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.     

旋转激光陀螺惯导系统误差传播特性分析

设计旋转式惯导系统(INS, Inertial Navigation System)最重要的工作是理清旋转调制误差自动补偿机理、掌握补偿前后误差的传播特性,在此基础上设计合理的转位方案,并对其进行仿真和试验验证.结合单轴旋转式惯导系统工作原理和误差传播方程,解释了旋转调制误差自动补偿的机理,利用理论和仿真两种手段分析了单轴旋转惯导系统中惯性元件常值误差、随机误差、标度因数误差和安装误差的传播特性,得到了旋转调制对惯性器件误差的调制效果,验证了单轴正反转停方案的有效性和应用的合理性.研究结果为旋转式激光陀螺(LG, Laser Gyroscope)惯导系统的设计提供了理论参考和设计依据.     

二频机抖激光陀螺单轴旋转惯导系统阻尼技术研究

为降低单轴旋转惯导系统输出的振荡误差,提高系统导航精度,本文立足于平台式惯导系统阻尼的基本原理,将阻尼技术推广到捷联惯导系统中,推导了捷联惯导系统阻尼解算算法,进行了二频机抖激光陀螺单轴旋转惯导系统纯惯性导航试验,以及外速度水平阻尼和外速度全阻尼离线仿真实验。结果表明,和纯惯导相比,外速度水平阻尼网络能够有效地消除系统舒勒周期振荡误差,最大速度误差由1.2m/s减小到0.28m/s,最大位置误差也由1.2nm减小到0.8nm。外速度全阻尼网络能够同时消除舒勒周期振荡误差和地球周期振荡误差,最大位置误差由1.2nm减小到0.62nm,有效地提高了系统的输出精度。