三维空间微重力地面模拟试验系统设计_齐乃明
空间零重力地面模拟系统的滑模变结构控制
ｅ ｒ ｙ ｏ ｃ ｉ ｅ ｓ ｓｅ ａ ｄ ｏ ｔｉ ｅ ｄ ｓ ｒ ａ ｃ ｒ ｏ ｓ ｅ ｅ ．Ｓ ｉ ｉｇ ｍｏ ｅ ｏ ｔｏｌｒ ｗａ ｍｐ ｏ ｅ ｏ ｒ ｄ ｃ ｉ— ａ ｉ ｆｍａ ｈ ｎ ｙ ｔ ｍ ｎ ｕ ｓ ｉｔ ｂ ｎ ｅ ｗｅ ｅ ｃ ｎ ｉ ｒ ｄ ｌ ｎ ｄ ｌｃ ｎ ｒ ｌ ｓ ｅ ｌｙ ｄ ｔ ｅ ｕ ｅ ｄｓ ｔ ｄ ｕ ｄ ｄ ｅ ｔ ｒ ａ ｃ ｎ ｎ ｅｔ ｉ ｔ．Ｔ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌｒ ｓ ｌ ｈ ｗｓ ｔ ａ ｏ ｎ ｅ ｔ ｅ ｕｐ ｎ ａ ｉｈ ｅ ｇ ｔ ｏ ｖ ｎｅ ｃ ｓｎ ｕｂ ｎ ｅ ａ ｄ ｕ ｃ ｒ ｎｙ ｈ ｘ ｅ ａ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｈ ｔｇ ｕ ｄ ｔ ｓ ｑ ｉ ｍｅ ｔ ｈ ｓ ｌｇ ｔｗ ｉｈ ，ｃ ｎ ｅ ｉｎ ｅ ｕ ｉ ｇ ｓ ｒ
摘 要： 针对 做 复 杂运 动 的飞 行 器地 面微 重 力试 验 环境 模 拟 困难 的 问题 ， 设计 了一种 新 的 空间微
重 力地 面模拟 系统 。 系统 采 用剪 式传 动 、 承导 向 、 该 轴 电机驱 动 和 气悬浮 的组 合 方式 来 实现 复 杂 运动 微重 力环 境 的模 拟 ， 过 力反馈 控 制方 式 来 实时抵 消 目标 的重 力。 首先 建立 系统 动 力学模 通 型 ． 虑到 试 验 目标 本 体等 非 线性 驱 动及 模 型本 身 的不 确 定及 摩擦 干扰 ． 考 该控 制 策略 采 用滑模 变结 构控 制 来补 偿 非 线性 因素 的影 响 。 滑模 面采 用积 分 型切 换 函数 从 而 降低 了抖 振 ， 证 了 系 保
空间微重力地面模拟试验系统智能控制器设计
空间微重力地面模拟试验系统智能控制器设计齐乃明;张文辉;马静;霍明英【摘要】为解决做复杂运动的大中型空间飞行器地面微重力模拟试验问题,提出一种新的三维空间微重力地面模拟系统.该系统采用机械传动、电机驱动和气悬浮的组合方式来实现三维空间复杂运动微重力环境的模拟,通过力反馈控制方式来实时抵消目标的重力.考虑到非线性驱动影响及机械传动部件的摩擦干扰,采用神经网络智能控制策略来自适应学习并补偿不确定影响.实验结果表明,所设计的试验系统具有重量轻、使用方便及模拟精度高等优点.%A novel system is proposed to simulate the spatial microgravity environment for big and middle experimental objects with complex move.The equipments combine machine transmission、motor drive and air-bearing to realize three-dimension spatial microgravity simulation.Friction non-linearity of machine system and outside disturbance are considered.Sliding model controller based on neural network is employed to reduce disturbance and uncertainty.The experimental result shows that the test equipment is light weight,convenience and precision,it compensates non-linearity infection for grasping of robotic manipulator,and it has important engineering value to three-dimension spatial microgravity simulation.【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》【年(卷),期】2012(044)001【总页数】5页(P17-21)【关键词】三维微重力;地面模拟系统;神经网络;滑膜控制【作者】齐乃明;张文辉;马静;霍明英【作者单位】哈尔滨工业大学航天学院,哈尔滨150001;哈尔滨工业大学航天学院,哈尔滨150001;东北农业大学工程学院,哈尔滨150001;哈尔滨工业大学航天学院,哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TP273在地面建立模拟太空的微重力环境来验证空间机器人的性能已成为最有效、最经济的手段.世界各国模拟太空环境的方式到目前为止主要有[1－2]:悬吊法，水浮法、气浮法、自由落体运动法.