受到外部扰动的空间机械臂基于模糊递归神经网络的控制策略

针对载体位置不受控、姿态受控的空间机械臂运动控制问题,对具有不确定系统参数的空间机械臂在受到外部扰动工况下动力学建模以及控制算法进行了研究。运用拉格朗日第二类动力学方程及被控系统动量守恒关系,对该工况下空间机械臂运动特性进行了分析,建立了系统在受到外部扰动时的动力学模型,并对动力学特性进行了归纳,提出了一种基于模糊递归神经网络的控制策略。根据李雅普诺夫第二类方法,证明了整个闭环控制系统的运动渐进稳定性。使用计算机数值仿真实验与计算力矩法进行对比,阐述了整个控制系统的有效性。研究结果表明,在存在外部扰动及系统参数不确定时,所设计的控制方案相比于传统计算力矩控制方法具有更好的轨迹跟踪效果和更高的可靠性。     

漂浮基柔性空间机械臂协调运动的非线性鲁棒自适应控制

针对具有外部扰动与参数不确定或未知的情况,讨论漂浮基柔性空间机械臂系统的协调控制与柔性振动抑制问题。基于假设模态法对柔性臂杆进行近似描述,并利用第二类拉格朗日方程与系统动量守恒关系,推导带外部扰动的漂浮基柔性空间机械臂系统的动力学方程。以此为基础,提出漂浮基柔性空间机械臂系统协调运动的非线性鲁棒控制与非线性鲁棒自适应控制方案。此两种控制方案均可克服外部扰动对系统的影响,控制漂浮基柔性空间机械臂系统载体姿态与机械臂各关节铰完成期望的协调运动,同时有效地抑制了臂杆的柔性振动。除此之外,非线性鲁棒自适应控制方案还可以解决系统惯性参数不确定或未知的问题。系统数值仿真结果证实了所提控制方案的有效性和可行性。     

具有外部扰动的漂浮基空间机械臂姿态与关节协调运动的Terminal滑模控制

讨论了载体位置无控、姿态受控情况下,具有外部扰动的漂浮基空间机械臂载体姿态与机械臂关节协调运动的控制问题。结合系统动量守恒关系及拉格朗日方法,建立了漂浮基空间机械臂完全能控形式的系统动力学方程,并将其转化为状态空间形式的系统控制方程。以此为基础,根据Terminal滑模控制技术,给出了系统相关Terminal滑模面的数学表达式,在此基础上提出了具有外部扰动情况下漂浮基空间机械臂载体姿态与机械臂关节协调运动的Terminal滑模控制方案。提出的控制方案不但确保了闭环系统滑模阶段的存在性,同时通过Terminal滑模函数的适当选取,还保证了输出误差在有限时间内的收敛性。此外,由于确保了无论何种情况下系统初始状态均在Terminal滑模面上,从而消除了其它滑模控制方法常有的到达阶段,使得闭环系统具有全局鲁棒和稳定性。一个平面两杆漂浮基空间机械臂的系统数值仿真,证实了方法的有效性。     

漂浮基柔性空间机械臂基于奇异摄动法的模糊控制和柔性振动主动控制

讨论在载体位置不受控、姿态受控情况下,自由漂浮柔性空间机械臂载体姿态与关节轨迹跟踪的模糊控制及柔性振动主动控制问题。利用拉格朗日假设模态法并结合系统动量守恒关系,建立柔性空间机械臂系统的动力学方程。以此为基础,使用奇异摄动法和两种时间尺度的假设,将系统分解为轨迹跟踪控制和振动控制可分开设计的奇异摄动系统。对于快变子系统,设计PD控制器来对柔性杆件的振动进行主动抑制;同时,设计解耦的模糊逻辑控制器来保证慢变子系统载体姿态及关节轨迹的跟踪。由于在系统动力学方程的推导中消去柔性空间机械臂载体位置项,该模糊控制器还同时具有不需要测量反馈载体位置、移动速度、移动加速度项的优点。最后的数值仿真结果证实了所设计控制器的有效性。     

控制力矩受限情况下漂浮基柔性空间机械臂鲁棒自适应控制

讨论控制力矩受限情况下,参数不确定的漂浮基柔性空间机械臂系统的智能控制问题。结合系统动量守恒关系和拉格朗日-假设模态法建立系统动力学方程。为了同时实现漂浮基柔性空间机械臂系统载体姿态和关节运动轨迹的渐近跟踪以及系统弹性振动的抑制,基于奇异摄动法将系统分解为快变和慢变两个子系统。针对快变子系统设计二次最优控制方法以抑制柔性臂引起的系统弹性振动,保证系统的稳定性;针对慢变子系统提出一种鲁棒自适应混合控制方法。该方法利用连续可导递增函数来限制控制力矩的幅值大小,使控制更符合空间实际要求;利用鲁棒自适应调节器来克服系统不确定参数的影响,保证系统的控制精度。计算机仿真结果证明了所提出方法的有效性。     

