在历次行星探测中都需要进行原位取样分析，取样器是攸关科学探测任务成败的关键设备之一。我国“嫦娥”探月工程在“落”和“回”两个阶段都需要月球车原位取样分析。但月面特殊的空间环境如微重力、超高温差、高真空、高静电、高辐射等制约着取样器的设计，此外，取样器设计还受制于科学载荷及功率的限制。本文主要面向浅层月壤原位定量取样设计了一种小型柔性取样器，通过特有的开口圆柱形薄壳杆结构实现柔性收缩和刚性展开，解决了传统取样器重量大、体积大、功耗大的问题，同时开展了频率自适应控制及原位辨识的研究来提高钻进效率、拓展取样器功能。　　 首先面向浅层月壤，设计了一种新颖的柔性小型取样器，包括卷簧式可伸缩取样臂及振动式取样头。取样器重量轻、功耗低、收缩体积小、展开行程较大、钻取和抛丢样品效率高，并能够原位、定量取样。并对选用的取样器电机进行了计算分析。然后通过理论分析和ANSYS工具研究了取样器的静力学和动力学特性。静力学分析给出了取样臂半径与厚度的约束条件，以及取样臂最大下推力与各参数之间的关系，并通过ANSYS有限元分析来研究取样臂几何参数对最大推力的影响，给出了最大推力的数学估计公式。然后进行动力学分析研究取样器的振动特性以及振动对固定端的影响，建立和分析了“取样头—月壤”共振破碎的线性和非线性系统，并通过ANSYS进行取样头和取样器的振动有限元分析，为振动频率自适应控制及基于振动信号的原位辨识提供了理论基础。最后根据力学分析结果对取样臂参数进行了优化。　　 基于TMS320F2812和LabWindows/CVI软件平台设计了取样器的测控系统，实现对伸缩电机电流信号、取样臂位移信号、取样电机电流信号、取样头两维正交振动信号、取样勺位置信号的采集以及伸缩电机、取样电机的控制，并通过交流调制恒流驱动实现振子的振动频率调制。基于LabWindows/CVI软件平台设计的上位机测控软件通过ActiveX技术调用Matlab和Excel来实现控制算法与信号处理算法以及数据的存储与查询。　　 为了提高取样器的钻进效率，提出了基于动态参数辨识的窄带扫频模糊自适应控制算法，先通过滑动最小二乘法进行“取样头—月壤”共振频率模型参数辨识，再通过模糊控制器实现扫频带宽的自适应控制。其次，为了适应“取样头—月壤”振动系统的非线性和不确定性，构建了基于神经网动态预测的共振频率神经模糊自适应控制系统。先对比研究了LMBP、RBF以及GRNN神经网的共振频率动态预测性能，并设计了基于频率预测误差、振幅及振幅变化为输入，扫频带宽为输出的神经模糊自适应控制系统。最后并通过仿真验证了算法的有效性。　　 为了拓展取样器的功能，提出了基于振动信号的原位辨识方法。首先通过时域信息熵、经典功率谱（周期图法、Welch法）、现代功率谱（基于AR模型的Burg法、MUSIC法）进行振动信号特征提取，再通过支持向量机(SVM)和改进K近邻分类器进行分类，实现“取样头—岩石”接触辨识和“取样头—不同密度被取样物”的原位辨识。比较研究表明通过Welch功率谱进行特征提取，再通过SVM进行分类辨识效果最佳。最后提出并验证了通过GRNN网对取样头在不同密度粉尘物中振动信号的Welch功率谱进行训练来进行被取样物原位密度测量的可行性。　　 论文最后对研制的原理样机进行了实验研究，验证了本文所提方法的有效性。