多机械臂的分布式自适应迭代学习控制

针对拓扑结构为无向连通的多机械臂系统,提出了一种自适应与迭代学习相结合的分布式控制协议来实现整个系统对给定期望参考轨迹的一致性跟踪.通过引入一个适当的自适应迭代学习参数,所提自适应迭代学习控制协议能够克服机械臂系统中的干扰和模型不确定性,并且每个机械臂的自适应迭代学习控制(AILC)律仅需要利用其与邻居机械臂的相对交互信息.进一步,在只有一部分机械臂具有期望参考轨迹信息的前提下,该控制协议可以实现整个系统对期望参考轨迹的跟踪,同时能够保证轨迹跟踪误差与控制输入的有界性.此外,利用李亚普诺夫分析方法证实了所得结论的正确性,并且通过一个实例验证了所提自适应迭代学习控制协议的有效性.      

控制力矩陀螺驱动的空间机器人轨迹跟踪控制

提出一种新的空间机器人设计概念,并研究其轨迹跟踪控制问题.系统中的各机械臂以自由球铰连接,在机器人平台和每节机械臂上均安装有一组控制力矩陀螺（CMGs,Control Moment Gyroscopes）作为控制力矩执行机构.采用改进的罗格里得斯参数（MRPs,Modified Rodrigues Parameters）描述平台和各节机械臂的姿态,利用Kane方程建立了系统的动力学模型.在此基础上,用逆动力学方法设计了系统的轨迹跟踪控制律,用以实现卫星平台的位置/姿态和机械臂末端作用器位置的轨迹跟踪控制.采用带有零运动的CMGs操纵律以使CMGs准确输出力矩并回避构型奇异.基于两关节机械臂系统和金字塔构型CMGs的数值仿真结果验证了所设计的控制律和操纵律的有效性,以及自由球铰连接方式在提高末端作用器运动自由度和降低系统动力学耦合方面的优越性.      

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。     

时变不确定环境下力跟踪的机械臂变导纳控制

空间机械臂操作环境是时变且不确定的,存在接触力过大造成损坏的风险,对机械臂操作柔顺性提出挑战.本文以六自由度机械臂为研究对象,针对定导纳控制在时变不确定接触环境依赖精确估计实现力跟踪的问题,研究了自适应变导纳控制.针对自适应变导纳控制超调过大的问题,设计了用于补偿自适应策略参数的模糊系统,提出一种自适应模糊变导纳控制方法.基于三类时变环境进行了Matlab/Simulink仿真,验证了自适应模糊变导纳控制算法的有效性.仿真结果表明提出的自适应模糊变导纳控制在时变接触环境下具有更优的力跟踪和超调抑制综合效果.     

无反作用力矩空间机器人轨迹跟踪控制

针对目前关节驱动方式的不足,提出一种采用无反作用力矩驱动方式的空间机器人设计概念。系统平台与各节机械臂上均安装一组金字塔构型的控制力矩陀螺（CMGs）作为力矩执行机构,各臂间由自由球铰连接。采用Rodriguez参数描述平台姿态和机械臂角位移,利用Kane方程建立系统动力学模型。在此基础上,设计了渐近稳定的轨迹跟踪控制律,使得平台姿态和机械臂角位移跟踪期望运动轨迹;并设计了CMGs操纵律,使之准确输出期望控制力矩。此外,研究了机械臂工作空间到关节空间的轨迹规划算法,使得所设计的控制律也可应用于工作空间的轨迹跟踪控制。由三关节系统的仿真结果,验证了无反作用力矩设计概念的可行性和轨迹规划算法的有效性。     

行星采样柔性机械臂运动规划研究

为适应行星表面较大范围的采样要求及系统减重的需求,采样机械臂通常是细长形臂杆加多关节组成的连杆型关节机械臂,这使得抑制柔性振动成为机械臂控制系统的研究重点。针对采样机械臂的工作过程,提出带抛物线过渡的平滑轨迹规划方法,即在运动过程中使加速度连续,避免关节转动的力矩突变,并且最大限度降低峰值。首先建立基于D-H法的机械臂运动学方程,然后在考虑臂杆及关节柔性的动力学模型环境下,进行变加速—匀速—变减速的笛卡尔空间加速度连续平滑轨迹规划运动,达到减小柔性臂振动、提高定位精度的目的。仿真结果表明,在运动规划中引入抛物线过渡的加速度连续环节、降低加速度冲击可以明显改善运动平稳性,对提高动态跟踪精度有直接作用。     

