基于采样输出的空间机器人位置与姿态自抗扰控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于采样输出的空间机器人位置与姿态自抗扰控制方法；首先通过设计跟踪微分器为系统期望的位置与姿态信号安排过渡过程产生平滑信号，避免初始时刻跟踪误差过大产生较大的控制输入信号使得输出严重超调，同时获取期望信号的微分信号为控制器设计做准备；利用系统采样输出信号设计连续‑离散扩张状态观测器，对系统的状态和总的非线性不确定项进行实时估计，并将非线性不确定项的估计值补偿到由连续‑离散扩张状态观测器输出的状态估计值与跟踪微分器获取的平滑信号以及微分信号组成的反馈组合中，进而形成复合控制器，避免内外干扰等非线性因素对系统造成不利影响，为空间操作任务的顺利完成提供有利保障。

Active disturbance rejection control method for position and attitude of space robot based on sampled output

The invention discloses a self anti-interference control method for the position and attitude of a space robot based on sampling and output. First, a smooth signal is generated by the design of a tracking differentiator for the desired position and attitude signal in the system, so as to avoid a large control input signal resulting from the excessive tracking error in the initial time and make the output serious. The differential signal of the expected signal is prepared for the controller design, and the discrete extended state observer is designed by using the system sampling and output signal to estimate the state and the total nonlinear uncertainty of the system in real time, and to compensate the estimation value of the nonlinear uncertainties to the discrete expansion. The state estimation of the state observer is combined with the feedback combination of the smooth signal obtained by the tracking differentiator and the differential signal, and then the composite controller is formed to avoid the adverse effect of the nonlinear factors such as internal and external interference on the system, and provide a favorable guarantee for the smooth completion of the space operation task.

【技术实现步骤摘要】
基于采样输出的空间机器人位置与姿态自抗扰控制方法
本专利技术属于空间机器人系统伺服控制领域，涉及一种基于采样输出的空间机器人位置与姿态自抗扰控制方法。
技术介绍
