L'identification de paramètres dynamiques avec une haute précision est cruciale pour la performance en orbite des manipulateurs spatiaux. Ce document examine la modélisation dynamique et l'identification des paramètres dans des conditions environnementales particulières telles que la microgravité et le vide. Tout d'abord, un modèle dynamique du manipulateur intégrant un terme de friction non linéaire est établi en utilisant la méthode de Newton-Euler, et un modèle de friction Stribeck amélioré est proposé pour mieux caractériser les conditions à grande vitesse et les effets de l'environnement spatial. Sur cette base, une méthode d'identification de paramètres hybride combinant l'Optimisation par essaims particulaires (PSO) et les algorithmes de Levenberg–Marquardt (LM) est proposée pour équilibrer la capacité de recherche globale et l'exactitude de convergence locale. Pour améliorer la performance d'identification, des séries de Fourier sont utilisées pour concevoir des trajectoires d'excitation, et leurs composants harmoniques sont optimisés pour améliorer le nombre de condition de la matrice d'observation. Des expériences réalisées sur une plateforme d'essai au sol avec un manipulateur à six degrés de liberté (6-DOF) montrent que la méthode proposée identifie efficacement 108 paramètres dynamiques. Les coefficients de corrélation entre les couples de joints prédits et mesurés dépassent tous 0,97, avec des erreurs quadratiques moyennes inférieures à 5,1 N·m, démontrant la haute précision et la robustesse de la méthode sous des échantillons de données limités. Les résultats fournissent une base de modèle fiable pour le contrôle de haute précision des manipulateurs spatiaux.
Jing et al. (Wed,) ont étudié cette question.