自由漂浮空间机器人(Free-floating space robots,FFSRs)凭借其运动自由度高、工作寿命长等优势,已成为长期在轨服务的关键无人设备。然而空间环境变化导致的外部扰动,以及因燃料消耗、系统参数辨识不准确等因素导致的模型不确定性会增...自由漂浮空间机器人(Free-floating space robots,FFSRs)凭借其运动自由度高、工作寿命长等优势,已成为长期在轨服务的关键无人设备。然而空间环境变化导致的外部扰动,以及因燃料消耗、系统参数辨识不准确等因素导致的模型不确定性会增加空间机器人高精度控制的难度。本文针对自由漂浮空间机器人存在外部扰动和模型不确定性的场景,设计了一种基于扰动补偿的模型预测控制方法。基于固定时间稳定性理论设计扰动观测器,使扰动估计误差在不依赖于初始误差的常数上界内实现收敛。同时,将扰动估计值补偿入模型预测控制器,提高集总扰动条件下预测模型的准确性,进一步地利用模型预测控制滚动优化的特点,实现了空间机器人约束条件下高精度控制。本文证明了扰动观测器与基于扰动补偿模型预测控制器的稳定性,并通过数值仿真验证了方法的有效性。展开更多
文摘自由漂浮空间机器人(Free-floating space robots,FFSRs)凭借其运动自由度高、工作寿命长等优势,已成为长期在轨服务的关键无人设备。然而空间环境变化导致的外部扰动,以及因燃料消耗、系统参数辨识不准确等因素导致的模型不确定性会增加空间机器人高精度控制的难度。本文针对自由漂浮空间机器人存在外部扰动和模型不确定性的场景,设计了一种基于扰动补偿的模型预测控制方法。基于固定时间稳定性理论设计扰动观测器,使扰动估计误差在不依赖于初始误差的常数上界内实现收敛。同时,将扰动估计值补偿入模型预测控制器,提高集总扰动条件下预测模型的准确性,进一步地利用模型预测控制滚动优化的特点,实现了空间机器人约束条件下高精度控制。本文证明了扰动观测器与基于扰动补偿模型预测控制器的稳定性,并通过数值仿真验证了方法的有效性。
