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基座弹性的双柔杆空间机器人的神经网络动态面控制
1
作者
黄小琴
陈力
《载人航天》
CSCD
北大核心
2019年第1期92-97,共6页
针对基座弹性的双柔杆漂浮基空间机器人系统存在外部干扰时的轨迹跟踪及柔性抑振问题,推导了系统的动力学模型,应用奇异摄动理论,将系统分解为表示刚性运动的慢变子系统和表示基座弹性、双柔杆振动的快变子系统。对于慢变子系统,设计了...
针对基座弹性的双柔杆漂浮基空间机器人系统存在外部干扰时的轨迹跟踪及柔性抑振问题,推导了系统的动力学模型,应用奇异摄动理论,将系统分解为表示刚性运动的慢变子系统和表示基座弹性、双柔杆振动的快变子系统。对于慢变子系统,设计了一种基于动态面的神经网络控制器,通过动态面的应用避免反步法带来的计算膨胀问题;通过RBF神经网络逼近了含有外部干扰在内的动力学不确定项;针对快变子系统,采用线性二次型最优控制同时抑制弹性基座与双柔杆的振动。数值仿真验证了控制方法的有效性。
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关键词
双柔杆空间机器人
基座弹性
奇异摄动法
动态面控制
RBF神经网络
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职称材料
题名
基座弹性的双柔杆空间机器人的神经网络动态面控制
1
作者
黄小琴
陈力
机构
福州大学机械工程及自动化学院
福建省高端装备制造协同创新中心
出处
《载人航天》
CSCD
北大核心
2019年第1期92-97,共6页
基金
国家自然科学基金(11372073
11072061)
福建省工业机器人基础部件技术重大研发平台(2014H21010011)
文摘
针对基座弹性的双柔杆漂浮基空间机器人系统存在外部干扰时的轨迹跟踪及柔性抑振问题,推导了系统的动力学模型,应用奇异摄动理论,将系统分解为表示刚性运动的慢变子系统和表示基座弹性、双柔杆振动的快变子系统。对于慢变子系统,设计了一种基于动态面的神经网络控制器,通过动态面的应用避免反步法带来的计算膨胀问题;通过RBF神经网络逼近了含有外部干扰在内的动力学不确定项;针对快变子系统,采用线性二次型最优控制同时抑制弹性基座与双柔杆的振动。数值仿真验证了控制方法的有效性。
关键词
双柔杆空间机器人
基座弹性
奇异摄动法
动态面控制
RBF神经网络
Keywords
two-flexible-link
space
robot
elastic
base
singular
perturbation
method
dynamic
sur
-
face
control
RBF
neural
network
分类号
TP241 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基座弹性的双柔杆空间机器人的神经网络动态面控制
黄小琴
陈力
《载人航天》
CSCD
北大核心
2019
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