[发明专利]一种不依赖模型参数的空间机器人控制方法有效
申请号: | 201510335294.8 | 申请日: | 2015-06-17 |
公开(公告)号: | CN105301959B | 公开(公告)日: | 2018-07-24 |
发明(设计)人: | 汤亮;何英姿;胡权;王大轶;张海博 | 申请(专利权)人: | 北京控制工程研究所 |
主分类号: | G05B13/04 | 分类号: | G05B13/04 |
代理公司: | 中国航天科技专利中心 11009 | 代理人: | 王琼 |
地址: | 100080 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 不依赖 模型 参数 空间 机器人 控制 方法 | ||
本发明公开了一种不依赖模型参数的空间机器人控制方法,包含以下步骤:根据空间机器人的自由度数,确定控制通道个数,控制通道个数与自由度数相同;根据空间机器人的平台姿态角和角速度以及机械臂各臂杆的关节角和关节角速度,确定每个控制通道的自适应滑模控制器;根据空间机器人的高阶状态观测器,得到平台角速度以及机械臂各臂杆角速度的估计量以及空间机器人的内外扰动的估计量;利用平台角速度以及机械臂各臂杆角速度的估计量替换平台角速度以及机械臂各臂杆角速度的测量量,并更新自适应滑模控制器。本发明能够不依赖系统参数,提高空间机器人的精确控制。
技术领域
本发明涉及一种空间机器人控制方法,特别涉及一种不依赖模型参数的,带有高阶状态观测器的强鲁棒性自适应变结构控制设计,属于空间机器人领域。
背景技术
空间机器人系统是一个典型的强非线性、强耦合系统,且应用中存在参数不确定、外干扰和未建模动态等问题,因而其控制问题较为复杂。目前,很多控制方法被应用于机械人系统,例如自适应PID控制(Kuc T Y,Han W G.An Adaptive PID Learning Control ofRobot Manipulators.Automatica,2000,36(5):717-725.)、滑模变结构控制(Man Z H,Palaniswami M.Robust Tracking Control for Rigid Robotic Manipulators.IEEETransactions on Automatic Control,1994,39(1):154-159.)、自适应控制(Xu Y,ShumH-Y,Lee J-J,Kanade T.Adaptive Control of Space Robot System With an AttitudeControlled Base.Proceedings of the 1992 IEEE International Conference onRobotics and Automation,Nice,France,1992.)、鲁棒自适应控制(Spong M W.On theRobust Control of Robot Manipulators.IEEE Transactions on Automatic Control,1992,37(11):1782–1786.)等等。但是目前现有的控制律或多或少的需要系统参数的信息,例如关节的质量、惯量、安装参数等。因此导致了对于不同的空间机器人系统,需要针对每个系统专门设计一个控制器以实现任务目标。这大大增加了系统设计的工作量,而且使设计的控制器部分依赖系统参数。因此,期望设计完全不依赖空间机器人参数的控制器,使单个控制器适用于所有的空间机器人系统。从而简化控制设计的工作。
从控制方案上而言,空间机器人的控制系统可以分为集中式控制和分散式控制两类。从降低控制器设计对模型的依赖性、控制器设计灵活性和应用范围而言,显然分散式控制方案更适合于设计完全独立系统参数的控制器;亦即,机械臂的各关节分别独立进行控制器的设计,这样,所设计的控制器可以完全不依赖于系统动力学模型,且控制方法可应用于各类不同构型的机械臂系统中。
但是,分散式控制方案也有其设计上的技术难度。首先,由于各关节独立进行设计,其他关节以及平台运动的影响对控制器而言均为外扰动;并且,由于关节角加速度,甚至角速度难以测量,这些扰动不可测,也难以估计上限,这对控制器的鲁棒性提出了很高的要求。其次,分散式控制方案中,各关节的质量特性参数(惯量)是大范围时变的,这对控制器的参数不确定适应性提出了挑战;再次,由于工程上关节角速度难以准确测量,因而需要设计仅需测量关节角的控制器。
发明内容
本发明的技术解决问题是:克服现有技术的不足,提供了一种不依赖模型参数的空间机器人控制方法,本发明由高阶状态观测器和自适应滑模控制结合,有效的抵消系统的内外干扰,在仅测量机械臂关节角位置信息的前提下,实现机械臂高精度控制。
本发明的技术解决方案是:
一种不依赖模型参数的空间机器人控制方法,包含以下步骤:
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