【摘要】：討論了雙臂空間機器人捕獲航天器后閉鏈混合體系統(tǒng)姿態(tài)和關節(jié)的受擾運動鎮(zhèn)定控制及雙臂協(xié)調操作問題。根據(jù)沖量定理及閉環(huán)約束條件,分析了雙臂空間機器人捕獲操作結束后受到的沖擊效應,建立了閉鏈混合體系統(tǒng)動力學方程。以此為基礎,針對星載計算機運算能力有限的問題,基于神經網(wǎng)絡控制理論設計了分塊滑模自適應控制方案。將混合體系統(tǒng)動力學方程考慮為多個非線性關聯(lián)子系統(tǒng)的集合,因此可同時并行地利用神經網(wǎng)絡來分別逼近各子系統(tǒng)未知動力學模型,即通過并行處理來提高計算效率。設計了自適應滑模控制器來抵消交聯(lián)項及神經網(wǎng)絡逼近誤差的影響。為了保證各臂桿的協(xié)同操作,基于最小權值范數(shù)法分配了各臂關節(jié)控制力矩。通過系統(tǒng)數(shù)值仿真驗證了所提控制方案的有效性。
[Abstract]:In this paper, the control of attitude and joint disturbance motion stabilization and the coordinated operation of dual-arm space robot in the hybrid system of the rear closed chain of a spacecraft captured by a dual-arm space robot are discussed. Based on the impulse theorem and the closed loop constraint conditions, the shock effect of the two-arm space robot after the capture operation is analyzed, and the dynamic equation of the closed-chain hybrid system is established. On this basis, a block sliding mode adaptive control scheme based on neural network control theory is designed to solve the problem of limited computing power of spaceborne computer. Considering the dynamic equation of hybrid system as the set of several nonlinear correlation subsystems, the neural network can be used to approximate the unknown dynamical models of each subsystem simultaneously, that is to say, the computational efficiency can be improved by parallel processing. An adaptive sliding mode controller is designed to counteract the influence of crosslinking term and neural network approximation error. In order to ensure the cooperative operation of each arm, the control torque of each arm joint is allocated based on the minimum weight norm method. The effectiveness of the proposed control scheme is verified by numerical simulation.
【作者單位】： 福州大學機械工程及自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(11372073,11072061) 福建省工業(yè)機器人基礎部件技術重大研發(fā)平臺項目(2014H21010011)
【分類號】：TP242

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