基于小脑模型关节控制器神经网络的短期电价预测

电价预测是电力市场决策的基础。文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型。并以美国加州电力市场的数据作为计算实例,分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进行短期电价预测。两种预测结果对比表明,CMAC神经网络具有所需训练样本少、输出稳定性好、计算速度快和预测精度高等优点,比较适用于短期电价预测。

通用型机器人关节控制器的研制

根据通用型机器人关节控制器的功能需求,基于单片机构建出硬件结构框图,并设计了相应的控制软件流程,特别对于关节运动的自动加减速度控制策略和内部通信的实现进行了详细阐述。最后将其成功应用于自行研制的NGR01型多关节教学工业两用型机器人控制系统中,获得了比较满意的效果。

基于小脑模型关节控制器与PID复合的高速公路交通流密度控制

高速公路交通控制系统是一个复杂的非线性时变系统,传统的匝道控制方法难以取得满意的控制效果.为此,本文提出基于小脑模型关节控制器(CMAC)与PID复合的匝道控制方法.首先建立了二阶宏观动态交通流模型,然后研究了CMAC与PID复合控制算法,结合非线性反馈理论,设计了基于CMAC与PID复合的高速公路交通流密度控制器,该密度控制问题是一个输出跟踪和扰动抑制问题,最后采用两个仿真实例对该方法的有效性进行验证.结果表明,复合控制具有优越的密度跟踪性能和抑制噪声干扰的能力;复合控制方法能够有效地消除交通拥挤,并使主线车流趋于稳定.

基于小脑模型关节控制器的水下机械手复合运动控制的研究及仿真

水下机械手系统是一个高度非线性强耦合的作业系统,作业环境非常复杂且受到强干扰。考虑水动力对水下机械手的作用,推导了水下机械手的动力学模型;提出了一种基于小脑模型关节控制器与PID的复合控制算法,使水下机械手具有在线学习能力,能适应复杂的水下作业环境。以二关节水下机械手为例,利用MATLAB/Simulink对水下机械手的作业控制进行了仿真研究,结果证明,该控制方法和动力学模型可以有效地用于水下机械手的控制研究。

FPGA软硬件编程方法的模块化关节控制器设计

为了提高机器人关节控制的性能,设计了一套基于现场可编程门阵列(FPGA)软硬件编程方法的模块化关节控制器。在控制器中,传感器采集和电流矢量控制采用标准硬件描述语言VHDL编写以提高电流控制的带宽,电流控制周期为50μs。机器人关节控制律在NiosⅡ处理器中以C语言实现,控制周期为200μs。自顶向下的层次化设计方法应用于矢量控制知识产权(IP)核设计,并给出矢量控制中的坐标变换、PI调节算法等功能模块的数据流图,整个矢量控制计算耗时3.48μs。该关节控制器应用到7自由度机器人中。实验结果表明,关节位置和电机力矩跟踪效果较好,且控制器对机器人构型不敏感。

小脑模型关节控制器网络在传送带给料生产加工站学习优化控制中的应用

研究单站点传送带给料生产加工站(conveyor-serviced production station,CSPS)系统的前视(look-ahead)距离最优控制问题,以提高系统的工作效率.论文运用半Markov决策过程对CSPS优化控制问题进行建模.考虑传统Q学习难以直接处理CSPS系统前视距离为连续变量的优化控制问题,将小脑模型关节控制器网络的Q值函数逼近与在线学习技术相结合,给出了在线Q学习及模型无关的在线策略迭代算法.仿真结果表明,文中算法提高了学习速度和优化精度.

