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.     

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.     

基于多层感知器神经元的空间柔性机器人位置跟踪控制

针对基体位置及姿态均不受控的自由漂浮柔性空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种前馈多层感知器(MLP)神经网络控制策略.建立了末端柔性的自由漂浮基机器人的耦合动力学模型,再利用MLP神经网络良好的逼近能力来自适应补偿非线性柔性臂的逆动力学模型,其误差代价函数由PID控制器提供,权重及阀值的调整采用改进的BP反传算法.最后通过仿真比较详细分析了所提方案的工作机理及对非线性强耦合系统控制的有效性.     

空间微重力环境地面模拟试验方法综述

由于目前的落塔法、悬吊法、水浮法和气浮法等空间微重力地面模拟试验方法中设备本身的建造周期、成本及其它缺点难以满足做复杂运动的空间飞行器微重力模拟.本文总结了目前国际上的空间微重力地面模拟试验方法的发展现状,并分析比较了各方法的优缺点,针对其问题进一步提出了一种三维微重力环境试验装置的设计思想,为做复杂运动的空间飞行器微...     

虚拟仪器技术在飞机电源参数测试中的应用

介绍了利用虚拟仪器技术设计、开发的飞机电源参数测试仪，它可对多种机型的电源系统的供电参数进行测量。实际应用表明，该虚拟仪器具有测量精度高、操作简便、功能强大、便于扩展等特点。     

国内外空间机器人技术发展综述

为了实现在2020年前建立我国长期有人居住的空间站这一战略目标,必须加快空间机器人的研究计划.分别从空间机器人的概念、用途等方面进行了论述,详细介绍了国内外空间机器人的研究现状,对于发展具有我国空间特色的机器人技术具有一定的借鉴意义.     

基于观测器的漂浮基空间机器人模糊神经网络控制

针对自由漂浮状态的空间机器人模型不确定性及外部干扰,并考虑到通常其关节电机运行于低速工况下,测速机难以满足要求,提出了一种速度重构的空间机器人模糊基函数网络控制策略。首先建立空间机器人动力学模型,而后借助观测器来重构速度信息,利用模糊基函数网络的学习能力来同时逼近控制器和观测器中的非线性,动态抵消模型不确定性及系统偏差对速度重构的影响。网络的权值及参数的调整算法在线实时自适应调整,不需要离线学习阶段。仿真结果表明该控制策略能够达到较高的控制精度,对于通常工作在低速工况下的空间机器人具有重要工程应用价值。     

基于自适应神经网络的柔性关节空间机器人振动抑制控制

针对存在负载变化、建模误差和摩擦干扰的柔性关节空间机器人控制问题,提出了基于奇异摄动的神经网络自适应鲁棒控制方法。首先,通过拉格朗日方程和动量矩守恒定理建立柔性关节漂浮基空间机器人动力学模型;其次,通过奇异摄动理论将动力学模型近似分解表征为刚性的慢变子系统和柔性的快变子系统,针对于慢变子系统,设计基于神经网络补偿的自适应鲁棒控制器;针对于快变子系统,设计柔性补偿器和力矩微分反馈抑制器;最后,基于李雅普诺夫理论证明了控制系统的稳定性。仿真表明:所提出的控制策略是有效的,且在柔性补偿器失效的情况下,采用独立的神经网络自适应鲁棒控制器能够抑制弹性振动,并精确跟踪期望轨迹。     

基于FCMAC的空间零重力环境 地面模拟装置控制

文章提出了一种新型的空间零重力地面模拟系统,该系统采用机械传动、电机驱动和气悬浮组合的方式来实现空间零重力环境的模拟,即:水平方向采用气悬浮方式,竖直方向采用永磁同步电机（PMSM）作为其执行器件,经减速器后利用滚珠丝杠及带直线轴承的导向杆的传动装置,通过力反馈控制方式来实时抵消目标重力。考虑到永磁同步电机具有非线性、强耦合的特点以及机械摩擦等不确定性及外界干扰,为保证实时性,内环采用动态性较好的滑模变结构控制器,外环采用学习速度快的模糊小脑模型关联控制（FCMAC）神经网络的控制策略来自适应学习并补偿各种不确定及非线性影响。仿真结果表明:所设计的试验系统具有整体重量轻、使用方便及零重力环境模拟精度高等优点,适用于复杂运动的大中型飞行器三维空间零重力地面模拟试验。