諧波減速器和力矩傳感器等柔性元件廣泛應(yīng)用于空間機(jī)器人關(guān)節(jié)系統(tǒng),以獲取高減速比.這些柔性元件為空間機(jī)器人系統(tǒng)引入關(guān)節(jié)柔性,使得對(duì)其的穩(wěn)定控制變得更為復(fù)雜.本文討論研究了參數(shù)不確定雙臂關(guān)節(jié)柔性空間機(jī)器人基于有限差分法的智能遞階控制及彈性振動(dòng)抑制.運(yùn)用遞階系統(tǒng)理論、動(dòng)量守恒原理及第二類拉格朗日方法推導(dǎo)出系統(tǒng)遞階動(dòng)力學(xué)模型.利用該模型,設(shè)計(jì)了基于模糊回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非奇異Terminal滑模控制算法和基于有限差分法的滑�？刂扑惴�.采用模糊回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Fuzzy Neural Network,RFNN）逼近系統(tǒng)的不確定部分.為避免復(fù)雜的求導(dǎo)計(jì)算及角加速度可測(cè)要求,利用基于有限差分法的滑�？刂苼�(lái)抑制柔性關(guān)節(jié)振動(dòng).由于設(shè)計(jì)控制器過(guò)程中未涉及慣常的奇異攝動(dòng)雙時(shí)標(biāo)分解操作,該控制算法理論上具有適合任意大小關(guān)節(jié)柔性剛度的優(yōu)點(diǎn).系統(tǒng)對(duì)比仿真試驗(yàn)證明了智能遞階控制算法優(yōu)于傳統(tǒng)基于奇異攝動(dòng)法的控制方案. 

【文章來(lái)源】：空間科學(xué)學(xué)報(bào). 2020,40(06)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

圖１空間機(jī)器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型??Ｆｉｇ．?１?Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｍｏｄｅｌ?ｏｆ?ｓｐａｃｅ?ｒｏｂｏｔ?ｓｙｓｔｅｍ??

以及左右臂玖，ｓ２，?ｓ３，氏組成．??圖１屮Ｏｒｙ為慣性坐標(biāo)系，０〇〇；＿為本體坐標(biāo)系，??Ｏ＃戰(zhàn)（ｉ?＝?１，２，３，４）為連桿坐標(biāo)系．考慮空間機(jī)器??人存在多關(guān)節(jié)柔性的情況，為兩操作臂各剛性連桿??及各關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)子分別定義了獨(dú)立轉(zhuǎn)角變量込??及０ｉｍ?（ｉ?＝?１，２，３，４），并定義為空間站載體姿態(tài)??轉(zhuǎn)角變量．??１．１柔性關(guān)節(jié)簡(jiǎn)化模型??為獲得較大輸出力矩和較高關(guān)節(jié)精度，空間機(jī)器??人關(guān)節(jié)一般采用諧波減速器裝置，依靠柔輪柔性變形??產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)力．將柔性關(guān)節(jié)假設(shè)為圖２所示線性扭轉(zhuǎn)??彈簧Ｌ和Ｔｍ分別為電機(jī)轉(zhuǎn)角和電機(jī)力矩．??圖１空間機(jī)器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型??Ｆｉｇ．?１?Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｍｏｄｅｌ?ｏｆ?ｓｐａｃｅ?ｒｏｂｏｔ?ｓｙｓｔｅｍ??１．２遞階動(dòng)力學(xué)模型??選�。癌枺霞啊ǎ�?＝?１，２，３，４）作為系統(tǒng)廣義??坐標(biāo)變量．基于關(guān)節(jié)柔性的線性扭轉(zhuǎn)彈簧假設(shè)、動(dòng)??置守恒原理及第二類拉格朗日方法進(jìn)行動(dòng)力學(xué)模擬，??可得雙臂關(guān)節(jié)柔性空間機(jī)器人系統(tǒng)遞階動(dòng)力學(xué)方程??Ｍ（ｑ）ｑ?＋?Ｈ｛ｑ．ｑ）ｑ?＝?［ｒ〇，ｒＴ］Ｔ，?⑴??Ｊｍ６ｍ?＋?Ｋｍ（０ｍ?￣?８）?＝?Ｔｍ，?（２）??ｒ?＝?Ｋｍ（０ｍ?－?６）．?（３）??式⑴中：Ｍ⑷ｅ?ｉ２５ｘ５為質(zhì)量矩陣；Ｈ（ｇ，々）々ｅ??ｆｔ５ｘｌ為離心力、科氏力向量，且對(duì)任選列向量Ｚｅ??ｉ？５?均滿足?２ＺＴｉ／Ｚ?＝?ｇ?＝?［０〇?旬?６＊２??０３心］Ｔ為空間站載體姿態(tài)角與關(guān)節(jié)角組成的向童，??００為載體姿態(tài)角．式（２）中，０ｍ?＝隊(duì)ｍ?０２ｍ?０３ｍ??為關(guān)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)角列向童；＝?ｄｉａｇ（Ｋｌｍ??Ｋ２ｍ?Ｋ３ｍ?Ａｍ）為系統(tǒng)