基于小脑模型关节控制器的电液伺服舵机加载系统多余力矩补偿器研究

针对电液伺服舵机加载系统存在多余力矩的问题,提出一种基于小脑模型关节控制器的多余力矩补偿器设计方法。仿真结果表明,小脑模型关节控制器多余力矩补偿器抑制多余力矩的效果要远远优于传统多余力矩补偿器,且具有良好的鲁棒性。

基于DSP仿人机器人关节控制器设计

在具有32自由度仿人机器人中,为了每一个关节动作准确,可以采用分布式控制的体系结构。这里采用基于RS 485总线的TMS320F240DSP作为分布式关节控制器,非常适合于在机械臂内的狭小空间内安装,并进行增量码盘和速度检测电路的设计以及相应的软件设计等,完成了6个自由度机械臂分布式关节控制器设计,能够满足仿人机器人技术与系统的运动轨迹的要求。

基于Windows环境下硬件中断的机器人关节控制器设计

本文分析了在Windows环境下利用硬件中断来进行实时控制的可行性并介绍了其实现的具体方法,在此基础上设计了机器人关节控制器,运行效果良好。

基于模糊聚类和关节控制器神经网络的边际电价预测

应用基于模糊聚类和关节控制器神经网络的边际电价预测方法,精确预测边际电价,并有效克服BP等算法中负荷峰谷时段出现的预测误差大、结果不稳定的现象。通过计算实例进行边际电价预测,预测结果表明:方法输出稳定性好、计算速度快、预测精度较高。

多模式驱动的机器人关节控制器设计及实验

建立了基于直流电机的系统模型,提出了基于PID的闭环反馈控制策略和基于时间或电流的切换控制方法.然后,借助Matlab/Simulink软件分别进行了位置控制、力矩控制及二者切换的仿真,并进行了关节驱动控制系统的软硬件设计.最后,通过实验对所提方法进行了验证与分析.仿真和实验结果表明:所设计的关节控制器,能够实现位置控制、力矩控制功能.在位置控制模式下,影响其响应速度的因素主要是驱动系统硬件.在力矩控制模式下,影响其响应速度的因素主要是PID参数,且当PID参数Kp,Ki,Kd分别为0.2,0.325,3.0时,系统具有较好的响应特性.位置控制与力矩控制2种模式间可基于时间和电流进行稳定的切换.该关节控制器能够应用于机器人关节驱动系统,实现关节的驱动与灵活的控制.

基于模糊聚类和关节控制器神经网络的边际电价预测方法

在电力市场中运作中,电厂的报价反映了电厂的运作成本和市场供求信息,准确的预测边际电价信息,对电力供应商的竞价决策有重要意义.应用基于模糊聚类(FCM)和关节控制器神经网络(CMAC)的边际电价预测方法,可以精确预测边际电价,并能有效克服其他算法中出现的"毛刺"现象,通过计算实例进行边际电价预测,预测结果表明:输出稳定性好、计算速度快、预测精度较高.

一种状态自动划分的模糊小脑模型关节控制器值函数拟合方法

在庞大离散状态空间或连续状态空间中,强化学习(RL)需要进行值函数拟合以寻找最优策略.但函数拟合器的结构往往由设计者预先设定,在学习过程中不能动态调整缺乏自适应性.为了自动构建函数拟合器的结构,提出一种可以进行状态自动划分的模糊小脑模型关节控制(FCMAC)值函数拟合方法.该方法利用Bellman误差的变化趋势实现状态自动划分,并且探讨了两种选择划分区域的机制.汽车爬坡问题和机器人足球仿真平台中的实验结果表明新算法能有效拟合值函数,而且利用所提出的函数拟合器智能体可以进行有效的强化学习.

利用dsPIC30F5013的气动灵巧手关节控制器设计

提出一种以dsPIC30F5013数字信号控制器为核心的气动灵巧手关节控制器的设计方案,包括硬件结构和系统软件设计。该控制器采用AS5045位置传感器和电/气比例阀内置传感器作为反馈装置,实现双闭环控制,以提高气动灵巧手关节控制精度。控制器通过键盘和上位机信号输入两种方式,使得在保持与上位机实时联系的同时也能够独立完成对灵巧手关节的控制,从而减轻上位机的负荷。目前该控制器已成功用于气动灵巧手的控制,并取得了良好的应用效果。

