柔性空间机械臂RBF神经网络补偿滑模控制策略

摘要

柔性结构导致柔性空间机械臂的动态参数随着时间产生变化，从而降低了跟踪控制的准确性.质量轻和长径比大导致柔性空间机械臂在运动过程中出现振动现象.为了解决上述问题，本文建立了考虑二维变形和扰动转矩的柔性空间机械臂的动力学模型，推导出简化的非线性动力学方程.在此基础上，设计了控制律，利用RBF(radial basis function)神经网络对柔性空间机械臂中的时变项和扰动转矩进行识别和补偿.然后以双曲正切函数作为逼近率，提出了滑模控制策略.最后，通过仿真和地面物理样机控制实验可以得到，在柔性空间机械臂控制律的设计中，神经网络补偿的控制策略有效地减少了扰动转矩对柔性空间机械臂的影响.并且通过使用tanh函数来代替sgn函数，能够减少输入转矩的波动，更加验证了RBF神经网络补偿滑模控制策略的有效性.

关键词

柔性空间机械臂 / 神经网络补偿 / 动力学建模 / 滑模控制