基于递推差分进化算法的空间机器人参数辨识

针对空间机器人抓取未知目标时的特性参数以及关节摩擦系数的辨识和在线修正问题,提出一种基于递推差分进化算法的实时参数辨识方法。首先采用静态连续摩擦模型描述机器人的关节摩擦特性,并建立两关节空间机器人的非线性动力学模型,然后基于差分进化算法和递推最大似然估计法推导出递推差分进化算法,并用于空间机器人的参数辨识,最后仿真校验了该辨识方法的有效性。仿真结果表明,该算法的辨识精度优于遗传算法和最小二乘法,辨识速度较快,能满足遥操作的要求,且对于动态信息有较好的跟随性。     

空间机器人抓捕目标后动力学参数辨识研究

针对自由漂浮空间机器人抓捕目标后的动力学参数辨识问题,提出一种参数辨识的持续激励轨迹设计方法。首先,基于动量守恒原理建立了自由漂浮空间机器人的动力学参数辨识模型;然后,采用有限傅里叶级数对空间机器人的机械臂关节运动轨迹进行参数化表示,并以参数辨识回归矩阵条件数最小化为指标,通过求解一个包含多约束的非线性优化问题得到傅里叶级数的待定系数;最后,采用基于QR分解的递推最小二乘估计方法实现对采样数据的序贯处理,并求解出待辨识参数。仿真结果表明,提出的激励轨迹设计方法可以显著提高空间机器人参数辨识的收敛速度和准确性。     

基于高阶累积量的闭环子空间辨识算法研究

为了解决过程噪声和测量噪声为高斯有色噪声且反馈控制器未知情况下的闭环系统辨识问题,给出了基于子空间辨识框架下的闭环辨识算法。算法通过选择适当的辅助变量,构造出噪声过程的高阶累积量,并利用高阶累积量对高斯噪声不敏感的特性来抑制噪声的影响,最后再使用子空间算法辨识系统的状态空间模型。数值仿真表明,对于存在高斯有色噪声的闭环系统,该辨识算法可以得到无偏的系统状态空间模型。     

某型飞行器气动参数辨识与弹道仿真

以某型飞行器为例,运用气动参数建模分析的手段,建立典型空气动力学模型。将传统的模型辨识方法与现代计算机技术相结合,对气动力辨识输入参数进行了分析,采用迭代算法得出辨识参数,并对观测量和物理几何参数误差影响辨识精度进行了分析,选用某型飞行器现有试验测量数据作为输入量,进行气动参数辨识,将辨识得到的气动参数进行了仿真验证。利用辨识得到的气动参数仿真计算的弹道与试验结果吻合度较高,说明气动参数辨识可行。     

航天器环境干扰力矩的闭环辨识与补偿

研究引入干扰力矩辨识的方法提高三轴稳定航天器在稳态运行期间的高精度指向控制问题.基于航天器的稳态输出数据和系统传递函数,对环境干扰力矩的完整模型进行闭环辨识.其中采用改进的特征系统实现相关算法和多元线性回归法辨识环境干扰力矩的模型参数,最后使用前馈控制对所辨识的环境干扰力矩实现在线补偿.分析和仿真结果表明,该方案能有效地克服不确定的环境干扰力矩对姿态稳定度的影响,提高在轨运行航天器的姿态稳定精度.     

集员辨识与T-S模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法

针对带有未知但有界（Unknown But Bounded．UBB）噪声的非线性系统的建模及其故障检测问题，提出了一种集员辨识与T-s模糊模型相结合的非线性系统建模及其故障检测算法。在建立非线性系统模型时，利用系统正常状态下的运行数据，选用T-S模型对其进行离线建模。首先采用模糊聚类的方法对输入空间进行模糊划分，然后利用T-S模型为参数线性模型的特点，使用参数线性集员辨识算法辨识T-S模型的结论参数。由于集员辨识算法所得到的是参数的集合估计，在系统运行过程中，可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围，如果测量所得实际系统的输出不在预测输出范围之内，则可判断系统发生了故障。通过与其他算法相比，验证了本方法的性能。     

平面型两关节空间机器人的自适应轨迹控制

基于参数线性分离方法，得到了平面型两关节空间机器人线性参数化形式的动力学模型，这种模型非常适合于采用自适应控制方法。控制策略考虑了机器人各关节之间的耦合及机械臂与基座航天器之间的耦合，对航天器姿态的控制和机械臂的控制进行综合，在满足手端跟踪期望轨迹的同时，保证航天器姿态基本不变。控制器由一个PD反馈项和一个补偿动力学不确定性的非线性自适应反馈项构成，能够保证对期望关节轨迹的全局渐进跟踪，提高了空间机器人操作的适应性和安全性。     