卓越I型仿人机器人底层关节控制器的设计

为了实现卓越I型机器人在实际环境中稳步行走,设计了底层控制系统中的关节控制器用于控制舵机。选用DSP TMS320F2812作为处理器,充分利用其全数字型,集成度高,体积小,低功耗以及可实现多轴运动的特点,对底层各个关节舵机进行控制,实现既定舵机的运转,以及将舵机的转速和位置等相关传感器的信息反馈给上级控制处理器实现对关节舵机精确的控制,并通过DSP TMS320F2812的两个事件管理器分别同时控制机器人的左右腿的关节舵机单元,提高了机器人在实际行走以及执行任务过程中的实时性、准确性以及稳定性。

基于DSP的草莓采摘机器人关节控制器的研究

在当前的草莓采摘机器人研究过程中,其机器人自身的关节控制器是以DSP为基础,将当前的永磁同步电机作为执行电机,结合实际情况制定完善的三闭环位置伺服控制方案。同时将当前的直轴电枢电流矢量控制策略为基础,进行合理的DSP运动控制器设计,满足实际的需求。基于此,作者结合自身经验,对当前的基于DSP草莓采摘机器人关节控制器的研究进行详细的分析,以供相关工作人员参考。

欠驱动双足步行机器人关节控制器设计与实验研究

双足步行机器人发展至今,不自然的机械步态依然没有多大的改变,且一般依赖大力矩、高增益的反馈驱动系统以及上层的轨迹规划和姿态平衡控制来实现稳定双足步行。由于采用复杂控制策略和驱动系统造成机器人能量使用效率较低,而且不利于研究人类自然、高效的行走机理。本文旨在为欠驱动双足步行机器人提供稳定、可靠的关节控制器解决方案,以达到快速、精确控制,实现仿人类的动态稳定、自然高效步行。本文主要包括介绍机器人关节控制器的硬件系统设计,基于Hebb学习的单神经元PID算法在机器人关节控制器控制策略的实现。

机器人球关节电机及其控制器研究

本文针对由增强型五相混合式步进电机组成的２自由度机器人球关节，着重介绍其连续轨迹（ＣＰ）控制原理，并提出“广义加密双判别插补”控制策略及其算法；所研究的控制器采用两级微机控制系统，能实现路径规划和协调控制。由实例证实它有良好的轨迹跟踪性能。

柔性空间机器人基于关节柔性补偿控制器与虚拟力概念的模糊全局滑模控制及振动主动抑制

空间机器人系统的柔性主要体现在空间机器人的臂杆和连接各臂杆之间的铰关节;由于空间机器人系统结构的复杂性,以往研究人员对同时具有柔性关节和柔性臂的系统关注不够;为此讨论了参数不确定情况下柔性关节、柔性臂空间机器人系统的动力学模拟、运动控制方案设计和以及臂、关节双重柔性振动的分阶主动抑制问题。依据线动量、角动量守恒关系并基于拉格朗日方程、线性扭转弹簧及假设模态法推导了系统动力学模型;以此为基础;针对空间机器人实际应用中各关节铰具有较强柔性的情况,引入了关节柔性补偿控制器并结合奇异摄动技术将整个系统分解成独立时间尺度的电机力矩动力子系统和柔性臂子系统;针对电机力矩动力子系统,设计了力矩微分反馈控制器来抑制关节柔性引起的系统弹性振动;针对柔性臂子系统,提出了一种基于虚拟力概念的自适应模糊全局滑模控制方案,由于运用了虚拟力的概念,从而通过仅设计一个控制输入就可达到既跟踪期望轨迹又抑制柔性臂柔性振动的控制目标。计算机数值仿真对比实验证实了该方法的可靠性和有效性。

仿袋鼠跳跃机器人用关节运动控制器设计

设计了一种基于TI公司高性能浮点DSP TMS320F28335和双全桥PWM电机驱动器DRV8402的仿袋鼠跳跃机器人关节运动控制器。控制器实时采集机器人3个关节相对运动角度,利用积分分离的PID控制算法实现关节驱动电机位置闭环控制。设计了基于LabW indows/CVI的上位机测控软件,制作了控制器样机并进行系统联调,实验结果表明控制器设计合理,方案可行。