双臂空间机器人相对载体运动的增广自适应控制方法

本文讨论了载体位置、姿态均不受控制情况下,漂浮基双臂空间机器人末端爪手基联坐标系内轨迹跟踪的自适应控制问题.系统运动学、动力学分析结果表明,结合系统动量守恒关系得到的双臂空间机器人系统动力学方程,可以表示为一组新的适当选择的系统组合惯性参数的线性函数;从而克服了惯常的空间机器入系统动力学方程,关于系统惯性参数呈非线性函数关系的难点.以此为基础,并借助于增广变量法,针对双臂空间机器人末端爪手所持载荷参数未知的情况,设计了漂浮基双臂空间机器人末端爪手基联坐标系内轨迹跟踪的增广自适应控制方案.提出的控制方案具有不需要反馈、测量漂浮基的位置、移动速度及移动加速度的显著优点.系统数值仿真,证实了方法的有效性.     

漂浮基空间机器人系统基于增广变量思想的改进变结构滑模控制

讨论载体位置与姿态均不受控制的漂浮基空间机器人系统的控制问题.首先导出了空间机器人欠驱动形式的系统动力学方程.之后借助于增广变量法,证明可以将上述系统动力学方程及系统增广广义Jacobi矩阵分别表示为一组适当选择的组合惯性参数的线性函数.以此为基础,根据具有较强鲁棒性的变结构滑模控制理论,设计了一种空间机器人惯性空间期望轨迹跟踪的改进变结构滑模控制方案.与传统变结构滑模控制相比,所提控制方案通过一次离线预估控制律中相关矩阵元素的上下限,从而避免了实时控制过程中重复计算系统动力学方程中科氏力、离心力项的麻烦,因此有效减少了计算量,更适用于机载计算机运算能力有限的空间机器人控制系统实时应用.仿真运算,证实了方法的有效性.     

自由漂浮空间机器人路径优化的Legendre伪谱法

基于Legendre 伪谱法研究自由漂浮空间机器人非完整路径规划的最优控制问题. 自由漂浮是空间机器人执行任务常用的工作模式,其路径优化是空间机器人完成复杂空间任务的基础. 由于空间机器人不具有固定基座,机械臂和载体之间存在非完整约束,使得自由漂浮空间机器人路径规划完全不同于地面机器人而变得具有挑战性. 本文提出自由漂浮空间机器人路径规划的最优控制伪谱方法. 首先,利用多体动力学理论建立自由漂浮空间机器人动力学模型,给定系统的初始和目标位形,选取机械臂关节耗散能最小为性能指标,并考虑实际控制输入受限,建立其路径规划的Bolza 问题. 然后,应用Legendre 伪谱法,将状态和控制变量在Legendre-Gauss-Lobatto (LGL) 点上离散,并构造Lagrange 插值多项式逼近系统状态和控制变量,将连续路径优化问题离散化为非线性规划问题求解. 最后通过数值仿真表明,应用Legendre 伪谱法求解自由漂浮空间机器人非完整路径规划问题,得到的机械臂和载体最优运动轨迹,较好地满足各种约束条件,且计算精度高、速度快,并具有良好的实时性.      

驱动力矩受限下双臂空间机器人轨迹跟踪控制

讨论基座姿态、位置均不控的自由漂浮双臂空间机器人在关节驱动力矩受限下其关节协调运动的控制问题.运用拉格朗日第二类方程并耦合动量守恒关系建立动力学方程.尔后,设计了基于饱和函数的控制方案,该方案引入具有饱和特性的双曲正切函数来控制关节力矩幅值.最后,根据奇异扰动系统稳定性理论将系统分为降阶系统和边界层系统,分别利用李雅普诺夫函数证明其在原点呈指数稳定.数值仿真进一步表明该方案的有效性和优越性.     

基于柔性机构捕捉卫星的空间机器人动态缓冲从顺控制

研究了空间机器人在轨捕获非合作卫星过程避免关节受碰撞冲击破坏的缓冲从顺控制问题, 为此在机械臂与关节电机之间配置了一种柔性机构, 其作用在于: (1)在接触、碰撞阶段可通过其内置弹簧的变形来吸收被捕获卫星对空间机器人关节产生的冲击力矩; (2)在镇定运动阶段, 结合与之配合的缓冲从顺控制策略来适时开、关关节电机, 以保证关节受到的冲击力矩受限在安全范围. 首先, 利用多刚体系统理论获得配置柔性机构空间机器人及目标卫星分体系统动力学方程; 之后, 结合整个系统动量守恒关系, 捕获操作后系统运动几何关系及力的传递规律, 建立了两者形成联合体系统的动力学方程, 并计算了碰撞过程的冲击效应与冲击力. 为了实现失稳联合体系统的镇定控制, 提出了一种基于动态面的缓冲从顺控制方案. 上述控制方案可在实现吸收捕获操作产生的冲击力矩的同时, 还能在冲击力矩过大时适时开启、关闭关节电机, 以避免关节电机发生破坏; 此外, 动态面的引入避免了反演法存在的计算膨胀问题, 有效减少了计算量. 基于Lyapunov函数法证明了系统的稳定性, 并通过系统数值仿真结果验证了上述缓冲从顺控制策略的正确性.      