悬吊法是通过吊丝的垂直拉力来平衡机器人自身重力，但该方法系统复杂，吊丝易倾斜晃动，上方导轨布局复杂困难，且只能试验轻载机器人，否则运动阻力更大，重力补偿精度不高.美国卡耐基梅隆大学研制的SM2地面试验系统[3]采用此方法.自由落体法是在高空上或者近真空的落塔(例如著名的德国不莱梅落塔)中令试验目标物做平抛运动，缺点是造价昂贵、试验时间短.目前国内外已很少使用，NASDA曾在日本微重力试验室进行过此类研究[4].水浮法是指利用水的浮力来平衡机械臂自身的重力，通过精确调整漂浮器的浮力，使目标物所受的向上水浮力与向下重力平衡.水浮法易受水的阻力和紊流的影响，成本高，且要求试验期间密封性非常好.马里兰大学研制的Ranger试验系统[5]及哈尔滨工业大学研制的宇航员太空模拟系统采用此方法.气浮法是目前空间机器人微重力环境模拟应用最广泛的方法，是利用气浮轴承，将机器人托在平整光滑的平台上，利用喷气悬浮力抵消机器人的重力.气浮法结构简单，承载能力大，且具有建造周期短、费用低、易于实现、零重力模拟精度高等优点.目前美国斯坦福大学建造的自由飞行空间机器人系统[6]及哈尔滨工业大学为空间研究院研制的多套空间机器人地面模拟系统均采用气浮方法.然现有气浮法只能在水平面上进行二维仿真试验，而飞行器姿态运动复杂，展开部件不仅要完成水平展开，且竖直方向及多自由度旋转方向均要完成展开动作.现有微重力模拟方法已不能满足需要.目前仅文献[7]提出一种采用气浮与气缸结合的方式用于三维微重力模拟的试验方案，该方案忽略了气源本身压力不稳及气缸本身很重的因素，且该方案仅用于微型机器人，大的附加重量会加剧对空间机器人的性能测试影响，另外，该方案采用的神经网络算法需要大量样本学习，这些都影响了工程应用价值.本文针对以上方案的不足，提出了一种新型的三维空间微重力模拟装置.水平方向采用气悬浮技术，竖直方向采用机电驱动的恒力控制方式来实时抵消目标的重力，电机作为其质执行器件，经减速器后，通过滚珠丝杠及导向杆作为其传动装置.考虑到在竖直方向上外界非线性驱动力干扰机机械传动部件的摩擦非线性，为提高控制精度，采用基于神经网络的等效滑模控制策略来自适应学习并补偿各种不确定及非线性影响.实验结果表明了该地面试验装置对于三维空间微重力具有较高模拟精度，且能够应对各种非线性因素的影响，对于做复杂运动的空间机器人的微重力模拟试验具有很高的工程应用价值.1 空间微重力地面模拟系统力学模型由于三维空间复杂运动均可以分解为水平及竖直两个方向的运动，因此系统主要由一套电机驱动系统及机械传动系统组成，并通工作板处的压力传感器形成1个恒力伺服系统，三维空间微重力环境地面模拟系统如图1所示.所设计的三维空间微重力地面模拟装置的主要工作原理为:1)气足为整个直推式三维升降气足提供水平零重力模拟环境;2)伺服电机带动丝杠进行旋转，是实现位置伺服的执行机构;3)制动器用于出现故障或需要紧急停止时对电机进行紧急制动;4)丝杠被电机带动，并推动螺母进行竖直升降.螺母与丝杠配合，将丝杠的螺旋运动变成螺母的竖直升降运动，螺母与螺母托板固连，带动螺母托板竖直升降运动;5)导向杆与直线轴承形成微重力模拟装置的竖直导向，使螺母托盘不随丝杆而转动;6)支撑杆将上层托板与螺母托板固连，实现上层托板与螺母托板的竖直升降;7)压力敏感器用于测量压力信息，实现压力反馈，通过控制器的处理，产生控制信号控制电机，实现三维运动零重力模拟.将机械传动系统、力传感器、接触试件(空间机器人)都看作是质量、阻尼、刚度模型.则地面模拟设备与环境的接触可以粗略用图2表示[8].图1 三维空间地面模拟试验设备结构图2 力系统动力学模型图2给出了试验设备/传感器/环境在1个方向上的模型.md、ms、mr分别为地面设备机械传动系统、传感器、接触空间环境的质量，{Kd，Dd}、{Ks，Ds}、{Kr，Dr}分别是它们的刚度及阻尼系数.据图2可建立其输入 /输出方程为由刚度控制得传感器的测量力Fs输出为将式(1)及式(2)代入上式得2 微重力模拟系统的神经滑模控制器考虑到试验目标只身的本体会施加给试验目标的非线性驱动力，且执行机构及机械传动机构本身的摩擦等各种非线性因素，整个系统出现较强的非线性.若采用传统的控制算法，系统很难在较大工作范围内实现精确控制.滑模控制具有响应速度快、鲁棒性强的特点，但存在抖振现象.而RBF神经网络属于局部泛化网络，能够快速学习系统不确定信息[9]，将二者结合起来能够有效提高系统控制精度，并抑制抖振现象.因此本文提出了一种基于神经网络的等效滑模控制.等效滑模神经网络控制可以在满足滑模稳定条件的基础上，采用RBF神经网络对不确定性及外部干扰进行自适应补偿，起到鲁棒控制器的作用.由于环境刚度远大于传感器刚度，忽略传感器动力学参数，针对被控模型，进行简化，不失一般性.则传动系统接触环境的系统被控模型为其中:Db=Dd+Dr为综合阻尼系数，Dd为地面传动系统速度阻尼系数，Dr为接触的环境的速度阻尼系数，Kr为环境的刚度.将上式转化为状态方程为将状态方程式(3)转化为离散状态方程为其中 x(k)= [x1(k)x2(k)]T.