清华大学学报（自然科学版）

2021年, 第61卷, 第3期

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索驱动机器人

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面向航天器分离的高速索力传递特性收藏

侯森浩, 唐晓强, 孙海宁, 崔志伟, 王殿君

清华大学学报（自然科学版）. 2021, 61 (3): 177-182. DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.26.012

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在航天器分离的地面模拟试验中，其受力状态的准确施加是试验的关键环节。该文基于航天器主动式分离试验方案，研究了航天器在高速分离过程中的绳索索力传递问题。首先通过Newton运动定律推导了绳索提升系统的动力学模型；然后引入测试函数，使用空间离散的方法对二阶偏微分方程求解，得到绳索在运动过程中的受力关系，并探索其对绳索索力的影响因素；最后通过数值仿真及实例进行验证。结果表明：该模型能够准确模拟绳索受力状态，对航天器主动式高速分离试验具有指导性意义。

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索驱动TBot及Delta高速并联机器人的性能对比分析收藏

彭发忠, 段金昊, 邵珠峰, 张兆坤, 王道明

清华大学学报（自然科学版）. 2021, 61 (3): 183-192. DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.26.027

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相较于串联机器人，并联机器人凭借刚度高、动态特性好和结构紧凑等构型优点，在高速分拣领域逐渐获得广泛应用。索驱动并联机器人采用索驱动代替刚性支链，使机器人结构得到有效简化，实现了大幅轻量化，有助于提升其动态特性，降低成本和功耗。该文设计了采用内部支链张紧的新型索驱动高速并联机器人TBot，该机器人与Delta并联机器人均面向高速分拣工况，可实现三维高速平动和绕动平台所在平面法向的单自由度转动。通过对比分析两者的差异，有助于明确索驱动和刚性并联机构的特性，定位亟待解决的关键技术，推动两者的研究和工业应用。在对Delta和TBot机器人进行运动学和动力学建模的基础上，仿真分析了给定“门”字轨迹下的运动学和动力学特性。仿真结果表明： TBot机器人具有机构简洁、能耗低、可达空间大等优势，具有较大的发展潜力。

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欠约束绳牵引并联支撑系统运动学分析与鲁棒控制收藏

王晓光, 吴军, 林麒

清华大学学报（自然科学版）. 2021, 61 (3): 193-201. DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.26.026

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欠约束绳牵引并联机器人可以为风洞受迫/自由动态试验提供一种新的支撑方式。该文针对多输入、多输出、具有不确定性的欠约束绳牵引并联支撑系统，研究其运动特性并提出一种基于非线性干扰观测器的计算力矩控制方法。首先，针对欠约束系统几何静力耦合问题，采用自适应粒子群算法对运动学进行求解与分析，确定初始平衡状态。其次，采用计算力矩控制方法，并考虑实际系统存在外部干扰等，设计非线性干扰观测器予以补偿；基于Lyapunov函数法证明闭环系统的稳定性。最后，以风洞动态试验中典型的单自由度正弦振荡以及双自由度运动轨迹为例进行仿真。结果表明：该控制方法能够有效补偿外部干扰，在期望轨迹上可以实现高精度跟踪，且绳拉力始终保持张紧状态；同时还能模拟未受控方向的自由运动特性。上述研究成果可为欠约束绳牵引并联支撑在风洞试验中的实际应用提供技术支撑。

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基于平行绳索构型的柔性梁结构抑振控制收藏

唐乐为, 石朋帅

清华大学学报（自然科学版）. 2021, 61 (3): 202-208. DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.26.024

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基于结构质量轻、载重比大和成本低等优点，大型桁架结构在航海和航天等领域得到了广泛应用。桁架结构在长径比较大时表现出一定的柔性，在外部激励作用下会引起设备振动，影响使用性能。该研究以Euler-Bernoulli梁作为柔性机构的简化模型，采用平行绳索构型的抑振结构，结合MATLAB/Simulink提出基于索力控制的柔性梁抑振控制方法。该文分析平行绳索构型的被动和主动抑振2种模式。结果表明：平行绳索构型抑振方案能够有效减少端点位置的振动，被动绳索抑振方案能快速抑制振动，但是索力无法控制；主动抑振方案能有效控制绳索索力大小，但是抑振时间相对较长。

