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超大型天线馈源指向跟踪系统的力学分析及控制研究

訾斌  
【摘要】: 在国家自然科学基金重点项目的支持下,基于前人的工作,本文主要对新一代超大口径球反射面射电望远镜FAST(Five-hundred Meter Aperture Spherical RadioTelescope)馈源指向跟踪系统的力学分析与控制进行研究。完成的主要工作和取得的研究结论归纳如下: 1.基于柔索的弹性悬链线方程,针对超大型天线的特点,建立了FAST馈源舱柔索支撑系统的非线性静力学模型,导出了系统静态刚度矩阵的解析表达式。由刚度表达式可见,系统刚度与馈源舱的位姿、舱索固接点的位置、柔索数目以及柔索拉力有关。最后,通过数值算例和物理实验验证了分析方法的正确性和有效性。 2.根据馈源舱柔索支撑机构交流伺服驱动系统的等效电路模型,建立了由伺服驱动电机到卷扬机的机电系统的动力学模型。在该模型中不但考虑了摩擦非线性环节的影响,而且还考虑了未建模动态等干扰的影响。在此基础上,针对该交流伺服驱动系统,设计了一种模糊滑模控制方法。这种方法通过分阶段的加入指数趋近控制来加快系统响应,同时利用模糊控制器实时调整滑模控制的趋近律参数。不仅保证了控制系统的快速性和鲁棒性,而且有效地削弱滑模控制的颤动;另外,该控制方案设计简单,便于工程应用。以馈源舱柔索支撑系统交流伺服驱动机构为对象进行数值仿真,结果表明这种控制方法能够获得良好的控制精度和较强的鲁棒性。进一步证明了理论分析的正确性和设计方法的有效性。 3.应用拉格朗日方程建立了馈源舱柔索支撑系统的动力学模型,解决了已知馈源舱运动轨迹,对馈源舱柔索支撑系统的逆运动学、逆动力学问题。同时,在考虑舱体动态运动过程中惯性力影响的前提下,进行馈源舱柔索支撑系统的轨迹规划,进一步可求解特定长度的柔索对处于某一位姿的馈源舱的作用力,并采用具有二次收敛性的Newton-Raphson迭代法进行解算,得到了更快的求解速度以满足控制的要求。数值计算结果表明,舱体中心的运行轨迹与运动要求相吻合;索长、舱体沿各坐标方向的位移、速度和加速度符合周期变化曲线;舱体上作用力的数值合理;从而验证了所建立的馈源舱柔索支撑系统的动力学模型是正确的。同时为进一步实现馈源舱柔索支撑系统的精确控制奠定了基础。 4.通过对馈源舱柔索支撑系统动力学的强非线性、参数不确定性以及受到外界干扰等系统特性的分析,探讨了该类控制系统的控制特点和适用的控制策略。进一步,设计了一种将常规PI控制和Fuzzy控制相结合的Fuzzy-PI混合离散控制策略来实现馈源舱轨迹跟踪控制。这种控制策略不仅能发挥模糊控制鲁棒性强、动态响应快的特点,而且具有常规PI控制器的动态跟踪品质和稳态精度。在此基础上,为了进一步提高Fuzzy-PI混合离散控制系统的适应能力,设计了一种带有自调整因子的模糊控制规则。为了验证该Fuzzy-PI混合离散控制算法的优良控制性能,在相同给定条件和扰动下把Fuzzy-PI混合离散控制算法与常规模糊控制和离散非线性PID控制算法进行了比较研究。数值计算及结果分析表明,该Fuzzy-PI混合离散控制方法可在较大程度上补偿系统的非线性特性,并能提高系统响应的快速性、运动跟踪精度以及抗扰动能力。 5.根据KED(Kineto Elastio Dynamic Analysis)原理建立了柔性支腿Stewart平台的动力学模型。解决了已知动平台运动规划轨迹,求各滑动关节驱动力的动力学逆问题。由于充分考虑了动平台惯性、支腿惯性、支腿弹性和关节摩擦等因素,保证了模型的准确性。这种动力学模型为研究Stewart平台高精度轨迹跟踪控制奠定了基础。针对该机构的非线性、强耦合和多输入多输出等特点,设计了一种PID神经网络控制器(Proportional-Integral-Derivative Neural Network controller)来实现精调Stewart平台的高精度轨迹跟踪。这种PID神经网络控制策略采用基于优化神经网络的PID解耦控制,将PID控制规律融进神经元之中,既具有神经网络自学习、自适应及逼近任意函数的能力,又具有常规PID控制器结构简单、可靠性高等特点。理论分析和数值计算结果表明了该方法的有效性。


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