带有空间机械臂的航天器系统惯性参数辨识

针对航天器惯性参数在轨辨识问题,文章以空间机械臂为研究对象,建立了带有空间机械臂的航天器系统动力学模型,并进行了空间机械臂的动力学分析。通过规划一种复杂的空间机械臂的运动轨迹,对机械臂各关节施加合适激励的方法,使空间机械臂做充分可变构型运动。该运动会改变航天器系统的惯性分布,从而引起航天器系统速度变化。然后,通过ADAMS(Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems,机械系统动力学自动分析)软件建模测量这些速度变化,计算出空间机械臂的惯性变化,进而基于动量和动量距守恒的方法建立线性回归方程。最后,通过应用递推最小二乘法解线性回归方程组,辨识出了航天器的惯性参数。仿真分析结果表明了所辨识的航天器惯性参数的有效性和准确性。     

空间多功能在轨维护机器人系统及其末端执行器设计

空间机器人是空间在轨服务的一种重要工具。以合作目标与非合作目标的在轨维护为目的,通过对现有空间机器人研究现状的调研和分析,提出了基于末端工具可快换的多功能在轨维护机器人系统,并提出多种末端执行器设计方案。其中三指-三瓣式末端执行器作为末端工具快换装置,不仅具有机械接口捕获对接的功能,还具有电力/信号传输功能,以及机械臂动力传输功能;钢丝绳缠绕式末端执行器具有优越的容差和软捕获性能,适合用于实现对安装有捕获接口的合作目标以及非合作目标卫星发动机喷管的捕获;而欠驱动三指末端执行器具有良好的待捕获目标物体形状自适应功能以及软捕获功能,因此可用于对空间形状不规则的太空垃圾等目标进行非合作目标捕获。通过对多功能在轨维护机器人系统及其末端工具快换过程以及末端执行器对目标捕获操作的研究,所提出的基于末端工具快换的多功能在轨维护机器人系统有较好的应用前景。     

基于干扰观测器的柔性空间机器人在轨精细操作控制方法

由于强非线性、强耦合和强时变等特征,柔性空间机器人的稳定精细控制问题一直是一个重大挑战。轻质小型化机器人受空间及重量限制,其关节柔性通常不可忽略,这部分柔性主要是由谐波减速器和力矩传感器的柔性造成的。传统的运动学控制在空载时能保持稳定,但是对大负载、快速运动时的适应性差,严重时机械臂抖动剧烈甚至发散。针对以上特征,提出了一种基于非线性干扰观测器和动力学极点配置的柔性空间机器人在轨精细操作控制方法。仿真实验证明,该方法可以有效地抑制柔性激振,保证响应的快速性和准确性,同时有较好的鲁棒性,能够适应不同类型扰动的影响和末端环境柔顺控制的要求,对工程应用具有一定的参考意义。     

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。     

空间机器人深度学习识别捕获部位的应用探讨

针对空间机器人对捕获部位识别方法的普适性、实时性和准确性等要求,提出了采用深度学习方法对空间机器人捕获目标的特征部位进行识别。通过比较分析方法、数据驱动方法等传统识别方法和深度学习方法的优缺点,发现深度学习方法对于解决空间机器人捕获部位识别问题具有显著优势。进一步分析了应用深度学习方法解决捕获部位识别问题的几个关键技术问题,为后续空间机器人在轨捕获目标的研究与实践提供了新的思路。     

基于高阶累积量的齿轮系统辨识方法研究

高阶累积量分析技术是近年来迅速发展起来的新技术,作为处理非高斯信号、非线性信号以及盲信号的重要工具而受到日益重视。它有许多优点,特别是对于外加高斯噪声不敏感以及可以检测系统的非线性特性,故理论上可以完全抑制高斯噪声的影响,提高分析精度。本文在对其研究的基础上,将它应用于齿轮旋翼传动系统动态特性分析之中,对传动系统和旋翼桨叶的动态固有频率等进行了识别,并与频域和时域识别法进行了比较。      

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。     

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。     

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。     

空间机器人系统的最小燃料重复运动控制

提出了一种空间机器人系统的重复运动控制方案。用一组完整约束来逼近非完整约束,并将该完整约束用于空间机器人逆运动学的计算,这样即可以满足关节空间重复运动的要求,又可以大大减少控制载体运动所需的燃料和避免安装在载体上的反作用轮达到饱和。仿真结果证实了控制方案的有效性     

