空間機器人雙臂捕獲航天器后姿態(tài)管理、輔助對接操作一體化ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
[Abstract]:In this paper, the problem of attitude management and coordinated control of docking operation for space robot after two arm capture spacecraft is discussed. Firstly, by using impulse theorem, closed loop constrained geometry and kinematics conditions, the dynamic equations of closed chain hybrid system after capture operation are obtained, and the shock effect of the hybrid system is analyzed. Secondly, aiming at the requirement of attitude disturbance stabilization and auxiliary docking operation, an adaptive neural network control scheme based on extreme learning machine (ELM) is proposed for closed chain hybrid system. The ultimate learning machine has fast learning speed. It can be used to approximate the unknown dynamic model of the system only by adjusting the output weights of the network. This scheme does not require the system dynamics equation to be linear function relation about the inertial parameter, and does not need the accurate system dynamics model. The weight adaptive law and robust term of ELM network are designed by Lyapunov method to ensure the precise control of the position and angle of the attitude disturbance motion stabilization and docking operation of the system, and the stability of the system is proved. In order to ensure the cooperative operation of each arm, the weighted minimum norm method is used to distribute the torque. Finally, the impact effect and the motion process of the closed chain system are simulated by numerical simulation. The proposed control scheme can effectively complete load, carrier motion control and auxiliary docking operation.
【作者單位】: 福州大學(xué)機械工程及自動化學(xué)院福建省高端裝備制造協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(11372073,11072061)
【分類號】:TP242;V441
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本文編號:2326270
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