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    航天員微重力作業(yè)訓(xùn)練系統(tǒng)重力補償控制策略

    2022-10-15 13:24:46王振漢張立勛陳旭陽
    宇航學(xué)報 2022年9期
    關(guān)鍵詞:重力力矩物體

    王振漢,張立勛,薛 峰,陳旭陽

    (哈爾濱工程大學(xué)機電工程學(xué)院,哈爾濱 150001)

    0 引 言

    隨著人類科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,人類對于地外空間的探索范圍不斷擴大,各航天大國相繼推出了登月或登火的路線圖。此類載人深空探測任務(wù)需要在目標(biāo)天體地表進(jìn)行長期的作業(yè)任務(wù),相對于地球地表環(huán)境,月球或火星與地表作業(yè)環(huán)境不同。為了讓航天員在此類任務(wù)中快速適應(yīng)目標(biāo)天體作業(yè)環(huán)境,人們在地球地表環(huán)境中使用了多種方法模擬空間重力環(huán)境以訓(xùn)練航天員的作業(yè)力覺感受。

    拋物線飛行模擬微重力方法是通過采用拋物線機動軌跡從拋物線最高點進(jìn)行俯沖,通常可以維持20~30 s左右的失重狀態(tài),NASA利用該技術(shù)開展了失重科學(xué)實驗。ESA利用空客A310 Zero-G飛機在失重環(huán)境下進(jìn)行了一系列實驗,俄羅斯也利用類似技術(shù)進(jìn)行航天員的失重訓(xùn)練。但該技術(shù)存在訓(xùn)練時間短、訓(xùn)練準(zhǔn)備時間長、訓(xùn)練成本較高的問題。

    中性水池模擬低重力方法利用液體浮力來平衡重力,營造出模擬的低重力環(huán)境。該方法是目前應(yīng)用最為廣泛的微重力訓(xùn)練方法。20世紀(jì)60年代NASA馬歇爾航天中心就建有中性水槽。中國科學(xué)院智能機械研究所也研制了水浮式的微重力模擬系統(tǒng)。由于浸泡在液體中,航天員搬運物體時要克服遠(yuǎn)大于氣體的阻力和紊流。對于深空環(huán)境模擬并不完美,同時訓(xùn)練的準(zhǔn)備時間長,成本較高。

    落塔法模擬微重力是通過在低阻塔內(nèi)執(zhí)行自由落體運動產(chǎn)生失重狀態(tài)。1966年NASA格倫研究中心建造的落塔可以進(jìn)行太空組件、流體力學(xué)、材料加工、生物技術(shù)、藥品分離的微重力試驗。2000年中科院力學(xué)研究所建造了微重力落塔,可進(jìn)行流體物理、非金屬材料燃燒、液體管理等微重力實驗研究。該方法的優(yōu)點是模擬精度高,但是存在造價昂貴、單次模擬時間過短的問題。

    柔索懸吊模擬微重力方法主要原理是利用柔索豎直方向的拉力來平衡人和物自身的重力,柔索懸吊模擬微重力方法的優(yōu)點是結(jié)構(gòu)相對簡單,實驗時間較長,可以進(jìn)行空間多自由度模擬微重力環(huán)境,因此目前被廣泛使用。但其存在著支撐柔索驅(qū)動單元的桁架占地面積較大、繩索隨動裝置存在運動摩擦影響實驗精度、柔索隨動時存在滯后運動及柔性抖動等問題。

    基于力反饋的航天員微重力模擬作業(yè)訓(xùn)練機器人系統(tǒng)可以模擬大質(zhì)量物體在空間的運動特性,實現(xiàn)微重力下的觸覺及力感模擬。但是現(xiàn)有的力反饋微重力模擬訓(xùn)練機器人存在提升力受到多余力的影響較大、系統(tǒng)的相對穩(wěn)定性較差、力控精度很難保證等問題。

