唐鈞躍,全齊全,姜生元,侯緒研,鄧宗全

(哈爾濱工業(yè)大學(xué)機(jī)器人技術(shù)與系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,哈爾濱150080)

一種基于可鉆性在線辨識的月面鉆進(jìn)控制方法研究

唐鈞躍,全齊全,姜生元,侯緒研,鄧宗全

(哈爾濱工業(yè)大學(xué)機(jī)器人技術(shù)與系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,哈爾濱150080)

鉆取采樣作為一種獲取深層月壤的有效方式被應(yīng)用于地外天體采樣任務(wù)。不同于地面鉆探,無人月面鉆取采樣面臨諸多技術(shù)難點(diǎn),例如遙操作信號延遲、探測器傳感資源有限、缺乏采樣點(diǎn)地質(zhì)信息以及月壤力學(xué)特性復(fù)雜等。為保證采樣任務(wù)高效可靠地執(zhí)行,采樣裝置需充分利用有限的探測器硬件資源,依據(jù)鉆進(jìn)工況實(shí)時調(diào)整鉆進(jìn)工藝參數(shù),對未知的鉆進(jìn)環(huán)境具有適應(yīng)能力。提出一種基于可鉆性在線辨識的月面鉆進(jìn)控制方法。利用可鉆性指標(biāo)綜合評價當(dāng)前對象的鉆進(jìn)難易程度,采用模式識別方法辨識鉆進(jìn)對象的可鉆性等級并實(shí)時匹配最優(yōu)的鉆進(jìn)工藝參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)鉆進(jìn)過程的智能控制。為驗(yàn)證所提出控制方法的有效性,開展了模擬月壤-月巖交替布置的鉆進(jìn)試驗(yàn)研究。試驗(yàn)結(jié)果表明:該方法能夠有效控制鉆進(jìn)負(fù)載。

月球探測;無人鉆取采樣;鉆進(jìn)控制;可鉆性;在線辨識

0 引 言

目前,我國探月工程正按照“繞”“落”“回”的3步走戰(zhàn)略穩(wěn)步實(shí)施,其中第3階段“回”將利用無人鉆取采樣裝置獲取深度約為2 m的連續(xù)月壤樣品,并能保持其層理信息[1]。月面無人鉆取采樣裝置鉆進(jìn)控制主要包含地面遠(yuǎn)距離遙控和月面在線自主控制2個重要組成部分。由于地月間遙控遙測存在一定程度的信號延時,地面遠(yuǎn)距離遙控將以人工干預(yù)的形式對特殊情況進(jìn)行離線處理,例如鉆進(jìn)過程中電機(jī)閾值超限或出現(xiàn)其他鉆進(jìn)故障。鉆進(jìn)過程中,采樣裝置需要依靠自身攜帶的硬件和軟件資源,實(shí)現(xiàn)具有一定智能性的月面在線自主鉆進(jìn)。只有遇到超過自主控制的能力范圍時,采樣器才需要切換至地面遙控模式下。

采樣鉆具與月面巡視器的自主控制截然不同,需要在月表以下工作,無法攜帶足夠的傳感器資源,只能利用安裝于采樣裝置上的一些力、力矩及轉(zhuǎn)速傳感器宏觀地監(jiān)測鉆進(jìn)狀態(tài)的變化。雖然測月雷達(dá)設(shè)備能夠粗略獲取探測器著陸區(qū)域的地質(zhì)信息,但仍無法精確獲得采樣點(diǎn)處月壤沿深度方向的地質(zhì)組成。因此,為保證采樣任務(wù)的順利實(shí)施,采樣裝置需利用有限的傳感資源,準(zhǔn)確判斷鉆頭當(dāng)前面臨的鉆進(jìn)工況,實(shí)時調(diào)整鉆進(jìn)工藝參數(shù)。

