[發明專利]一種用于抓捕非合作目標的空間機械臂系統抗干擾迭代學習控制方法在審
| 申請號: | 201810425166.6 | 申請日: | 2018-05-07 |
| 公開(公告)號: | CN108508749A | 公開(公告)日: | 2018-09-07 |
| 發明(設計)人: | 喬建忠;李振興;郭雷;吳昊;張丹瑤 | 申請(專利權)人: | 北京航空航天大學 |
| 主分類號: | G05B13/04 | 分類號: | G05B13/04 |
| 代理公司: | 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251 | 代理人: | 安麗;成金玉 |
| 地址: | 100191*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 空間機械臂 非合作目標 干擾觀測器 迭代學習 抗干擾 迭代學習控制器 多源干擾 魯棒 軌跡跟蹤誤差 動力學模型 抗干擾能力 迭代校正 估計誤差 軌跡跟蹤 隨機噪聲 外部擾動 系統耦合 增益矩陣 作業控制 非合作 敏感器 范數 軌高 可用 求解 復合 分類 分析 | ||
一種用于抓捕非合作目標的空間機械臂系統抗干擾迭代學習控制方法,首先,對空間機械臂系統在軌抓捕非合作目標情形下所受的多源干擾進行分析、分類,并建立包含多源干擾的系統耦合動力學模型;其次,設計干擾觀測器對外部擾動力矩和由于目標非合作性帶來的干擾力矩進行估計和補償,采用魯棒H∞控制對范數有界的空間機械臂系統內部敏感器隨機噪聲以及干擾觀測器估計誤差進行抑制,使用迭代學習控制對系統的軌跡跟蹤誤差進行迭代校正;最后,將基于干擾觀測器的控制、魯棒H∞控制與迭代學習控制進行復合,構成完整的抗干擾迭代學習控制器,求解干擾觀測器及抗干擾迭代學習控制器的增益矩陣;本發明具有抗干擾能力強、軌跡跟蹤控制精度高的特點,可用于抓捕非合作目標的空間機械臂系統在軌高精度作業控制中。
技術領域
本發明涉及一種用于抓捕非合作目標的空間機械臂系統抗干擾迭代學習控制方法,所提方法充分利用了抓捕非合作目標時空間機械臂系統不同干擾的特性,建立包含多源干擾的耦合動力學模型,可對多源干擾進行抑制與補償,并且同時實現系統軌跡跟蹤控制精度的提升,可用于抓捕非合作目標的空間機械臂系統在軌高精度作業控制。
背景技術
空間機械臂系統是一個機、電、熱、控一體化的高集成度的空間機電系統。隨著空間技術的飛速發展,特別是空間站、航天飛機、空間機器人等的誕生及成功應用,空間機械臂系統作為在軌支持、服務的一項關鍵性技術已經進入太空,其對于帶動國家相關基礎工業與高新技術的發展,提升空間機電系統的技術能力有重要作用。然而,為了滿足空間機械臂系統高精度的在軌服務需求,系統的姿態控制必須精準,抗干擾能力必須強。但是,在軌服務執行任務的空間機械臂系統不可避免的受到多來源多種類的干擾,如執行機構和敏感器噪聲,內部結構擾動,在軌服務對象的參數不確定性、非合作性以及空間環境因素帶來的外部強干擾。因此,要實現高精度控制與強抗干擾能力,必須設計具備強抗干擾能力和滿足高精度要求的控制器。
對于抓捕非合作目標的空間機械臂系統控制問題,很多學者也提出了不同的抗干擾控制方法。從干擾角度講,這些方法沒有充分考慮抓捕非合作目標時空間機械臂系統所受到的多源干擾的影響,如專利申請號201710487388.6中基于正逆運動學設計的非合作目標抓捕方法與動力學模型,未考慮系統在軌面臨的多源干擾影響。從控制方法角度講,常見的傳統姿態控制算法主要為LQG控制、自適應協調控制以及魯棒H∞控制。LQG控制把干擾當作單一的等價變量,沒有充分利用干擾特性。專利申請號201710700713.2中,自適應動力學協調控制方法需要建立擴展動力學模型和確定參數更新率,工程實踐有一定難度;專利申請號201310134201.6中,基于笛卡爾空間和關節空間回路的位置力混合控制方法在面對內外擾動時,難以保證系統控制精度。而基于干擾觀測器的控制(DOBC)可以實現對干擾的估計及補償,可以提升系統的魯棒性及控制精度。魯棒H∞控制可以對范數有界干擾進行抑制。迭代學習控制方法不依賴于精確的數學模型,能在給定的時間范圍內,以非常簡單的算法,通過迭代修正實現不確定性高的非線性強耦合動態系統的控制,并高精度跟蹤給定期望軌跡。因此,要設計理想的抗干擾控制器,必須充分利用抓捕非合作目標時空間機械臂系統所受干擾的固有特性,對不同類型的干擾采取不同的控制方法,利用空間機械臂模型復雜難以精確建立的特性,借助復合控制方式提升系統的抗干擾能力以及控制精度。
發明內容
本發明的技術解決問題是:克服現有抓捕非合作目標的空間機械臂系統控制算法只能針對單一類型干擾、控制精度不高的問題,提出一種同時具備干擾補償與干擾抑制能力的具有高精度的抗干擾迭代學習控制方法,其中,設計干擾觀測器對可建模的外部擾動進行估計和補償,采用H∞控制對范數有界的內部隨機噪聲與干擾觀測器誤差進行抑制,使用迭代學習控制對軌跡跟蹤誤差進行迭代校正以進一步提高控制精度,進而滿足空間機械臂系統在處理非合作目標時對強抗擾能力與高精度控制的要求。
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