    重力補償控制是指利用重力補償系統(tǒng)對豎直方向的重力場進(jìn)行補償,使作業(yè)對象在重力方向?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)空間的運動狀態(tài)。文獻(xiàn)[16]提出一種粗精結(jié)合、開環(huán)閉環(huán)結(jié)合的重力補償系統(tǒng)方案,實現(xiàn)了大范圍的星球車重力補償系統(tǒng)。文獻(xiàn)[17]設(shè)計了一種基于位置最優(yōu)滑模內(nèi)環(huán)控制策略的恒張力懸架零重力跟蹤系統(tǒng),實現(xiàn)了空間天線在地面環(huán)境下的零重力模擬。文獻(xiàn)[18]設(shè)計了一種基于模糊PID的力/位混合控制方法的主動懸吊式重力補償系統(tǒng),實現(xiàn)了空間機械臂地面豎直方向的重力補償。但現(xiàn)有的重力補償控制技術(shù)主要針對重力方向上低速、低加速度的環(huán)境設(shè)計。對于虛擬空間環(huán)境作業(yè)訓(xùn)練而言,重力補償系統(tǒng)需要進(jìn)行人機交互作業(yè),大部分時間處于大動態(tài)、大外力擾動的工作環(huán)境。現(xiàn)有的重力補償技術(shù)已經(jīng)無法滿足航天員虛擬環(huán)境作業(yè)訓(xùn)練。

    為克服以上方法的不足,本文研制了用于航天員模擬空間重力環(huán)境搬運物體訓(xùn)練的重力補償作業(yè)訓(xùn)練系統(tǒng);同時提出一種基于干擾力補償?shù)奶嵘?fù)合控制策略保證力控精度及穩(wěn)定性,并通過實驗驗證了該控制策略的有效性。相比于前述方法,本文方法具有占地空間小、建造成本低、能夠短時間進(jìn)行多次訓(xùn)練、在地面實現(xiàn)任意低重力空間環(huán)境重力效果模擬的作業(yè)訓(xùn)練的優(yōu)勢。

    1 重力補償作業(yè)訓(xùn)練系統(tǒng)原理

    為了提高實際空間環(huán)境作業(yè)的水平和作業(yè)安全性,在地面環(huán)境實現(xiàn)“虛擬空間重力環(huán)境”中的物體移動作業(yè)訓(xùn)練需求,使航天員獲得在空間環(huán)境移動物體作業(yè)的感受和作業(yè)技能,需要真實地模擬地外空間環(huán)境物體在航天員操作力作用下的運動狀態(tài)。通過一定的控制技術(shù),在重力方向上補償作業(yè)對象的“地表重力”與“空間重力”之間的差異,使得被訓(xùn)練人員感受到的是地外空間環(huán)境的重力和作業(yè)對象的慣性力;在水平方向上感受到的是作業(yè)對象的慣性力,從而讓受訓(xùn)練者感受到的是與空間重力環(huán)境相同或者相近的反作用力,以及作業(yè)對象在空間中應(yīng)有的運動狀態(tài)。由此提出了一種訓(xùn)練系統(tǒng),原理如圖1所示。圖2為重力補償訓(xùn)練系統(tǒng)的控制原理圖。

    圖1 航天員微重力作業(yè)訓(xùn)練系統(tǒng)原理圖Fig.1 Schematic diagram of the microgravity training system for astronauts

    圖2 作業(yè)訓(xùn)練系統(tǒng)重力補償控制原理Fig.2 Control schematic of gravity compensation in the microgravity training system

    為保證力控精度,消除回程誤差的影響,采用力矩電機控制的高精度滾珠絲杠螺母提升機構(gòu)實現(xiàn)提升力的控制,機構(gòu)原理如圖3所示。其中為提升力,為電機驅(qū)動力矩,為操作人員對作業(yè)對象施加的垂向操作力,為作業(yè)對象的質(zhì)量,為承重桿的剛度系數(shù)。

    圖3 重力補償作業(yè)訓(xùn)練系統(tǒng)機構(gòu)原理圖Fig.3 Mechanism diagram of gravity compensation in the microgravity training system

    在空間重力環(huán)境,物體在重力方向操作力的作用下,理想運動規(guī)律為:

    (1)

    式中:為在空間環(huán)境下作業(yè)對象的理想運動速度;為空間環(huán)境的重力加速度。

    對于重力補償作業(yè)訓(xùn)練系統(tǒng),為保證模擬空間環(huán)境重力的準(zhǔn)確性,提升力應(yīng)為:

    =(-)

    (2)

    式中:是重力補償作業(yè)訓(xùn)練系統(tǒng)的期望提升力。

    在作業(yè)過程中,需要通過對提升力的控制補償“地面”與“空間”的重力加速度差異,以及物體運動帶來的附加多余力,保留空間環(huán)境的重力和慣性力,獲得物體在空間的運動狀態(tài),即實現(xiàn)式(1)的運動規(guī)律。