迄今為止,前蘇聯(lián)Luna系列是唯一成功實(shí)施月面無人鉆取采樣并返回的探測器。其中,Luna16探測器采用外伸式機(jī)械臂搭載鉆機(jī)的采樣方式成功鉆進(jìn)月面350 mm,獲取月壤質(zhì)量101 g[2]。Luna20探測器著陸于月面一處高地,采用與Luna16類似采樣裝置,鉆進(jìn)過程中多次遇到較大阻力導(dǎo)致鉆機(jī)過熱,最終被迫在鉆進(jìn)深度25 cm處停鉆,收集月壤質(zhì)量55 g[3]。最后一次采樣任務(wù)Luna24采用基于閾值判斷的自主控制方法。當(dāng)鉆進(jìn)壓力超出預(yù)先設(shè)定的閾值時,及時啟動沖擊電機(jī)以克服鉆進(jìn)阻力。在月面鉆進(jìn)過程中,沖擊電機(jī)被頻繁開啟,最終采樣器的鉆進(jìn)深度達(dá)到2 250 mm,收集到月壤質(zhì)量171 g[4]。美國NASA Ames研究中心聯(lián)合Honeybee Robotics公司針對未來火星采樣研制了多款地面自動化鉆進(jìn)試驗(yàn)裝置[57]。DAME試驗(yàn)平臺借助多普勒激光測振儀實(shí)時監(jiān)測鉆桿的振動頻率,對鉆進(jìn)工況進(jìn)行判斷[89]。極地科考中DAME試驗(yàn)平臺成功辨識了6種典型的鉆進(jìn)故障,并及時調(diào)整鉆進(jìn)工藝參數(shù)將故障排除。目前DAME平臺僅用于地面試驗(yàn)驗(yàn)證,對外部傳感器具有嚴(yán)重的依賴性。綜上所述,利用盡可能少的探測器資源實(shí)現(xiàn)智能化鉆進(jìn)已成為地外天體無人自主鉆進(jìn)控制的研究趨勢。

本文在分析月面無人鉆取采樣鉆進(jìn)控制技術(shù)難點(diǎn)的基礎(chǔ)上,為降低對鉆進(jìn)工況的識別難度,提出一種基于可鉆性在線辨識的鉆進(jìn)控制方法。在地面上構(gòu)建能夠覆蓋月壤不同物理特性的模擬月壤樣本,利用機(jī)械鉆速指標(biāo)對模擬月壤樣本進(jìn)行可鉆性的評價,獲取相應(yīng)的可鉆性等級。在實(shí)際鉆進(jìn)控制過程中,采用支持向量機(jī)的模式識別方法在線辨識當(dāng)前鉆進(jìn)對象的可鉆性等級,并實(shí)時調(diào)整至與之相匹配的鉆進(jìn)工藝參數(shù)。

1 無人鉆取采樣鉆進(jìn)控制技術(shù)難點(diǎn)

1.1 遙操作信號延遲

目前,無線遙操作廣泛地應(yīng)用于航天器運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測與控制。例如在探月二期工程中,月面巡視器以視覺圖像為基礎(chǔ),依靠地面遙操作完成了整個巡視勘察任務(wù)[10]。由于深層鉆取采樣是一個快速的動態(tài)過程,長距離遙操作產(chǎn)生的信號延遲將導(dǎo)致地面人員無法實(shí)時干預(yù)月面鉆進(jìn)過程。只有當(dāng)采樣過程中出現(xiàn)異常狀態(tài),采樣裝置被迫停止鉆進(jìn),等待地面人員作出故障判斷并確定相應(yīng)的處理方案。

1.2 探測器傳感資源有限

與月面巡視器導(dǎo)航控制相比,月面無人鉆取采樣受探測器傳感資源限制更為嚴(yán)重。采樣過程中,用于鉆進(jìn)狀態(tài)監(jiān)測的傳感器除受質(zhì)量、功耗及高低溫真空環(huán)境等約束外,還需克服鉆具狹小安裝空間和防止樣品污染以及鉆具沖擊引起的高頻振動等條件的限制。由于當(dāng)前可供使用的鉆進(jìn)狀態(tài)監(jiān)測傳感資源極為有限,鉆取采樣裝置需充分進(jìn)行傳感器信息融合,并以此為依據(jù)實(shí)時診斷鉆進(jìn)狀態(tài),從而實(shí)現(xiàn)高可靠的自主鉆進(jìn)控制。