将离散状态方程式(4)转化为离散误差状态方程为式中r(k)为力指令，dr(k)为力指令变化率;e(k)为误差，de(k)为误差变化率，误差及其变化率为切换函数定义为当滑模达到理想状态时由于根据式(6)～式(8)，得总控制律为其中unn(k)为RBF网络的输出.设X=[x1x2]=[s(k)ds(k)]为网络输入，这里网络隐含层输出为式中hj为高斯函数，且其中 Cj= [cj1 cj2]T，bj= [bj1 bj2]T，m 为隐含层个数.这里wj为权值.神经网络的学习指标为则由式(5)及式(6)根据梯度下降法，神经网络权值学习算法为其中:i=1，2;η为学习速率;α为惯性系数.3 应用实例与分析任何复杂的三维空间运动，均可以分解为水平二维与竖直一维的三维运动.考虑到很多空间机构都有展开运动，常见的展开运动为伸展臂的回旋运动，由A位置运动到B位置，如图3.不失一般性，本文主要针对这种三维运动进行分析，试验目标机械臂运动的整个过程共分3部分，第一部分由位置A启动，经平移到位置B.第二部分由位置B经旋转运动到位置C，此过程同时出现平移及竖直高度的上升.第三部分在位置C处抓取了一物体，此时试验目标相当于突然加载.图3 运动模型当试验目标做这种三维复杂空间运动时，旋转轴必将再施加给试验目标一驱动力，其在竖直方向必然受到驱动力分力ΔF，则拉力传感器输出为当存在重力补偿误差的情况下，联立以上两式得ΔFq=ma-δF.理想的微重力情况下ΔF=ma.控制的目的是使δF=0，从而达到理想的零重力状态.本研究系统的模拟目标为重量为1 kN空间目标机器人，零重力模拟时间为10 s，采样时间为0.001 s.在0～1.5 s时，地面模拟装置由启动支撑，到完成平移动作.1.5～4.5 s为旋转关节旋转，带动模拟目标旋转，完成平移和升降，其旋转驱动力在竖直方向的分力为ΔF=50sin(2πt).在4.5 s时，目标机器人抓捕成功，其总重量变为1.2 kN.整个过程受到摩擦力f=3sin(πt)的影响.神经网络结构取2－6－1结构，网络学习参数取η=0.60，α=0.2.网络初始值及高斯值均在(-1，1)之间随机选取.Kr=8，md=5，Db=2.图4～图7分别为采用RBF神经网络的等效滑模控制方案所得的张力控制曲线、等效控制器控制输出及神经网络控制器输出曲线.图4 张力跟踪曲线图5 等效控制器输出图6 神经网络控制器输出由图可以看出，张力控制从初始时刻，大约0.25 s后即达到了精确补偿重力.且初始控制误差不大，约为5 N.在1.5 s时由于在竖直方向受到非线性的驱动分力影响，控制误差增大，但在不到2 s的时间内就抑制了影响，并达到了很好的补偿精度.在4.5 s抓捕成功后，控制器能够快速响应，并达到了很好的零重力控制效果.整个过程控制力矩不大，且当出现干扰时，滑模等效控制器能够快速响应.考虑到空间机器人为保持其姿态，通常运行于低速工况，这为神经网络的学习提供了时间，能够应对实时性及非线性要求.进一步仿真发现，采样周期及神经网络的学习率对控制效果有较大影响，采样效果越大，控制精度越差.神经网络的学习率增大时，收敛加快，控制效果会变好，但过大的学习率会引起系统振荡.4 结论本文设计了一种机械传动的三维空间微重力地面模拟系统，经减速器后，通过滚珠丝杠及导向杆作为其传动装置.考虑到摩擦非线性及外界干扰，为提高控制精度，利用神经网络良好的学习能力及滑膜快速的动态响应优点，提出了基于神经网络的等效滑模控制策略来自适应学习并补偿各种不确定及非线性影响.实验结果表明了该地面试验装置对于三维空间微重力具有较高模拟精度，能够应对各种非线性因素的影响，对于做复杂运动的空间机器人的微重力模拟试验具有很高的工程应用价值. 参考文献:[1]徐文福，梁斌，李成，等.空间机器人微重力模拟实验系统研究综述机器人[J].机器人，2009，31(1):88 －96.[2]史士财，吴剑威，崔平远，等.空间机械臂全局反作用优化及地面试验研究[J].机器人，2009，31(3):242－248.[3]NECHYBA M C，XU Y S.Human-robot cooperation in space:SM2 for new space station structure[J].IEEE Robotics and automation Magazine，1995，2(24):4 －11.[4]SAWADA H，UI K，MORI M，et al.Micro-gravity experiment of a space robotic arm using parabolic flight[J].Advanced Robotics，2004，18(3):247 －267.[5]GEFKE G G，CARIGNAN C R，ROBERTS B J，et al.Ranger telerobotic shuttle experiment:status report[C]//Proceeding of SPIE.Bellingham，WA，USA:SPIE，2001:123－132.