冗余机械臂逆运动学分析与迷彩喷涂路径规划

文中基于改进智能算法开展冗余机械臂逆运动学分析与三维数码迷彩喷涂路径规划。首先,基于冗余机械臂的初始和极限角度获得测试数据集,同时在网络模型中添加嵌套循环,通过新的遗传算法–逆向传播(Genetic Algorithm-Back Propagation, GA-BP)神经网络模型得到各关节角的最大绝对值误差,完成逆运动学分析;其次,在上述逆运动学求解的基础上,开展迷彩喷涂路径规划,建立迷彩图案模型,并进行Harris角点检测,实现迷彩图案局部分块,利用四邻域搜索完成分块图案的局部路径规划;然后,搭建旅行商模型,改进遗传算法的种群初始化和变异方式,进而获得二维空间的最优路径;最后,结合快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Trees, RRT)算法,生成三维空间数码迷彩的喷涂路径。仿真和数码迷彩喷涂实验结果验证了该方法的可行性和有效性。

柔索驱动并联机器人动力学建模与数值仿真

柔索驱动并联机器人采用柔索代替连杆作为驱动元件,并结合了并联机构和柔索驱动的优点。500m口径大射电望远镜(Five-hundred meter aperture spherical radio telescope,FAST)粗调系统通过6根索长的协调变化使馈源舱作跟踪射电源的6自由度运动,其工作特点与并联机器人类似,因此可被看作柔索驱动并联机器人。基于此,根据FAST 5m缩比试验模型,首先应用悬链线解析表达式推导出柔索两端固定时索端拉力与索长之间的关系,用于求解特定长度的驱动柔索对处于某一位姿的馈源舱的作用力。其次,对该舱索系统进行逆运动学分析,采用拉格朗日方程建立柔索驱动并联机器人的逆动力学模型。最后,针对FAST 5m缩比模型的设计方案进行动力学仿真,数值结果表明该动力学建模是合理的。

混合驱动柔索并联机器人的设计与分析

为了使柔索并联机器人高效率、大负载、高性能的运动输出,根据并联机器人机构结构综合理论,设计一种新型混合驱动柔索并联机器人机构,给出机构虚拟样机模型,该机构通过混合驱动平面五连杆并联机构驱动柔索牵引末端执行器完成期望轨迹跟踪运动。基于牛顿—欧拉方法,建立混合驱动柔索并联机器人系统的动力学方程,结合实例进行力学分析和数值仿真。结果表明,混合驱动柔索并联机器人机构设计合理,数学模型正确,为混合驱动柔索并联机器人物理样机设计制造和控制系统的设计提供了理论依据。

一种柔索并联机器人的动力学建模与主动控制

柔索并联机器人采用柔索代替连杆作为机器人的驱动元件,它结合了并联结构和柔索驱动的优点。500m口径大射电望远镜(FAST)粗调系统是通过六根索长的协调变化使馈源舱作跟踪射电源的六自由度运动,其工作特点类似并联机器人,因此也被看作柔索并联机器人。基于FAST5m缩比实验模型,首先进行了逆运动学分析;其次,采用拉格朗日方程建立了柔索并联机器人的逆动力学模型;最后,针对结构特点模拟作用在馈源舱上的随机风荷,设计了用模糊控制器自动调整免疫系统反馈规律的免疫PID控制器来控制馈源轨迹跟踪的风振响应。数值结果验证了该主动控制策略能够有效衰减风荷振动,从而提高了馈源轨迹跟踪精度。

双台汽车起重机柔索并联装备变幅运动下的动力学建模与分析

相比单台起重机,双台汽车起重机柔索并联装备是一种由两台汽车起重机和负载共同构成,并能够实现沿Y、Z轴平移和绕X轴转动的双台汽车起重机系统。运用逆解法推导了系统的变幅角响应方程,并基于此得到该系统的运动学雅可比矩阵。基于此,求解铰接点、吊臂以及负载的偏导速度矩阵和加速度矩阵。基于虚功原理和运动学关系矩阵建立该系统的动力学模型,并采用Matlab软件对含有结构参数的系统的动力学进行分析。通过数值算例,结合该方法有效地分析了结构参数对系统驱动力矩影响能力。

可重构柔索并联机器人协同避障方法研究

针对可重构索驱动机器人自身结构与环境障碍物间高碰撞风险问题,设计了一种基于临界支撑线及多指抓握的可重构柔索机器人协同避障方法。通过简化环境障碍物与机器人结构得到一类可重构柔索机器人在复杂环境下的一般模型,在此模型基础上利用其结构的拓扑约束及障碍物间的临界支撑线求取机器人的无碰撞运动区域;通过凸包算法及凸包映射算法求取不同构型及障碍物分布下可重构柔索并联机器人的力封闭工作空间,并分析不同构型及障碍物分布对机器人无碰撞力封闭工作空间的影响;随后,通过优化算法求取指定运动轨迹上最优索分布;最后在重构索驱动机器人实验平台对所得优化结果进行验证。实验结果显示,所设计的可重构柔索机器人协同避障方法能有效避免重构索驱动机器人运动过程中的碰撞。

交流伺服驱动系统动态建模及控制

根据交流伺服驱动系统的等效电路模型,建立了由伺服驱动电机到卷扬机的机电系统的动态模型。在该模型中不但考虑了摩擦非线性环节的影响,而且还考虑了未建模动态等干扰的影响。在此基础上,进一步针对该交流伺服驱动系统,设计了一种模糊滑模控制方法。这种方法通过分阶段地加入指数趋近控制来加快系统响应,同时利用模糊控制器实时调整滑模控制的趋近律参数,不仅保证了控制系统的快速性和鲁棒性,而且有效地削弱了滑模控制的颤动。另外,该控制方案设计简单,便于工程应用。实例数值计算表明,这种控制方法能够获得良好的控制精度和较强的鲁棒性。

