【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器人控制，具体涉及一种刚柔耦合空间机器人系统的精度提升方法。
技术介绍
1、空间机器人在执行卫星维护、太空垃圾清理、在轨建造等任务中扮演着至关重要的角色，其在轨运行时，通常需要在复杂的外部环境(如微重力、空间辐射等)中对目标物体进行高精度操作。随着太空探索活动的日益频繁与在轨操作任务需求的持续增长，传统上仅依赖刚性机械臂及固定基座的空间机器人系统在面对复杂作业环境时已显得力不从心。这一挑战促使空间机器人的结构设计趋向复杂化，进而引入了诸如太阳能帆板等柔性结构组件，不仅显著增强了空间机器人的环境适应性和灵活性，而且有效提升了整个系统的自主运行能力和任务执行效率。
2、在空间机器人系统中，柔性帆板和刚性机械臂的耦合作用对系统的跟踪控制精度和稳定性提出了挑战。柔性结构的引入虽带来诸多优势，但同时也易于激发结构振动，这种振动效应会引入额外的动态不确定性，进而可能导致空间机器人在执行任务时的精度降低，并增加控制系统的复杂性和难度。传统的控制方法很难在保持高精度操作的同时，难以有效应对柔性结构振动耦合效应和空间环境干扰的影响。因此，在太空抓捕任务中，迫切需要一种能够适应柔性结构的动态特性并对其进行补偿的先进控制方法，以确保机械臂在执行抓捕、操控等任务时的稳定性和精确性。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提出一种刚柔耦合空间机器人系统的精度提升方法，以应对柔性结构振动和外部环境干扰对空间机器人操作精度的影响，以提高稳定性和精确性。
2、本
3、s1、基于递推组集和速度变分法建立刚柔耦合空间机器人系统的动力学模型，其中刚柔耦合空间机器人系统包括中心刚体基座、机械臂刚性连杆、柔性帆板；建立动力学模型具体包括以下步骤：
4、s1.1、定义系统的广义坐标，对于中心刚体基座，定义广义坐标为r1和ψ1分别为中心刚体基座质心的位置向量和用x-y-z形式表示的欧拉角向量；对于机械臂刚性连杆，定义广义坐标为yi＝qi(i＝2,3...n+1)；对于柔性帆板，定义广义坐标为其中ai为柔性帆板的模态坐标，qi为铰链的旋转角度；
5、s1.2、定义运动体bi的广义速度如下：
6、
7、其中，vi和wi分别为运动体体坐标系相对于惯性坐标系的线速度和角速度；
8、s1.3、得到刚体运动体bi和bj之间的运动关系，bi和bj之间通过铰链hj连接，和分别为运动体bi的铰接点和运动体bj的铰接点处的坐标系，和表示各个铰点相对于本体浮动坐标系的变换矩阵，此处设定铰接点的坐标系和物体的浮动坐标系相同，即将和之间的变换关系定义为rj，运动体bj的姿态可以表示为：
9、
10、其中，cj＝cj0rj，cj0表示两个铰点的初始安装矩阵；
11、空间机器人系统的固连坐标系ojxjyjzj相对于惯性系的位置表示为：
12、
13、对式(3)求导可得到：
14、
15、运动体bj的角速度由运动体bi的角速度表示为：
16、wj＝wi+wrj (5)
17、对式(5)进行求导可得：
18、
19、其中，hj′表示旋转铰链hj在惯性坐标系下的旋转矢量，hj＝a0ihj′；hj′表示运动体bj相对于运动体bi的旋转矢量；
20、将式(5)代入式(4)有：
21、
22、对式(4)进行求导：
23、
24、将式(5)和(6)代入式(8)可以得到：
25、
26、结合式(6)和式(7)，可以得到：
27、
28、其中，
29、结合式(6)和式(9)，可以得到：
30、
31、式(10)和式(11)是对于刚体和刚体之间的运动学关系；
32、s1.4、分析中心刚体基座与柔性帆板之间的运动学关系，即为刚体与柔性结构之间的速度和加速度的递推关系：
33、
34、其中，
35、s1.5、得到空间刚柔耦合机器人各个运动体之间的运动学递推关系；对于多体系统，关系式可表示为：
36、
37、其中，i＝i+(j)表示运动体bj的内接体，
38、
39、根据式(13)，系统的速度变化可以计算为：
40、
41、基于jourdain速度变分原理建立系统动力学方程：
42、
43、其中，mi，fiω，fio，fiu分别称为广义质量阵、广义惯性力阵、广义外力阵与广义变形力阵；δp是理想约束力和非理想约束力的虚功率；
44、将式(13)和式(14)代入式(15)，可以得到：
45、
46、用机器人的关节坐标和柔性体的模态坐标作为广义变量，刚柔耦合空间机器人的动力学模型表示为：
47、
48、空间刚柔耦合机器人动力学模型(17)的第1式可以变换为：
49、
50、其中，qr为中心刚体基座和刚性机械臂的广义坐标，qf为柔性帆板的广义坐标，u为控制向量；
51、由式(18)的第一行得到：
52、
53、考虑各类不确定性，式(19)可以写为：
54、
55、其中，de为外部扰动，d为会影响机械臂控制精度的各种扰动力的集合；式(20)包含对中心刚体基座和刚性机械臂的所有扰动，控制力对系统的作用还受到广义惯性张量的影响，系统具有较强的非线性；
56、s2、控制器设计，采用滑模控制与径向基函数神经网络相结合的控制策略，具体步骤如下：
57、s2.1、定义非奇异终端滑模面：
58、
59、其中，e＝qr-qd为系统状态的跟踪误差向量，qd为给定的期望轨迹，为系统状态跟踪的误差变化率。1＜q/p＜2，p和q为正奇数；
60、对滑模函数式(21)求导，并将式(20)的第一行代入，可得到表达式：
61、
62、其中，diag(*)表示以向量中的元素为主对角线构造对角矩阵；
63、s2.2、针对空间机器人系统设计如下控制律：
64、u＝u1+u2 (23)
65、令可得等效控制律u1：
66、
67、其中，为rbf神经网络对不确定性的估计；
68、设置切换控制律为：
69、u2＝-z11(k0s+diag(k1)sat(s)) (25)
70、其中，k0为正定对角矩阵；sat(*)为饱和函数，饱和边界厚度为υ；k1为自适应增益，设计自适应律为：
71、
72、其中，η＞0为自适应学习率；
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【技术保护点】
1.一种刚柔耦合空间机器人系统的精度提升方法，其特征在于，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种刚柔耦合空间机器人系统的精度...
【专利技术属性】
技术研发人员：许远飞，叶哲，刘明财，初未萌，邬树楠，
申请(专利权)人：中山大学·深圳，
类型：发明
国别省市：
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