智能融合自适应控制:漂浮基空间机器人的新策略

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"漂浮基空间机器人的智能融合自适应控制器设计 (2011年) - 张文辉等" 本文研究的是针对带有外部干扰和模型不确定性的漂浮基空间机器人系统的一种智能融合自适应控制策略。漂浮基空间机器人在执行任务时,由于其复杂的运动特性以及工作环境的不确定性,需要高级的控制方法来确保稳定性和精度。 首先,作者建立了不确定空间机器人动力学模型,这是控制设计的基础。动力学模型考虑了机器人系统中的未知非线性因素,这些因素可能源于机械结构、动力学耦合或者环境交互。 接下来,文章引入了径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络,用于逼近和补偿模型中出现的未知非线性部分。RBF网络以其良好的全局逼近能力和快速的收敛速度,常被用作非线性系统的建模工具。通过在网络的逼近域内进行补偿,可以有效处理模型中的不确定性。 为了保证权重和网络参数的在线调节,作者采用了线性化技术。这一技术将原本非线性的RBF网络部分转化为线性形式,使得系统更易于控制。同时,线性化过程中的高阶项和逼近误差通过自适应鲁棒控制器得以消除。这种控制器无需提前估计系统的不确定性程度和外部干扰,所有的参数(包括网络权重、基函数宽度和中心)都能实时在线调整,从而提高了控制精度和系统的适应能力。 特别地,该控制器设计还考虑了神经网络控制器可能出现的暂时失效情况。即使在神经网络控制器无法正常工作时,系统仍然能够保持鲁棒性,这是因为控制器的自适应和鲁棒特性可以弥补这种失效。 文章利用李雅普诺夫稳定性理论证明了整个闭环系统的稳定性。通过李雅普诺夫函数的构造和分析,可以确保系统信号的一致最终有界性(Uniform Ultimate Boundedness, UUB),这意味着系统在经过一段时间后会进入一个稳定的动态范围,并在此范围内保持。 仿真实验结果验证了所提出的智能融合控制器在提高控制精度方面的有效性。这种控制器能够有效地应对空间机器人在复杂环境下的动态挑战,展现出良好的控制性能。 总结来说,这篇论文提出的智能融合自适应控制器结合了神经网络和自适应鲁棒控制的理论,为漂浮基空间机器人提供了高效且鲁棒的控制方案,有助于提升空间机器人在实际应用中的表现。