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二自由度悬索并联机器人计算力矩控制收藏

任凭, 何梦伊

清华大学学报（自然科学版）. 2021, 61 (3): 209-216. DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.26.028

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该文针对二自由度悬索并联机器人的轨迹跟踪控制进行计算力矩控制器设计。在处理悬索张力问题时，采用区间分析方法对由控制器参数与末端执行器初始状态构成的参数空间进行分析，确定满足悬索张力约束的解析充分条件以及可靠空间。该方法可以跟踪水平轨迹、竖直轨迹和圆周轨迹等典型周期轨迹，以及动态工作空间内的点对点轨迹。当初始状态位于期望轨迹之外时，该方法可以实现运动轨迹的自动过渡。仿真结果表明：可靠空间内的参数组合可以确保末端执行器以指数速率收敛于期望轨迹，并始终保持悬索张力为正。

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索牵引弹体装填机器人的尺寸优化设计收藏

杨继锋, 姚蕊, 陈捷

清华大学学报（自然科学版）. 2021, 61 (3): 217-223. DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.26.025

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针对海军大型武器的对接装填自动化需求，为提高装填安全性和效率，该文提出一种三索并联机器人，实现弹体自动化转运和装填，并完成了该三索并联机器人的尺寸优化设计方法研究。考虑索塔高度对于建造难度、重量及成本等影响，将参数优化设计分为全局搜索优化及局部搜索优化。全局搜索通过对所有设计参数进行采样搜索得到索塔高度为关键设计参数，基于悬臂梁位移公式得到索塔高度及直径相关性，从而建立索塔高度与索力变化率的无量纲优化函数，得到索塔及索径优化结果。在全局搜索优化结果基础上，以最大索力最小化为设计参数优化指标，得到所有设计参数的优化值，并最终得到平动轨迹上的索力变化曲线。设计方案、优化方法及参数优化结果可为后续海军弹体装填自动化设备提供参考和依据。

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绳牵引并联机器人悬链线优化解算方法收藏

韦慧玲, 仇原鹰, 盛英, 陈海初, 卢清华

清华大学学报（自然科学版）. 2021, 61 (3): 224-229. DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.26.019

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针对大跨度绳牵引并联机器人难以建立精确动力学模型的问题，该文提出一种绳索非线性悬链线模型降维优化解算方法。该方法首先通过柔索微分单元和积分法推导绳索悬链线模型的差分方程并确定其边界条件；根据系数矩阵行列式为零的方法对悬链线模型的超越方程进行降维；进一步通过换元法和Taylor展开方法求出悬链线模型的解析解；接着基于Newton迭代方法得出悬链线模型的精确数值解，分析数值解的取值范围确定其正确符号；最后，对降维优化解算方法的合理性和有效性通过实例计算进行了验证。研究成果可为绳牵引并联机构的动力学精确建模和稳定运动实时控制提供理论依据。

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航空航天与工程力学

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可回收火箭动力着陆段在线制导算法收藏

宋雨, 张伟, 苗新元, 张志国, 龚胜平

清华大学学报（自然科学版）. 2021, 61 (3): 230-239. DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.26.015

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针对火箭垂直回收精确着陆问题，该文研究了基于凸优化的在线制导算法，提出了一种制导、导航与控制一体化闭环数值仿真方法。通过无损凸化和逐次凸化方法，将火箭回收段制导问题转化为二阶锥优化问题，并结合内点法将该特定问题进行定制求解。研究了在随机大气扰动、发动机节流特性、导航系统随机偏差以及系统整体时延等多重不确定因素作用下算法的鲁棒性。通过对问题进行定制化求解，该算法具备毫秒级的收敛特性，且具有较高的算法鲁棒性。在动力学环境扰动、控制和导航系统偏差以及系统整体延时等不同扰动的组合作用下，该算法的仿真结果满足火箭回收精确软着陆的要求。

