自适应控制的空间机器人停止旋转翻滚目标使用灵活的刷子

文摘

灵活的刷机制的设计和安装在seven-degree-of-freedom机械臂despin翻滚目标。的动力学模型,建立了柔性刷使用绝对节点坐标法(ANCF)及其接触碰撞的太阳能机翼翻滚目标分析。的提出了一种最优控制seven-degree-of-freedom机械臂在降低转速的翻滚目标同时确保全球的鲁棒性和稳定性。模拟验证降低转速策略可以成功地消除了转速和是可行的和有效的。

1。介绍

随着空间技术的发展,人类太空卫星的数量逐渐增加,由此产生的空间碎片清除空间行业已成为一个关键话题(1]。为了控制人口空间碎片的增长和消除其威胁航天活动,活跃空间碎片清除技术已经成为当前的研究热点2]。捕获非合作战略目标高速翻滚,应用阻力和减少他们的旋转角速度来减少捕获困难(3]。黄的接触降低转速,et al。4,5)提出了一个非合作的目标的姿态控制方法基于范围的终端,而稳定的态度翻滚目标通过控制系绳张力和附加阻尼力;Daneshjou和Alibakhshi6)提出了一个弹簧阻尼缓冲装置是通过接触碰撞喷嘴在降低转速对接过程中;Nishida和川7)设计了一个停止旋转设备与灵活的刷末端执行器,它使用刷子和目标之间的弹性接触力降低转速。也有空间碎片清除系统,如drag-increasing设备,加速目标反褶积过程通过增加surface-to-mass比率的目标,从而增加空气阻力;方法包括喷洒泡沫在空间碎片8,9)空间碎片和安装安全气囊,10]。

反褶积的稳定机制在反褶积过程中,机械臂的快速响应和稳定性是通过使用滑模控制。根据滑模控制,奥利维拉et al。11)提出了一种自适应滑模方法基于等效控制扩展到处理干扰的概念在未知边界非线性系统,以避免过高的滑动控制器收益和损失。河村建夫et al。12)提出了一种基于扰动观测器的滑模控制设计使用李雅普诺夫稳定性定理的方法,从而减少切换项增益的滑模控制器,有效地消除了抖动。

Veysi et al。13)设计了一种模糊滑模控制器控制末端执行器在空间的位置的任务。该控制器采用一种新的启发式算法,自适应改进蝙蝠算法,确定系数的模糊滑模控制器和验证其性能与两个自由度的机械臂。Mobayen et al。14)研究了一个二阶快速终端滑模控制技术基于线性矩阵不等式的无与伦比的非线性跟踪问题的不确定性,显示显著改善控制性能和跟踪性能。卡里et al。15,16)解决了一类不确定非线性系统的控制问题使用广义自适应控制。太阳和侯17]研究了柔性连杆机械臂的控制问题和不确定性,提出了一种滑模控制方法与神经网络和自适应扰动观测器的设计。更新法律的神经网络和扰动观测器的设计在此基础上,和李雅普诺夫证明了闭环系统的稳定性分析。Mobayen et al。18)设计了一种自适应super-torsional全球N-linked机器人非线性滑模控制速度,确保到达阶段的消除和滑模右边的存在的表面,在使用自适应控制律来消除外部干扰。杨et al。19,20.)设计了一种自适应神经网络滑模控制的灵活的操纵者。曹et al。21,22)使用一个健壮的定时与航天器姿态稳定控制执行机构的不确定性。Zhang et al。23- - - - - -25),关于隐藏半马尔科夫跳系统稳定性的问题,设计了一种稳定控制器依赖都观察到的模式,构建和运行时间。在的感觉σ误差均方稳定性(σ海量存储系统(mss)中,数值可测试的标准位内核的基础上(烟)和发射HS-MJLSs概率。

作为一个全新的研究课题,降低转速在国内外仍处于理论阶段。本文设计的基于线性二次性能指标的鲁棒最优控制器的seven-degree-of-freedom机械臂与不确定性和外部干扰。控制的本质是最小化误差传递函数的参数化干扰是有界的条件下,考虑系统可能承受的最大障碍。同时,最优控制使系统强劲为指定的性能指标最优。通过分析李雅普诺夫稳定性,它可以证明,在有界扰动的情况下,控制器的鲁棒状态反馈控制项可以有效地补偿系统的不确定性和外部扰动,使机械臂精确跟踪期望轨迹,即。,闭环系统达到渐近稳定,而二次性能指标最优。

