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.     

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.     

基于六维加速度传感器的大型机械臂柔性关节振动抑制

空间大型机械臂具有关节柔性大、臂杆长、基座漂浮等特点,将导致其在自由空间运动存在较大的残余振动,约束空间力控制精度和稳定性较低.基于设计的机械臂末端六维加速度传感器,设计关节加速度反馈控制器,并对控制性能进行分析对比,最后搭建机械臂柔性关节实验平台,开展关节空间位置和阻抗控制试验,试验结果表明基于加速度反馈的残余振动相比于采用传统的输入整形方法,具有振动抑制快,振幅小等优点.     

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.      

空间机器人柔性臂动力学模糊控制的研究1)

重点研究了空间机器人柔性臂的动力学非线性控制问题.由于柔性臂动力学系统的强非线性和耦合性，使得柔性臂控制系统复杂，控制的实时性和稳定性差，本文针对以往柔性臂控制所存在的问题，综合考虑系统的动态和静态特性，提出了一种带有非线性补偿器及PID控制器的新的柔性臂模糊复合控制方案.然后，根据所推导的一两连杆的空间机器人柔性臂的动力学非线性模型，进行了系统控制的仿真研究.实例仿真的结果表明，该控制方案能有效地抑制柔性臂的弹性振动，具有良好的控制效果.     

一种柔性空间双臂机器人的协同控制和避障方法

针对柔性空间机械臂在轨服务应用需求，提出一种基于刚体运动与柔性振动相耦合的空间双臂机器人协同控制方法.首先引入空间位姿变量的概念，构造出面向协同控制目标的Jacobian矩阵，建立柔性空间机器人系统的刚柔耦合动力学模型，基于指定的最小距离得到其运动学逆解，并根据系统动量矩守恒关系及系统的Jacobian矩阵，并根据机械臂末端的运动速度,然后采用阻尼最小二乘法得出关节角度，使柔性空间机器人能够有效完成协同控制和空间避障任务，并基于RecurDyn V7R5软件环境验证算法的正确性.最后，基于SolidWorks和ADAMS虚拟样机建立柔性空间机器人系统的立体CAD模型，并结合空间在轨搬运任务进行模拟仿真，柔性空间机器人关节操作和运动轨迹的仿真结果图验证了本文算法的有效性.     

柔性基座冗余机械臂的最优反作用控制

针对柔性基座冗余机械臂的末端轨迹跟踪问题，提出一种反作用最优控制方法，该算法将轨迹跟踪视为高优先级任务，而反作用优化控制在高优先级任务零空间内进行。由于冗余机械臂的自运动能在不影响末端运动的前提下改变关节运动，利用冗余机械臂的自运动消除振动系统中的低阶模态力，使机械臂在完成轨迹跟踪的同时激起的弹性振动大幅减小，从而提高了系统的稳定性。以平面3自由度柔性基座机械臂和空间7自由度柔性基座机械臂为例进行数值仿真，证实了方法的有效性。     

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.      

柔性空间机械臂系统的模糊滑模神经网络控制及柔性振动主动抑制

研究了参数不确定漂浮基柔性空间机械臂关节空间的轨迹跟踪及柔性振动主动控制问题.运用虚拟力概念,生成能同时反映柔性振动和刚性运动的虚拟期望轨迹,设计了一种自适应非奇异Terminal滑模控制器来跟踪该虚拟期望轨迹,以实现载体姿态及关节稳定跟踪运动轨迹并对所产生的柔性振动进行主动抑制的控制目标.所设计的控制器结合了Terminal滑模控制快速收敛性,模糊小波神经网络优良的函数逼近特性及鲁棒技术处理逼近误差的优势,利用自适应算法在线自适应调节模糊小波神经网络的所有网络权值和参数,使控制器具有很强的鲁棒性.仿真实验证明了所提控制方案的有效性.      

基于重复自抗扰控制的索网天线振动抑制

为解决索网天线在轨运行过程中的振动抑制问题,提出一种基于重复自抗扰复合控制器的主动振动控制方法。首先,使用有限元法建立天线型面的振动动力学模型,基于模态截断的方法对动力学模型进行降阶并转化为状态空间方程的形式。然后,基于能量最小化准则,使用遗传算法对传感器/作动器的位置进行优化。最后,设计了基于线性自抗扰控制的天线型面振动主动抑制算法,并在此基础上设计前馈重复控制算法,通过对反馈控制周期性误差的学习,提高控制器抑制周期性扰动的能力。仿真结果表明,相比无控状态时,所提出的控制方法可将型面扰动降低97.0%,振动抑制效果优于PID控制器。所设计的控制方法为天线型面的振动控制提供了一种新的技术手段。     

一种柔性空间机械臂的刚体运动和柔性振动复合控制方法

针对柔性空间机械臂的刚体运动控制和柔性体振动抑制问题,给出了一种反馈和前馈复合控制方法.对于一个柔性双连杆机械臂,首先设计反馈线性化控制器,消除非线性影响,实现大范围的刚体运动控制.其次基于闭环回路响应的振动特性,设计输入成型前馈控制器,预成型控制命令,抑制对结构振动影响显著的某些模态响应.最后仿真结果证实了给出的反馈线性化和输入成型复合控制方法,可以实现精确的位置控制,同时机械臂的残余振动得到了有效的抑制.     

基于模糊强化学习的多柔性梁振动控制仿真

空间机械结构趋向大型化、复杂化、柔性化特点，容易导致残余振动，且残余振动频率低，振动时间长.针对多柔性梁耦合结构残余振动问题，通过有限元法建立了动力学模型，分析了振动特性，呈现密频特性，拍频特征.对于残余振动问题，结合模糊强化学习控制算法，构建模糊规则表，使用ε 贪婪法选择每条规则中的动作，进而生成最终的控制电压，与环境交互后获得回报，利用时序差分误差对状态动作价值进行反馈学习.经过训练，控制器收敛于一个模糊控制规则.仿真结果显示模糊强化学习控制器对多柔性梁残余振动快速抑制，验证了模糊强化学习控制算法的有效性.