考虑未知死区的双杆柔性空间机械臂基于混合轨迹的积分变结构神经网络控制
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摘要
随着人类对太空领域探索的不断深入,空间机械臂作为航天领域的关键技术,发挥着愈来愈重要的作用,因此其系统动力学与控制问题的研究受到密切关注[1-2]。出于减轻发射重量以节约费用的需要,轻质细长杆成为空间机械臂杆件的最好选择,这就不能忽视杆件柔性对运动精度的影响[3-4]。双杆柔性空间机械臂系统存在刚性运动与柔性振动之间的耦合,而且每个柔性杆的柔性振动之间也存在耦合。为了实现高精度的轨迹跟踪,不但需要解决动力学耦合作用产生的干扰问题,而且必须主动抑制柔性杆产生的振动。同时,以往的空间机器人控制往往没有考虑死区的影响,而死区非线性会造成系统的输出误差,产生极限环振荡,降低性能甚至变得不稳定。因此死区一直是高精度传动控制领域的主要研究对象之一[5-6]。研究了载体位置不控、姿态受控的漂浮基双杆柔性空间机械臂在带有未知死区和外部干扰情况下的轨迹跟踪及柔性抑振问题。引入积分型的切换函数以减少外部扰动引起的稳态误差,利用径向基函数神经网络的逼近能力,提出了刚性运动的积分变结构神经网络的控制器,该方法在不要求最优逼近误差上确界已知的条件下,可以克服未知死区和外部扰动的影响,以完成双杆柔性空间机械臂载体姿态及机械臂关节铰的协调运动。为了主动抑制柔性振动,运用虚拟控制力的概念,设计了同时反映柔性模态和刚性运动轨迹的混合轨迹,提出了基于混合轨迹的控制方案。设计方案不但保证了之前刚性运动控制方案的鲁棒性,而且能主动抑制柔性振动,从而提高了轨迹跟踪性能。仿真算例证实了所提方案的有效性。
引文

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