2。Despin动力学

本文设计的空间机器人灵活减少刷最后deconvolve翻滚目标在空间。deconfliction机制灵活,有软性隐形特点为非合作的目标在一个自由翻滚状态,可以改善deconfliction的安全。模型如图1。

坐标系统的定义和符号:坐标系统是惯性坐标系,坐标系是身体基本坐标系,坐标系是目标身体坐标系统, 是机械臂关节变量, 身体的态度欧拉角基地,的质量中心吗th杆机器人的手臂,联合连接吗和棒,质量中心的位置吗杆的机械臂在惯性坐标系,的质量中心的位置向量基航天器惯性坐标系,的质量中心的位置向量空间机器人系统,角速度的吗杆的手臂,角速度的基础,目标的角速度,的质量吗杆的空间机器人。左上角指出了在惯性坐标系表示的向量。

2.1。钢丝绳动力学建模基于ANCF Cable-Beam单位

灵活的减少刷的陀螺机器人使用钢丝绳动力学建模基于绝对节点坐标公式(ANCF) cable-beam元素。

2.1.1。电缆元素的动能

由于电缆元素的形状函数是常数,在任何点的速度矢量电缆元素可以写成

在哪里是全球位置矢量在任何时候,是形状函数,广义坐标。

使用方程(1),软电缆的动能元素可以写成 在哪里和分别电缆元素密度和横截面积;是电缆元素长度;和 代表电缆的恒定的质量矩阵元素(19,20.]。

2.1.2。内部能量的元素

使用Bernoulli-Euler梁方程,灵活的减速刷电缆受到正面压力是预加载和元素

在哪里预加载力,弹性模量,轴向应变。然后,软电缆的内部能量元素表示为 在哪里是软电缆的体积单位。

2.1.3。动力学方程

的总动能和总应变能灵活的电缆系统

软电缆系统的动力学方程 在哪里是约束方程,拉希是乘数相应的约束方程,是广义力向量,和都是未知的。

2.2。接触碰撞动力学模型

derotation过程中,灵活的减少之间的接触碰撞发生主要是刷的帆翻滚目标。减少之间的接触碰撞柔性刷和目标模型是基于一个非线性弹簧阻尼模型。根据赫兹碰撞理论,接触碰撞被表示为

是正常的碰撞力,是正常的阻尼力,相当于接触刚度,相当于接触阻尼因子,是正常的穿透深度,是正常的渗透速度,是指数( )。 是一个逻辑函数,确定联系是基于正常的渗透 。

2.3。造型自由漂浮空间机器人的动力学

漂浮基空间机器人的动力学方程

在哪里是基本的惯性矩阵;是手臂惯性矩阵;是空间机器人耦合惯性矩阵;是基地的位置;是手臂关节角;是非线性项的基础;是手臂的非线性项;和上的力是基础,最后,分别;是手臂关节时刻;最后基雅可比矩阵;和就是最后的雅可比矩阵。

2.4。鲁棒控制动力学模型

空间机器人的动力学建模已经完成: 在哪里是对称正定惯性矩阵; 非线性耦合项: ;和是力和力矩作用于基础和机械臂关节。

烧蚀的空间机器人在复杂的空间微重力环境和包含一个灵活的减少刷最后,所以摩擦考虑外部扰动的不确定性和参数错误,方程(9)可以表示为 在哪里和 是可知的名义矩阵和和 是不可知的名义矩阵。

动态补偿如下:

是控制输入向量,定义外部干扰 :

为了使空间机器人跟踪期望轨迹随时间变化,跟踪误差被定义为状态 : 在哪里预期的手臂关节角和吗是理想的机械手的关节的角速度。

空间机器人的轨迹跟踪误差状态方程可以得到如下:

每个参数定义为

因此,力和力矩作用在空间机器人可以解决

跟踪期望轨迹,达到理想的结束点,设计援助方程如下: 在哪里和是常数矩阵。

将公式(16)到公式(10),

在公式(17),

然后,空间机器人的控制力量,时刻可以表示为

设计控制律 ,外部的干扰系统中会降低。是任何正实数。

设计李雅普诺夫函数 ,黎卡提微分方程是解决如下:

由斜对称矩阵 ,我们设计函数如下: 在哪里是一个正定对称常数矩阵。

将公式(27在公式()26),

柯列斯基分解,我们得到的 :

与此同时,

所以,状态反馈控制的鲁棒最优控制器

备注1。在[26),作者主要考虑了稳定问题的灵活的减速刷detumbling机制在空间机械臂,在最优自适应控制方案和同步控制策略,提出了滑模的区别。不同于(26),在这篇文章中,我们主要讨论了机械手在复杂环境条件下的稳定问题,我们表明,发达降低转速策略可以成功地消除转速。

3所示。旋转目标解除管理研究

冗余机械臂有7个自由度,和浮动基地有6个自由度。DH法构建的空间机器人结构动力学参数见表1。设计空间旋转目标的参数如表所示2。最初目标是绕轴旋转的角速度的实际效果如图2。

鲁棒最优控制器是用来模拟空间目标反褶积的自旋状态。目标质心和空间机器人的质心位于平面的反褶积,和结束的初始位置灵活的笔刷设置在这个平面上。因此,对于自旋目标反褶积,一旦确定反褶积的飞机,只需要保持最初的机械臂的关节角,确保最终灵活减少刷下反褶积达到反褶积的位置之前。

手臂的关节角误差和关节角速度误差数据所示3和4,分别。关节角误差发生接触碰撞过程中,瞬时力引起的大偏差在机器人手臂的关节角,然后恢复初始位置控制的控制器。关节角误差的大小是0.06 rad的范围,和收敛时间大约是3 s。关节角误差由于接触碰撞逐渐减少随着反褶积的进展。关节角速度误差在大小也减少。

机械臂控制转矩如图5:初期解决间隔时间约为3.5 s和初始联合控制扭矩的范围在150 N。解决解决收益和时间间隔的增加,解决转矩逐渐减少。仿真时间旋转目标在本节是30年代,在总共7旋转周期执行。后来在30年代旋转过程,即。,during the 6th and 7th spins, the spin interval has grown to 5.6 s and the joint control torque drops to within 100 N. Extracting the third deconvolution process for analysis shows that the initial joint moments are similarly large during the 7 to 8 s period when the contact collision causes a sudden increase in the robot arm joint error. At the end of the collision deconvolution, the control torque converges to zero within 0.8 s, completing the stable control of the system.

底物角如图6。机械手臂的运动和碰撞干扰最终影响空间机器人的底角。底角的误差精度为0.23°/ s。

在向上的过程中,自旋目标受到接触碰撞力,如图7。碰撞力发生主要的方向垂直于旋转平面上,在这种情况下 - - - - - -轴的方向。碰撞力的大小在400 N的范围和随时间衰减。碰撞力是应用在deconfliction位置的边缘目标航行,作用点和帆的长度在目标的质心作为deconfliction臂,形成对降低转速降低转速的时刻。

旋转的角速度的变化目标如图8。旋转的角速度从1 rad / s目标降低到0.4944 rad /在30年代反褶积的时间,和反褶积的效果是49.44%。因此,它可以证明,反褶积和效率本文设计的最优控制器能达到所需的反褶积的效果。由于控制器的有效性和稳定性,目标具有良好的降低转速的影响并没有大章运动在其他两个轴。然而,空间环境是复杂的和不确定的,有一个高概率,旋转的目标将被转换成一章运动条件下的未知的干扰。

4所示。结论

一个设计最优控制器,解决外部干扰和不确定性的空间机器人反褶积过程。利用李雅普诺夫稳定性理论,证明了有界扰动的情况下,鲁棒状态反馈控制项可以用来弥补不确定性和未知扰动实现反褶积的目的,从而保证闭环系统的全局渐近稳定。也验证了控制器能够证明精度高和良好的收敛未知扰动和不确定的环境。灵活的能力减少刷结束本文设计执行反褶积任务还演示了控制器的精度和反褶积的有效性策略。模拟使用最优控制器自动控制显示,反褶积最优控制器具有较高的精度和良好的收敛性。

数据可用性

生成的数据集和分析在当前研究可从相应的作者以合理的要求。作者声明数据支持本研究的发现中可用的文章。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究是科学和技术支持的空间智能控制实验室(6142208180402)。

引用

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