具有未知参数漂浮基双臂空间机器人惯性空间复合自适应控制

讨论了载体位置与姿态均不受控制情况下具有未知参数的漂浮基双臂空间机器人系统惯性空间的复合自适应控制问题。为了克服空间机器人系统控制方程关于惯性参数的非线性性质,空间机器人被表示为欠驱动形式的机器人系统,其优点在于保持了系统动力学方程关于惯性参数的线性性质。对系统的运动学分析表明,联系两个机械臂末端运动速度与机器人关节角速度的增广广义Jacobi关系亦可以表示为一组惯性参数的线性函数。以此为基础,针对系统参数不确定的情况,设计了空间机器人系统跟踪惯性空间期望运动轨迹的复合自适应控制方案。系统的数值仿真证实了控制方法的有效性。     

漂浮基空间柔性机械臂基于神经网络的逆模控制

针对传统控制方法对强耦合柔性空间机械臂难以有效控制的问题,提出基于神经网络的逆模控制策略。建立了非线性空间柔性机器人的动力学模型,根据增广变量输入法推得其控制律;利用具有良好逼近能力的前馈神经网络来自适应补偿柔性臂的未知非线性逆模型;采用Kalman滤波算法来保证网络权值在线实时调整(系统的误差代价函数由PID控制器提供)。仿真证明了所提出的控制方案的有效性,具有较高工程应用价值。     

重载机械臂对未知载荷参数的补偿控制

为了研究机械臂在载荷参数未知,尤其在所持载荷较大的情况下,对机械臂的位姿精确控制问题。利用牛顿—欧拉方程建立重载机械臂系统的动力学方程,以此为基础,设计一种基于标称计算力矩控制器加滑模神经网络补偿器的复合控制方案,用来控制机械臂末端执行器夹持载荷参数未知且载荷大的情况,即通过滑模神经网络来补偿由于系统未知参数对标称计算力矩的误差影响,以确保存在未知参数和较大惯性的情况下整个控制系统的渐进稳定性。该方法能够有效地控制重载机械臂系统的位姿。于此同时,此方法具有系统动力学方程不要求系统惯性系数呈线性函数关系的显著优点。通过仿真研究表明该方法的有效性。     

柔性基、柔性关节空间机械臂的动力学与改进奇异摄动控制

采用线性伸缩弹簧、线性扭转弹簧来分别描述基座及关节柔性,并在此基础上经由线动量守恒原理、拉格朗日第二类建模方法,建立了姿态受控柔性基、柔性关节空间机械臂的动力学模型。将柔性补偿思想与奇异摄动理论相融合,推导了可分别表示系统刚性运动、基座与关节柔性运动的慢、快变子系统,并提出一种由协调运动慢变控制和基于高阶快变状态观测器的最优控制所组成的改进奇异摄动控制方案。与传统奇异摄动控制方案相比,所提改进控制方案可有效避免对系统高阶快变状态量进行实时地测量和反馈,且可适于具有较大关节柔性的柔性基、柔性关节空间机械臂的控制。仿真实验结果表明了所提方案在轨迹跟踪控制、基座与关节柔性振动抑制上的有效性。     

漂浮基柔性关节-柔性臂空间机器人运动非线性滑模控制及双重弹性振动主动抑制

讨论了漂浮基柔性关节-柔性臂空间机器人系统的动力学建模过程、运动控制律设计及关节和臂双重弹性振动的抑制问题。利用动量、动量矩守恒关系和拉格朗日-假设模态法对系统进行动力学分析,并建立系统动力学方程。基于奇异摄动法,将系统分解为三个相互独立的子系统：仅表示系统刚性运动的“刚性关节-刚性臂”慢变子系统、仅表示柔性关节引起的系统弹性振动的“柔性关节-刚性臂”快变子系统和仅表示柔性臂引起的系统弹性振动的“刚性关节-柔性臂”快变子系统。分别针对三个子系统设计适当的控制律,其中非线性滑模控制方法用来实现空间机器人期望运动轨迹的渐近跟踪,速度差值反馈控制器用来抑制柔性关节引起的系统弹性振动,线性二次型最优控制器用来抑制柔性臂引起的系统弹性振动。因此,系统的总控制律为三个子系统的控制律组成的混合控制律。仿真实验证明所提出的混合控制律能够保证系统的控制精度,且能够有效地抑制柔性关节和柔性臂引起的系统弹性振动。     

基于RBF神经元网络的漂浮基空间机械臂关节运动自适应控制方法

讨论了栽体位置、姿态均不受控制情况下,漂浮基空间机械臂关节运动的控制问题.由拉格朗日第二类方法及系统动量、动量矩守恒关系,建立了漂浮基空间机械臂完全能控形式的系统动力学方程.以此为基础,借助于RBF神经网络技术、Ge-Lee(GL)矩阵及其乘积算子定义,对漂浮基空间机械臂进行了神经网络系统建模;针对空间机械臂系统所有惯性参数均未知的情况,设计了漂浮基空间机械臂关节运动的自适应神经网络控制方案.提出的控制方案不要求系统动力学方程具有通常的关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练、学习,此外,由于充分利用了空间机械臂的系统动力学特性,因此在控制过程中不需要反馈、测量漂浮基的位置、移动速度、移动加速度以及姿态转角的角速度、角加速度.一个平面两杆漂浮基空间机械臂的系统数值仿真证实了该方案的有效性.     

