漂浮基柔性空间机械臂关节运动的拟增广自适应控制及柔性振动实时主动抑制

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国 家 自然 科学 基 金 资 助项 目（ 号 ： ０ ７ ０ ０ 编 １６ ２ ４ ） 收稿 日期 ： ０ ９ １ － ６ 修 改稿 收 到 日期 ：０ ９１ — １ ２ ０ — １２ ； ２ ０ — ２ ３
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振
动、 测
中 图分 类 号 ＴＰ２ １ ０３ ３ ７ ＴＨｌ ３ １ ４ １ ． １．
间机 械 臂系统 结构 见 图 １ 。
引 言
空 间 机 械 臂 的 研 究 受 到 了研 究 人 员 的广 泛 重
视［ 。 １ 由于所处 空间环 境 的特殊性 ， 间机 械臂 与载 ］ 空
体 之间 存 在着 强烈 的 动力 学 耦合 作 用 ， 因此其 动力 学与控 制远 较地 面 固定 机 械臂 复杂 Ｌ 。与刚 性空 间 ２ ］
实 了本 文 控 制 方 法 的有 效 性 。
１ 柔 性 空 间 机 械 臂 系 统 动 力 学 分 析
不 失 一 般 性 ， 虑 作 平 面 运 动 的 漂 浮 基 柔 性 空 考
ｚ； 的 质 心 ０ｃ在 Ｏ Ｂ 。 上 与 （１ 距 离 为 ａ ， 轴 ）的
ｏ ｘ ， 为 柔性 臂 Ｂ 在 ｔ Ｊ （ ） ２ 时刻坐标 ｚ （ ≤ｚ ≤ｚ） Ｏ 点 处的 横 向弹性 变形 。Ｂ。 的质 量为 优。相 应 的中心转 ；
第 ３ 第 ５期 ｏ卷
２１ ０ ０年 １ Ｏ月
振 动 、 试 与 诊 断 测
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｂ ａｉｎ， ａ ｕ ｅ ｎ ｏ ｒ ａ ｆＶｉ ｒ ｔ ｏ Ｍｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔ＆ Ｄｉｇ ｏ ｉ ａ ｎ ｓｓ
Ｖ ｏ ．３ ｏ． １ ０Ｎ ５
ＯＣ ． ２ １ ｔ ００
柔性 空 间机械 臂振 动抑 制 的模糊 终端 滑 模 控 制

上式对时间求导 ， 可得 ｙ２ ＝ ｖ ＋ α１ ＝ Ｄ （τ － ｆ０ － ｈ０ ） － Λ１ ｙ１ － θｄ
¨ ０ Ｃｒ ｒ Ｃｒ ｆ τ θ θ ・ （７） ・η ＋ ＝ ¨ ＋ Ｃｆ ｒ Ｃ ｆ ｆ ・ η ０ Ｋη
・
第４期
梁 捷 ， 等 ：基于虚拟力概念的柔性臂空间机器人模糊退步自适应控制算法设计
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际运动轨迹跟踪期望运动轨迹 ， 并且关节跟踪误差 向量 ｙ１ ＝ θｄ － θ ， 能够渐近地趋向于零 ， 对 ｙ１ 求导 ， 可得
Ｔ
Ｔ
是， 运用退步递推方法设计柔性臂空间机器人系统
柔性臂抗弯刚度 ，τ ＝ （τ０ τ１ τ２ ） 为载体姿态控制 力矩 τ０ 和机械臂两关节铰的控制力矩 τ１ 和 τ２ 组成 的三阶列向量 。 ２． ３ 动力学分析 为了便于后面控制算法的设计 ， 现将上述系统 动力学模型进行如下分析 。 式 （６）的柔性臂空间机 器人系统动力学方程可用分块矩阵表示为 Ｍｒ ｒ Ｍ ｒ ｆ Ｍｆ ｒ Ｍ ｆ ｆ
基于虚拟力概念的柔性臂空间机器人 模糊退步自适应控制算法设计
梁 捷 倡 １ ，２ ， 陈 力１
（１ ． 福州大学 机械工程及自动化学院 ， 福州 ３５０１０８ ； ２． 中国空气动力研究与发展中心 ， 绵阳 ６２１０００） 摘 要 ： 讨论了漂浮基柔性臂空间机器人系统的动力学模拟 、 运动轨迹跟踪控制算法设计及柔性振动主动抑制 。 采用多体动力学建模方法并结合假设模态法 ， 建立了漂浮基柔性臂空间机器人的系统动力学模型 。 基于该模型 ， 针对系统惯性参数未知情况 ， 提出了刚性运动基于模糊基函数网络自适应调节的退步控制算法 ， 以完成柔性臂空 间机器人载体姿态及机械臂各关节铰的协调运动 。 然后 ， 为了主动抑制系统柔性振动 ， 运用虚拟力的概念 ， 构造 了同时反映柔性模态和刚性运动轨迹的混合期望轨迹 ， 通过改造原有的控制算法 ， 提出了基于虚拟力概念的模糊 退步自适应控制算法 ； 这样不但保证了之前刚性运动控制方案对模型不确定的鲁棒性 ， 而且能主动抑制柔性振 动， 从而提高了轨迹跟踪性能 。 理论分析及数值仿真算例均表明了控制方法的可行性 。 关键词 ： 漂浮基柔性臂空间机器人 ； 虚拟控制力 ； 模糊基函数网络 ； 退步控制算法 ； 柔性振动抑制 ； 泰勒级数展开 中图分类号 ： Ｔ Ｐ２４１ 文献标志码 ： Ａ ｄｏｉ ： １０ ． ７５１１ ／ｊｓｌｘ ２０１４０４００９

