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双臂空间机器人捕获航天器后的镇定运动分块滑模自适应神经网络控制

发布时间:2018-10-09 08:31
【摘要】:讨论了双臂空间机器人捕获航天器后闭链混合体系统姿态和关节的受扰运动镇定控制及双臂协调操作问题。根据冲量定理及闭环约束条件,分析了双臂空间机器人捕获操作结束后受到的冲击效应,建立了闭链混合体系统动力学方程。以此为基础,针对星载计算机运算能力有限的问题,基于神经网络控制理论设计了分块滑模自适应控制方案。将混合体系统动力学方程考虑为多个非线性关联子系统的集合,因此可同时并行地利用神经网络来分别逼近各子系统未知动力学模型,即通过并行处理来提高计算效率。设计了自适应滑模控制器来抵消交联项及神经网络逼近误差的影响。为了保证各臂杆的协同操作,基于最小权值范数法分配了各臂关节控制力矩。通过系统数值仿真验证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.
【作者单位】: 福州大学机械工程及自动化学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(11372073,11072061) 福建省工业机器人基础部件技术重大研发平台项目(2014H21010011)
【分类号】:TP242

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本文编号:2258668

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