基于神经网络的自由漂浮空间机器人关节空间鲁棒跟踪控制  

NEURAL NETWORK BASED ROBUST TRAJECTORY TRACKING CONTROL IN JOINT SPACE FOR FREE-FLOATING SPACE ROBOT

作　　者：石忠[1,2] 皮博浩[1] 胡庆雷[3] 

机构地区：[1]中国民航大学航空自动化学院,天津300300 [2]滨州职业学院,滨州256603 [3]哈尔滨工业大学航天学院,哈尔滨150001

出　　处：《动力学与控制学报》2011年第2期188-192,共5页Journal of Dynamics and Control

基　　金：国家自然科学基金(61004072);高等学校博士学科点专项科研基金(20102302110031);黑龙江省留学回国人员科学基金(LC08C01);哈尔滨市留学回国基金(2010RFLXG001);中央高校基本科研业务费专项基金(HIT.NSRIF.2009003)~~

摘　　要：针对存在不确定性以及干扰的自由漂浮空间机器人关节空间轨迹跟踪问题,提出了一种基于鲁棒控制思想的神经网络鲁棒控制方法.对于控制器中由系统惯性参数不确定性引起的非线性不确定项,利用径向基函数(RBF)神经网络进行逼近,并且利用鲁棒控制器使系统镇定并保证从干扰到跟踪误差的增益小于或等于给定的指标.最后,对本文提出的控制方案进行数值仿真.仿真结果表明跟踪轨迹误差能以较快的速度收敛到零,从而验证了所提出方法的有效性.Considering the model uncertainty and disturbances of Free-Floating space Robot,an Neural Network based robust control scheme is proposed aim to solve the problem of trajectory tracking in joint space for free floating space robot.Using RBF neural network to approximate the nonlinear function of controller,robust controller is used to compress the approximation error and external disturbance.The presented control scheme can stabilize the system and guarantee the gain from disturbance to tracking error is lower than the given index.Simulation results show the feasibility of the proposed control scheme.

关 键 词：自由漂浮 空间机器人 RBF神经网络 鲁棒控制 关节空间 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]