【摘 要】
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针对自由漂浮双臂空间机器人(Dual-Arm Free Floating Space Robot,DFFSR)在地面装调与空间作业不同重力环境下的轨迹跟踪控制问题,提出了一种自适应RBF神经网络鲁棒控制方法.首先,根据第二类拉格朗日建模方法,获取DFFSR的动力学基本表达形式;其次,基于DFFSR名义模型设计经典PI控制器,实现模型精确条件下的轨迹跟踪控制;进而,利用RBF神经网络的非线性逼近特性,对动力学方程中的惯性矩阵以及重力不确定项进行在线逼近,设计自适应RBF神经网络控制器,并通过设计鲁棒控制器对
【机 构】
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青岛理工大学机械与汽车工程学院,山东 临沂 273400
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针对自由漂浮双臂空间机器人(Dual-Arm Free Floating Space Robot,DFFSR)在地面装调与空间作业不同重力环境下的轨迹跟踪控制问题,提出了一种自适应RBF神经网络鲁棒控制方法.首先,根据第二类拉格朗日建模方法,获取DFFSR的动力学基本表达形式;其次,基于DFFSR名义模型设计经典PI控制器,实现模型精确条件下的轨迹跟踪控制;进而,利用RBF神经网络的非线性逼近特性,对动力学方程中的惯性矩阵以及重力不确定项进行在线逼近,设计自适应RBF神经网络控制器,并通过设计鲁棒控制器对逼近误差以及外部扰动进行控制补偿,以实现不同重力环境下的DFFSR的关节鲁棒控制.MATLAB/Simulink仿真结果表明,所提控制方法能在两种不同重力环境下,实现关节角度的精确跟踪,且能有效克服外部扰动带来的影响,具有较强的鲁棒性.
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