基于PWM的气动软体空间机械臂压力控制系统

针对气动软体空间机械臂的压力控制需求,提出了基于PWM的软体臂压力控制技术。设计了气动软体空间机械臂的气动系统结构,并建立了各部分的数学模型。根据开关阀和PWM控制的特性,提出了基于零位补偿和双阀同步脉宽调制(PWM)的软体臂压力控制系统结构,并阐述了各部分设计方法。利用Python建立了整个系统的仿真模型,并将仿真结果与实验结果进行了对比,对比结果表明,模型具有一定的准确性。对该压力控制系统进行了正弦跟踪实验,实验结果表明该系统可以进行低频跟随,能够满足气动软体空间机械臂的压力控制需求。     

参数不确定空间机械臂系统的变结构鲁棒控制

本文讨论载体位置与姿态均无控的空间机械臂的控制问题．基于增广静态反馈控制模型,提出当载荷参数存在不确定性时空间机械臂追踪惯性空间期望轨迹的变结构鲁棒控制方法．通过仿真运算,证实了方法的有效性．     

一类空间机械臂的复合自适应控制

对于本体姿态受控而位置不受控的空间机械臂系统,其自适应控制通常是从跟踪误差中获取有关参数信息。但除了跟踪误差外,估计误差中也含有参数信息。该文首先分析了一类空间机械臂系统的动力学特性,建立了系统的估计模型;提出了一种复合自适应控制方法,其参数适应律由估计误差和跟踪误差共同决定;证明了这种自适应方法不仅可维持自适应控制系统的全局稳定,而且还可快速收敛和减少跟踪误差。仿真结果也验证了这一特点。     

基于解耦双通道线性自抗扰控制的连续型机械臂轨迹跟踪策略

针对包含多源不确定性的连续型机械臂轨迹跟踪问题，提出基于解耦双通道的线性自抗扰控制策略以抑制不确定性对跟踪性能的不利影响.首先，引入虚拟控制量实现对MIMO系统的解耦，针对解耦率已知和未知两种情况，均设计双通道线性自抗扰控制器.利用线性扩张观测器对系统不确定性进行实时补偿，并给出观测器参数整定方法，进一步基于Lyapunov稳定性理论证明了其收敛性.设计仿真，综合考虑未知解耦率、未建模动态以及未知外部干扰等情况，结果验证了本文所提控制方法的有效性.进一步将其与计算力矩法相比较，结果表明LADRC能够处理更大范围不确定性，鲁棒性更强.基于解耦双通道线性自抗扰控制策略为连续型机械臂高精度轨迹跟踪提供了新思路.     

敏捷性导弹的建模与模糊变结构控制

新型精确制导导弹为了获得更大的机动性、敏捷性和更高的命中精度,大多采用了推力矢量控制或反作用推力控制.讨论了敏捷性导弹的动力学特性及数学建模,并针对一类反作用推力控制的导弹提出了一种具有实时逻辑切换能力的变结构模型跟踪控制方案,为减弱一般变结构控制系统的抖颤问题,在变结构控制系统中引入简单的模糊规则,有效抑制了变结构系统的抖颤,同时进一步增强了控制系统的鲁棒性.数学仿真表明控制方案的有效性.     

基于无源性的航天器姿态跟踪控制设计

考虑到机器人和航天器都是非线性力学系统,利用在机器人控制研究中发展起来的基于力学系统无源性的控制设计方法,在统一的理论框架内,根据航天器模型不确定性的不同情况,设计了多种姿态跟踪自适应和变结构控制律,并证明了闭环系统跟踪误差的收敛性。     

绕飞慢旋目标参数自适应积分滑模控制

针对满足一定条件的一类不确定部分上界不确知的系统,提出了一种参数自适应积分滑模控制策略.通过在切换函数中引入跟踪误差积分项,消除了传统滑模变结构控制需要被跟踪信号导数已知的假设.同时基于Lyapunov方法引入参数自适应律,使系统能够抑制干扰.采用该控制方法,进行大椭圆轨道慢旋目标同步绕飞跟踪控制器设计.仿真结果表明,该方法具有较强的鲁棒性以及良好的跟踪性能.     