漂浮基双臂空间机器人系统协调运动的模糊小波神经网络控制

讨论了本体姿态受控、位置不受控的情况下,漂浮基双臂空间机器人系统协调运动的动力学控制问题。依据系统动量守恒关系和拉格朗日第二类方程,推导了漂浮基双臂空间机器人系统的动力学方程。在系统参数未知的情况下,提出了一种小波基模糊神经网络控制器,以使双臂空间机器人系统的本体姿态和机械臂关节铰协调地跟踪各自在关节空间的期望运动轨迹。提出控制器的优点在于：不仅不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,而且也不需要知道系统参数;由于采用反向传播算法对网络参数进行在线训练,从而使模糊神经网络具有较好的自学习和自适应能力,这样就不需要事先进行离线训练,更适应于空间机器人系统的实际应用。利用一个双臂空间机器人系统的仿真结果,验证了所提出控制器的有效性。     

柔性空间机械臂系统的双环积分滑模控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控的情况下,漂浮基柔性空间机械臂关节运动及柔性振动主动抑制的控制问题。由系统动量守恒关系及假设模态法,利用拉格朗日方法建立了柔性空间机械臂的系统动力学方程,之后采用奇异摄动理论,将其分解为表示刚性运动的慢变子系统和柔性振动的快变子系统。以此为基础,针对慢变子系统———柔性空间机械臂的刚性运动,设计了系统参数未知情况下的双环积分滑模控制方案,以控制柔性空间机械臂的载体姿态及机械臂关节铰协调地完成各自在关节空间的期望运动;而对于快变子系统———柔性臂的振动,则设计了分级模糊控制方案来主动抑制柔性杆的振动。计算机数值仿真证实了该方法的可靠性和有效性。     

柔性空间机械臂振动抑制的模糊终端滑模控制

针对载体位置不受控、姿态受控的情况,提出了柔性空间机械臂振动抑制的模糊终端滑模控制方案。利用假设模态法、系统动量守恒关系及拉格朗日方法,导出了柔性空间机械臂的系统动力学方程。为解决柔性空间机械臂轨迹跟踪控制及振动抑制问题,运用奇异摄动法将系统分解为慢变、快变两个子系统并分别设计了控制器。慢变子系统采用具有较强鲁棒性的模糊终端滑模控制方案,快变子系统则采用基于降阶状态观测器的线性二次型最优控制器(linear quadratic regulator,简称LQR)。数值模拟结果表明,本文的控制方案不仅保证了柔性空间机械臂载体姿态及机械臂各关节铰跟踪误差在有限时间内的收敛性,而且还大大地降低了滑模控制所固有的抖振,并对柔性臂的振动具有良好的抑制效果。     

漂浮基柔性两杆空间机械臂基于状态观测器的鲁棒控制及振动控制

讨论了漂浮基柔性空间机械臂基于状态观测器的鲁棒控制及振动最优控制问题。首先通过合理选择联体坐标系,实现两柔性杆弹性变形之间的解耦;根据拉格朗日方程与动量守恒原理,建立了载体位置无控、姿态受控飘浮基两杆柔性空间机械臂系统的动力学方程。接着利用奇异摄动法,将这个柔性两杆空间机械臂系统分解为一个慢变子系统与一个快变子系统。以此为基础,提出了一个包含慢变控制项与快变控制项的复合控制器。利用动态滑模观测器得到慢变子系统的观测速度矢量,基于这个观测速度矢量设计系统的鲁棒慢变控制律来实现载体姿态、关节轨迹的跟踪。利用线性观测器得到快变子系统的观测速度矢量,基于这个观测速度矢量与线性系统的最优控制理论设计系统的快变控制力矩,实现两柔性杆振动的抑制。最后通过系统的数值仿真,证实了方法的有效性。     

对角递归神经网络的LM算法及建模应用

针对递归神经网络传统BP学习算法收敛慢的缺陷,将Levenberg—Marquardt（LM）算法引入到对角递归神经网络权值的训练,这种算法提供了快速性与收敛性之间的一个折衷。仿真结果表明,该算法比传统BP算法具有更快的收敛速度,用于非线性动态系统的建模是有效的。