[6]RUSSAKOW J，ROCK S M，KHATIB O.An operation space formulationfor a free-flying，multi-arm space robot[C]//Proceedings of the Fourth International Symposium on Experimental Robotics.Berlin:springer，1997:448－457.[7]陈三风，梅涛，张涛，等.空间微重力环境地面模拟系统的控制器设计[J].机器人，2008，37(3):201－204.[8]邱志成，谈大龙.基于加速度反馈的柔性关节机械臂接触力控制[J].机械工程学报，2002，38(10):37 －41.[9]谢箭，刘国良，颜世佐，等.基于神经网络的不确定性空间机器人自适应控制方法研究[J].宇航学报，2010，31(1):123 －129.。
航天器微低重力模拟及试验技术
第41卷第6期 2020年6月宇航学报Vol.41 No. 6Journal of Astronautics June 2020航天器微低重力模拟及试验技术齐乃明、孙康“2，王耀兵2，刘延芳\霍明英\姚蔚然\高鹏3(1.哈尔滨工业大学航天学院，哈尔滨150001; 2.北京空间飞行器总体设计部，北京100094;3.北京卫星制造厂有限公司，北京100094)摘要：针对国内外不同类型的微低重力模拟机理、应用方法及特点进行了介绍。
综述了基于气悬浮技术的 多自由度模拟器的关键技术以及组合应用方法;对各种复杂航天器（包括大型空间机械臂）在微低重力模拟环境下 进行的展开、编队、抓捕对接、分离以及在轨服务等典型试验应用进行了系统介绍，同时总结了针对宇航员模拟训 练的微低重力环境的实现手段及其特点。
最后，展望了微低重力模拟及试验技术的发展前景，并提出了多项亟待 突破的关键技术。
关键词：微低重力模拟；气悬浮技术；多自由度模拟器；航天器地面试验中图分类号：V47 文献标识码：A 文章编号：1000-1328(2020)06-0770-10D O I：10.3873/j. issn. 1000-1328.2020.06.014Micro/Low Gravity Simulation and Experiment Technology for SpacecraftQ I Nai-ming1,SUN Kang1'2,W ANG Yao-bing",L IU Yan-fang1 ,H UO M ing-ying1,YAO Wei-ran1,G A O Peng'(1. School of Astronautics, Harbin Institute of Technology,Harbin 150001 , China； 2. Beijing Institute of SpacecraftSystem Engineering, Beijing 100094, China； 3.Beijing Spacecrafts, Beijing 100094, China)A bstract ： The mechanisms, applications and characteristics of different micro/low gravity simulation approaches areintroduced in this paper. Key technologies of a multi-DOF spacecraft simulator based on air suspension technology are described. The typical experiment applications of various complex spacecraft including large space manipulator in micro/low gravity simulation environment, such as deployment, formation flying, capture and docking, separation and on-orbit service are elaborated in this paper. At the same time, the methods and characteristics of micro/low gravity training for astronauts are summarized. At last, the future development and applications of micro/low gravity simulation and key technologies that need to be broken through are put forward.Key w o rd s：Micro/low gravity simulation；Air suspension technology；Multi-DOF simulator；Ground experiment of spacecraft〇引言人类航天活动近年来呈快速增长态势，为适应 种类繁多的太空任务和科学研究,航天器的功能、结 构越来越复杂，性能要求也越来越高[|]。