随着人类空间活动的深入和范围扩大，空间机器人等各种形式的空间飞行器应运而生。在轨运行的空间机器人不可避免地受到重力梯度力矩、太阳光压力矩、气动力矩等外部环境干扰力矩，同时受到有效载荷活动部件的转动产生的力矩、飞轮安装误差产生的力矩及难于精确建模的摩擦力矩、太阳电池阵的驱动力矩以及挠性结构的耦合力矩等，并且这些干扰力矩的大小也是变化的，即具有不确定性。因此导致空间机器人控制系统具有多输入多输出，强耦合，外部干扰多的特点。针对这样一个典型的不确定、非线性、时变的被控对象——空间机器人系统直接进行空间研究难度大、风险大、耗费大，因此考虑空间环境的地面物理实验是必不可少的环节，其中最主要的就是模拟空间微重力环境。在现有的各种微重力环境/效应模拟方法中，液磁混合悬浮系统结合了液浮系统和电磁悬浮系统的优点，可以提供足够大的三维实验空间，保证空间机器人等飞行器试件在高水准微重力环境下长时间、无限制地连续进行空间操作实验。地面液磁混合悬浮系统中的空间机器人试件内部状态强耦合以及在运动过程中受到水的粘性阻力、附加质量、负浮力等外部扰动，导致微重力环境中的空间机器人系统含有很强的非线性不确定项；同时，在实际运行控制过程中，空间机器人系统中的位置与姿态信息并不是连续的，而是通过离散时间采样获取的。因此，在空间机器人系统位置与姿态控制设计中，寻求一种基于采样输出的抗干扰主动控制方法显得尤为重要。针对空间机器人的控制，人们已经提出多种控制策略。如，简单可靠但鲁棒性较差的PID控制；不基于精准模型但计算复杂且易出错的自适应控制；针对复杂非线性系统但会带来抖振的滑模控制等。上世纪九十年代由中国科学院数学与系统科学研究院的韩京清研究员及其领导的研究小组创立发展的自抗扰控制技术是一种不基于模型且可以解决复杂非线性不确定系统控制问题的先进控制策略。其主要核心思想为：将系统中的未建模动态以及未知外部干扰当作系统的总和扰动，被实时地估计并补偿到控制器中，从而实现了动态系统的动态反馈线性化。随着广大学者对自抗扰控制技术理论方面的充分研究，自抗扰控制技术已被广泛应用于电机控制、飞行器控制、轧钢、发电厂、坦克炮控系统等机器人领域。
技术实现思路
本专利技术针对采样输出的空间机器人位置与姿态控制问题，提供一种基于采样输出的空间机器人位置与姿态自抗扰控制方法，用于解决空间机器人系统同含有的内外扰动等非线性不确定项问题，保证空间机器人实现精准地位置和姿态控制，进而顺利完成各种空间操作任务。为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案予以实现：基于采样输出的空间机器人位置与姿态自抗扰控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建微重力环境下空间机器人系统动力学模型；步骤2：设计跟踪微分器；步骤3：设计连续-离散扩张状态观测器，估计系统状态和非线性不确定项；步骤4：复合控制器设计。本专利技术进一步的改进在于：步骤1的具体方法如下：建立地理坐标系Oxnynzn；x、y、z分别指空间机器人在Oxn、Oyn和Ozn方向的位置，n为地理坐标系的标注；建立空间机器人体坐标系Oxbybzb，b为体坐标系的标注；根据Oxnynzn与Oxbybzb的关系，建立如下等式：其中，表示空间机器人在地理坐标系下的速度向量，υ＝[u,v,w,p,q,r]T，J(η)为运动系数矩阵，θ、ψ分别指空间机器人的横滚角、俯仰角以及偏航角，u、v、w为空间机器人线速度向量，p、q、r为空间机器人角速度向量，T表示矩阵转置；构建空间机器人系统在体坐标系下的动力学模型：其中，τ为系统控制输入，M为惯性质量矩阵，C(υ)为科里奥利力矩阵，D(υ)为机器人在水中受到的黏性阻力，g(η)为负浮力系数，为空间机器人在体坐标系下的加速度向量；联立式(1)和(2)，得空间机器人系统六自由度动力学模型：其中，表示空间机器人在地理坐标系下的加速度向量；Mη(η)＝J-T(η)MJ-1(η)Dη(η,υ)＝J-T(η)D(υ)J-1(η)，gη(η)＝J-T(η)g(η)；设η＝x1(t)和并考虑测量信号采样输出问题，将(3)式改写为如下状态空间表达式：其中，X(t)＝[x1(t),x2(t)]T，X(t)∈R12，R12表示12维实向量空间，τ(t)∈R6，R6表示6维实向量空间，系统可调参数B1＝[06×6,B]T∈R12×6，B＝diag{b1,b2,b3,b4,b5,b6}，06×6表示6×6维零矩阵，R12×6表示12×6维实矩阵空间，F(t)∈R6为系统中耦合以及外部干扰带来的非线性不确定项，其具体表达式为：其中，y(tk)为系统的采样输出，tk为系统的采样时刻，A1、C1为系统系数矩阵，其具体表示分别如下所示：其中，I6×6表示6×6维单位矩阵。步骤2具体如下：设计跟踪微分器如下所示：其中，ηd(t)为空间机器人位置和姿态的期望值并作为跟踪微分器的输入信号，v1(t)和v2(t)为跟踪微分器的输出信号，并且v1(t)是ηd(t)的跟踪信号，v2(t)是ηd(t)的近似微分信号，r0和h分别为跟踪微分器的速度因子和滤波因子，fhan(v1(t)-ηd(t),v2(t),r0,h)的表达式为：忽略跟踪微分器对信号造成的误差，即假设ηd(t)＝v1(t)，步骤3具体如下：针对采样输出的空间机器人系统(4)设计连续-离散扩张状态观测器形式如下所示：其中，Z(t)＝[z1(t),z2(t),z3(t)]T为连续-离散扩张状态观测器的输出状态，Z(t)∈R18，R18表示18为维实向量空间，Λ＝diag{εI6×6,I6×6,ε-1I6×6}为连续-离散扩张状态观测器的可调增益，并且0＜ε＜1，ξ1(t)∈R6为两个采样时刻间的预测值，并且在每个采样时刻该预测值更新一次；表示关于的函数，i＝1,2,3；系统矩阵A2和B2分别为：该连续-离散扩张状态观测器(7)是一个动态过程，只用了空间机器人系统(4)中的控制输入τ(t)和采样输出x1(tk+1)的信息。