[发明专利]一种绳系飞网捕获非合作目标的碰撞中心估计方法

权利要求书

1.一种绳系飞网捕获非合作目标的碰撞中心估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：建立空间绳系飞网机器人系统动力学模型；

空间绳系飞网机器人系统包括四个可机动单元；

空间绳系飞网机器人系统采用弹簧-质杆动力学模型，空间绳系飞网的每个系绳节点的质量表示为：

其中，i表示飞网中的节点,m_CM表示可机动单元质量，ρ是飞网绳段材料的密度，A是飞网绳段的横截面积，l是飞网中未伸长的网格边长；

飞网相邻质点间的系绳拉力矢量表示为：

其中，是从第i个节点到第j个节点的单位向量，r_i是飞网相邻质点间实际长度；F_i＝(k(l-l₀)+βkv)表示飞网相邻质点间的系绳拉力大小，l₀是每个飞网网格绳段的实际长度，k是飞网绳段的弹性系数，k＝EA/l₀，E是飞网绳段材料的杨氏模量，β是飞网绳段的阻尼系数，ξ是飞网绳段材料的阻尼比，ν是网格末节点所在轴向相对速度的映射；

根据牛顿第二定律得到飞网中每个质点的动力学方程为：

m_ia_i＝∑F_i+F_ext (3)

其中，a_i是质点运动加速度，∑F_i是每个质点系绳拉力之和，F_ext表示重力和碰撞力之和；

四个可机动单元的动力学模型为：

m_CMa_CM＝F_j1+F_j2+F_ext (4)

其中，F_j1和F_j2分别表示与可机动单元相连接的两段绳子的拉力；

步骤2：设计可机动单元系绳拉力观测器；

可机动单元非线性系统定义为：

其中，为可机动单元加速度，ΣF表示与可机动单元相连接的绳子所受的拉力之和，u为可机动单元的控制输入，d为未知外部扰动的不确定性影响；

设定义流形为：

其中，β(x₁,x₂)为待选额外补偿函数；x是定义的流形中的未知量，和分别为可机动单元的速度和加速度；是d的估计值；

设z为系统扰动估计误差，则

进一步得到四个可机动单元构成的非线性系统：

其中，为可机动单元的速度，w₁为外部扰动的估计值；

定义e₁为跟踪误差且e₁＝x₁-x_d1，则引入虚拟控制量定义e₂为跟踪误差且e₂＝x₂-α_q，由此得：

x₂＝e₂+α_q (9)

设计扰动估计自适应律w及额外补偿项β(x₁,x₂)，使流形保持不变，对系统扰动估计误差z求导得：

定义扰动估计自适应律w为：

将式(12)带入式(11)中得：

步骤3：计算碰撞时刻可机动单元拉力突变峰值；

根据步骤2中观测得出的可机动单元系绳突变拉力，得到干扰力与拉力峰值分离表达式为：

F_f＝f(x_td)＝F_d+F (14)

F_d＝f(x₀) (15)

F＝F_f-F_d (16)

其中，F_f表示可机动单元突变时刻峰值，f(x_tp)表示拉力观测器，F_d表示耦合干扰力，F表示突变时刻拉力，f(x₀)表示非碰撞时刻系绳拉力观测器；

步骤4：基于BP神经网络飞网碰撞训练过程如下：

假定空间绳系飞网为正方形，大小为Q*Q，飞网网格边长为S；在飞网中取P个样本点；

训练样本集F_p为：

F_p＝[F_1k,F_2k,F_3k,F_4k] (17)

其中，F_1k,F_2k,F_3k,F_4k分别表示样本集中碰撞时刻四个可机动单元拉力突变峰值，k代表样本序号，k＝1,2,...P；

神经网络参数为：

A＝[F₁₁,F₂₁,F₃₁,F₄₁] (18)

H_inj＝F_p*W₁+b₁ (19)

H_outj＝H_injg(x) (20)

X＝H_outj*W₂+b₂ (21)

Y＝H_outj*W₂+b₂

其中，A为抽取的样本矩阵，H_inj为隐藏层输入矩阵，H_outj为隐藏层输出矩阵，W₁表示输入层到隐藏层权值，b₁表示输入层到隐藏层参数，W₂表示隐藏层到输出层权值，b₂表示隐藏层到输出层参数，为激活函数，X,Y表示样本输出层，即碰撞中心点的位置坐标；

误差反向传播调整各层权值：

其中，E为误差，x_t为样本期望坐标，X_t为实际输出坐标；

采用梯度下降法使误差趋近极小值：

训练样本集权值更新：

其中，W_ji表示第i层到第j层权值输出权值，△W_ji表示输出层权值调整量；

步骤5：空间绳系飞网与刚性目标碰撞时，向训练完成的BP神经网络输入步骤3计算得到的可机动单元系绳拉力突变峰值，BP神经网络通过迭代计算，输出碰撞中心点位置坐标(X,Y)。

2.根据权利要求1所述的一种绳系飞网捕获非合作目标的碰撞中心估计方法，其特征在于，所述Q＝10，S＝20，P＝121。