大口径空间光学望远镜重力卸载点布局优化方法
大口径空间光学望远镜重力卸载点布局优化方法佚名【摘要】伴随空间光学载荷口径增大,“天地力学环境不一致”导致光学系统在轨像质严重下降,需要地面装调测试过程卸载重力.但定量的卸载点布局分析、优化方法有待完善.首先研究了大口径光学载荷1 g重力下变形机理,分别基于位置闭环和受力闭环,建立优化卸载点布局的数学模型,并通过协同仿真获得卸载点布局优化结果.利用仿真卸载实验验证不同卸载参数下,光学载荷的实际卸载效果.基于位置闭环的卸载方法将高敏感光学组件的位恣平均变化量由370 μm、36\"改善至72.9μm、0.3\",而基于受力闭环卸载方法的最大相对偏差约为7.4％.基于位置闭环的卸载分析方法可获得更接近0g的卸载效果,但误差敏度极高,不易工程实现.基于受力闭环的卸载方法总卸载率约75％,对卸载残差的敏感度相对较低,可满足半物理仿真实验对力学环境的模拟需求.【期刊名称】《光学精密工程》【年(卷),期】2018(026)011【总页数】12页(P2764-2775)【关键词】大口径空间光学望远镜;装调与测试;重力卸载;卸载点布局【正文语种】中文【中图分类】TB853.291 引言根据重力场作用原理，难以在地面装调和像质测评过程中，为大口径空间光学载荷长时间模拟各维度失重状态。
但可通过重力平衡手段，抵消重力效应、缓解装配应力，为半物理仿真实验预测光学组件在轨状态模拟力学环境。
伴随空间光学载荷口径增大，天地重力环境不一致对地面装调、测试的影响日益显著[1-4]，国内外在这一领域报道了诸多研究进展。
齐乃明等系统分析各类微重力环境模拟方法的优缺点，提出空间飞行器三维空间微重力模拟设想[5]。
李煜琦等分析了用于空间机械臂重力卸载的悬吊机构总卸载率，并基于力矩方程建立其与残余应力间作用关系[6]。
高海波等基于空间载荷静力学平衡方程，推导重力补偿公式，初步给出吊点力优化方法[7]。
李玲等基于某同轴反射式空间光学载荷变形分析结果，给出多个重力卸载方案，并以系统MTF相对变化量最小作为寻优目标[8]。
基于FCMAC的空间零重力环境地面模拟装置控制_齐乃明
采用动态性较好的滑模变结构控制器，外环采用学习速度快的模糊小脑模型关联控制（FCMAC）神经网络的控制
策略来自适应学习并补偿各种不确定及非线性影响。仿真结果表明：所设计的试验系统具有整体重量轻、使用方便
及零重力环境模拟精度高等优点，适用于复杂运动的大中型飞行器三维空间零重力地面模拟试验。
关键词：零重力；地面模拟系统；模糊神经网络；变结构控制
神经网络及模糊控制具有很强的非线性逼近 能力，目前已有多种控制方法[8-9]应用于电机的解 耦控制。在神经网络结构中，小脑模型关联控制 （CMAC）算法是由Albus于1975年根据小脑皮层 神经结构特点提出，由于其能够学习多维非线性 映射，因而已被广泛应用于函数逼近、模式识别 和机器人控制等许多领域。该算法简单、学习速 度快，因此特别适合实时学习控制。但该神经网 络算法内部知识的表达不清楚，输入状态与联想 强度之间的关系无法在线调整。而模糊逻辑控制 算法恰好弥补了这一缺陷，将二者结合起来可以 很好地反映人脑认知的模糊性和连续性，且具有 较强的自学习能力，这就是本文提出的模糊小脑 模型关联控制（FCMAC）算法。
齐乃明等：基于 FCMAC 的空间零重力环境地面模拟装置控制
33
图 3 FCMAC 神经网络结构 Fig. 3 Fuzzy CMAC neural network structure
1）输入层：为第一层，其结点是输入结点，输 入变量信息，并将输入的 x=(x1,x2)T 传送到下一层。
2）模糊化层：对输入变量进行模糊化处理，
(10)
式中：ϕ1 = ⎩⎧⎨αβ11
e1s e1s
> <
0 0
；ϕ2
=
⎧α ⎩⎨β
2 2
e2s > 0 ； e2s < 0
微重力环境下生物反应堆的地面模拟实验研究
微重力环境下生物反应堆的地面模拟实验研究微重力环境下的生物反应堆是指在太空或者宇宙飞船中，由生物体、微生物或者植物以及特定培养物所构成的生物反应器。
在微重力环境下，生物反应堆的运行受到重力的影响较小，不同于地球上的环境，因此对于生物反应堆的地面模拟实验是非常重要的。
通过地面实验的研究，可以更好地理解微重力环境下生物反应堆的工作原理，帮助我们优化设计和改进反应器，从而在太空环境中实现高效的生物反应。
一、实验背景随着人类太空探索的不断发展，微重力环境对生物体生理和代谢的影响成为一个重要的研究方向。
微重力环境下的生物反应堆可以利用生物体、微生物或者植物的代谢反应来提供能量或者产生特定的化学物质。
这对于长时间太空飞行、行星探索和建立太空基地等任务都具有重要意义。
因此，地面模拟实验的研究成为微重力生物反应堆领域的关键。
二、实验目的本实验旨在通过地面模拟微重力环境，探索生物反应堆的工作原理，优化设计和改进反应器，在太空环境中实现高效的生物反应。
主要研究内容包括生物反应器的结构优化、微生物生长和代谢特性等。
