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2025年度最佳论文奖 | 空间机器人预设性能约束下的鲁棒跟踪控制

已有 298 次阅读 2026-8-31 08:46 |个人分类:论文推荐|系统分类:博客资讯

编辑荐语

本期将给大家分享2025年度最佳论文奖获奖文章"空间机器人预设性能约束下的鲁棒跟踪控制(Robust tracking control of space robots with prescribed performance)". 如您对本期相关内容有好的理解与建议, 欢迎评论区留言.

本文聚焦于不确定空间机器人在轨作业面临的两大核心挑战——动力学模型不确定性、跟踪误差瞬态性能与收敛时间无法预先约束, 提出了一种“指定时间预设性能约束+神经网络鲁棒补偿”的系统性解决方案. 研究首先构造具备有限时间收敛特性的新型预设性能函数, 结合双边无约束映射将带约束跟踪问题转化为映射误差有界控制问题, 为误差动态精准管控奠定基础. 在此基础上, 创新性设计基于降阶滤波的参考加速度稳定方案, 并采用径向基神经网络在线补偿系统复合不确定项, 依托自适应权值更新律抵消未知动态, 同步实现基座位姿与机械臂关节协同跟踪, 在规范误差响应过程的同时显著提升系统抗参数摄动鲁棒性. 李雅普诺夫稳定性分析从理论上严格保证闭环系统误差全程满足预设性能边界. 通过搭建空间机器人数值仿真平台开展对比试验, 充分验证了所提性能函数与鲁棒控制方法的有效性. 本工作为作业窗口期有限、模型难以精确标定的在轨空间机器人任务提供了兼具理论深度与航天工程实用性的新框架, 对推动航天器在轨运维类空间机器人技术发展具有重要价值.

论文介绍

空间机器人预设性能约束下的鲁棒跟踪控制

Robust tracking control of space robots with prescribed performance

龚凯, 贾英民†

机构: 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院

引用:

龚凯, 贾英民. 空间机器人预设性能约束下的鲁棒跟踪控制. 控制理论与应用, 2024, 41(7): 1246 – 1254

DOI: 10.7641/CTA.2024.30535

全文链接:

https://jcta.ijournals.cn/cta_cn/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=ccta230535&flag=1&journal_id=cta_cn&year_id=2024

摘要

本文针对不确定空间机器人预设性能约束下的鲁棒跟踪控制问题, 结合一种具有指定时间收敛性质的预设性能函数, 利用双向无约束映射将空间机器人的跟踪问题转化为映射误差的有界性控制问题. 进一步, 基于降阶方法设计了参考加速度, 通过神经网络补偿系统的不确定性, 实现了对时变期望轨迹的鲁棒跟踪, 保证了映射误差始终有界且跟踪误差满足指定时间收敛的预设性能指标, 数值仿真结果验证了所提方法的有效性.

引言

典型空间机器人由基座航天器及其固连的多自由度机械臂构成, 是处理航天器在轨维护､空间安装､空间碎片清理的主要工具[1–2]. 由于太空微重力环境影响, 机械臂的运动会影响基座航天器的姿态, 进而影响安装在基座上太阳能帆板､通讯天线等具有指向性要求的星载设备正常工作[3]. 为处理基座航天器与机械臂之间的动态耦合问题, 逆运动学求解[4–5]､基座主动调节[3,6]和冗余机械臂反作用零空间[7–9]等多种控制方案被提出. 针对手端轨迹的跟踪控制问题, 采用前后到达逆运动学的控制器可以有效减小机械臂对基座的反作用力和力矩[4]. 通过结合伪逆､任务空间拓展方法也能实现对基座局部最小扰动下的逆运动学求解, 并应对机械臂加速度受限的情况[5]. 基于动量轮处理运动耦合问题的另一个解决方案在于对动力学模型进行解耦, 并通过自适应变结构等方法合理分配动量轮的实施力矩[3]. 当捕获翻滚空间目标时, 利用基座推进器和惯量轮控制的角动量分配方案, 能够使得捕获目标后基座旋转实现最小化[6]. 冗余机械臂的运动模型存在反作用零空间, 将机械臂的运动限制在该空间上则不会对基座产生力或力矩[7]. 考虑到反作用零空间带来的灵活性, 应用避障和处理姿态超调的分级控制方案, 可以实现对运动目标航天器进行接近和抓捕控制[8]. 注意到, 文献[3–9]提出的控制方案是在理想条件下获得的, 尚未解决空间机器人参数摄动､外部扰动等不确定性问题.