1.3 缺乏采樣點(diǎn)地質(zhì)信息

探月二期工程中月面巡視器利用測月雷達(dá)實(shí)現(xiàn)了區(qū)域性的月壤地質(zhì)構(gòu)造勘測,探測深度可達(dá)數(shù)百米,探測精度達(dá)到30 cm。探月三期工程中探測器上安裝的測月雷達(dá)能夠獲取月球表面的地形地貌以及月壤層理信息,可為著陸區(qū)域的選擇提供可靠依據(jù)。受測月雷達(dá)探測精度的制約,難以獲取采樣點(diǎn)處沿深度方向的精確地質(zhì)層理信息。因此,采樣裝置在鉆進(jìn)過程中需具有智能判斷鉆進(jìn)工況的功能。

1.4 月壤力學(xué)特性復(fù)雜

由已公開發(fā)表的文獻(xiàn)資料知,月球表面經(jīng)歷復(fù)雜風(fēng)化作用后形成了一層厚約數(shù)米的疏松堆積層。月壤成分主要包含5類物質(zhì):巖石碎屑、礦物粉末、角礫、火成碎屑巖和撞擊熔融玻璃體[2]。不同月壤組分的物理特性存在較大的差異。采樣點(diǎn)處沿深度方向上月壤的不同組分分布具有不確定性。由于表征月壤物理特性的參數(shù)繁多(包括內(nèi)聚力、摩擦角、相對密度、壓縮比、粒徑分布等),難以對不同深度上的月壤物理特性參數(shù)進(jìn)行一一辨識。因此,需要簡化月壤的力學(xué)特性參數(shù)辨識,提出一種更為有效的鉆進(jìn)工況辨識方法。

綜上所述,為降低月面無人鉆取采樣任務(wù)的風(fēng)險,鉆取采樣裝置的環(huán)境適應(yīng)能力需亟待提高。

2 模擬月壤可鉆性分級

地質(zhì)鉆探中,巖石可鉆性常用于描述鉆進(jìn)對象抵抗機(jī)械破碎的能力。鑒于可鉆性全面表征了鉆進(jìn)對象的力學(xué)特性且為一綜合指標(biāo),可將其作為唯一辨識參數(shù)從而簡化了月壤的力學(xué)特性參數(shù)辨識。常用的可鉆性分級方法包括:聲波差速法、機(jī)械鉆速法、點(diǎn)載荷法、肖氏硬度法和微鉆頭鉆進(jìn)法等[11]。無需借助輔助設(shè)備,機(jī)械鉆速法僅獲取標(biāo)準(zhǔn)鉆壓力下鉆具的進(jìn)尺速率即可描述鉆進(jìn)對象可鉆性等級。由于該分級方法的數(shù)據(jù)采集過程與實(shí)際鉆進(jìn)過程一致,實(shí)時獲取當(dāng)前進(jìn)尺速率即可開展在線辨識鉆進(jìn)對象的可鉆性等級。如圖1所示,本文基于機(jī)械鉆速法開展模擬月壤可鉆性分級試驗(yàn),將多種典型模擬月壤分成I至N級,從而構(gòu)建了覆蓋月面鉆進(jìn)難易程度的可鉆性等級數(shù)據(jù)庫,用于開展可鉆性在線辨識。

圖1 模擬月壤可鉆性分級示意圖Fig.1 Drillability classification for lunar regolith simulant

參考地面巖石可鉆性的分類方法,盡可能多地選擇具有一定代表性和覆蓋性的模擬月壤樣本(松散型HIT-LS1#模擬月壤、密實(shí)型HIT-LS1#模擬月壤、粘土磚、砂巖、石灰?guī)r以及大理巖)。在鉆取采樣綜合性能測試平臺上利用標(biāo)準(zhǔn)砝碼加載400 N鉆壓力、鉆進(jìn)規(guī)程參數(shù)為回轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)速100 r/min,采樣時間30 s,每組樣本開展多次重復(fù)性機(jī)械鉆速試驗(yàn)。依次記錄樣本鉆進(jìn)速度趨于穩(wěn)定時的鉆進(jìn)速度,可鉆性等級劃分試驗(yàn)結(jié)果,如圖2所示。