三、实验设计（一）实验装置本实验采用地面模拟微重力环境的实验装置进行研究。
该装置由反应器、微重力模拟设备、监测仪器和控制系统组成。
1. 反应器：选择合适的反应器结构，保证反应物质的充分混合和接触，提供适宜的温度、pH值和氧气等条件。
2. 微重力模拟设备：通过惯性平台、旋转制动等装置模拟微重力环境，使反应器处于微重力状态，消除重力对于实验结果的影响。
3. 监测仪器：包括温度传感器、压力传感器、pH传感器等，用于实时监测反应堆内部的温度、压力和pH值等参数。
4. 控制系统：采用自动控制系统，对反应堆的温度、pH值和氧气等参数进行实时调节和控制，保持反应条件稳定。
（二）实验步骤1. 实验前准备：根据实验设计先决条件，准备好反应物质和所需的微生物种类。
2. 实验组装：将反应器和微重力模拟设备组装在一起，确保装置的稳固和密封。
空间微重力环境地面模拟试验方法综述
空间微重力环境地面模拟试验方法综述
齐乃明;张文辉;高九州;霍明英
【期刊名称】《航天控制》
【年(卷),期】2011(29)3
【摘要】由于目前的落塔法、悬吊法、水浮法和气浮法等空间微重力地面模拟试
验方法中设备本身的建造周期、成本及其它缺点难以满足做复杂运动的空间飞行器微重力模拟。
本文总结了目前国际上的空间微重力地面模拟试验方法的发展现状,
并分析比较了各方法的优缺点,针对其问题进一步提出了一种三维微重力环境试验
装置的设计思想,为做复杂运动的空间飞行器微重力模拟试验提供了一种初步构想。
【总页数】6页(P95-100)
【关键词】空间微重力;地面试验装置;气浮法;悬吊法;三维运动
【作者】齐乃明;张文辉;高九州;霍明英
【作者单位】哈尔滨工业大学航天学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.空间微重力环境地面气动模拟系统设计 [J], 陈三风;郭森;任仙怡
2.航天器密封舱微重力对流传热与传质地面试验模拟方法理论分析 [J], 李劲东
3.空间微重力地面模拟试验系统智能控制器设计 [J], 齐乃明;张文辉;马静;霍明英
4.三维空间微重力地面模拟试验系统设计 [J], 齐乃明;张文辉;高九州;马静
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空间微重力环境地面模拟试验方法综述
空间微重力环境地面模拟试验方法综述微重力环境是空间科学研究的重要背景，也是宇航任务的重要组成部分。
构建真实的空间微重力环境需要多种系统技术的支持，但在大气中无法模拟。
模拟试验是弥补不足的一种重要方法，近些年来，地面模拟技术逐渐发展成熟，在空间微重力环境研究中发挥着越来越重要的作用。
本文就地面模拟技术在模拟空间微重力环境中的应用、研究现状及发展趋势作一综述。
一、地面模拟技术地面模拟技术是模拟空间微重力环境的重要手段，它的核心是通过外力的变化调节/去除重力，使模拟物体运动按照空间微重力环境的要求。
常用的模拟技术有弹力器技术、悬浮技术、共振技术、离心技术、重力相位技术等等。
1）弹力器技术弹簧技术是最常用的方法之一，它采用多腿弹簧来布置模拟物体，通过弹簧的多次调节来调整模拟物体的重力。
由于弹簧的受力极易过大，在模拟时需要采取一定的护措施。
2）悬浮技术悬浮技术是一种极其精确的技术，它可以将模拟物体悬浮在空中，然后通过精确的调节来实现微重力模拟。
但执行悬浮技术的过程很困难，需要考虑的问题比较多，适用范围也比较有限。
3)共振技术共振技术是一种模拟物体以振动的形式减小重力的技术，它利用电机振动，将模拟物体悬浮在空中，降低重力，实现微重力模拟。
但共振技术技术也存在运行灵敏度高，精度低的问题。
4）离心技术离心技术是利用模拟物体离心运动来模拟空间微重力环境的技术，它通过利用离心转速和轨道半径调节，使模拟物体在离心轨道的旋转中，不受其质量的影响。
但存在种种技术挑战，需要进一步深入研究。
5）重力相位技术重力相位技术是一种利用重力相位在空间微重力环境中进行精确调节的技术，它基于重力相位原理，将调节物体的重力控制在微重力环境中。
但相位技术也存在过于复杂的问题，技术实现较为困难。
二、空间微重力环境研究现状近年来，随着技术的发展，空间微重力环境的研究已经取得了显著的进步，可以模拟多种空间微重力环境，比如低重力、失重、微重力等。
这些模拟环境为空间任务的实施提供了可靠的依据和参考。
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图 1 模拟三维微重力环境地面试验装置结构图
1．试验目标机器人 2．工作板 3．托架接口 4．拉压传感器 5．弹簧 6．套筒 7．螺杆 8．连接板 9．导杆 10．直线轴承
11．传动螺母 12．推力轴承 13．联轴器 14．减速器 15．电动机 16．外壳 17．支撑板 18．气垫
7 连接，螺杆 7 与传动螺母 11 形成螺旋传动，传动 螺母 11 与连接板 8 固连，从而带动连接板 8 及其所 属的套筒 6 和套筒上方的工作板 2 一起运动。