机器人在轨装配无标定视觉伺服对准方法

针对在轨装配过程中机器人"手眼"关系无法进行有效标定及机器人系统和被操作物惯性参数不定的情况,在传统的无标定视觉伺服基础上设计了深度估计器,基于机器人和图像运动的测量数据在线估计目标特征的深度值,并在机器人关节控制环中设计滑模控制器实时控制机器人关节运动,根据反馈图像信息纠正系统误差完成对准跟踪,通过仿真验证了方法的有效性。所提的无标定视觉伺服对准方法使机器人在装配过程中免去了复杂的"手眼"关系的标定程序,克服了机器人系统及被操作物惯性参数不确定性给装配精度造成的影响,提高了"手眼协调"的鲁棒性,保证机器人能够在复杂的太空环境下完成在轨装配任务。     

Area-oriented coordinated trajectory planning of dual-arm space robot for capturing a tumbling target

The growing amount of space debris poses a threat to operational spacecraft and the long-term sustainability of activities in outer space. According to the orbital mechanics, an uncontrolled space object will be tumbling, bringing great challenge to capture and remove it. In this paper, a dual-arm coordinated ‘‘Area-Oriented Capture(AOC) method is proposed to capture a non-cooperative tumbling target. Firstly, the motion equation of the tumbling target is established, based on which, the dynamic properties are analyzed. Then, the ‘‘Area-Oriented Captureconcept is presented to deal with the problem of large pose(position and attitude) deviation and tumbling motion. An area rather than fixed points/devices is taken as the object to be tracked and captured. As long as the manipulators' end-effectors move to a specified range of the objective areas(not fixed points on the target, but areas), the target satellite will be hugged by the two arms.At last, the proposed method and the traditional method(i.e. fixed-point oriented capture method)are compared and analyzed through simulation. The results show that the proposed method has larger pose tolerance and takes shorter time for capturing a tumbling target.     

Detumbling strategy based on friction control of dual-arm space robot for capturing tumbling target

The rotational motion of a tumbling target brings great challenges to space robot on successfully capturing the tumbling target.Therefore, it is necessary to reduce the target’s rotation to a rate at which capture can be accomplished by the space robot.In this paper, a detumbling strategy based on friction control of dual-arm space robot for capturing tumbling target is proposed.This strategy can reduce the target’s rotational velocity while maintaining base attitude stability through the establ...     

空间站机械臂位姿测量中合作靶标的快速识别

 空间站机械臂在完成辅助对接或者目标抓捕时,需要实时求取机械臂上的视觉传感器与目标上的合作靶标之间的位置和姿态,而其前提条件是合作靶标的快速识别。本文提出了一种合作靶标的快速识别算法。算法分为3大步骤:首先用Sobel算子和改进的非极大值抑制算法提取靶标图像的单像素边缘;然后将每条边缘分为两段,分别采用最小二乘法进行圆拟合,若两段拟合结果相似则该边缘属于圆形;最后根据圆形的大小在每个圆形周围开出一大一小两个正方形窗口,统计在两窗的补集内距离圆心较近的直线数量,若直线数量满足规定条件则认为是合作靶标。利用手眼相机、六自由度转台和合作靶标对算法进行了验证,实验结果表明该算法能在1.5 m的距离内准确识别合作靶标,且不受光照条件影响。合作靶标的识别算法快速、稳定、抗干扰能力强。     

Workspace,stiffness analysis and design optimization of coupled active-passive multilink cable-driven space robots for on-orbit services

The use of space robots (SRs) for on-orbit services (OOSs) has been a hot research topic in recent years. However, the space unstructured environment (i.e.: confined spaces, multiple obstacles, and strong radiation interference) has greatly restricted the application of SRs. The coupled active-passive multilink cable-driven space robot (CAP-MCDSR) has the characteristics of slim body, flexible movement, and electromechanical separation, which is very suitable for extreme space environments. However, the dynamic and stiffness modeling of CAP-MCDSRs is challenging, due to the complex coupling among the active cables, passive cables, joints, and the end-effector. To deal with these problems, this paper proposes a workspace, stiffness analysis and design optimization method for such type of MCDSRs. Firstly, the multi-coupling kinematics relationships among the joint, cables and the end-effector are established. Based on hybrid series-parallel characteristics, the improved coupled active–passive (CAP) dynamic equation is derived. Then, the maximum workspace, the maximum stiffness, and the minimum cable tension are resolved, among them, the overall stiffness is the superposition of the stiffness produced by the active and the passive cable. Furthermore, the workspace, the stiffness, and the cable tension are analyzed by using the nonlinear optimization method (NOPM). Finally, an 8-DOF CAP-MCDSR experiment system is built to verify the proposed modeling and trajectory tracking methods. The proposed modeling and analysis results are very useful for practical space applications, such as designing a new CAP-MCDSR, or utilizing an existing CAP-MCDSR system.     