高超声速飞行器离散模糊自适应控制

根据高超声速飞行器的欧拉近似离散模型,提出基于Back-stepping的模糊离散自适应控制器设计方法.结合模糊自适应控制和反馈线性化的方法,Back-stepping设计的每一步虚拟/实际控制量对系统非匹配的不确定性都能进行较好补偿.稳定性分析表明,该控制方法能够保证系统跟踪误差和模糊自适应参数误差是一致终值有界的.仿真使用了高超声速飞行器的纵向模型对算法进行了验证,得到了满意的控制效果.     

挠性航天器智能模糊控制算法

针对挠性航天器滑模变结构姿态控制器控制力矩的高频抖振问题,提出一种挠性航天器智能模糊控制算法。该算法使用模糊控制算法对航天器控制参数进行模糊化智能处理,能够有效改善控制器控制力矩的高频抖振问题。首先将模糊控制算法与滑模控制算法结合,根据切换面趋近律系数模糊化处理;然后应用连续饱和函数代替符号函数设计姿态控制器;最后通过算法到达滑模面的程度调整边界层厚度,在保证控制力矩不发生抖振情况的同时有效控制滑模面边界层的厚度。仿真结果证明,提出的智能模糊控制算法能够有效改善挠性航天器控制力矩的高频抖振问题,同时可以加快挠性航天器低阶模态振动曲线的收敛速度。     

舰载机进舰任务中的驾驶员变策略控制模型

针对进舰任务中驾驶员的变策略行为,构建了驾驶员控制模型.变策略模型由离散行为模型和连续行为模型组成.使用滑动模态变结构控制方法实现驾驶员离散行为建模,根据飞行训练要求和驾驶员经验,确定滑动模态控制结构中的切换面和控制律参数;驾驶员连续行为采用经典的模型描述,依据转角模型理论确定模型参数.使用一个驾驶员判断偏差大小的功能模块,进行离散行为模型和连续行为模型的切换.通过数值仿真验证了模型的合理性.      

有限时间收敛的阻力加速度跟踪进入制导律

摘要：针对地球或火星的大气层进入过程提出一种具有有限时间收敛性质的阻力加速度跟踪鲁棒制导律.将再入动力学方程抽象为一类带有不确定性及扰动的非线性系统,并针对该类系统提出一种基于滑模控制的有限时间鲁棒控制律.将所提出的理论方法应用于阻力加速度跟踪制导律的设计中,设计可使阻力加速度在有限时间内跟踪上标称值的制导律.仿真验证方法的有效性和先进性.     

Adaptive fuzzy neural network control for a space manipulator in the presence of output constraints and input nonlinearities

Space manipulator is considered as one of the most promising technologies for future space activities owing to its important role in various on-orbit serving missions. In this paper, a novel adaptive fuzzy neural network (FNN) control scheme is proposed for the trajectory tracking control of an attitude-controlled free-flying space manipulator in the presence of output constraints and input nonlinearities. The parametric uncertainties and external disturbances are also taken into the consideration. First, a model-based controller is designed by using the barrier Lyapunov function (BLF) to prevent the position tracking errors from violating the predefined output constraints. Then, an adaptive FNN controller is designed by using two FNNs to compensate for the lumped uncertainties and input nonlinearities, respectively. Rigorous theoretical analysis for the semiglobal uniform ultimate boundedness of the whole closed-loop system is provided. The proposed adaptive FNN controller can guarantee the position and velocity tracking errors converge to the small neighborhoods about zero, while ensuring the position tracking errors within the output constraints even in the presence of input nonlinearities. To the best of the authors’ knowledge, there are relatively few existing controllers can achieve such excellent control performance in the same conditions. Numerical simulations illustrate the effectiveness and superiority of the proposed control scheme.