考虑摩擦特性的柔性关节空间机器人自适应CMAC神经网络鲁棒控制

讨论了关节摩擦力矩影响下,具有柔性铰关节的漂浮基空间机器人系统的动力学控制问题.设计了基于高斯基函数的小脑神经网络(CMAC)鲁棒控制器和摩擦力矩补偿器.用奇异摄动理论对系统的动力学模型进行快慢变子系统分解,针对快变子系统,设计力矩微分反馈控制器来抑制机械臂关节柔性引起的振动;对于慢变子系统,设计了基于自适应CMAC神...     

柔性空间机器人快速终端滑模容错抑振控制

针对基座与臂杆存在柔性且执行机构发生故障的自由漂浮空间机器人系统,设计了快速终端滑模容错抑振控制器。结合线性弹簧假设、欧拉-伯努利梁理论和假设模态法提取了系统的柔性特征,利用拉格朗日方程推导出柔性基、柔性臂空间机器人系统的动力学模型;基于双幂次非奇异快速终端滑模为系统设计了有限时间容错控制器,采用Lyapunov函数法证明了闭环系统的稳定性;在此基础上,引入混合轨迹对容错控制器进行修正,进而构造出基于虚拟控制力的有限时间容错抑振控制器,实现对空间机器人载体姿态与关节轨迹的快速跟踪控制及基座与臂杆柔性振动的有效抑制。仿真结果表明,相较于无容错机制的计算力矩抑振控制算法,所设计算法的轨迹跟踪误差收敛速度提升了68.75%,弹性基座的振幅减小了78%,限定在1.1×10^-4 m之内。     

空间机器人双臂捕获卫星力学分析及镇定控制

随着航天技术的发展,空间机器人要求具有对非合作卫星的在轨捕获能力. 双臂空间机器人与单臂空间机器人相比在这方面显然更具有优势. 然而由于太空环境的复杂性,使得空间机器人双臂捕获非合作卫星操作过程的动力学与控制问题表现出下述特点:非完整动力学约束,动量、动量矩与能量传递变化,捕获前后结构开、闭环变拓扑,与闭环接触几何、运动学约束多者共存. 因此空间机器人双臂捕获卫星技术相关动力学与控制问题变得极其复杂. 为此,讨论了双臂空间机器人捕获自旋卫星过程的动力学演化模拟,以及捕获操作后其不稳定闭链混合体系统的镇定控制问题. 首先,利用拉格朗日第二类方程建立了捕获操作前双臂空间机器人的开环系统动力学模型,利用牛顿-欧拉法建立了目标卫星的系统动力学模型;在此基础上基于动量守恒定律、力的传递规律,经过积分与简化处理分析、求解了双臂空间机器人捕获目标卫星后受到的碰撞冲击效应,给出了合适的捕获操作策略. 根据闭链系统的闭环约束几何及运动学关系获得了闭合链约束方程,推导了捕获操作后闭链混合体系统的动力学方程. 最后基于该动力学方程针对捕获操作结束后失稳的闭链混合体系统,设计了镇定运动模糊H_∞ 控制方案. 提出的方案利用模糊逻辑环节克服参数不确定影响,由H_∞ 鲁棒控制项消除逼近误差来保证系统控制精度;通过最小权值范数法分配各臂关节力矩,以保证两臂协同操作. 李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的全局稳定性. 最后通过数值仿真实验模拟、分析了碰撞冲击响应,并验证了上述镇定运动控制方案的有效性.      

基座弹性影响下空间机械臂的轨迹跟踪控制及弹性振动主动抑制

讨论了基座存在弹性情况下,载体位置无控、姿态受控的漂浮基空间机械臂惯性空间轨迹跟踪控制及基座弹性振动主动抑制问题.由系统位置几何关系及动量守恒关系,建立了系统运动Jacobi关系;之后利用拉格朗日方法并结合系统动量守恒关系建立了系统动力学方程.基于奇异摄动理论的两种时间尺度假设,将该方程分解为描写系统刚性运动的慢变子系统与描写系统弹性振动的快变子系统.对慢变子系统设计了基于计算力矩法的轨迹跟踪控制器;对于快变子系统则设计了线性二次最优控制方案.数值仿真证实了提出的控制方法的有效性.     