柔性关节空间机械臂奇异摄动自适应PD控制仿真研究刘福才;刘林;兰会;赵旭【摘要】建立了柔性关节机械臂空间漂浮和地面调试两阶段的动力学模型,并为柔性关节机械臂末端轨迹跟踪控制设计了基于奇异摄动的自适应PD控制算法,实现了对机械臂末端位置跟踪在空间漂浮和地面调试两阶段的控制.用奇异摄动法实现了将高阶系统降阶为两个低阶系统,即快子系统和慢子系统,再针对两子系统分别设计控制器.对控制系统进行了稳定性分析和仿真验证,结果表明设计的控制算法既可以实现在地面装调时的轨迹跟踪控制,也可以较好地实现空间漂浮状态下的轨迹跟踪控制.%The dynamic model of a flexible joint manipulator in the stages of space floating and ground debugging is es -tablished, and a singular perturbation based adaptive PD control algorithm for the manipulator 's end track trackingcontrol is designed to achieve the manipulator 's end position tracking control in the space floating stage and theground debugging stage.The singular perturbation method is used to divide the higher order system into two lowerones, i.e.a fast subsystem and a slow subsystem, and then the controllers for them are designed respectively .Thecontrol's stability analysis and simulation veritication are conducted , and the results show that the designed controlalgorithm can well achieve the trajectory tracking control both in the stages of ground debugging and space floating .【期刊名称】《高技术通讯》【年(卷),期】2017(027)009【总页数】7页(P833-839)【关键词】自由漂浮;柔性关节;空间机械臂;自适应;奇异摄动【作者】刘福才;刘林;兰会;赵旭【作者单位】燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004;燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004;燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004;燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004【正文语种】中文0 引言航天事业的发展，显示出了机械臂在空间作业中的越来越重要的作用。

柔性机械臂运动控制策略研究柔性机械臂是一种具有柔软、弹性特点的机械臂，被广泛应用于机器人领域。

其柔性结构使得机械臂能够适应复杂的工作环境，具有较高的灵活性和可靠性。

然而，由于其结构特点，如何有效地控制柔性机械臂的运动成为了研究的重点。

一种常见的柔性机械臂运动控制策略是基于传统PID控制算法的方法。

PID控制算法利用反馈控制的原理，根据实时的位置/角度误差来调整控制信号，使机械臂达到预期的运动目标。

然而，由于柔性机械臂的动力学特性复杂，PID控制算法往往无法满足高精度运动控制的需求。

因此，研究者们提出了许多改进的控制策略。

一种改进的控制策略是基于模型预测控制（MPC）的方法。

MPC方法通过对机械臂的动力学模型进行建模和预测，从而得到更加精确的控制信号。

与PID控制算法相比，MPC方法能够更好地处理柔性机械臂的非线性和时变特性，提高运动控制的精度和稳定性。

然而，MPC方法也存在计算复杂度高、实时性差的问题，需要进一步改进和优化。

另一种改进的控制策略是基于人工智能的方法，如深度学习和强化学习。

深度学习通过构建深度神经网络模型，从大量的实验数据中学习机械臂的运动规律，实现自适应控制。

强化学习则通过不断与环境交互，学习出最优的运动策略。

这些基于人工智能的方法能够克服传统控制方法的局限性，具有较好的运动控制效果。

然而，这些方法仍然存在训练时间长、模型不可解释等问题，需要进一步完善。

除了以上提到的控制策略，还有一些其他的研究方向。

例如，基于自适应控制的方法，根据实时的系统状态，自动调整控制参数以适应系统的变化；基于优化算法的方法，通过求解最优化问题，得到最优的运动规划和控制策略。

这些研究方向都在不断推动柔性机械臂运动控制策略的发展。

综上所述，柔性机械臂运动控制策略的研究涉及传统控制算法、模型预测控制、人工智能等多个方面。

不同的控制策略在柔性机械臂运动控制的精度、稳定性和实时性上都有各自的优劣。

随着科技的不断发展，我们相信在不久的将来，柔性机械臂的运动控制技术会进一步突破和创新，为机器人领域的应用带来更多的可能性。