空间飞网机器人释放动力学与控制方法研究

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1、学校代码10699分类号V448.2密级学号2011100252题目空间飞网机器人释放动力学与控制方法研究作者张帆学科、专业导航、制导与控制指导教师黄攀峰申请学位日期2017年3月西北工业大学博士学位论文（学位研究生）题目：空间飞网机器人释放动力学与控制方法研究作者：张帆学科专业：导航、制导与控制指导教师：黄攀峰2017年3月ReleasingDynamicsandControlofTetheredSpaceNetRobotByZhangFanUndertheSupervisionofProfessorHuangPan-

2、fengADissertationSubmittedtoNorthwesternPolytechnicalUniversityInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofDoctorofNavigation,GuidanceandControlXi’anP.R.ChinaMarch2017I摘要摘要由于航天技术的迅速发展，以及人类对于空间科学、空间资源、空间军事的强烈探索精神，全世界各个国家每年发射的卫星总数都再不断攀升，而相应的，空间垃圾的数量也在快速增长。目前，

3、国际空间组织已经就空间垃圾卫星处理问题开展了多项专题研讨会，各航天大国都对日益严重的空间垃圾问题给予了高度重视，我国已于2008年启动了空间碎片减缓及清理专项计划，旨在研究如何处理空间垃圾问题。利用空间机器人完成在轨垃圾清除从本世纪开始成为空间技术发展的一个新热点。空间飞网机器人是一种由飞网和可机动单元构成的用于空间垃圾主动抓捕的新型空间机器人，由于具有操作范围大、操作灵活、抓捕包络面积大、抓捕条件低等优势，空间飞网机器人具有其他空间抓捕装置所无法比拟的特点，因此将在未来的空间非合作目标抓捕任务中发挥越来越大的作用。但空

4、间飞网机器人是一个柔性多体系统，其动力学特性和释放特性都鲜有研究，且由空间系绳组成的飞网是一个高自由度的欠驱动柔性系统，这大大增加了控制设计的复杂性。空间飞网机器人释放后的稳定飞行是执行在轨服务任务的前提，因此对空间飞网机器人的释放和释放后稳定控制进行研究是十分重要的。本文主要根据空间飞网机器人的动力学特点，研究其释放动力学和释放后的稳定控制问题，论文的主要研究内容及研究成果如下：首先，针对高自由度柔性空间飞网机器人，提出了完整的运动学和动力学模型，并完成了动力学分析。飞网机器人系统被离散成一系列质点并由无质量弹簧连接而

5、成，所推导的动力学模型既可以同时体现飞网的高自由度柔性和系绳弹性。在所推导动力学模型的基础上，推导了简化的系统模型，完成了动力学分析。在动力学分析中，解算得到了空间飞网机器人的一组奇异解，并通过相平面分析和仿真验算，得出这组奇异解是系统的一组非稳定平衡点。其次，针对空间飞网机器人释放中的折叠方式、弹射初始条件等问题，对其释放特性进行了研究，并给出了空间飞网机器人释放初始条件的最优选择。在对飞网在轨自由飞行进行研究的基础上，根据经典折纸力学中的相关研究，以及飞网弹射的工程要求，给出了飞网折叠方式的三个候选项，给出了飞网在轨

6、自由飞行的评价指标，给出了候选折叠方案在评价指标下的对比分析；在给定折叠方式的基础上，进一步研究了飞网机器人弹射释放的初始角度和速度研究；最后，根据释放条件的分析，在本章小结中给出了飞网机器人释放初始条件的具体选择。再次，针对空间飞网机器人在自由飞行段结束后的控制衔接跳变问题，提出了基于超扭二阶滑模变结构的控制算法，可以有效的抑制飞网的柔性振动，保证飞网机器人完成从自由飞行到控制飞行的稳定过渡，且相较于传统滑模控制器大大减小了执行器颤振。本算法创新性的剥离了系统状态方程的可控部分和不可控部分，将所有系统振动视为作I西北工

7、业大学博士学位论文用在4个可机动单元上的干扰，以经典的超扭二阶滑模为基础加以改进，设计了基于补偿项的自适应超扭二阶滑模控制器，既可以快速抑制上述的不确定干扰，还能最大程度的降低控制抖振。最后，通过稳定性分析和飞网机器人的仿真验证，完成了该算法的数学和计算验证。然后，进一步针对未知不确定下空间飞网机器人在自由飞行段结束后的控制衔接跳变问题，在考虑了连接主系绳干扰和模型不确定性的情况下，解决了持续变化的未知不确定作用下，飞网机器人稳定控制问题。根据单根空间系绳的运动可知，连接主系绳的拉力突变会通过其与飞网的连接点，使整个飞网

8、机器人振动发散。所以，针对此问题，创新性的引入了自适应模糊逼近器，利用其通用的非线性逼近能力，辨识由连接主系绳的干扰力，以及系统动力学方程的模型误差共同构成的未知不确定。提出的模糊自适应超扭滑模控制算法，既继承了滑模算法的强鲁棒性、易于设计等优点，又能利用模糊算法的通用非线性逼近能力，辨识控制干扰，从而解决滑模算法中