文献类型：期刊文章

作　　者：朱安[1] 陈力[2]

Zhu An;Chen Li(School of Energy and Mechanical Engineering,Jiangxi University of Science and Technology,Nanchang 330013,China;School of Mechanical Engineering and Automation,Fuzhou University,Fuzhou 350108,China)

机构地区：[1]江西理工大学能源与机械工程学院,南昌330013 [2]福州大学机械工程及自动化学院,福州350108

出　　处：《力学学报》

基　　金：国家自然科学基金(51741502);江西省自然科学基金(20232BAB212030);福建省工业机器人基础部件技术重大研发平台(2014H21010011)资助项目。

年　　份：2023

卷　　号：55

期　　号：11

起止页码：2624-2635

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：卫星在载体位姿调整过程中燃烧的烟雾容易附着在太阳能帆板上,若未对帆板定期清洁将导致其供电能力下降,为此对空间机械臂执行太阳能帆板清洁任务进行了研究.首先通过Lagrange方程法建立了空间机械臂系统动力学方程,然后为了控制机械臂末端清洁装置的位姿,基于运动学关系将动力学模型转换到惯性空间.结合阻抗控制原理,根据清洁装置位姿与其输出力之间的动态关系建立了机械臂的阻抗模型,保证了清洁操作过程中输出力的稳定和精确控制.为了防止清洁操作的各阶段切换时因系统状态突变导致输出力突变,造成太阳能帆板的破坏,基于障碍Lyapunov函数提出一种全状态约束控制策略,其利用RBF神经网络对不确定系统进行拟合,且结合虚拟控制力原理对设计的期望轨迹进行修正,使得太阳能帆板的柔性振动能被抑制,实现了对卫星与清洁装置位姿的高精度控制.最后通过Lyapunov定理证明了系统状态的收敛性,利用仿真分析验证了所提控制策略的有效性;结果表明清洁装置的输出力控制精度优于0.5 N,卫星与清洁装置的位姿控制精度优于0.1°和10-3m.

关 键 词：空间机械臂 阻抗控制 全状态约束  RBF神经网络 在轨清洁操作  

分 类 号：TP241]