圖2 模擬月壤可鉆性等級劃分試驗(yàn)Fig.2 Experiments of drillability classification

將上述模擬月壤樣本可鉆性分為k級,其中,以最易鉆進(jìn)樣本的平均鉆進(jìn)速度指標(biāo)V1作為月壤可鉆性分級的上界,以最難鉆進(jìn)樣本的平均鉆進(jìn)速度指標(biāo)Vk作為下界,分類通項(xiàng)公式為

設(shè)定松散型HIT-LS1#模擬月壤樣本的可鉆性等級為1級,大理巖樣本可鉆性等級為6級,將鉆進(jìn)速度試驗(yàn)值代入式(1)中,可得公比為q0=1.687。由此可獲得可鉆性等級劃分規(guī)則為

如圖3所示,上述基于機(jī)械鉆速法的可鉆性等級劃分能夠涵蓋松散狀模擬月壤和塊狀模擬月巖。因此,可以基于此結(jié)果開展可鉆性在線辨識控制。

圖3 模擬月壤可鉆性等級劃分結(jié)果Fig.3 Results of drillability classification

3 基于可鉆性在線辨識鉆進(jìn)控制方法

3.1 控制算法構(gòu)架

智能化的鉆進(jìn)控制算法需要能夠有效辨識鉆進(jìn)對象,并根據(jù)辨識結(jié)果及時調(diào)整至合適的鉆進(jìn)工藝參數(shù)。作為一種有效的模式識別方法,支持向量機(jī)因具備較高的泛化能力被廣泛用于線性和非線性可分問題[12]。本文選取鉆具的回轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)矩和鉆壓力作為鉆進(jìn)狀態(tài)監(jiān)測信號,基于支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)辨識方法構(gòu)建可鉆性識別模塊。為提高辨識準(zhǔn)確率,回轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)矩和鉆壓力需進(jìn)行信號前處理(包括信號濾波、歸一化、去趨勢化等)。由于辨識準(zhǔn)確率受到支持向量機(jī)中的核函數(shù)系數(shù)和懲罰系數(shù)的影響,需要對2個系數(shù)進(jìn)行充分優(yōu)化。如圖4所示,將優(yōu)化后的可鉆性識別模塊嵌入至鉆進(jìn)閉環(huán)控制程序中,構(gòu)建了基于可鉆性在線辨識的智能控制方法。

圖4 基于可鉆性在線辨識控制算法構(gòu)架Fig.4 Algorithm architecture of control method based on online identification of drillability

在鉆進(jìn)起始時刻,采用一組相對安全的鉆進(jìn)工藝參數(shù)作為辨識用鉆進(jìn)工藝參數(shù)進(jìn)行送鉆。待可鉆性識別模塊辨識出鉆進(jìn)對象可鉆性等級后,控制算法立即匹配與該可鉆性等級相對應(yīng)的最佳鉆進(jìn)工藝參數(shù),并將控制指令發(fā)送至動力驅(qū)動單元中的各個電機(jī)。鉆進(jìn)過程中,實(shí)時監(jiān)測鉆具的回轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)矩和鉆壓力,若上述狀態(tài)參數(shù)的時域均值發(fā)生突變,立即調(diào)整至辨識用鉆進(jìn)工藝參數(shù)繼續(xù)鉆進(jìn),一旦成功辨識出當(dāng)前鉆進(jìn)對象的可鉆性等級,再次切換至相對應(yīng)的最佳鉆進(jìn)工藝參數(shù)。整個鉆進(jìn)過程依此流程循環(huán)執(zhí)行,直至達(dá)到目標(biāo)鉆進(jìn)深度。由于實(shí)時監(jiān)控鉆進(jìn)狀態(tài)參數(shù)并依據(jù)可鉆性辨識結(jié)果及時匹配最佳鉆進(jìn)工藝參數(shù),采樣裝置所受鉆進(jìn)負(fù)載將始終處于一個合理區(qū)間。

