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时间:2019-11-27
《空间机械臂刚柔耦合动力学模拟及小波基模糊神经网络控制》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第21卷第3期2015年5月载人航天MannedSpaceflightV01.21No.3May2015·基础研究·空问机械臂刚柔耦合动力学模拟及小波基模糊神经网络控制梁捷1’2一,陈力1,梁频1’2(1.福州大学机械工程及自动化学院,福州350108;2.中国空气动力研究与发展中心,绵阳621000;3.电子科技大学航空航天学院,成都611731)摘要:研究了关节和杆件双重柔性影响下空间机械臂系统的动力学模拟.运动控制算法设计和臂杆、关节双重柔性振动的主动抑制问题。利用线动量、角动量守恒关系.并基于拉格朗日方程、线性扭转弹簧及假设模态法建立系
2、统动力学模型。为解决传统奇异摄动法应用受关节柔性限制问题,引入了一种关节柔性补偿控制器,以适"-3提高系统关节的等效刚度;并基于奇异摄动理论,将系统分解成独立时间尺度的柔性臂子系统和电机力矩动力子系统.借助小波基模糊神经网络的优良特性,将轨迹跟踪的角度误差及角速度误差输入到网络中,通过一阶梯度寻优算法来优化整个网络,降低柔性振动的影响,以达到高精度控制的要求的。计算机数值仿真对比试验证实了该方法的可靠性和有效性。关键词:漂浮基空间机械臂系统;柔性关节;柔性臂;动力学模拟;关节柔性补偿器;小波基模糊神经网络:一阶梯度寻优算法中图分类号:TP241
3、文献标识码:A文章编号:1674.5825(2015)03-0286-09TheRigid-FlexibleCouplingDynamicsSimulationandWaveletBasedFuzzyNeuralNetworkControlforSpaceManipulatorLIANGJiel,2一,CHENLil,LIANGPin2(1.DepartmentofMechanicalEngineeringandAutomation,FuzhouUniversity,Fuzhou350108,China;2.ChinaAerodynamicsR
4、esearchandDevelopmentCenter,Mianyang621000,China;3.SchoolofAstronautics&Aemnaattic,UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina,(]aendu611731,China)Abstract:Thedynamicssimulationofflexiblejointsandflexiblearlnspacerobotsystem,motioncontrolalgorithmdesignandhierarchicalp
5、ointsorderactiveinhibitionproblemofarmandjointsdoubleflexiblevibrationthatallunderthesituationofparameteruncertainwerediscussedinthispaper.Withthecon—servationrelationshipoflinearandangularmomentum,asystemdynamicsmodelwasestablishedbyLa—grangeequations,lineartorsionspringand
6、hypothesismodalmethod.Tosolvetheproblemthatthe印-plicationoftraditionalsingularperturbationapproachWaslimitedbyjointflexibility,ajointflexibilitycompensationcontrollerWasintroduced,whichcouldproperlyenhancetheequivalentstiffnessofjoints.Then,basedonsingularperturbationtheory,
7、thewholesystemwasresolvedintoflexiblearmsubsystemandmotormomentpowersubsystemonthebasisofjointflexiblecompensationcontrollerandsingularperturbationtechnology.Takingadvantageoftheexcellentcharactersofthewaveletfuzzyneuralnet-work,theauthorsinputthetrajectorytrackingangleerror
8、andangularvelocityerrortothenetwork,tooptimizethewholenetworkbyagradientopt
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