基于角动量守恒的空间机器人动力学参数辩识

空间机器人由于加工、装配误差以及在轨燃料消耗等因素使其名义公称参数与实际 动力学参数相比存在一定的误差。空间机器人路径规划和地面机器人不同,其广义雅克比 矩阵包含动力学参数,使计算的轨迹偏离实际要求的路径,引起末端位姿误差。本文根 据自由飘浮空间机器人的角动量守恒方程式,对一种两自由度空间机器人的基座以及机械臂 的各个关节分别单独做三次多项式轨迹激励,利用基于偏差模型的最小二乘法和遗传算 法对动力学参数进行辨识。仿真结果表明,遗传算法的计算稳定性和对动力学参数辩识精 度优于最小二乘法。〖JP〗     

空间非合作目标质量特性在轨辨识

提出基于系统动力学方程的空间非合作目标质量特性辨识算法。利用递推最小二乘法辨识空间机器人抓捕非合作目标后系统整体的质量特性,进而根据多体动力学的建模方法,通过几何关系解算得到非合作目标与末端作用器联合体的质量特性参数。仿真分析验证了该辨识算法的有效性。     

空间机器人抓捕碰撞分析与轨迹规划镇定控制

针对空间机器人抓捕目标过程中产生的碰撞冲击问题,分析了抓捕瞬态碰撞对机器人系统产生的影响,提出了一种控制力矩能量消耗少、对卫星平台基座扰动小的镇定控制方法,实现了对抓捕目标后组合体系统的镇定控制。首先,利用Kane方法建立了抓捕后的目标-机械臂-卫星平台组合体动力学模型;其次,利用ADAMS软件分析了瞬态碰撞冲击对空间机器人系统的影响,为后续镇定控制策略的设计提供初始仿真参数;采用四次多项式实现了机械臂关节空间轨迹的参数化,设定了基于控制力矩能量与基座扰动的加权目标函数,利用差分进化算法(DE)求解得到满足控制力矩能量消耗小、平台基座扰动少的机械臂关节空间轨迹。最后,利用七自由度空间机器人的数值仿真,验证了所提出方法的有效性。     

一种新的导弹块对角控制器设计法

利用小脑关节模型控制器(CMAC) 神经网络辨识了导弹控制系统的几个重要空气动力参数, 证明了估计误差、权误差有界, 然后用解析逆解设计方法、变结构控制方法设计了块对角控制器。仿真结果显示了本文算法的有效性     

用于统计能量分析参数辨识的子空间方法研究

利用统计能量分析法预示航天器结构高频动力学响应时,正确估计各子系统的统计能量分析参数至关重要。论文从实验参数辨识角度,基于子空间法的统一理论框架,提出功率流模型辨识/耦合矩阵修正方法(PMI/CMA)辨识系统的内损耗因子和耦合损耗因子参数。首先利用子空间法直接由时域测试数据辨识功率流模型的等价状态空间模型,然后利用辨识模型特征参数修正初始耦合矩阵。耦合矩阵修正方法考虑了子系统间的耦合信息,并通过寻求耦合矩阵初始值相对误差的最小范数解得到修正参数。最后利用两个实际结构分别对算法进行了仿真分析并与功率流实现/统计能量分析模型修正方法(PRM/SMI)进行了对比,验证了PMI/CMA方法的有效性。     

大气层内固体火箭多约束鲁棒三维能量管理制导

针对固体运载火箭大范围精确调节终端约束的要求，提出一种新型的大气层内鲁棒三维能量管理制导方法，通过在线规划侧向速度能力曲线消耗剩余发动机能量。将终端约束表示为关于攻角和速度能力曲线参数的方程组，将闭环制导问题转化为方程组的求解。针对飞行过程中的动压、过载，以及控制变化率等过程约束，构造了攻角和速度能力曲线的可行边界。针对气动系数和发动机参数的不确定性，采用容积卡尔曼滤波器对不确定性进行辨识。仿真结果表明，与模型预测静态规划算法和改进粒子群算法相比，本算法的终端速度调节范围、鲁棒性以及计算效率大幅度提高。     