    2 基于電流反饋力控制及重力補償控制策略

    2.1 伺服驅(qū)動系統(tǒng)對象數(shù)學(xué)模型

    力伺服機構(gòu)動力學(xué)模型

    如圖3所示,電機的力矩平衡方程為:

    (3)

    承重桿力平衡方程:

    (4)

    考慮承重桿的剛度,有:

    =(-)

    (5)

    式中:為電機等效轉(zhuǎn)動慣量;為電機等效黏滯摩擦系數(shù);為電動機的轉(zhuǎn)角;為提升桿系的黏滯阻尼;為末端作業(yè)對象位移;為滑臺位移;為絲杠導(dǎo)程。

    將式(3)~(5)聯(lián)立并進(jìn)行拉普拉斯變換得到的機構(gòu)模型為:

    (6)

    其中:

    (7)

    (8)

    (9)

    力伺服機構(gòu)控制模型

    直流力矩伺服電動機電樞回路方程為:

    (10)

    電機輸出力矩方程:

    =

    (11)

    將式(10)(11)進(jìn)行拉氏變換,代入式(6)可以得到被控對象提升力()作為系統(tǒng)輸出的數(shù)學(xué)模型:

    ()=()()+()[()+]

    (12)

    式中:()是從輸入電壓到提升力的模型,稱為前向通道傳遞函數(shù);()是末端作業(yè)對象受到的手操力及自身重力的合力影響產(chǎn)生的部分輸出力的模型,是多余力或擾動通道,稱之為多余力傳遞函數(shù)。

    最后,值班律師提出的各種辯護(hù)意見一定要立足于案件的實際情況,各種量刑情節(jié)要有事實和證據(jù)方面的依據(jù)。由于認(rèn)罪認(rèn)罰案件中值班律師的主要作用是在審查起訴階段,值班律師說服的對象是檢察官,因此值班律師在同檢察官進(jìn)行“控辯協(xié)商”時,應(yīng)引用最高人民檢察院指導(dǎo)性案例中對相關(guān)犯罪的量刑處理意見去論證自己的觀點,爭取最大限度地說服檢察官接受本方的辯護(hù)意見,進(jìn)而實現(xiàn)真正的有效辯護(hù)。

    由式(12)可知,通過對電機電樞電壓的控制,使得提升力等于式(2)所示期望提升力,是重力補償作業(yè)訓(xùn)練系統(tǒng)力伺服的控制目標(biāo)。

    2.2 基于電流反饋的提升力主動控制

    由于作業(yè)對象的主動運動會產(chǎn)生很大的多余力,直接測量承重桿上的拉力作為力反饋控制時,提升力系統(tǒng)為被動式力伺服控制系統(tǒng),提升力受到多余力的影響較大,系統(tǒng)的相對穩(wěn)定性較差,力控精度很難保證??紤]到以上因素,本文采用主動力控制實現(xiàn)提升力的控制。

    對于圖3所示的提升力控制系統(tǒng),當(dāng)忽略提升機構(gòu)的彈性形變時,電機的輸出力矩與提升力成比例關(guān)系,因此可以通過對電機驅(qū)動力矩閉環(huán)實現(xiàn)對提升力的主動控制。這樣做的優(yōu)點是可以避免將多余力排除在力閉環(huán)之外,可以避免其帶來的不利影響;缺點是,沒有對提升力進(jìn)行直接反饋控制,力控精度會受到影響,對此,本文采用復(fù)合力控制策略加以改善。

    考慮到電機輸出力矩的測量比較困難,而直流力矩電機的電流與輸出力矩成比例關(guān)系的特點,可以通過電流反饋實現(xiàn)電機的輸出力矩的主動控制。電流反饋的力控制模型如圖4所示,()為期望提升力。提升力控制系統(tǒng)為0型系統(tǒng),控制器()采用PI控制器,將系統(tǒng)提高到I型,提高力控制精度,改善系統(tǒng)的性能。

    圖4 基于電流環(huán)的提升力控制方框圖Fig.4 Block diagram of lifting force control based on current loop

    2.3 基于干擾力補償?shù)奶嵘?fù)合控制策略

    采用電流反饋實現(xiàn)重力補償控制,其優(yōu)點是易實現(xiàn)、成本低,系統(tǒng)的魯棒性好;但由于系統(tǒng)運動時會受到摩擦及慣性力等擾動力的影響,力控精度不高。因此,需要對這些干擾力進(jìn)行補償控制,使系統(tǒng)具有良好的控制精度及抗干擾能力。干擾力補償控制策略如圖5所示。

