线控转向汽车传动比智能控制策略的研究

以线控转向汽车的传动比控制为重点进行研究,提出了传动比智能控制策略,旨在进一步改善系统的转向性能。针对转向系统的不确定性、非线性的特点,在原有基于模型控制方法的基础上,研究了模糊控制和模糊神经网络在传动比控制中的应用;首先利用模糊控制技术设计传动比控制器,然后研究了模糊神经网络的结构和算法,利用模糊神经网络对理想传动比控制进行改进,实现了输入变量隶属函数中心值和宽度的在线调节,进而对传动比进行优化;从仿真结果可以看出基于模糊神经网络的控制方法比单模糊控制扩大了传动比变化的车速范围,更加符合理想传动比的要求,表明基于模糊神经网络控制方法更具有可行性和有效性。

基于变传动比的线控转向前轮转角控制

提出一种基于混合智能变传动比技术的前轮转角控制算法;分析了车辆转向性能和转向稳定性的影响因素,利用模糊神经网络设计以控制车辆转向性能为重点的传动比控制器,利用直线拟合方法设计以转向稳定性为重点的传动比控制器,然后应用模糊软切换技术对两传动比进行切换融合,最终得出兼顾转向性能和转向稳定性的恰当总传动比;利用该传动比直接控制前轮转角,并将控制策略进行仿真实验;实验结果表明总传动比不仅在数值范围和曲线形状上更接近理想传动比,而且将对应的峰值速度控制在110km/h左右,优于其他两个分传动比的控制效果;用该传动比控制的整车稳定性和前轮路径跟踪能力较好,可见整个控制策略的有效性。

FlexRay车载网络管理数据调度的研究

为确保汽车通信构架FlexRay的高效实时运行,需要尽可能地简化网络结构设计、降低通信复杂程度,良好的车载网络管理能够实现这些功能。简述了FlexRay通信协议和数据帧结构,在对比两种网络管理机制之后,提出了一种基于新规范的FlexRay网络管理方法。以其基本规范为依据,对网络管理数据的调度进行了分类,设计了数据的动态调度策略。研究表明,该调度策略满足了车载网络的动态性。

线控转向汽车路径跟踪控制策略研究

针对线控转向传动比可变的特点,提出一种混合智能变传动比技术的线控转向路径跟踪控制策略,解决了传统模型算法中传动比固定或变化范围较小,导致车辆转向性能下降的问题。首先利用模糊神经网络、直线拟合、模糊软切换三种技术设计出线控转向系统的兼顾转向性能和转向稳定性的智能总传动比,然后利用该传动比设计线控转向控制系统,并将控制策略进行联合仿真。研究表明:在低速以及中高速情况下,无论是简单路径还是复杂路径,混合智能变传动比的线控转向汽车都有较强的路径跟踪能力,验证了控制策略的有效性。

工业机器人最短移动路径智能选取方法仿真

对工业机器人移动路径选取问题的研究,能够有效提高工业机器人工作效率。对机器人最短移动路径的智能选取,需要选中一条路径后进行一次搜索,保留其中较优的解,完成路径的选取。传统方法检测周围近距离障碍物,确定临时路径后择优,但忽略了对路径进行邻域搜索,导致路径选取效果不理想。提出基于人工蜂群算法的最短路径智能选取方法,并给出了工业机器人移动过程中的扰动规则;先随机生成若干个可行解作为初始路径;引领蜂对工业机器人移动初始路径进行一次邻域搜索,当引领蜂完成一次完整的领域搜索后将信息传达给跟随蜂,跟随蜂通过精英保留策略进行路径选择,选中一条路径后也会进行一次邻域搜索,保留其中较优的解。实验结果表明,最小代价路径随着蜂群迭代的进行不断自适应调整,获得的工业机器人最短移动路径同时也是全局最小代价路径。

基于改进蜂群算法的焊接机器人路径规划方法研究

针对焊接机器人的运动特点及焊接工作过程中焊枪的避障问题,提出基于改进人工蜂群算法的机器人避障焊接路径规划策略。首先针对传统人工蜂群算法存在的问题,将Lévy(莱维)分布引入到人工蜂群算法侦查蜂寻找新蜜源的过程中,代替其原有0~1之间的随机分布过程,形成了基于Lévy飞行的改进型人工蜂群算法,然后将其应用到焊接机器人的路径规划问题中,并进行了仿真实验。结果表明:改进后的方法能够得到最优的焊接避障路径,且寻优速度快、过程稳定。该方法可用于解决焊接机器人避障路径规划问题。

