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文檔簡介
1、由于加工、裝配誤差以及在軌燃料消耗等原因,空間機(jī)器人名義動力學(xué)參數(shù)與實際動力學(xué)參數(shù)相比存在一定的誤差,而空間機(jī)器人路徑規(guī)劃和地面機(jī)器人不同,其廣義雅克比矩陣包含動力學(xué)參數(shù),從而使計算軌跡偏離所要求的路徑,所以必須對動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行辨識,另一方面,為了提高控制精度,也需要精確的動力學(xué)參數(shù)。因此,動力學(xué)參數(shù)辨識尤為重要。然而,在空間微重力環(huán)境下,某些利用重力平衡原理的辨識方法無法應(yīng)用;此外,用于測量空間機(jī)器人關(guān)節(jié)加速度和驅(qū)動力矩的傳感器,信噪
2、比也較低。因而,在考慮空間機(jī)器人的實際工作狀態(tài)的情況下,研究一種經(jīng)濟(jì)、可行的動力學(xué)參數(shù)辨識方法,一直是該領(lǐng)域的研究難點,同時也是本文研究的目的所在。
本文采用基于角動量守恒的動力學(xué)參數(shù)辨識方法,通過測量安裝在基座上的反作用力飛輪的角動量,并與利用系統(tǒng)名義動力學(xué)參數(shù)所計算的飛輪角動量相比較來完成辨識過程。依據(jù)此種方法,空間機(jī)器人系統(tǒng)僅需安裝常規(guī)的關(guān)節(jié)角位移和角速度傳感器、基座角位移和角速度傳感器,而無需增加額外的傳感器,因而,簡
3、化了空間機(jī)器人系統(tǒng),節(jié)約了研制成本。
首先,本文根據(jù)角動量守恒方程式建立動力學(xué)參數(shù)辨識的誤差模型。以此為基礎(chǔ),利用三次多項式插值法規(guī)劃基座以及各關(guān)節(jié)的軌跡,實現(xiàn)對空間機(jī)器人系統(tǒng)的激勵。根據(jù)激勵的結(jié)果,分別用最小二乘法和遺傳算法對兩關(guān)節(jié)空間機(jī)器人模型進(jìn)行動力學(xué)參數(shù)辨識仿真。
在上述研究基礎(chǔ)上,進(jìn)而討論復(fù)雜的六自由度空間機(jī)器人動力學(xué)參數(shù)辨識問題。類似地,用上述兩種算法分別實現(xiàn)對空間機(jī)器人動力學(xué)參數(shù)辨識。然而,在辨識中發(fā)現(xiàn)
4、采用傳統(tǒng)遺傳算法容易產(chǎn)生“早熟”現(xiàn)象,導(dǎo)致尋優(yōu)過程過早結(jié)束,達(dá)不到理想的辨識精度。有鑒于此,本文采用小區(qū)間生成法、精英保留策略和大變異操作對原有遺傳算法進(jìn)行改進(jìn),并將動力學(xué)參數(shù)仿真的結(jié)果與最小二乘法的辨識結(jié)果相對比,發(fā)現(xiàn)在參數(shù)矩陣復(fù)雜的情況下,遺傳算法表現(xiàn)出明顯的優(yōu)越性。本文還采用最小二乘法針對被捕獲的未知物體的動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行辨識。
最后,本文利用matlab的GUI對兩關(guān)節(jié)以及六關(guān)節(jié)機(jī)器人動力學(xué)參數(shù)辨識問題進(jìn)行軟件設(shè)計,實現(xiàn)
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