柔性空间机器人姿态运动规划的混合优化策略

自由漂浮是空间机器人执行任务时常用的工作模式,其姿态规划是完成复杂空间任务的基础.针对自由漂浮柔性空间机器人姿态运动规划问题,提出一种由Gauss伪谱法求解可行解与直接打靶法求解更为精确的数值解相结合的混合优化策略.首先,利用假设模态法近似描述柔性臂杆的弹性变形,根据Lagrange方程建立空间机器人系统的动力学模型;然后,利用Gauss伪谱法将空间机器人非完整运动规划问题离散为非线性规划问题,求解在较少Legendre-Gauss(LG)点时状态变量和控制变量对应的可行解,可行解的求解采用从可行解到近似最优解的串行优化策略;最后,在LG点处离散控制变量,作为直接打靶法的初值,利用序列二次规划算法求解最优的控制输入,再通过数值积分得到空间机器人系统姿态运动优化轨迹.通过数值仿真,求解得到的姿态运动曲线光滑平稳,最优控制输入也能很好地满足各种约束条件.结果表明该混合优化策略具有很好的鲁棒性和有效性.     

全柔性空间机器人运动振动一体化输入受限重复学习控制

探究基座、臂、关节全柔性影响下空间机器人动力学模拟、运动控制及基座、臂、关节三重柔性振动主动抑制的问题, 设计了不基于系统模型信息的运动振动一体化输入受限重复学习控制算法. 将柔性基座与关节等效为线性弹簧与扭转弹簧, 柔性臂视为欧拉-伯努利梁模型, 利用拉格朗日方程与假设模态法建立动力学模型, 然后, 用奇异摄动理论将模型分解为包含刚性变量与臂柔性振动的慢变子系统, 包含基座、关节柔性振动的快变子系统, 并分别设计相应的子控制器, 构成了带关节柔性补偿的一体化控制算法. 针对慢变子系统, 提出输入受限重复学习控制算法, 由双曲正切函数, 饱和函数与重复学习项构成, 双曲正切函数与饱和函数实现输入力矩受限要求, 重复学习项补偿周期性系统误差, 以完成对基座姿态、关节铰周期轨迹的渐进稳定追踪. 然而, 为了同时抑制慢变子系统臂的柔性振动, 运用虚拟力的概念, 构造同时反映臂柔性振动与系统刚性运动的混合轨迹, 提出了基于虚拟力概念的输入受限重复学习控制器, 保证基座、关节轨迹精确追踪的同时, 对臂的柔性振动主动抑制. 针对快变子系统, 采用线性二次最优控制算法抑制基座与关节的柔性振动. 仿真结果表明: 控制器适用于一般柔性非线性系统, 满足输入力矩受限要求, 实现对周期信号的高精度追踪, 有效抑制基座、臂、关节的柔性振动, 证实算法的可行性.      

不确定车轨耦合系统辛随机振动分析

建立了轨道不平顺作用下具有不确定参数车轨耦合系统随机振动评估方法. 车辆系统采用物理坐标下多刚体系统模型,并应用高斯随机变量模拟车体、转向架和轮对一系、二系连接系统中动力学参数具有的不确定性. 采用无穷周期结构进行弹性轨道模拟,在哈密顿状态空间下建立了典型轨道子结构的状态运动方程,通过轮轨耦合关系建立了混合 物理坐标及辛模态坐标车轨耦合系统运动方程. 应用Hermite正交多项式展开得到了耦合系统动力响应相对于不确定性参数的控制方程. 由于利用轨道周期特性建模,所获得的控制方程有效地降低了方程维度. 轮轨接触处轨道不平顺载荷模拟为完全相干多分量平稳随机过程,推广和发展虚拟激励法建立了耦合系统随机振动受不确定动力学 参数影响的量化评估方法. 通过Monte Carlo数值模拟,验证了该方法在不确定参数变异很大时也能够保持较好的精度,具有一定的工程实用性.     

结构试验机的神经网络内模自适应跟踪控制系统

针对结构试验系统的非线性和不确定性特性，研究了一种基于神经网络的非线性内模自适应加载控制方法。引入的神经网络内模可跟踪学习对象的时变动力学，控制器的设计较少依赖于对象的先验知识，控制参数的调整是基于被控过程的测量信息，利用导出的神经网络算法来实现的。实验结果证明该系统具有良好的控制效果。     

A moment-based approach for nonlinear stochastic tracking control

This paper describes a new stochastic control methodology for nonlinear affine systems subject to bounded parametric and functional uncertainties. The primary objective of this method is to control the statistical nature of the state of a nonlinear system to designed (attainable) statistical properties (e.g., moments). This methodology involves a constrained optimization problem for obtaining the undetermined control parameters, where the norm of the error between the desired and actual stationary moments of state responses is minimized subject to constraints on moments corresponding to a stationary distribution. To overcome the difficulties in solving the associated Fokker–Planck equation, generally experienced in nonlinear stochastic control and filtering problems, an approximation using the direct quadrature method of moments is proposed. In this approach, the state probability density function is expressed in terms of a finite collection of Dirac delta functions, and the partial differential equation can be converted to a set of ordinary differential equations. In addition to the above mentioned advantages, the state process can be non-Gaussian. The effectiveness of the method is demonstrated in an example including robustness with respect to predefined uncertainties and able to achieve specified stationary moments of the state probability density function.     

