[发明专利]基于评价网络的柔性空间机械臂控制方法、设备及介质

权利要求书

1.一种基于评价网络的柔性空间机械臂控制方法，其特征在于，包括：

步骤1，结合假设模态法与拉格朗日方程，推导柔性空间机械臂系统的动力学模型；

步骤2，结合奇异摄动理论解构动力学模型，得到慢时变子系统的动力学微分方程和快时变子系统的动力学微分方程；

步骤3，慢时变子系统基于评价网络设计自适应轨迹跟踪最优控制器；

步骤4，快时变子系统基于模糊逻辑设计抑振控制器；

步骤5，根据慢时变子系统基于评价网络的自适应轨迹跟踪最优控制器和快时变子系统的模糊控制器构成混合控制方案，得到柔性空间机械臂系统的总控制输入。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述动力学模型的表达式为

其中，为系统正定惯性矩阵；为系统包含科里奥利力与离心力的向量，q_s＝[θ₀,θ₁,θ₂]^T为系统的刚性坐标变量；q_f＝[δ₁₁,δ₁₂,δ₂₁,δ₂₂]^T为系统的柔性坐标变量，K_f＝diag(k₁₁,k₁₂,k₂₁,k₂₂)为柔性臂杆的刚度矩阵，u＝[u₀,u₁,u₂]^T为系统的控制力矩。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于,所述步骤2具体包括：

结合奇异摄动理论，定义柔性臂杆的刚度矩阵K_f中较小元素为k_min、奇异摄动因子为ε＝(1/k_min)^1/2，并引入状态变量ξ_f和K_ε(ε²ξ_f＝q_f,K_ε＝ε²K_f)，由此推导慢时变子系统的动力学微分方程为

其中，为当ε＝0时与{··}相对应的量，为慢时变子系统的控制力矩；

定义快变时标t_f(εt_f＝t-t₀)与边界层修正项和由此推导快时变子系统的动力学微分方程为

其中，u_f为快时变子系统的控制力矩。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于,所述步骤3具体包括：

根据分散原理可将慢时变子系统分解为三个交联子系统并采用分散RBF神经网络对其进行模型重构与状态辨识，得到分散神经网络状态观测器；

根据分散神经网络状态观测器得到辨识后的二阶子系统并设计其实际局部名义控制输入和实际局部反馈控制输入，并添加鲁棒控制项；

根据实际局部名义控制输入、实际局部反馈控制输入和鲁棒控制项构建自适应轨迹跟踪最优控制器。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述分散神经网络状态观测器的表达式为

其中，和分别为未知非线性项F_i(x_i,x_jd)和g_i(x_i)的神经网络估计值，k_i1与k_i2为观测器增益；

所述自适应轨迹跟踪最优控制器的表达式为

其中，为实际局部名义控制输入，为实际局部反馈控制输入，为鲁棒控制项。