是渐近稳定的,针对平面两关节漂浮基柔性臂空间机器人的仿真结果表明了所提出的控制方案良好的跟踪性和快速收敛性。     

基于多智能体强化学习的空间机械臂轨迹规划

针对某型六自由度（DOF）空间漂浮机械臂对运动目标捕捉场景,开展了基于深度强化学习的在线轨迹规划方法研究。首先给出了机械臂DH （Denavit-Hartenberg）模型,考虑组合体力学耦合特性建立了多刚体运动学和动力学模型。然后提出了一种改进深度确定性策略梯度算法,以各关节为决策智能体建立了多智能体自学习系统。而后建立了"线下集中学习,线上分布执行"的空间机械臂对匀速直线运动目标捕捉训练系统,构建以目标相对距离和总操作时间为参数的奖励函数。最后通过数学仿真验证,实现了机械臂对各向匀速运动目标的快速捕捉,平均完成耗时5.4 s。与传统基于随机采样的规划算法对比,本文提出的自主决策运动规划方法求解速度和鲁棒性更优。     

机械臂停靠系统动力学建模研究

将主航天器、机械臂末端操纵器与有效载荷视为刚体,而将机械臂连杆视为柔性体,利用拉格朗日方程建立停靠系统接触运动方程,对机械臂停靠系统给出一种简单而实用的建模方法,并对末端操纵器与有效载荷的冲击接触进行分析,研究冲击后系统的状态。此外,对冲击接触引起的系统姿态漂移,采用反馈线性控制,使系统保持稳定。     

在轨加注任务中变质量特性下的空间操作臂状态扩展自适应镇定控制

模块更换方式在轨加注任务面向不同类型的多个待加注目标与推进剂模块,过程中涉及航天器对接与分离、推进剂模块拆卸与组装等多种操作,研发时需要考虑系统中质量特性变化复杂,以及地面验证中存在的全周期、遍历性的任务级微重力模拟试验难以实现的问题。首先,针对地面调试良好时在轨加注空间操作臂系统可能被掩盖的非线性动力学特性,分析了一定参数范围下,任务执行过程中负载和基座质量特性变化对空间操作臂动力学特性和控制性能的影响。随后为实现对控制对象及环境改变的自适应性,基于惯性矩阵分解与重力载荷矩阵线性化,设计g的自适应律,并扩展系统状态变量,建立系统的Hamilton模型,进而基于能量函数整形与阻尼注入的无源性控制思想,设计预置镇定控制律,提出一种可对不同工况下的系统非线性实现自适应镇定的控制方案。最后,通过仿真研究验证了所提控制方案的有效性。     

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。     

Parameterization and adaptive control of space robot systems

In space application, robot system are subject to unknown or unmodeled dynamics, for example, in the tasks of transporting an unknown payload or catching an unmodeled moving object. We discuss the parameterization problem in dynamic structure and adaptive control of a space robot system with an attitude-controlled base to which the robot is attached. We first derive the system kinematic and dynamic equations based on Lagrangian dynamics and the linear momentum conservation law. Based on the dynamic model developed, we discuss the problem of linear parameterization in term of dynamic parameters, and find that in joint space, the dynamics can be linearized by a set of combined dynamic parameters; however, in inertial space linear parameterization is impossible in general. Then we propose an adaptive control scheme in joint space, and present a simulation study to demonstrate its effectiveness and computational procedure. Because most takes are specified in inertial space instead of joint space, we discuss the issues associated to adaptive control in inertial space and identify two potential problem: unavailability of joint trajectory because the mapping from inertial space trajectory is dynamic-dependent and subject to uncertainty; and nonlinear parameterization in inertial space. We approach the problem by making use of the proposed joint space adaptive controller and updating the joint trajectory by the estimated dynamic parameters and given trajectory in inertial space     

Identification of the state-space model and payload mass parameter of a flexible space manipulator using a recursive subspace tracking method

The on-orbit parameter identification of a space structure can be used for the modification of a system dynamics model and controller coefficients. This study focuses on the estimation of a system state-space model for a two-link space manipulator in the procedure of capturing an unknown object, and a recursive tracking approach based on the recursive predictor-based subspace identification (RPBSID) algorithm is proposed to identify the manipulator payload mass parameter. Structural rigid motion and elastic vibration are separated, and the dynamics model of the space manipulator is linearized at an arbitrary working point (i.e., a certain manipulator configuration). The state-space model is determined by using the RPBSID algorithm and matrix transformation. In addition, utilizing the identified system state-space model, the manipulator payload mass parameter is estimated by extracting the corresponding block matrix. In numerical simulations, the presented parameter identification method is implemented and compared with the classical algebraic algorithm and the recursive least squares method for different payload masses and manipulator configurations. Numerical results illustrate that the system state-space model and payload mass parameter of the two-link flexible space manipulator are effectively identified by the recursive subspace tracking method.     