趋近律参数优化的永磁同步电动机模糊滑模控制

研究了一种趋近律参数优化的模糊滑模控制方法,应用到永磁同步电动机转速控制中。采用神经网络优化趋近律参数,提取趋近律参数的最优曲线,在此基础上设计了滑模变结构控制器实时修正趋近律参数,最后应用到PMSM转速控制中。仿真及实验结果表明,该方法具有良好的静态、动态特性和鲁棒性。

虚拟现实技术在电气类课程教学改革中的应用

提出一种模拟真实情境的课堂教学改革方法,即基于虚拟现实技术的课堂教学模式。介绍虚拟现实技术的概念、特点,并对其应用于教学中的优越性进行分析,最后论述虚拟现实技术在电气类专业教学改革中的应用,并以电气控制与PLC课程为例,提出具体的应用方法,进一步体现其独特的优越性。

基于PLC的多功能开放式实验教学平台设计

为了满足现在教学的多样性与创新性,针对现有PLC实验箱结构的封闭性与功能的单一性,设计一种基于PLC的多功能开放式实验教学平台,该平台在结构上采用模块化设计,可以自由拆卸与搭建,具有一定的灵活性,且功能丰富,能够满足自动化专业工业控制领域所有的基础实验功能。

基于成果导向(OBE)理念的自动化人才培养模式研究

文章是在转型发展背景下,研究如何进行教学模式整体改革,提高教学质量,提高人才培养综合素质。以自动化专业为例,以培养高层次应用技术型人才为最终目标,以OBE教学理念为核心,围绕"一路、一群、一方法"三方面提出一套新型的教学模式,涵盖了专业教学思路及框架规划、课程群建设、具体的教学改革方法等内容,改革思路新颖、改革目标明确、改革方案完整,有助于进一步提高教学质量。

基于工业机器人的药品包装线支架搬运控制系统设计

设计了基于工业机器人的药品包装线支架搬运控制系统,主要包括系统控制方案的确定、元件的选型、硬件平台的搭建、系统控制程序编写、调试等内容。调试结果表明,该系统能够按照规定的工艺流程进行搬运、扫码、打标等动作。该系统目前已应用到真实的包装线中,能够与前后工作站相互配合完成整套产线工艺,运行稳定。

基于工作过程系统化的应用型本科自动化专业课程体系构建

课程体系是整个专业建设的核心,是实现人才培养目标的载体。本文在深入研究工作过程系统化理念的基础上,结合学校应用技术型人才培养的目标,以工作过程系统化理念为核心,以自动化专业为例构建了工作过程系统化课程体系,全面提高学生的岗位实践能力。本文主要阐述了该课程体系构建的思路、过程、课程体系组成、实施及效果分析,该方法思路清晰,可操作性较强,有助于进一步培养应用型人才。

基于PLC及触摸屏的焊接平台控制系统设计

文章设计了一种焊接平台自动控制系统,进而彻底克服了原有控制系统定位精度低、生产效率低的缺点。主要对控制系统的硬件结构和软件控制程序进行了设计。实验结果表明,该系统定位进度高,运行平稳,也可以灵活改变焊接尺寸,适应不同的焊接工件,使用范围广,焊接效率高,具有很好的自动化和柔性化。该系统已投入生产使用,性能稳定。

基于SVM的液压机械驱动齿轮组故障诊断研究

针对液压机械驱动齿轮组故障诊断结果精准度不佳、可靠性差等问题,本文提出基于SVM的液压机械驱动齿轮组故障诊断研究。采集了液压机械驱动齿轮组振动信号,构建液压机械驱动齿轮组故障信号分离模型;运用低秩算法分离液压机械驱动齿轮箱振源信号,设计齿轮组故障信号约束条件,完成液压机械驱动齿轮组分类;根据分类结果,采用SDAE模型提取液压机械驱动齿轮组故障特征,并将提取结果输入到支持向量机内训练,其最终输出结果就是最佳诊断结果,实现基于SVM的液压机械驱动齿轮组故障诊断研究。实验结果表明,通过对该方法开展故障检测及故障诊断测试,本文方法下分类错误率不超过3.5%,验证了该方法的可行性高。