3.2 基于支持向量機(jī)的可鉆性辨識模型構(gòu)建

支持向量機(jī)以統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維理論(vapnik-chervonenkis dimension)和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則(structural risk minimization,SRM)為理論基礎(chǔ),根據(jù)有限的樣本信息在機(jī)器學(xué)習(xí)生成模型的復(fù)雜性和泛化能力間尋求最優(yōu)?；谥С窒蛄繖C(jī)的可鉆性辨識工作原理如圖5所示。

圖5 基于支持向量機(jī)的可鉆性辨識方法Fig.5 Drillability identification method based on SVM

考慮到支持向量機(jī)是從線性可分情況下的最優(yōu)分類超平面提出的,對于非線性的可鉆性分級劃分問題,需要借助核函數(shù)實(shí)現(xiàn)從原始空間到高維空間的轉(zhuǎn)化。由于徑向基核函數(shù)RBF調(diào)整參數(shù)較少,且通過合理選擇調(diào)整參數(shù)可以適用于任意分布的樣本,因此,本文擬采用RBF核函數(shù)建立辨識模型。

多分類器的間接分類方法主要包括:有向無環(huán)圖方法(decision directed acyclic graph,DDAG)、一對多方法(one versus rest,OVR)、糾錯編碼方法(error correcting code,ECC)以及一對一方法(one versus one)[13]。與其他分類方法相比,DDAG具有理想的訓(xùn)練速度,對于一般規(guī)模的分類問題具有較高的分類準(zhǔn)確率。由于目前可鉆性等級共劃分為6級,分類規(guī)模適中,因此本文基于DDAG算法開展可鉆性辨識,以1～4級可鉆性等級為例,分類算法結(jié)構(gòu)如圖6所示。

圖6 基于DDAG的可鉆性辨識算法Fig.6 Drillability identification algorithm based on DDAG

由上圖算法結(jié)構(gòu)可知,該方法將所有分類器構(gòu)造成一種兩向有向無環(huán)圖。其中,分類器1處于頂部根節(jié)點(diǎn)位置,完成對1～4級可鉆性等級中首尾兩級可鉆性比較,即通過比較可鉆性1級和可鉆性4級,排除掉樣本最不可能屬于可鉆性1級的可鉆性4級,并刪除該樣本,依次類推,經(jīng)過3次排除后,剩下的類別即為可鉆性1級。通過逐次比較,該分類算法能夠保證較高辨識準(zhǔn)確率。

目前關(guān)于SVM參數(shù)優(yōu)化方法主要包含兩種:網(wǎng)格搜索法(grid search)和啟發(fā)式尋優(yōu)法(heuristic optimization)[14],其中網(wǎng)格搜索法利用(C,g)交叉組合的方式獲取最佳參數(shù),并將優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行交叉驗(yàn)證(cross validation),使其分類準(zhǔn)確率最高,該優(yōu)化方法較啟發(fā)式算法更易于實(shí)現(xiàn),且迭代步數(shù)較少,因此,本文擬采用網(wǎng)格搜索法開展核函數(shù)參數(shù)g和懲罰系數(shù)C尋優(yōu),優(yōu)化結(jié)果如圖7所示。

由圖7中參數(shù)選擇三維視圖可知,參數(shù)C和g對辨識準(zhǔn)確率影響顯著,且與參數(shù)C和g成正相關(guān),當(dāng)C大于0.6,g大于0.004后,辨識準(zhǔn)確率保證在90%以上。