关键词：空间微重力 地面试验系统 神经网络控制 滑膜控制
中图分类号：TH137.5
Design of Ground Simulation Test System for Three-dimensional Spatial Microgravity Environment
QI Naiming1 ZHANG Wenhui1 GAO Jiuzhou1 MA Jing1, 2
(1. School of Asteronautics, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001; 2. College of Engineering, Northeast Agricultural University, Harbin 150001)
第 47 卷第 9 期 2011 年 5 月
机械工程学报
JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
Vo l . 4 7 N o . 9
May
2011
DOI：10.3901/JME.2011.09.016
三维空间微重力地面模拟试验系统设计*
齐乃明 1 张文辉 1 高九州 1 马 静 1, 2
水浮式的原理为：将飞行器进行防水后与飘浮 器连接起来一起放入水中，通过调整飘浮器的浮力 使其等于飞行器的重力。该方式试验时间不受限制， 能够完成三维空间动作，但水流及阻力对精度造成
月 2011 年 5 月
齐乃明等：三维空间微重力地面模拟试验系统设计
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了一定影响，而且成本及后期维护费用很高。马里 兰大学的 Ranger 系统即采用该方案[4]。
吊丝悬挂式的原理为：利用吊丝把飞行器悬挂
* 中国航天科技联合创新基金资助项目(CASC-HIT09C01)。20100728 收到初稿，20101215 收到修改稿
起来，使吊丝的拉力等于重力，吊丝连接滚轮或电 动机，滚轮与电动机安放在精密导轨上，导轨的路 径应与飞行器的运动轨迹吻合。该方式成本低，试 验时间不受限制，能够完成三维空间动作，但缺点 为若飞行器运行轨迹复杂，则必然要求导轨轨迹复 杂且加工精度高，吊丝的晃动也将严重影响其零重 力模拟精度。卡耐基梅隆大学针对空间机器人 SM2 的地面零重力模拟试验即采用该方案[3]。
(7)
则由式(7)可知误差方程为
z0 (k + 1) = A2z0 (k) + B2u(k) + f (k)
(8)
这里 A2 = A1 ，B2 = −B1 ，R = (r(k) dr(k))T ，z0 (k) =
(e(k) de(k))T
f
(k
)
=
+
kr
(5)
令
⎛0
A
=
⎜ ⎜ ⎜⎝
−
kr
md
1⎞
−
cb md
⎟ ⎟ ⎟⎠
⎛ B =⎜0
kr
⎞T ⎟
⎝ md ⎠
h = (h1 h2 )T
则式(5)可写为
h = Αh + Bu
(6)
令 z(k) = ( z1(k) z2 (k))T ，将式(6)写成离散时间
方程为
z(k + 1) = A1z(k) + B1u(k)
1 三维空间微重力地面模拟试验系统
1.1 三维空间模拟地面试验系统结构设计 模拟三维空间零重力环境的地面试验装置的
具体结构如图 1 所示。 上述各机械传动部件均采用标准件，并针对空
间机器人结构的不同，只需更换托架接口就可以满 足不同需求。
其工作原理为：空间机器人通常运行在低速工 况下，因此电动机 15 通过减速器 14 输出轴与螺杆
考虑两方面因素，首先为试验飞行器对于装置的非
线性干扰，其次为机械传动装置的各种机械摩擦等
不确定影响。传统的 PID 控制策略对于线性系统能
够达到较好的控制效果，但很难对具有强非线性的
系统达到精确控制。因此需要设计一种具有快速响
应的非线性控制策略来达到较好控制。
目前广泛应用的非线性控制方法有自适应控
制、神经网络控制、模糊控制、滑模变结构控制等。
Key words：Spatial microgravity Ground test system Neural network control Sliding model control
0 前言*
空间试验耗资巨大，飞行器一旦升空就很难维 修，因此在升空前采用空间微重力地面模拟装置来 模拟太空环境以验证飞行器性能已成为最高效、最 经济的方法。目前，全球模拟空间微重力环境的方 式主要有[1-2]：吊丝悬挂式、水浮式、落塔式、气悬 浮式等。
由于径向基神经网络具有很强的非线性学习能力，
滑模变结构控制具有很强的动态响应特性[9]，但由
于采用切换函数而容易产生“抖振”现象，通过融
合两者，并采用边学习边控制的在线学习算法，可
以获得较好控制效果。 通过简化数学模型，并令 cb = cd + cr ，则动力
学方程可以写成
GP (s)
=
md s2
kr + cbs
柔性弹簧机构 5 与工作板 2 连接，主要降低环 境刚度来改善微重力试验效果，并补偿实际工况中 由平台平面度不理想造成的影响。 1.2 系统动力学模型的建立