步骤4具体如下：根据连续-离散扩张状态观测器(7)的观测值z1(t)和z2(t)，设误差信号：基于以上误差信号和连续-离散扩张状态观测器(7)对系统中非线性不确定项的估计值z3(t)，空间机器人系统(4)中的控制器设计为：τ(t)＝B-1(φ(r(t))-z3(t))(8)其中，φ(r(t))为关于误差r1(t)和r2(t)的非线性组合函数。控制器采用误差反馈控制，并将连续-离散扩张状态观测器估计出的非线性不确定项实时补偿到控制器中。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术基于采样输出的自抗扰控制方法，利用离散时间采样输出信号，设计连续-离散扩张状态观测器对空间机器人系统中的耦合、外部干扰等非线性不确定项进行实时估计，并补偿到误差反馈控制率中形成复合控制器，进而实现空间机器人系统位置和姿态的精准控制，提高了系统的鲁棒稳定性。本专利技术利用跟踪微分器安排过渡过程，避免了因初始误差过大而造成的输出超调现象，对空间机器人起到一定的保护作用；其次，本专利技术利用离散时间采样输出信号设计连续-离散扩张状态观测器，对系统中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于采样输出的空间机器人位置与姿态自抗扰控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建微重力环境下空间机器人系统动力学模型；步骤2：设计跟踪微分器；步骤3：设计连续‑离散扩张状态观测器，估计系统状态和非线性不确定项；步骤4：复合控制器设计。

【技术特征摘要】
1.基于采样输出的空间机器人位置与姿态自抗扰控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建微重力环境下空间机器人系统动力学模型；步骤2：设计跟踪微分器；步骤3：设计连续-离散扩张状态观测器，估计系统状态和非线性不确定项；步骤4：复合控制器设计。2.根据权利要求1所述的基于采样输出的空间机器人位置与姿态自抗扰控制方法，其特征在于，步骤1的具体方法如下：建立地理坐标系Oxnynzn；x、y、z分别指空间机器人在Oxn、Oyn和Ozn方向的位置，n为地理坐标系的标注；建立空间机器人体坐标系Oxbybzb，b为体坐标系的标注；根据Oxnynzn与Oxbybzb的关系，建立如下等式：其中，表示空间机器人在地理坐标系下的速度向量，υ＝[u,v,w,p,q,r]T，J(η)为运动系数矩阵，θ、ψ分别指空间机器人的横滚角、俯仰角以及偏航角，u、v、w为空间机器人线速度向量，p、q、r为空间机器人角速度向量，T表示矩阵转置；构建空间机器人系统在体坐标系下的动力学模型：其中，τ为系统控制输入，M为惯性质量矩阵，C(υ)为科里奥利力矩阵，D(υ)为机器人在水中受到的黏性阻力，g(η)为负浮力系数，为空间机器人在体坐标系下的加速度向量；联立式(1)和(2)，得空间机器人系统六自由度动力学模型：其中，表示空间机器人在地理坐标系下的加速度向量；Mη(η)＝J-T(η)MJ-1(η)Dη(η,υ)＝J-T(η)D(υ)J-1(η)，gη(η)＝J-T(η)g(η)；设η＝x1(t)和并考虑测量信号采样输出问题，将(3)式改写为如下状态空间表达式：其中，X(t)＝[x1(t),x2(t)]T，X(t)∈R12，R12表示12维实向量空间，τ(t)∈R6，R6表示6维实向量空间，系统可调参数B1＝[06×6,B]T∈R12×6，B＝diag{b1,b2,b3,b4,b5,b6}，06×6表示6×6维零矩阵，R12×6表示12×6维实矩阵空间，F(t)∈R6为系统中耦合以及外部干扰带来的非线性不确定项，其具体表达式为：其中，y(tk)为系统的采样输出，tk为系统的采样时刻，A1、C1为系统系数矩阵，其具体表示分别如下所示：C1＝[06×6,I6×...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁源，于洋，袁建平，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61