自由漂浮空间机器人扰动补偿模型预测控制
CSTR:
作者:
作者单位:

1哈尔滨工业大学航天学院,哈尔滨 150001;2上海宇航系统工程研究所,上海 201108;3宇航空间机构全国重点实验室,上海 201108

作者简介:

通讯作者:

刘壮,男,副研究员,E-mail:liuz@hit.edu.cn。

中图分类号:

V19

基金项目:

国家自然科学基金面上项目(62373127,62173116);国家自然科学基金青年科学基金(62503137);中国博士后科学基金(2024M764189);国家资助博士后研究人员计划(GZB20250957);中国航天科技集团公司第八研究院产学研合作基金(SAST2024-018,SAST2024-019)。


Disturbance Compensation Model Predictive Control for Free-Floating Space Robots
Author:
Affiliation:

1School of Astronautics, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China;2Aerospace System Engineering Shanghai, Shanghai 201108, China;3National Key Laboratory of Aerospace Mechanism, Shanghai 201108, China

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    摘要:

    自由漂浮空间机器人(Free-floating space robots,FFSRs)凭借其运动自由度高、工作寿命长等优势,已成为长期在轨服务的关键无人设备。然而空间环境变化导致的外部扰动,以及因燃料消耗、系统参数辨识不准确等因素导致的模型不确定性会增加空间机器人高精度控制的难度。本文针对自由漂浮空间机器人存在外部扰动和模型不确定性的场景,设计了一种基于扰动补偿的模型预测控制方法。基于固定时间稳定性理论设计扰动观测器,使扰动估计误差在不依赖于初始误差的常数上界内实现收敛。同时,将扰动估计值补偿入模型预测控制器,提高集总扰动条件下预测模型的准确性,进一步地利用模型预测控制滚动优化的特点,实现了空间机器人约束条件下高精度控制。本文证明了扰动观测器与基于扰动补偿模型预测控制器的稳定性,并通过数值仿真验证了方法的有效性。

    Abstract:

    Free-floating space robots (FFSRs) have emerged as critical unmanned platforms for long-term in-orbit services thanks to their high mobility and extended operational lifespan. However, external disturbances caused by dynamic space environments, as well as model uncertainties arising from fuel consumption and inaccurate system parameter identification, significantly increase the challenges of high-precision control for space robotic systems. This paper proposes a disturbance compensation-based model predictive control (MPC) method for free-floating space robots subject to joint disturbance torques and model uncertainties. A fixed-time disturbance observer is designed based on the fixed-time stability theory, ensuring that the disturbance estimation error converges within a fixed upper bound independent of initial errors. The estimated disturbances are then compensated into the model predictive controller to enhance prediction model accuracy under lumped disturbance conditions. Furthermore, by leveraging the receding horizon optimization characteristics of model predictive control, high-precision trajectory tracking is achieved while satisfying system constraints. The stability of the proposed disturbance observer and the compensation-based model predictive controller is rigorously proven. Numerical simulations are conducted to validate the effectiveness of the proposed approach in improving control precision and disturbance rejection capabilities.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘健行,张欧阳,马晓龙,陈萌,朱福兴,刘壮.自由漂浮空间机器人扰动补偿模型预测控制[J].南京航空航天大学学报,2026,58(1):161-172

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  • 收稿日期:2025-05-27
  • 最后修改日期:2025-12-14
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  • 在线发布日期: 2026-03-10
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