為驗(yàn)證辨識模型泛化學(xué)習(xí)能力,需將相同鉆進(jìn)規(guī)程參數(shù)下不同可鉆性等級樣本的鉆進(jìn)特征輸入該辨識模型中進(jìn)行訓(xùn)練,觀察優(yōu)化前后辨識模型輸出準(zhǔn)確率是否達(dá)到應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。在此選擇回轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)速100 r/min和進(jìn)尺速率10 mm/min作為“辨識用鉆進(jìn)規(guī)程參數(shù)”。針對可鉆性等級為1級、3級、5級和6級的模擬月壤樣本為鉆進(jìn)對象,試驗(yàn)中記錄回轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)矩Tr和鉆壓力Fp的時域均值和頻域方差作為辨識特征參量。每組鉆進(jìn)對象選取100個樣本作為訓(xùn)練集進(jìn)行支持向量機(jī)訓(xùn)練,另取40個測試集樣本用以驗(yàn)證該可鉆性辨識優(yōu)化模型的準(zhǔn)確性,參數(shù)優(yōu)化后可鉆性辨識結(jié)果如圖8所示。

圖7 支持向量機(jī)模型參數(shù)優(yōu)化Fig.7 Optimization for SVM model parameters

圖8 可鉆性實(shí)時辨識結(jié)果Fig.8 Online drillability identification results

由上圖中辨識結(jié)果可知,支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化后模型準(zhǔn)確率為94.37%。基于優(yōu)化參數(shù)后的辨識模型,可鉆性等級5級和6級的辨識準(zhǔn)確率為93.75%。由此表明,辨識模型參數(shù)優(yōu)化后,其辨識準(zhǔn)確率較高,可用以開展實(shí)施鉆進(jìn)控制。

3.3 地面試驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證上述鉆進(jìn)控制方法的有效性,需模擬月面復(fù)雜苛刻的鉆進(jìn)工況,開展基于可鉆性在線辨識的鉆進(jìn)試驗(yàn)研究。如圖9所示,構(gòu)建了深度約為550 mm的涵蓋3種可鉆性等級的五層模擬月壤樣本。從上至下各層布置如下:松散型HIT-LS1#模擬月壤、塊狀石灰?guī)r、松散型HIT-LS1#模擬月壤、塊狀大理巖和松散型HIT-LS1#模擬月壤。各層鉆進(jìn)對象對應(yīng)的可鉆性等級為:1級—5級—1級—6級—1級。

圖9 不同可鉆性等級交替排布的模擬月壤樣本Fig.9 Lunar regolith simulant mixed with different drillabilities

如圖10所示,試驗(yàn)中實(shí)時記錄可鉆性識別模塊的辨識結(jié)果。對比可鉆性辨識結(jié)果與實(shí)際樣本的可鉆性等級知,整個鉆進(jìn)過程一共啟動了530次可鉆性辨識,其中準(zhǔn)確辨識可鉆性等級495次,總體辨識準(zhǔn)確率達(dá)到93.4%。在鉆進(jìn)較難鉆進(jìn)的模擬月巖時,由于巖石樣本存在較大的各向異性,導(dǎo)致力載特性差異較大,可鉆性辨識模塊多次出現(xiàn)誤判,但局部辨識準(zhǔn)確率仍高于90%。優(yōu)化后的可鉆性辨識模型在實(shí)際鉆進(jìn)過程中具有較好的辨識效果。

圖10 可鉆性實(shí)時辨識結(jié)果Fig.10 Online drillability identification results

圖11 鉆進(jìn)狀態(tài)監(jiān)測信號的試驗(yàn)結(jié)果Fig.11 Experimental results of drilling state signals

