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0引言

在地面建立完善的太空模擬環(huán)境，進行空間關(guān)鍵技術(shù)的研究，是最經(jīng)濟也是最有效的途徑，在地面實驗系統(tǒng)中與空間操作系統(tǒng)中最主要的環(huán)境差別是太空微重力，地面捕獲實驗系統(tǒng)中的目標(biāo)衛(wèi)星的重力補償效果的好壞是地面演示驗證系統(tǒng)的一項重要性能指標(biāo)，關(guān)于目標(biāo)衛(wèi)星的重力補償目前使用的方法有水浮力、氣體浮力、自由落體運動、吊絲重力補償4種，水浮力試驗[1~3]是將試驗對象全部浸泡在水中，精確地調(diào)整漂浮器的浮力和配重的大小，使向上的浮力與向下的重力互相抵消，產(chǎn)生隨機平衡的漂浮狀態(tài)，模擬太空失重狀態(tài)，此試驗方法受水的阻力和紊流影響，維護費用高且實驗時需保證系統(tǒng)的密封性，氣體浮力[4]是采用氣墊或空氣軸承支撐物體，來補償物體的重力影響，氣浮法經(jīng)濟、實用，但是只能進行平面仿真實驗，自由落體[51通常是在飛機上做拋物線飛行，研究空間物體在失重狀態(tài)下捕獲浮游物體的情況，自由落體法代價高，試驗時間短，吊絲式重力補償[6]系統(tǒng)是通過滑輪組利用配重物的重量來補償物體系統(tǒng)的重力影響，其費用低、易維護但補償重力不完全，文獻[6，7]提出的吊絲重力補償使用的是多根吊絲對漂浮物體進行重力補償，其設(shè)計較復(fù)雜，控制不易，本文提出的吊絲重力補償法采用的是一根吊絲對漂浮物體進行重力補償，設(shè)計較簡單，易于控制對這根吊絲最主要是進行在極坐標(biāo)內(nèi)跟隨運動和垂直方向上的恒張力控制，來達到重力補償?shù)男Ч麡O坐標(biāo)內(nèi)跟隨運動和恒張力控制的精度對整個地面實驗系統(tǒng)演示的效果有重要的影響如果控制精度低，將無法再現(xiàn)太空微重力環(huán)境下抓取目標(biāo)物體的任務(wù)因此，提高吊絲的極坐標(biāo)內(nèi)跟隨運動和恒張力控制是該實驗系統(tǒng)的一項重要指標(biāo)

l地面失重實驗系統(tǒng)

1.1地面失重實驗系統(tǒng)組成

其主要由兩部分組成第一部分是機器人主體，即捕獲物體的機器人；第二部分是被捕獲的目標(biāo)物體，這兩部分都需要模擬微重力的太空環(huán)境，本文主要介紹第二部分，即目標(biāo)衛(wèi)星的重力補償當(dāng)目標(biāo)物體受到碰撞時，將偏離平衡位置，吊絲跟隨物體運動，將偏離其垂直向下的初始位置，固定在吊絲上的二維角度傳感器輸出偏離平衡位置的角度信號，此角度信號實時反映了吊絲偏離的方向和偏離的程度該角度傳感器的檢測信號實時傳送到電機1與電機3的控制器，產(chǎn)生相應(yīng)的控制信號，使電機1和電機3作相應(yīng)的轉(zhuǎn)動，通過移動機器人的相應(yīng)的運動，保持吊絲垂直向下的狀態(tài)當(dāng)?shù)踅z垂直向下時，目標(biāo)物體不一定處于失重的狀態(tài)目標(biāo)物體受到向上碰撞時，其中的拉力比目標(biāo)物體的重力小，這時吊絲上的拉力傳感器的拉力信號將實時傳送到電機2的控制器，根據(jù)檢測到的拉力傳感器信號，電機2的控制器產(chǎn)生相應(yīng)的輸出，帶動吊絲及目標(biāo)物體向上運動，并拉緊吊絲，保持吊絲的恒張力當(dāng)目標(biāo)物體受到向下碰撞時或捕獲機器人向下抓取時，這時電機2應(yīng)帶動卷絲輪向下運動，在運動的過程中，吊絲的張力應(yīng)該保持不變在本文中，分為兩種情況來設(shè)計控制方案，一種是移動機器人是靜止的，即抓取靜止的目標(biāo)物體；一種是移動機器人是運動的，即抓取運動的目標(biāo)物體

2基于優(yōu)化的模糊CMAC的控制器i

從式(9)可知，由于摩擦力的存在和負載擾動，且由于負載擾動的變化引起摩擦力的變化，使用傳統(tǒng)的控制方法難以達到高精度、準(zhǔn)確的控制，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制在復(fù)雜的非線性、不確定系統(tǒng)上成功應(yīng)用，使其成為非線性、難以準(zhǔn)確建模領(lǐng)域的一種有效方法，模糊CMAC(thecerebellarmodelarticulationcontroller)是一種在機器人控制領(lǐng)域應(yīng)用較早的控制方法，因此將模糊CMAC引入此實驗系統(tǒng)的3個隨動控制是合適的

2，1模糊。勝C神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

模糊CMAC是1993年Nie[9]等提出的，結(jié)合了模糊系統(tǒng)和CMAC，CMAC是Albus[10]在1975年提出的一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它實際上是一種查表技術(shù)傳統(tǒng)的CMAC缺點是對于高維的輸入其存儲空間大，且由于本身結(jié)構(gòu)的特點，泛化能力差，模糊CMAC能夠解決高維輸人存儲空間的問題，其泛化能力要比傳統(tǒng)的CMAC要好

3仿真實驗研究

本文利用Adams仿真軟件和Matlab軟件相結(jié)

合，對失重系統(tǒng)建模仿真在Adams軟件中建立失重系統(tǒng)的機械模型，在Matlab軟件中建立控制算法，由以上的論述可知，使用普通的PID、模糊CMAC、優(yōu)化的模糊CMAC方法針對同一地面失重系統(tǒng)進行恒張力控制，后面的方法要比前面的方法得到的控制效果好，這說明了模糊CMAC算法具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的能力而優(yōu)化的模糊CMAC在沒有先驗知識的前提下，能根據(jù)實際系統(tǒng)的輸出和期望的輸入的偏差自動調(diào)整模糊控制規(guī)則，得到滿意的控制效果，減少控制誤差，應(yīng)用在不確定和時變外擾動的地面失重實驗系統(tǒng)中，仿真實驗結(jié)果證明了該方法對外力擾動具有明顯的抑制作用，有較強的魯棒性雖然針對的是地面失重系統(tǒng)，但研究具有普遍意義關(guān)于該方法在實際實驗中的應(yīng)用。

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