Discrete adaptive fuzzy control for asymptotic tracking of robotic manipulators

This paper presents a novel discrete adaptive fuzzy controller for electrically driven robot manipulators. It addresses how to overcome the nonlinearity, uncertainties, discretizing error and approximation error of the fuzzy system for asymptotic tracking control of robotic manipulators. The proposed controller is model-free in the form of discrete Mamdani fuzzy controller. The parameters of fuzzy controller are adaptively tuned using an adaptive mechanism derived by stability analysis. A robust control term is used to compensate the approximation error of the fuzzy system for asymptotic tracking of a desired trajectory. The controller is robust against all uncertainties associated with the robot manipulator and actuators. It is easy to implement since it requires only the joint position feedback. Compared with fuzzy controllers which employ all states to guarantee stability, the proposed controller is very simpler. Stability analysis and simulation results show its efficiency in the tracking control.     

基于干扰观测器的柔性关节空间机器人退步自适应控制

研究了载体位置、姿态均不受控的情况下,系统参数不确定的柔性关节空间机器人轨迹跟踪的控制问题.结合系统动量、动量矩守恒关系,利用拉格朗日法推导出系统的动力学模型.为减小系统柔性关节对系统控制精度的影响,采用关节柔性补偿器来等效降低系统关节的柔性.再借助奇异摄动法,针对系统参数不确定的情况,设计了柔性关节空间机器人基于干扰观测器的退步自适应滑模控制方案.该方案不需要对系统惯性参数进行线性化处理,控制器结构简单,且实现了空间机器人期望轨迹的精确跟踪控制.通过平面两杆空间机器人的数值仿真证明了该方法的有效性.     

A model reference robust multiple-surfaces design for tracking control of radial pneumatic motion systems

A robust model reference backstepping (multiple-surfaces) controller is proposed for radial pneumatic motor motion systems with variable inlet pressure and mismatched uncertainties (time-varying payload). A radial pneumatic motor is first modeled by a non-autonomous equation with consideration of a ball screw table. A practical integral action and robust action are included in the backstepping design to compensate for the disturbance, mismatched uncertainty, and to eliminate the steady state error. The motion system is proved to have asymptotically stable performance and the experimental results show that the proposed controller is able to track the reference model output signal and maintain steady-state error.     

层状层电介质空间轴对称问题的状态空间解

从横观各向同性压电介质空间轴对称问题的基本方程出发,建立了压电介质空间轴对称问题的状态变量方程,对状态变量方程进行Hankel变换,得到以状态变量表示的单层压电介质在Hankel变换空间中的解,讨论了3种不同特征根的情况,利用提出的解得到了半无限压电体在垂直集中载荷和点电荷作出下的Boussinesq解。利用传递矩阵方法导出了多层压电介质空间轴对称问题解一般解析式。     

Neural-network-based adaptive robust precision motion control of linear motors with asymptotic tracking performance

High precision motion control of permanent magnet linear motors (PMLMs) is limited by undesired nonlinear dynamics, parameter variations, and unstructured uncertainties. To tackle these problems, this paper presents a neural-network-based adaptive robust precision motion control scheme for PMLMs. The presented controller contains a robust feedback controller and an adaptive compensator. The robust controller is designed based on the robust integral of the sign of the error method, and the adaptive compensator consists of a neural network component and a parametric component. Moreover, a composite learning law is designed for the parameter adaption in the compensator to further enhance the control performance. Rigorous stability analysis is provided by using the Lyapunov theory, and asymptotic tracking is theoretically achieved. The effectiveness of the proposed method is verified by comparative simulations and experiments on a PMLM-driven motion stage.

     

闭环双臂空间机器人系统运动规划的双向逼近方法

讨论了载体位置、姿态均不受控制的闭环双臂空间机器人系统的非完整运动规划问题. 以系统动量、动量矩守恒关系及几何约束条件为基础，建立了控制设计所需的系统状态方程； 并通过对状态方程应用双向Lyapunov方法，获得了机械臂关节角的控制输入方程，从而达到 对载体姿态及机械臂关节角的双重控制效果. 该方法的优点是减少了载体姿态控制燃料的消 耗，有效地延长了空间机器人系统的使用寿命. 通过一个平面自由漂浮闭环双臂空间机器人系统 的数值仿真，证明了方法的有效性.