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机动卫星星座对多目标成像任务规划收藏

甘岚, 龚胜平

清华大学学报（自然科学版）. 2021, 61 (3): 240-247. DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.26.013

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在卫星对地观测任务中，需要研究卫星星座的快速机动及任务规划方法。该文研究了机动卫星星座对多目标的成像任务规划算法。提出了单颗太阳同步圆轨道卫星对单个点目标的可见性分析方法，结合解析方法与数值方法，得到目标的可见性，并给出卫星轨道机动及构型返回策略。在对多目标成像任务规划中，生成变轨策略集，并利用遗传算法求解任务规划问题，提高了计算效率。仿真结果表明：该方法准确性高，提高了星座的观测能力和平均目标观测次数。

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电子工程

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基于匹配滤波器和度量学习的脑电信号分类收藏

刘宏马, 王生进

清华大学学报（自然科学版）. 2021, 61 (3): 248-253. DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.22.024

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脑电信号识别和脑机接口技术是人机交互领域的热点问题。当前脑电信号分类方法模型复杂，难以实际应用。该文提出基于匹配滤波器的脑电信号分类框架：根据脑电信号特点和假设检验建立生成式模型，并基于Gauss噪声假设推导出一个简单的线性判定算子；利用度量学习方法估计主信号分量和最优协方差矩阵，进一步增强分类器的鉴别力。实验结果表明：所推导出的线性判定算子分类精度和计算复杂度都优于其他算法，能够满足实际应用需求。

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基于气味奖励引导的Q-learning环境认知方法收藏

阮晓钢, 刘鹏飞, 朱晓庆

清华大学学报（自然科学版）. 2021, 61 (3): 254-260. DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.25.036

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Q-learning作为一种无模型的值迭代强化学习算法，被广泛应用于移动机器人在非结构环境下的导航任务中。针对Q-learning在移动机器人导航中环境探索和利用存在矛盾关系导致收敛速度慢的问题，该文在Q-learning算法的基础上，受啮齿类动物可以利用嗅觉线索来进行空间定向和导航的启发，提出一种基于气味奖励引导的Q-learning环境认知策略。该算法通过改善Q-learning中的动作选择策略来减少对环境的无用探索，在动作选择策略中融入了环境气味奖励的引导，并提出了嗅觉因子来平衡动作选择策略中Q-learning和气味奖励引导的权重关系。为了验证算法的有效性，在Tolman老鼠实验所用的迷宫环境中进行了仿真实验，动态仿真结果表明，相比Q-learning算法，基于气味奖励引导的Q-learning算法在环境认知过程中，可减少对环境的无用探索，并增强对环境的认知学习能力，且提高算法的收敛速度。

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阶梯状声扩散体排布方式对扩散性能影响分析收藏

汪俊东, 赵越喆

清华大学学报（自然科学版）. 2021, 61 (3): 261-268. DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.26.020

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应用时域有限差分法计算阶梯状声扩散体的反射声场，通过理论计算结果和全消声室测量结果对比证明了计算方法的有效性。在近似远场条件下，传声器、声源与扩散体之间的距离对扩散系数计算结果没有影响。将声场时域有限差分法与免疫遗传算法相结合对单周期六阶阶梯状扩散体的形体进行优化。优化后的单周期扩散体的扩散性能优于原扩散体，但经周期排布后，两者的扩散性能均降低。依二进制序列排布正反相扩散体，通过寻优计算得到扩散体排布，其整体扩散性能优于传统的周期重复排布方式，但没能获得平直的扩散系数频率特性曲线。将优化后的阶梯状扩散体与原扩散体按照二进制序列混合排布，通过寻优计算得到扩散体排布进一步提高了整体扩散性能。

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