由于存在未建模动态[10–11]､抓取目标惯性参数未知[12–13]以及太空微陨体扰动[14]等不确定性问题, 难以获得空间机器人精确的运动模型. 此类不确定性会严重影响空间机器人的控制效果, 需要在控制设计中进行妥善处理[14–22]. 采用参数辨识方法可以对空间机器人的未知参数进行估计补偿, 并利用层级离散黎卡提优化设计将空间机器人的跟踪控制转化为受限非线性优化问题[14].在空间机器人关节动力学参数未知的情况下, 利用“欧拉–伯努利梁”建模方法构建虚拟机械臂, 可以有效降低对参数的依赖[15]. 为提高空间机器人的动态输出特性以及控制精度, 同样需要处理机械减速机构的磁滞现象[16]. 利用动态等效模型方法和参数线性化描述, 通过自适应策略能够解决空间机器人的跟踪控制问题[17]. 不确定性问题也包括系统状态不能测量的情形, 在末端执行器速度状态未知条件下, 采用拓展雅各比矩阵开发自适应反作用零空间控制器, 能够实现基座姿态以及机械臂末端执行的跟踪控制[18]. 通过将不确定项的观测误差反馈到空间机器人的运动学和动力学自适应律当中, 能够通过合理的控制设计实现末端执行器跟踪误差的渐进收敛性[19]. 考虑到参数线性化描述在处理空间机器人未建模动态问题上的局限性[17–19],利用神经网络对连续信号的逼近控制研究也得到了关注[20–21]. 另外, 空间机器人作业任务类型的不同以及各个驱动机构响应特性差异, 分别研究空间机器人多个子系统的控制问题也是常见思路, 例如构建基于鲁棒滑模控制的慢速系统子系统控制策略和基于线性二次最优的快速反馈控制律,分别用于处理关节的轨迹跟踪和柔性机械臂的扰动抑制[21]. 需要说明的是, 尽管文献[14–22]提出的控制律保证了空间机器人跟踪误差的收敛性, 但误差的瞬态和稳态响应性能不受控制.

为了控制空间机器人跟踪/镇定误差的收敛速度､超调值以及精度, 在考虑不确定性因素的同时, 可采用预设性能方案开展控制设计[23–26]. 预设性能控制的目标在于将状态轨线限制在预定的区间内, 且该区间可以人为的任意调节[26]. 在空间机器人外部干扰有界的情况下, 较为直接的处理方法是将状态的范数进行积分并作为时变增长的控制增益, 以保证系统状态轨线的变化方向与期望的方向始终一致, 并同时对误差的动态性能进行限制[23]. 为避免参数估计算法对激励条件的依赖, 需要通过非线性参数化描述手端, 构造新的包含预设性能约束的误差状态吸引流形和非线性滤波器进行处理[24]. 结合线性切换面方法､自适应增益以及Super-Twisting扰动观测器, 不依赖局部参数化的预设性能控制也是处理空间机器人跟踪控制的有效方案[25]. 由于文献[23–25]提出的控制方案只能实现空间机器人跟踪/镇定误差在无穷时间下的收敛性, 不能在有限或预设的时间内将跟踪误差镇定到零, 这对于作业窗口期受限的空间机器人存在应用局限.

基于上述成果回顾和分析, 本文考虑跟踪误差的有限时间收敛性, 针对预设性能约束下不确定空间机器人的鲁棒跟踪控制问题展开研究. 首先, 设计了一种具有有限时间收敛性质的预设性能函数, 对误差变量的幅值､收敛速度和收敛时间进行了限制; 其次, 为空间机器人的基座位姿和机械臂关节的跟踪误差构建对应的预设性能函数, 通过双边无约束映射方法将跟踪问题转为映射误差的有界性控制; 最后, 设计了基座航天器和机械臂的参考加速度, 并采用径向基神经元网络对系统不确定项进行估计和补偿, 进而获得了一种新型鲁棒跟踪控制律, 实现了空间机器人在不确定性因素作用下基座位姿和机械臂关节的预设性能控制. 与考虑基座不受控的自由漂浮空间机器人的成果[4,18–19]相比, 本文方法同时处理了基座航天器位姿和机械臂关节的跟踪控制, 可保证空间机器人覆盖更大的作业范围. 提出的鲁棒跟踪控制律在对不确定性的补偿方面不依赖参数线性化描述[17–19], 进而具有更好的通用性和补偿效果, 增强了空间机器人系统对参数未知或摄动的鲁棒性. 此外, 相较于文献[23–25]实现的跟踪误差无穷时间收敛性质, 设计的鲁棒控制方法能够预先设定和调节空间机器人跟踪误差收敛时间的上界, 这对于空间机器人有限的作业窗口期具有明显的应用意义.

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结论

本文提出一种用于不确定空间机器人在预设性能约束下的鲁棒跟踪控制方案, 结合设计的参考加速度和基于神经网络技术的不确定项动态补偿算法, 导出一种新型鲁棒跟踪控制律, 实现了对空间机器人基座位姿和机械臂姿态跟踪误差有限时间收敛､瞬态和稳态性能的预设控制及调节. 所提方法需要理想的速度测量信息, 且没有考虑执行器输出饱和. 在未来, 作者将重点研究无速度测量且存在执行器饱和条件下的空间机器人预设性能控制, 并用于解决多个空间机器人的分布式协同作业问题.

作者简介

龚凯博士研究生, 目前研究方向为空间机器人的控制;

贾英民教授, 博士,目前研究方向为非线性系统控制､鲁棒控制､空间运动再现.

期刊介绍

《控制理论与应用》(Control Theory & Applications)是经国家科学技术部批准, 教育部主管, 由华南理工大学和中国科学院数学与系统科学研究院联合主办的全国性一级学术刊物, 1984年创刊, 月刊, 国内外公开发行. 《控制理论与应用》是中国科学引文数据库首批统计源期刊之一，中文核心期刊，入选中国精品科技期刊顶尖学术论文F5000项目，中国科协自动化学科领域高质量科技期刊目录以及中国科协百篇优秀科技论文遴选计划，2021年入选广东省高质量科技期刊建设项目，2022-2024年连续获得基金委资助（科技活动专项）。

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