１１２８??關(guān)節(jié)鉸的實(shí)際轉(zhuǎn)動(dòng)角度民（ｉ?＝?１，２，３，４）因關(guān)節(jié)柔性??而表現(xiàn)出不同步這是柔性關(guān)節(jié)空間機(jī)器人的控制??難點(diǎn)所在．??２模糊回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理??模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［２２１既是一個(gè)全局逼近器，又是一??個(gè)模式存儲(chǔ)器，其缺點(diǎn)是僅適用于靜態(tài)問(wèn)題；而模糊??回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近任意非線性動(dòng)態(tài)系??統(tǒng)．傳統(tǒng)的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等前饋神經(jīng)??網(wǎng)絡(luò)均很難識(shí)別空間機(jī)器人這類具有時(shí)變、強(qiáng)耦合??的復(fù)雜非線性系統(tǒng)．基于此，采用圖３所示模糊回歸??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)空間機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行在線辨識(shí)．??ＲＦＮＮ結(jié)構(gòu)為４層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由輸出層、模糊推??理層、模糊化層及輸入層組成．ＲＦＮＮ的輸入層反饋??系數(shù)職、模糊化層反饋系數(shù)詠，？及各高斯函數(shù)的中??心值ｍｙ？和寬度屯對(duì)ＲＦＮＮ的性能也起著重要作??用．這些參數(shù)的在線學(xué)習(xí)算法采用梯度法．??３智能遞階控制器設(shè)計(jì)??由于慣常柔性關(guān)節(jié)空間機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)僅??適用于柔性關(guān)節(jié)剛度較大的情況．這里采用智能遞??階控制方法設(shè)計(jì)控制器進(jìn)行軌跡跟蹤控制并抑制關(guān)??節(jié)振動(dòng)，圖４所示為基于智能遞階控制方法設(shè)計(jì)的??控制系統(tǒng)，其設(shè)計(jì)流程如下．??第一步，將電機(jī)輸出轉(zhuǎn)角０ｍ作為子系統(tǒng)式（１）??圖３模糊回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??Ｆｉｇ．?３?Ｆｕｚｚｙ?ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ?ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ??Ｃｈｉｎ．?Ｊ．?Ｓｐａｃｅ?Ｓｃｉ．空間科學(xué)學(xué)報(bào)?２０２０，?４０（６）??的控制變量，設(shè)計(jì)基于模糊回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非奇??異Ｔｅｒｍｉｎａｌ滑模虛擬控制變量０ｆｍ以實(shí)現(xiàn)關(guān)節(jié)軌跡??跟蹤控制．第二步，針對(duì)子系統(tǒng)式（２），設(shè)計(jì)基于有限??差分法的滑模控制來(lái)抑制柔性關(guān)節(jié)的振動(dòng)．具體方??法

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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