空间大型机械臂系统载运轨迹优化方法

针对在搬运及组装数十吨级负载过程中,空间站用大型机械臂会对空间站载体姿态产生扰动的问题,提出了一种笛卡尔轨迹参数化方法。利用基于广义雅克比矩阵（GJM）的分解运动速度控制和优化算法来实现基座姿态扰动控制,建立了反映载体姿态变化的目标函数。基于关节运动范围及避免动力学奇异等约束,采用粒子群（PSO）算法进行目标函数的优化,有效降低了空间大型机械臂系统在搬运重型负载过程中对载体姿态的影响。仿真结果验证了算法的有效性。     

自由漂浮空间机器人点到点避奇异运动控制方法

针对具有冗余机械臂的自由漂浮空间机器人（Free Floating Space Robot, FFSR）点到点避免奇异性规划和控制问题,提出了一种冗余FFSR的点到点避免奇异控制方法。首先,该方法基于离散状态依赖李卡提方程（DSDRE）控制器设计方法,利用FFSR的动力学和运动学方程实现了FFSR系统方程的伪线性重构;然后,基于伪线性重构系统及DSDRE状态调节器设计方法实现了FFSR的关节角速度和末端位姿的同时跟踪控制;其次,根据跟踪控制器对FFSR广义雅克比矩阵（GJM）行满秩的设计要求,定义FFSR的奇异性判别依据,构造了避奇异约束函数;再次,由于冗余FFSR系统具有多逆运动学解特点,考虑关节角及关节角速度约束,结合避奇异约束函数设计了FFSR的期望轨迹在线规划器,进一步将设计的跟踪控制器与规划器相结合提出了冗余FFSR末端点到点避奇异运动控制方法。最后,为验证所提方法的有效性同时考虑简化计算,采用平面4连杆FFSR模型进行数值仿真,仿真结果表明所提点到点避奇异运动控制方法能够有效实现冗余FFSR系统的点到点避奇异运动。     

临近空间动能拦截器神经反演姿态控制器设计

为满足临近空间动能拦截器姿态控制快速性、准确性和鲁棒性的要求,设计了一种自适应神经反演姿态控制器。首先,建立了姿控发动机侧喷干扰模型,并推导了包含质心漂移、参数摄动和外界干扰的三通道强耦合模型;其次,设计了自适应神经反演姿态控制器,为提高控制精度,采用径向基函数（RBF）神经网络对各个通道的不确定项进行估计和补偿,并基于最小学习参数的思想,将神经网络学习参数拟合为一个参数,提高了RBF计算效率,保证了估计的实时性。最后,采用伪速率（PSR）脉冲调制器将设计的连续控制律转化为脉冲控制律,实现了拦截器的变推力控制,并克服了脉冲脉宽调制（PWPF）调制器相位滞后问题。数字仿真表明,所设计的控制器收敛速度快,控制精度高,对强扰动具有鲁棒性。     

货运飞船智能温湿度测量系统构建和实验

根据货运飞船热平衡实验中对温湿度测量的需求,设计并搭建了一种以控制器局域网络(CAN)总线通信技术和智能温湿度传感器SHT15为核心的分布式测量系统,温湿度测量模块将采集到的温湿度数据通过CAN总线经分线器传递给下位机,进一步传输给上位机,实现了对数据的补偿、显示和保存等功能,给出了系统中软件的设计思路和流程图.并对该系统进行了真空贮存实验和标定实验,实验结果表明:该系统具有高可靠性和高测量精度,相对湿度的测量误差在2%以内,且使用方便,易于扩展节点,现已成功运用于实际的测量工作中.