空间绳系机器人抓捕非合作目标的质量特性参数辨识

针对空间绳系机器人抓捕非合作目标/空间垃圾后需要对其进行回收/拖曳的精确控制问题,提出了一种利用抓捕后保持阶段的振动特性辨识目标参数的方法。首先,根据质量特性参数辨识的需要,推导了系统的动力学模型。不同于以往将本体卫星和被抓捕目标简化为质点的动力学模型,本文针对任意的目标抓捕位置,在考虑重力梯度影响的基础上,利用拉格朗日法获得系统各广义坐标的动力学公式。然后,分析非合作目标和系绳在后抓捕保持阶段的姿态运动。最后,在非合作目标与本体卫星没有任何信息交互的情况下,利用后抓捕阶段目标卫星和系绳特有的振动,并使用具有鲁棒性可遗忘因子的递推最小二乘法,提出了包括转动惯量和质心到任意抓捕点距离在内的质量特性参数辨识算法。     

弱引力下小行星动量驱动机器人的可控跳跃行为

以小行星表面着陆探测为背景,提出一种动量驱动机器人(MoRo)以满足弱引力复杂环境下的探测需求。该机器人利用弱引力环境下的摩擦和碰撞特性,通过主动辨识环境参数,规划和控制动量轮以产生期望的驱动力矩,完成可控性跳跃及腾空后的稳定拍照等任务。首先,基于MoRo的动量轮刹车机构特性,分析了MoRo在弱引力环境下的跳跃机理并对其跳跃方式进行了规划;接着考虑动量轮驱动机构三闭环伺服系统的非线性特性,基于Herze碰撞模型和Karnopp摩擦模型建立了MoRo在小行星表面的跳跃行为动力学模型;其次,使用机器学习算法建立环境参数和MoRo运动的函数关系,并基于环境参数规划动量轮转速实现跳跃距离和腾空高度的可控。最后,通过数值仿真校验了MoRo跳跃规划方法和控制方法的可行性。     

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。     

基于多项式插值的自由漂浮空间机器人轨迹规划粒子群优化算法

针对自由漂浮空间机器人轨迹规划问题,提出一种基于多项式插值与粒子群优化算法相结合的非完整运动规划方法。首先,通过对系统非完整约束条件进行分析,给出了以机械臂关节角耗散能为目标函数的轨迹最优控制算法;并采用高阶多项式插值方法逼近机械臂关节角轨迹,将插值多项式的系数作为优化参数,结合粒子群优化算法对关节角轨迹进行优化求解。最后,对本文提出的轨迹规划算法进行数值仿真。仿真结果表明关节角轨迹平滑连续,保证了关节角速度及关节角加速度在初始和终止状态均为零,从而验证了所提方法的有效性和可行性。     

空间斯特林制冷机系统模型辨识与预测控制

为解决空间用大功率机械式斯特林制冷机系统的高精度控温问题,针对这一类具有时延特性的大时间常数温度控制系统,首先,文章提出一种基于继电模型辨识的闭环辨识方法,通过设计合理的辨识参数,采集系统的输入输出响应数据并通过最小二乘法拟合获得了系统的辨识模型,克服了传统开环辨识方法无法获得固定控温点附近辨识模型的不足;其次,基于辨识模型的阶跃响应数据建立预测模型,采用动态矩阵预测控制,通过滚动优化和反馈校正机制,对温度控制系统性能指标实现了最优控制。最后,通过搭建模型辨识及实验平台,验证了系统模型辨识的准确性可达到94%,对长波红外探测器60K控温点的控温稳定性可达到±10mK(3σ)的水平,该模型辨识与控制方法已经成功应用于多台星载红外相机的焦面制冷机控温系统并获得在轨验证。     

基于人工蜂群算法的直流双闭环PID电机调速系统研究

以直流双闭环模型为基础,针对现行直流双闭环PID控制器参数整定与优化的困难,通过将人工蜂群算法引入直流双闭环调速系统,实现直流电机调速及其PID控制器参数的自整定,采用系统的阶跃响应等对人工蜂群算法的优化结果进行对比分析,表明改进的人工蜂群算法比传统工程设计法能获得更好的动态性能指标,以及更快的跟随性与鲁棒性,为PID参数优化提供了一个综合性较好的实用方法。     

基于辅助模型思想的带可变遗忘因子的最小二乘辨识算法

为了对时滞系统的时滞参数和系统动态参数进行辨识,本文提出了一种基于辅助模型思想的带可变遗忘因子的最小二乘辨识算法。建立辅助模型,用辅助模型输出代替系统的无噪声输出。引入基于预测误差的可变遗忘因子,加快算法的收敛速度,提高算法的预测精度。最后,通过仿真证明了本文算法的有效性。