【摘 要】
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针对不同重力环境条件下柔性关节空间机械臂的末端轨迹跟踪问题,为提高其跟踪精度和系统抗干扰能力,提出一种基于奇异摄动理论的自适应迭代学习控制。首先建立了地面重力条件
【机 构】
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燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
【基金项目】
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载人航天领域预研(2016040301),河北省自然科学基金(F2019203505)资助项目
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针对不同重力环境条件下柔性关节空间机械臂的末端轨迹跟踪问题,为提高其跟踪精度和系统抗干扰能力,提出一种基于奇异摄动理论的自适应迭代学习控制。首先建立了地面重力条件下和空间微重力条件下柔性关节机械臂的动力学模型,这2种模型考虑了摩擦带来的影响。利用奇异摄动法将系统分为快变子系统和慢变子系统。针对快变子系统设计速度反馈控制率,来抑制柔性关节带来的弹性振动。针对慢变子系统设计自适应迭代学习控制,该控制方法是在PD反馈结构的基础上增加了一个迭代项,可以很好地处理未知参数和扰动,提高整个系统的稳定性和抗干扰能力。仿
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