    圖5 干擾力補償控制策略Fig.5 Interference force compensation control strategy

    重力補償模塊用以補償?shù)孛媾c目標(biāo)環(huán)境存在的重力差。使作業(yè)對象的受力等效于目標(biāo)環(huán)境的重力與自身的慣性力。

    摩擦力補償模塊及干擾慣性力補償模塊用于補償機構(gòu)運動時產(chǎn)生的摩擦力和絲杠、電機主軸等機構(gòu)本身加減速產(chǎn)生的干擾慣性力。

    摩擦力補償

    基于“靜摩擦+庫倫摩擦+黏滯摩擦”的經(jīng)典摩擦模型,對系統(tǒng)綜合摩擦力進(jìn)行動態(tài)補償,以消除摩擦力對作業(yè)系統(tǒng)的影響。

    摩擦模型可表示為:

    (13)

    式中:為綜合摩擦力矩;為外力矩;為庫倫摩擦力矩;為黏滯摩擦系數(shù)。

    由于靜摩擦力難以進(jìn)行補償,因此當(dāng)補償系統(tǒng)靜止時,可以對其施加一個微小的正弦驅(qū)動力矩=sin()形成動潤滑,以提高系統(tǒng)動/靜啟動時的系統(tǒng)性能,同時根據(jù)式(10)的摩擦模型,可以得出式(11)所示系統(tǒng)的摩擦力補償策略。

    (14)

    式中:及在實驗中確定。計算得到摩擦力補償力矩實時疊加到系統(tǒng)驅(qū)動力矩中,對系統(tǒng)摩擦力進(jìn)行補償。

    慣性力擾動補償

    傳動機構(gòu)的慣量可以折算為負(fù)載慣量,慣性干擾力主要來自電機轉(zhuǎn)子慣量,補償力矩可表示為:

    (15)

    圖6 角加速度觀測器Fig.6 Angular acceleration observer

    3 重力補償作業(yè)系統(tǒng)實驗研究

    3.1 電流反饋的提升力控制實驗

    圖7為重力補償作業(yè)系統(tǒng)實驗樣機圖片,機構(gòu)各物理量參數(shù)如表1所示,采用圖4控制模型,選取電流環(huán)PI控制器參數(shù)=1,=300。分別對18.5 kg和38.5 kg兩種質(zhì)量的作業(yè)對象負(fù)載進(jìn)行“零重力”環(huán)境人機交互實驗,即=0,實驗曲線如圖8~9所示。

    圖7 重力補償作業(yè)系統(tǒng)實物圖Fig.7 Image of the gravity compensation operating system

    表1 系統(tǒng)各物理量參數(shù)Table 1 Physical parameters of the system

    圖8(a)及圖9(a)分別是兩種負(fù)載下的操作力實驗曲線。其過程為:操作者對作業(yè)對象施加手操力時物體產(chǎn)生運動,達(dá)到一定速度后,操作者脫離物體,物體自由運動,物體期望的運動規(guī)律如圖8(b)及圖9(b)中的虛線所示(由式(1)確定),即等效于物體在“零重力”環(huán)境下受到操作力時的運動規(guī)律。圖8(b)及圖9(b)中的實線為物體的實際運動規(guī)律,可見物體的實際運動與期望運動的偏差較大,效果很不理想,其原因是提升力的控制不夠精準(zhǔn),觀察圖8(c)及圖9(c)實線所示的提升力曲線發(fā)現(xiàn),在加速段(起始階段),提升力誤差很大;在平穩(wěn)階段雖然誤差不大,但是實際提升力一直低于期望提升力,導(dǎo)致物體的運動速度一直減小,與期望值偏差越來越大。

    圖8 18.5 kg實驗曲線Fig.8 Curves under the load of 18.5 kg

    圖9 38.5 kg實驗曲線Fig.9 Curves under the load of 38.5 kg

    究其原因,由于是通過對電機輸出力矩主動控制實現(xiàn)的提升力控制,無法補償傳動機構(gòu)的摩擦、電機轉(zhuǎn)子軸系慣性力、彈性力等干擾而產(chǎn)生的影響。

