No processo de construção e manutenção de rotina da Estação Espacial Chinesa, o manipulador desempenha um papel significativamente importante que pode realizar algumas tarefas importantes, como ancoragem de transposição, manutenção diária e atividades extraveiculares auxiliares. A alta precisão e o desempenho dinâmico do manipulador são necessários para a conclusão bem-sucedida dessas tarefas, que muitas vezes podem ser mantidas por controles projetados com base no modelo dinâmico.
No entanto, nas situações de prática, geralmente não é realista obter todos os parâmetros de inércia com precisão. Portanto, o controle adaptativo é desenvolvido para garantir a convergência do controle de rastreamento mesmo que o sistema tenha parâmetros incertos ou que mudem lentamente. Em um artigo de pesquisa publicado recentemente em Space:Science &Technology , Dr. Li do State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, propôs uma nova implementação recursiva de controle adaptativo composto para robôs manipuladores.

Primeiro, o Dr. Li revisitou o controlador adaptativo composto proposto por Slotine e Li. O controle adaptativo pode garantir a convergência do controle de rastreamento, mesmo que o sistema tenha parâmetros incertos ou que mudem lentamente. Em geral, esse esquema pode ser dividido em duas classes denominadas de adaptação direta e de adaptação indireta de acordo com o sinal que aciona a lei de atualização dos parâmetros.

Na primeira categoria, a atualização dos parâmetros é acionada pelos erros de rastreamento, enquanto na segunda categoria, os parâmetros são modificados de acordo com os erros de previsão, geralmente dos torques de junta filtrados. O controle adaptativo baseado em erros de rastreamento geralmente pode garantir uma convergência global de rastreamento; no entanto, a convergência dos parâmetros estimados tem condições mais rigorosas. Em comparação, o controle adaptativo indireto tem uma velocidade de convergência de parâmetros mais rápida, mas geralmente é difícil obter a estabilidade dos erros de rastreamento.

Combinando os dois métodos, o conhecido controlador adaptativo composto tem as vantagens de ambos, em que a adaptação dos parâmetros é acionada tanto por erros de rastreamento quanto por erros de previsão. No entanto, a complexidade computacional desses métodos de controle adaptativo é uma limitação principal na prática de robôs manipuladores, particularmente para o caso com alto grau de liberdade. Até o momento, poucos trabalhos deram atenção à execução recursiva do controlador adaptativo indireto ou do controlador adaptativo composto, provavelmente porque o uso do erro de previsão expresso pela matriz de regressão dificulta muito a redução da ordem da complexidade computacional.

Para resolver as dificuldades mencionadas, Dr. Li reescreveu a formulação de Newton-Euler usando a forma de matrizes gerais do clássico Algoritmo Recursivo de Newton-Euler. Em seguida, o método de controle adaptativo composto recursivo é projetado e a estabilidade do método proposto é verificada através da seleção de uma função de Lyapunov apropriada. A complexidade computacional da adaptação composta recursiva proposta é muito menor do que nos estudos existentes. A razão é que no controlador composto original, nenhuma consideração foi dedicada aos seus aspectos computacionais. Uma vez que a carga computacional dos controladores propostos está na mesma escala dos controladores adaptativos diretos recursivos, é realizada uma comparação entre esses dois métodos.

Os resultados mostram que os erros de rastreamento são obviamente diminuídos usando o controlador adaptativo composto recursivo, e as estimativas dos parâmetros convergem mais rapidamente com o controlador adaptativo composto recursivo. Na parte de simulação, o manipulador da Estação Espacial Chinesa é empregado como exemplo de simulação, e os resultados verificam a eficácia do algoritmo recursivo proposto. Além disso, como a carga computacional é linear com o número de juntas, o método proposto é atrativo especialmente para o manipulador multijunta redundante.