基于膜计算的搬运机器人轨迹规划和模型预测控制

针对复杂环境下搬运机器人存在轨迹规划效率低、跟踪控制误差较大及系统不稳定的问题,提出基于膜计算及模型预测的搬运机器人轨迹优化控制方法。首先,针对传统动态窗口算法在速度采样空间中采用均匀等分的方式进行采样,导致轨迹规划效率低的问题,设计了一种基于膜计算粒子群算法改进的搬运机器人动态窗口算法。借助粒子群的随机性和膜计算的分布式并行计算能力对传统动态窗口算法进行优化设计,不断迭代得到最优路径;其次,针对搬运机器人系统模型的非线性特点,采用线性模型预测控制方法完成轨迹跟踪,通过构建预测模型、设定目标函数及设计积分器来完成高精度轨迹跟踪。实验结果表明,在稀疏障碍物和复杂障碍物2种实验场景中,改进后的算法在路径长度、时间及步数上平均减少了15.07%、6.72%、7.68%,且所提的模型预测控制方法在跟踪精度、系统鲁棒性方面都具有一定的优势。

三本院校计算机控制技术教学改革研究

提出一种适合"三本"院校应用的计算机控制技术教学方法,从课程内容设置、理论教学方法、实践教学方法方面进行不同程度的探索与改革,形成一种以学习兴趣培养为核心的专门针对"三本"院校的计算机控制技术教学方法。

基于改进T-S模糊模型的弧焊机器人轨迹实时跟踪

针对弧焊机器人在实际作业中受到诸多不确定因素的影响,导致弧焊机器人焊接轨迹偏离预期轨迹的问题,提出一种基于改进T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的弧焊机器人轨迹实时跟踪方法。采用图像识别技术识别并定位焊缝,通过坐标转换,确定焊缝中心线在机器人坐标系中的位置坐标。利用蚁群算法根据焊缝中心线在机器人坐标系中的坐标,搜索从起始位置到目标位置的最优焊接路径。设计了一种改进区间二型T-S模糊模型,通过视觉传感器实时获取新的焊缝信息,计算轨迹误差,以此为输入,利用改进T-S模糊模型对机器人的运动轨迹进行实时调整。实验结果表明,采用改进T-S模糊模型后,机器人轨迹跟踪离散度均降至1 mm以下,弧焊机器人轨迹与预期轨迹高度重合,比传统方法跟踪离散度大大降低。

应用技术型背景下自动化专业综合实训教学改革探究

文章提出了ARCS动机模型与模块化项目驱动相结合的综合实训课教学改革方法。在师资、设备建设、授课形式、授课内容、考核方式方面进行了不同程度的探索与改革,目的在于激发学习动机、夯实理论基础、综合应用知识、提高实践能力,体现实训课的真正价值。

基于膜计算粒子群算法的巡检机器人运动控制

针对矿用巡检机器人在工作过程中效率低、稳定难的问题,该文设计了一种基于膜计算优化粒子群算法的PID控制方法。首先,根据矿区路面不平整及机器人自身特点,建立其运动模型;然后,采用单层膜结构模型对粒子群算法进行优化设计,得到膜计算优化粒子群算法(MC-PSO),将PID的3个控制参数编码成MC-PSO算法优化的对象,经过换位、交流、交叉和改写这4个规则处理后得到理想的优化值,并将其应用到矿用巡检机器人控制中;最后,进行了仿真实验,并与传统PID、模糊PID(Fuzzy-PID)相比较,实验数据表明,在系统平均误差方面分别减少了0.23 m和0.16 m,在系统调节时间方面分别减少了4.6 s和3.08 s,同时系统抗干扰能力较好,验证了该算法在提升系统响应速度、控制精度及鲁棒性方面有较好的效果。

线控转向汽车传感器的智能容错设计

在汽车线控转向优化控制的研究中,汽车传感器容错技术模型精确度低和易受扰动影响等问题,造成汽车的安全性能受到影响。针对传统解析关系模型精度低,采用了邻域粗糙集模型对传感器信息进行预处理,用以精确找出与容错对象存在解析关系的相关联传感器信息;为了消除观测器的扰动影响,利用了神经网络组建容错对象的冗余信息,将关联传感器信号作为径向基神经网络的输入,容错对象的信号用作进行监督训练。利用神经网络的估计输出和容错对象的输出差值,即残差是否超出门限来实现故障判别,在残差超过门限后进行输出控制,屏蔽故障传感器输出,可用神经网络的估计输出来完成信号补偿。通过仿真表明,改进设计具有较好的抗噪性和逼近能力,能很好的完成故障检测和信号补偿,达到容错控制的目的。