多模式柔索驅(qū)動航天員訓練機器人控制研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、“地球是人類的搖籃,但是人類絕不會永遠只躺在搖籃里?!陛d人航天對于拓展人類活動空間、促進國家綜合實力的發(fā)展具有重要作用,因此得到了各主要國家的重視。此外,航天事業(yè)對于發(fā)展人類文明、促進社會進步、增強民族凝聚力以及科技文化等國家軟實力的積累也具有重要意義。然而載人航天會受太空環(huán)境因素、飛行器因素、高速運動產(chǎn)生的附加因素、外星球復雜環(huán)境因素等不利因素的影響。在這些不利因素中,失重長時間、持續(xù)的作用在航天員身體上,影響航天員的健康和工作,嚴重

2、時可能威脅到航天員的生命。多模式航天員訓練機器人通過并聯(lián)柔索機器人模擬重力環(huán)境的負載特性,把載荷施加到人體上,輔助航天員在失重環(huán)境下開展跑步、臥推和負重深蹲等多模式體育訓練,幫助航天員減輕空間適應綜合征的不利影響,這對于載人航天事業(yè)的發(fā)展具有重要的意義。
  本論文在國家自然科學基金項目:面向微重力環(huán)境的宇航員康復訓練機器人技術(shù)研究(61175128)的資助下,針對現(xiàn)有的航天員運動訓練設備功能單一,訓練效果不夠理想的問題,探索通過

3、并聯(lián)柔索機器人輔助航天員在失重環(huán)境下開展多模式體育訓練,為了能夠?qū)崿F(xiàn)有效加載,在機器人構(gòu)型、柔索驅(qū)動單元數(shù)學模型、柔索驅(qū)動單元控制策略、人機系統(tǒng)控制策略等方面進行了詳細的理論分析和實驗研究。
  首先,分析載人航天的發(fā)展方向及發(fā)展障礙,概述空間適應綜合征防護措施,通過分析空間適應綜合征起因,確定機器人的訓練模式及訓練機理,提出機器人的設計要求;根據(jù)機器人設計要求,提出模塊化、可重構(gòu)的機器人結(jié)構(gòu)方案和柔索驅(qū)動單元結(jié)構(gòu)方案,經(jīng)過構(gòu)型優(yōu)

4、化,確定機器人的可控工作空間及安全工作空間;根據(jù)機器人的結(jié)構(gòu)特點及使用要求確定機器人總體控制方案。
  其次,以模塊化的柔索驅(qū)動單元為研究對象,建立在考慮承載對象運動影響的情況下的完整的柔索驅(qū)動被動式力伺服系統(tǒng)的數(shù)學模型;結(jié)合數(shù)學模型,分析系統(tǒng)中的不確定因素以及各因素對系統(tǒng)性能的影響,為系統(tǒng)的改進設計提供依據(jù);通過實驗方法辨識柔索模型、前向通道模型和多余力模型,驗證系統(tǒng)模型的準確性。
  第三,針對航天員訓練機器人控制系統(tǒng)設

5、計設計過程中的主要控制問題,以柔索驅(qū)動單元標稱模型為研究對象,在對柔索驅(qū)動被動式力伺服系統(tǒng)前向通道動態(tài)特性進行分析的基礎上,設計柔索驅(qū)動單元主動加載復合控制策略,通過仿真和實驗來檢驗復合校正后系統(tǒng)的穩(wěn)定性、穩(wěn)態(tài)精度、動態(tài)品質(zhì),檢驗系統(tǒng)能否滿足“雙十”指標;在對多余力的產(chǎn)生機理進行深入的理論分析和實驗研究的基礎上,設計柔索驅(qū)動單元被動加載控制策略,通過仿真和實驗來檢驗柔索驅(qū)動單元被動加載復合控制策略多余力抑制效果,檢驗系統(tǒng)的品質(zhì)魯棒性。<

6、br>  第四,以多模式航天員訓練人機系統(tǒng)為研究對象,設計多模式航天員訓練機器人雙閉環(huán)控制策略,通過內(nèi)環(huán)柔索驅(qū)動單元被動加載復合力控制器提高各柔索驅(qū)動單元的加載精度,通過外環(huán)機器人負載力控制器,提高機器人整體的加載精度,消除橫向力影響;分別針對跑步訓練和臥推、深蹲訓練建立柔索牽引力規(guī)劃數(shù)學模型,確定各柔索張力與柔索長度及期望負載力的數(shù)學關(guān)系;基于拉格朗日法建立失重環(huán)境下人體跑步、臥推及負重深蹲的動力學模型;利用MATLAB工具箱建立人機

7、系統(tǒng)仿真模型,通過仿真來驗證機器人柔索牽引力規(guī)劃模型的準確性和機器人雙閉環(huán)力控制策略的有效性。
  最后,在dSPACE半物理仿真平臺的基礎上,以模塊化的柔索驅(qū)動單元樣機為基礎,將柔索驅(qū)動單元組合成不同構(gòu)型的實驗樣機,開展單柔索驅(qū)動單元性能實驗、平面二柔索驅(qū)動單元性能實驗、空間三柔索驅(qū)動單元性能實驗以及人機實驗研究。通過實驗來驗證本文研制的多模式航天員訓練機器人構(gòu)型的合理性、柔索牽引力規(guī)劃模型的準確性,控制策略的有效性,證明機器人

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