空间零重力模拟装置由传动机构、力反馈传感 器、试验目标组成。图 2 给出了微重力设备的传动 装置/拉压传感器/接触试件在一个方向上的 模型[8]。
Fs (s) = ks[x2 (s) − x3(s)]
(3)
将式(1)、(2)代入式(3)可得
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机械工程学报
第 47 卷第 9 期期
Fs (s) / Fc (s) = ks (mr s2 + crs + kr )(cd s + kd ) /α (s) (4)
2 神经网络的等效滑模控制器设计
对于空间微重力环境地面模拟装置来说，需要
考虑到气悬浮法的优势及气缸方案的不足，本文 提出了一种机/电/气相结合的模拟复杂空间微重力环 境的装置。水平运动方向采用气垫支撑，竖直运动方 向通过电动机传动机构，并采用力反馈的方式来跟踪 试件重力。针对机电装置中的机械摩擦及试验目标的 低速姿态运行特性及不确定干扰，通过具有良好学习 能力神经网络控制器及具有良好动态特性的滑模控 制器来控制非线性系统。仿真表明了所设计的三维空 间微重力地面模拟装置能够达到较高精度，具有一定 工程应用价值。试验结果表明了该地面试验装置对于 三维空间微重力环境模拟的有效性，对航天器及其附 件的微重力模拟试验具有参考价值。
(1. 哈尔滨工业大学航天学院 哈尔滨 150001； 2. 东北农业大学工程学院 哈尔滨 150001)
摘要：针对大中型及做复杂运动的空间试验目标，提出一种机电气组合的空间微重力地面模拟系统装置。该装置水平运动方 向采用气垫支撑方式，竖直运动方向采用电动机作为动力源执行部件，经减速器减速后经滚珠丝杠及直线轴承作为传动装置， 控制系统采用恒力闭环系统来跟踪目标重力。考虑试验目标所受到的来自本体的不确定影响及机械传动部件的摩擦干扰，且 考虑到空间飞行器的姿态通常的低速运动，采用具有学习能力的神经网络等效滑模控制策略来自适应学习并补偿各种不确定 影响。试验结果表明，所设计的试验装置结构不仅质量小，使用方便，且能够补偿运动空间机械手的非线性动态影响，达到 较高的微重力环境模拟精度，对于三维空间微重力模拟试验具有重要的参考价值。
纵观气悬浮法的应用，目前主要用于平面二维 运动的微重力模拟试验，但目前空间机械臂等均存 在复杂的三维空间运动，现有的气悬浮法无法模拟 三维空间的微重力环境。陈三风等[7]针对三维空间 微重力环境模拟试验提出一种水平采用气悬浮，竖 直采用气缸的组合装置，但这种方式没有考虑气泵 的气源衰减，且气缸的自重造成试验目标本身的附 加质量过大。这无疑严重影响了飞行器的测试精度。 且控制算法中样本的取得也影响了其工程应用。
Abstract：Aiming at large and medium spatial experimental objects with complex motion, an engineering system composed of
machine, motor and air-bearing is designed to simulate the spatial microgravity environment. Horizontal movement adopts air suspending, vertical movement adopts motor and reducer, constant force closed loop system is adopted by control system to track target gravity. For test object, friction non-linearity of machine system, outside disturbance and low speed of aircraft are considered. Neural sliding model equivalent controller with learning ability is adopted for adaptive learning and for compensation for various uncertain influences. Test result shows that the designed test equipment not only features light-weight structure and easy use, but also can compensate non-linearity dynamic influences of manipulators and achieve high-precision simulation of microgravity environment. So it has important reference value for three-dimensional spatial microgravity simulation test.