如圖11所示,試驗(yàn)中鉆具的回轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)矩、鉆壓力、回轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)速和進(jìn)尺速率依據(jù)辨識結(jié)果進(jìn)行了實(shí)時調(diào)整。在第1層松散型模擬月壤中鉆進(jìn)時,鉆具保持回轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)速80 r/min,進(jìn)尺速率80 mm/min恒定,此時鉆壓力小于50 N,回轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)矩小于0.6 N·m。當(dāng)鉆進(jìn)至第2層石灰?guī)r樣本時,鉆壓力急劇上升,此時控制算法立即切換至辨識用鉆進(jìn)工藝參數(shù)。當(dāng)辨識出相應(yīng)可鉆性等級后,隨即切換至與4級可鉆性等級對應(yīng)的最優(yōu)鉆進(jìn)工藝參數(shù):回轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)速100 r/min,進(jìn)尺速率10 mm/min,并保持此鉆進(jìn)工藝參數(shù)恒定不變。在鉆進(jìn)石灰?guī)r樣本時,鉆具所受鉆壓力小于500 N,回轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)矩小于6 N·m。后續(xù)鉆進(jìn)過程中,此鉆進(jìn)控制算法依據(jù)可鉆性辨識結(jié)果及時調(diào)整了回轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)速、進(jìn)尺速率以及激振頻率,使得鉆進(jìn)負(fù)載基本保持穩(wěn)定。在鉆進(jìn)550 mm深度的復(fù)雜模擬月壤過程中,共耗時600 s,鉆進(jìn)峰值功率約90 W,鉆進(jìn)總功耗小于10 W·h。

4 結(jié) 論

本文分析了月面無人鉆取采樣鉆進(jìn)控制技術(shù)的難點(diǎn),提出了一種基于可鉆性在線辨識的鉆進(jìn)控制方法?；跈C(jī)械鉆速法劃分了模擬月壤可鉆性等級,簡化了鉆進(jìn)工況的辨識難易程度。以鉆進(jìn)過程中的狀態(tài)監(jiān)測信號為基礎(chǔ),利用支持向量機(jī)的模式識別方法開展鉆進(jìn)對象的可鉆性等級在線辨識,同時依據(jù)辨識結(jié)果匹配最優(yōu)的鉆進(jìn)工藝參數(shù),實(shí)現(xiàn)了鉆進(jìn)過程的智能控制。復(fù)雜鉆進(jìn)工況下的閉環(huán)控制試驗(yàn)表明,此鉆進(jìn)控制方法具有較高的環(huán)境適應(yīng)能力,可有效提高鉆進(jìn)安全性。

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通信地址:哈爾濱工業(yè)大學(xué)科學(xué)園3037信箱(150080)

電話:(0451)86413857

E-mail:quanqiquan@hit.edu.cn

Control Method of Lunar Drilling Based on Online Identification of Drilling Ability

TANG Junyue,QUAN Qiquan,JIANG Shengyuan,HOU Xuyan,DENG Zongquan
(State Key Laboratory of Robotics and System,Harbin Institute of Technology,Harbin 150080,China)

Drilling and coring,as an effective method of acquiring deep lunar regolith,has been widely applied in extraterrestrial sampling missions.Different from drilling on Earth,unmanned lunar drilling&coring may meet several technical problems,such as time delays in remote control,limited sensor resources,lack of geological information on sampling site,complicated mechanical properties of lunar regolith and so on.To realize high efficient drilling process with high reliability and have adaptability on unknown drilling environment,sampling device should adjust drilling parameters online depending on the real-time drilling conditions by limited hardware resources on the probe.This paper proposed a control method of lunar drilling based on online identification of drilling ability.The intelligent drilling control method has been realized by using drilling ability index to describe the drilling difficulty level,adopting pattern recognition method to identify the drilling ability levels and matching the optimized drilling parameters online.In order to verify the proposed control method,the drilling experiment in a multi-layered simulation mixed with granular soil and hard rocks has been conducted.Experimental results showed that drilling load under this control method could be controlled effectively.

lunar exploration;unmanned drilling&coring;drilling control;drilling ability;online identification

V19

A

2095-7777(2015)04-0325-08

10.15982/j.issn.2095-7777.2015.04.005

全齊全(1983—),男,講師,碩士研究生導(dǎo)師,研究方向:空間機(jī)構(gòu)在軌及地面測試技術(shù)。

[責(zé)任編輯:高莎]

2015-09-25

2015-10-24

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61403106)