    3.2 干擾力補償提升力復(fù)合控制實驗

    對應(yīng)于圖6所示的改進(jìn)后的復(fù)合控制模型,在其他條件不變的情況下,得到補償后的提升力控制實驗曲線如圖10~11所示。

    圖10 18.5 kg復(fù)合控制實驗曲線Fig.10 Composite control curves under the load of 18.5 kg

    由圖10(b)及圖11(b)可以得出,采用干擾力補償復(fù)合控制后,在操作力作用下物體的實際運動速度與期望運動速度的偏差很小,平穩(wěn)段的最大偏差為2.1%;在加速段,實際速度較期望速度略有滯后;整個過程中的物體運動平穩(wěn),魯棒性較好。從圖8(c)及圖9(c)的提升力曲線可以看出,在加入干擾力補償前,提升力受到物體運動影響較大,最大提升力誤差較大;從圖10(c)及圖11(c)的提升力曲線可以看出,加入補償后,減小了物體運動速度對提升力的影響。當(dāng)存在操作力擾動時,18.5 kg實驗中,提升力最大偏差為3.1 N,力加載精度在98.4%以上;38.5 kg實驗中,提升力最大偏差為7.1 N,力加載精度在98.2%以上;在無操作力作用時,18.5 kg實驗中,力加載精度在99.8%以上,38.5 kg實驗中,力加載精度在99.7%以上。

    圖11 38.5 kg復(fù)合控制實驗曲線Fig.11 Composite control curves under the load of 38.5 kg

    與相關(guān)研究成果相比,當(dāng)作業(yè)對象在力加載方向運動為低速、低加速度環(huán)境下,文獻(xiàn)[15]拉力加載誤差小于0.5%,文獻(xiàn)[16]拉力加載誤差小于0.4%,本文在該環(huán)境下的最大力加載誤差小于0.3%;當(dāng)作業(yè)對象在力加載方向存在大動態(tài)、大外力擾動的情況時,文獻(xiàn)[14]拉力加載誤差小于3%,本文力加載誤差小于1.8%。

    分析結(jié)果表明,采用復(fù)合力控策略后系統(tǒng)后,系統(tǒng)對多余力具有很好的抑制效果,無論在小動態(tài)還是大動態(tài)擾動下均有較高的力加載精度,不同模擬負(fù)載下,系統(tǒng)的性能變化不大,對負(fù)載大小變化有較好的適應(yīng)性。

    4 結(jié) 論

    本文針對航天員地面模擬空間環(huán)境物體搬運作業(yè)訓(xùn)練需求,提出一種用于航天員微重力作業(yè)訓(xùn)練系統(tǒng),通過對作業(yè)對象提升力的控制,補償?shù)孛嬷亓εc空間環(huán)境重力的差異方法,保留空間重力特征和物體的慣性特征,實現(xiàn)了在地面環(huán)境模擬物體在空間環(huán)境,物體在外力作用下的運動規(guī)律,為航天員地面模擬訓(xùn)練提供了一種有效方法,可以實現(xiàn)搬運物體中的各種運動狀態(tài)模擬。相比于現(xiàn)有拋物線飛行法、水浮法及落塔法,本系統(tǒng)具有占地空間小、建造成本低等優(yōu)勢。

    提出了一種基于電流反饋的主動提升力控制與干擾力補償控制的復(fù)合控制策略,相比現(xiàn)有重力補償系統(tǒng),該方法可以適用于重力方向上大動態(tài)、大外力擾動的模擬環(huán)境。在大動態(tài)環(huán)境下實現(xiàn)了對物體提升力的控制,有效地避免了因物體主動運動而產(chǎn)生的多余力對系統(tǒng)穩(wěn)定性和力控制精度的影響。

    通過對不同質(zhì)量物體的提升實驗驗證了重力補償提升系統(tǒng)的可行性和提升力的控制性能,以及通過提升力的控制實現(xiàn)物體在地面環(huán)境與空間環(huán)境重力差異補償。實驗結(jié)果表明,無論在小動態(tài)還是大動態(tài)擾動下均有較高的力加載精度,較好地復(fù)現(xiàn)了空間重力環(huán)境物體的運動特性。

    該系統(tǒng)可以有效實現(xiàn)對不同質(zhì)量物體在空間重力環(huán)境中的運動狀態(tài)模擬,用于輔助航天員在地面環(huán)境中開展虛擬搬運訓(xùn)練,適用于對包括零重力空間在內(nèi)的各種微重力環(huán)境的運動模擬,為輔助航天員在地面環(huán)境下開展虛擬微重力環(huán)境搬運訓(xùn)練提供一種低成本且有效的方法。

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