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空间机器人基于比例因子识别的自校正反馈神经网络容错算法设计
雷荣华, 陈力
引用本文:
雷荣华, 陈力. 空间机器人基于比例因子识别的自校正反馈神经网络容错算法设计[J]. 控制与决策, 2020, 35(8): 1833-1840.
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2020年 8月 Control and Decision Aug. 2020
文章编号: 1001-0920(2020)08-1833-08 DOI: 10.13195/j.kzyjc.2018.1481
空间机器人基于比例因子识别的自校正
反馈神经网络容错算法设计
雷荣华
†
, 陈 力
(福州大学 机械工程及自动化学院,福州 350116)
摘 要: 针对执行器发生部分失效故障的空间机器人, 提出一种基于比例因子识别的自校正反馈神经网络容错算
法. 首先, 针对无故障系统设计一种常规的神经网络控制算法; 然后, 利用比例因子观测器对真实的比例因子进行
识别;最后,将该神经网络控制算法与识别的比例因子相结合,得到一种具有容错功能的自校正反馈神经网络控制
算法. 控制器与观测器的稳定性判据均由 Lyapunov 函数法严格给出, 并通过数值仿真表明所提出控制策略的可行
性.
关键词: 空间机器人;执行器故障;比例因子;观测器;神经网络;容错控制
中图分类号: TP241 文献标志码: A
Scaling factor identification based self-tuned feedback neural network
fault-tolerant algorithm design for space robot
LEI Rong-hua
†
, CHEN Li
(School of Mechanical Engineering and Automation,Fuzhou University,Fuzhou 350116,China)
Abstract: A scaling factor identification based self-tuned feedback neural network fault-tolerant algorithm is proposed
for space robot systems with partial loss of actuator effectiveness. Firstly, a conventional neural network control algorithm
is designed for the fault-free system. Then, the real scaling factors are identified by using the scaling factor observer.
Finally, a self-tuned feedback neural network fault-tolerant control algorithm is obtained by combining the above neural
network control algorithm with the identified scaling factors. The stability criteria of observers and controllers are given
strictly based on Lyapunov function method. Numerical simulation verifies the feasibility of the control method.
Keywords: space robot;actuator fault;scaling factor;observer;neural network;fault-tolerant control
0 引
空间机器人是一类由自由漂浮的载体基座 (航
天器) 与关节连杆组成的非线性多体系统, 它可以协
助宇航员执行高风险的出舱任务
[1-3]
. 其执行器由于
频繁地运行控制指令, 极易发生部分失效故障, 从而
影响系统的控制精度与稳定性. 空间机器人处于资
源紧缺的太空环境中,其故障电机通常无法得到及时
维修, 因此, 设计合适的容错算法以提高空间机器人
的自主运行能力具有较大的工程意义.
执行器故障可分为偏差式故障和比例式故障, 分
别用偏差因子和比例因子对故障程度进行描述, 空
间机器人的部分失效故障属于比例式故障. 目前, 相
关领域学者对故障的识错容错进行了广泛研究, 并取
得了丰富的成果
[4-13]
. 对于存在偏差式执行器故障的
一类非线性随机系统, 文献 [4] 利用广义模糊滑模观
测器对故障进行了估计. 对于存在比例式执行器故
障且状态不可测的非线性系统, 文献 [5] 设计了一种
自适应模糊分散容错控制器. 对于一类同时存在偏
差式和比例式执行器故障的非线性系统, 文献 [6] 提
出了一种基于动态面技术的自适应模糊容错控制算
法. 对于存在外部干扰与比例式执行器故障的非线
性直升机系统, 文献 [7] 引入了一种自适应神经网络
容错控制器,并利用干扰观测器实现了对外部干扰的
估计. 针对一类具有不确定参数和比例式执行器故
障的非线性系统, 文献 [8] 设计了一种基于滑模观测
器的无速度反馈容错控制算法. 针对存在比例式执
行器故障与外部扰动的一类线性系统, 文献 [9] 提出
了一种基于迭代学习与 LMI (linear matrix inequality)
收稿日期: 2018-10-29;修回日期: 2019-04-11.
基金项目: 国家自然科学基金项目(11372073).
责任编委: 董久祥.
†
通讯作者. E-mail: m160210012@fzu.edu.cn.
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