飞行员跳伞模拟训练系统人伞惯性参数研究

针对飞行员跳伞模拟训练系统研发需要,对人伞惯性参数进行了研究。首先,建立了人伞系统体固定坐标系,并在此基础上给出了伞衣、伞绳的惯性参数计算方法;其次,基于 Hanavan人体模型,给出了人体模型各环节的重量分配、质心计算、惯性参数的计算方法;再次,基于转动惯量平行轴定理,给出了人伞系统体固定坐标系下惯性参数的计算方法;最后,给出了一个人伞典型计算案例。仿真案例显示,所提出的人伞惯性参数计算方法可以有效计算人伞惯性参数值,精确度能够满足飞行员跳伞模拟训练需要。     

Inertial parameter estimation and control of non-cooperative target with unilateral contact constraint

In this paper, the relative sliding motion between the target and the manipulator’s end-effector is considered and characterized as a unilateral contact constraint. A new possible solution is presented to estimate the inertial parameters of a non-cooperative target while the relative sliding motion exists. First, the detailed analysis of the dynamical model is presented, and a parameter-explicit linear time-varying model is obtained. Then, an extended state observer is constructed based on the new model, which can effectively estimate the unknown inertial parameters of the target when relative sliding motion exists. As the modified reactionless controller requires the knowledge of inertial parameters, a hybrid post-capture control scheme is also established based on the switch law between different controllers. The correctness and efficiency of the proposed algorithm are validated by numerical simulation, which proves a potential framework for the non-cooperative target post-capture operation.     

Adaptive controller design for satellite attached by non-cooperative object

When non-cooperative body attachment occurs in space, the inertia of the new combination and the change of the system’s momentum are unknown. This uncertainty may lead to the instability of the spacecraft’s attitude control. In order to solve this problem, we propose an adaptive control scheme based on the inertia estimation of the new, combined system of non-cooperative body and satellite. This method can allow the new combination of different situations to reach a stable state with a high level of precision and speed. In this paper, the stability of the adaptive control scheme is proven by constructing a Lyapunov function. A simulation environment in which a non-cooperative body attaches to a satellite attaches to is constructed. The simulation shows that the attitude error converges to a small field when using the control scheme, regardless of unfavorable cases, including unknown inertia parameters, added momentum. In addition, the simulation results show the strong robustness of the control scheme for the new combination.     

主被动复合驱动空间探测柔性伸杆机构的参数匹配

基于主被动复合驱动的思想提出一种大伸展/收拢比、高载荷/自重比的新型伸缩式伸杆机构,以满足微纳探测器的实际应用需求,用于支撑各类探测载荷远离航天器本体,避免本体剩磁对空间待测信号的干扰,保证探测数据的准确性。首先,探索描述被动驱动源（弹簧铰链）的力矩驱动特性;然后,分析柔性伸杆的弯曲、扭转、压平和卷曲等力学性能。在此基础上,结合建立的柔性伸杆伸展速度、负载动能、弹簧铰链势能及主动驱动（电动机）力矩等参数的能量流约束方程,进行主、被动驱动和柔性伸杆的参数匹配研究;最后,利用有限元软件仿真和样机平台实验验证了参数匹配的合理性。仿真与实验结果表明,针对主被动复合驱动的空间探测柔性伸杆机构,通过合理的参数匹配,可实现柔性伸杆无褶皱地平稳伸展和收拢,为后续的机构设计和控制方案奠定了基础。     

主被动复合驱动空间探测柔性伸杆机构的参数匹配简

 基于主被动复合驱动的思想提出一种大伸展/收拢比、高载荷/自重比的新型伸缩式伸杆机构,以满足微纳探测器的实际应用需求,用于支撑各类探测载荷远离航天器本体,避免本体剩磁对空间待测信号的干扰,保证探测数据的准确性。首先,探索描述被动驱动源（弹簧铰链）的力矩驱动特性;然后,分析柔性伸杆的弯曲、扭转、压平和卷曲等力学性能。在此基础上,结合建立的柔性伸杆伸展速度、负载动能、弹簧铰链势能及主动驱动（电动机）力矩等参数的能量流约束方程,进行主、被动驱动和柔性伸杆的参数匹配研究;最后,利用有限元软件仿真和样机平台实验验证了参数匹配的合理性。仿真与实验结果表明,针对主被动复合驱动的空间探测柔性伸杆机构,通过合理的参数匹配,可实现柔性伸杆无褶皱地平稳伸展和收拢,为后续的机构设计和控制方案奠定了基础。