柔索驱动并联机器人运动控制研究

针对柔索驱动并联机器人的工作特点,研究柔索驱动并联机器人的运动控制方法。通过对柔索驱动并联机器人系统动力学的强非线性、参数不确定性以及受到外界干扰等系统特性的分析,探讨了系统适用的控制策略。进一步,设计了一种将常规PI控制和Fuzzy控制相结合的Fuzzy-PI混合离散控制策略来实现柔索驱动并联机器人轨迹跟踪控制。这种控制策略不仅能发挥模糊控制鲁棒性强、动态响应快的特点,而且具有常规PI控制器的动态跟踪品质和稳态精度。在此基础上,为了进一步提高Fuzzy-PI混合离散控制系统的适应能力,设计了一种带有自调整因子的模糊控制规则。数值结果表明,在相同给定条件下Fuzzy-PI控制算法、常规模糊控制和离散非线性PID控制算法跟踪期望轨迹时,沿X方向、Y方向和Z方向的跟踪误差分别在±10cm、±7cm、±3cm,±15cm、±8cm、±5cm,±15cm、±9cm、±4cm的范围内。

大射电望远镜馈源指向系统轨迹跟踪免疫PID控制

新一代大射电望远镜(LT)馈源指向跟踪系统具有变结构、非线性、慢时变、大滞后、强耦合、多输入多输出的特点,根据生物免疫系统反馈机理,在分析了常规PID控制和模糊控制算法的基础上,提出了用模糊控制器自动调整免疫系统反馈规律的免疫PID控制器来实现馈源轨迹跟踪的策略.对LT馈源指向跟踪系统的数值仿真实验结果表明,当存在外界随机扰动时该控制算法不仅能满足对馈源轨迹跟踪精度的要求,而且控制系统具有较强的鲁棒性.

基于干扰观测器的Fuzzy-PID控制及应用研究

针对大射电望远镜(LT)悬索粗调系统为一变结构、非线性、慢时变、大滞后、强耦合、多输入多输出柔性结构系统的特点,提出了一种Fuzzy-PID控制和干扰观测器相结合的控制算法来实现馈源轨迹跟踪策略。这种方法通过构造干扰观测器来预测该柔性结构系统的各种干扰,并根据预测到的干扰信息进行补偿以抑制干扰对系统的影响,同时引入Fuzzy控制算法来自适应整定PID控制器的参数实现具有最佳组合的PID控制。最后,对LT悬索-馈源舱控制系统进行了数值仿真,结果表明该控制算法可以较好地满足馈源系统轨迹跟踪精度要求,同时系统具有较强的适应性和鲁棒性。

超大型天线馈源舱柔索支撑结构动力学分析与跟踪控制

根据悬链线解析表达式推导出柔索两端固定时索端拉力与索长之间的关系,用于求解特定长度的驱动柔索对处于某一位姿的馈源舱作用力,在此基础上应用Newton-Euler法建立了超大型射电望远镜馈源舱柔索支撑系统的简化动力学模型.采用具有二次收敛性的Newton-Raphson迭代法进行求解,得到较快的求解速度以满足实时控制要求.针对该系统的非线性、慢时变、多变量耦合等特点,提出了一种自适应双模糊控制器来实现馈源舱轨迹跟踪.该控制器采用模糊推理完成两组控制器的平稳过渡.最后,通过仿真计算结果验证了该控制策略的有效性.

混合驱动柔索并联机器人系统集成设计

混合驱动柔索并联机器人是机电高度集成系统,其动态性能由结构系统和控制系统共同决定。为了提高混合驱动柔索并联机器人整体系统的动态性能,并考虑到其结构系统和控制系统的密切耦合关系,对混合驱动柔索并联机器人的结构系统与控制系统进行集成优化设计。描述混合驱动柔索并联机器人系统的结构和运动过程;根据闭环矢量原理和机构的几何特征,对混合驱动柔索并联机器人进行运动学分析;基于Lagrange方程,推导出混合驱动柔索并联机器人的动力学模型;讨论优化过程中涉及的设计变量、约束方程表达式和目标函数,建立混合驱动柔索并联机器人系统的集成优化模型。结合实例,对混合驱动柔索并联机器人系统进行分离优化设计和集成优化设计的数值仿真比较研究,结果表明,集成设计方法能够使系统获得更好的动态性能。

柔性Stewart平台的动力学建模与控制

根据KED原理建立了柔性支腿Stewart平台的动力学模型。针对该机构为一非线性、慢时变、强耦合、多输入多输出等特点，提出了一种基于优化神经网络结构的PID控制算法来实现大射电望远镜馈源高精度轨迹跟踪。理论分析和仿真结果表明，该控制算法不仅能满足馈源轨迹跟踪高精度要求，而且具有较强的鲁棒性。

索支撑柔性结构的动力学分析与控制

根据悬索精确的悬链线解析表达式推导出两端固定时悬索初始长度与拉力之间的关系,从而能够精确而高效地获得悬索对两端节点的拉力,在此基础上应用Newton-Euler法建立了舱索系统的动力学简化模型。针对该柔性结构为一非线性、大滞后、强耦合等特点,提出了一种常规PID控制与模糊PID控制并行结合的Fuzzy-PID复合控制算法来实现馈源轨迹跟踪策略。理论分析和仿真实验结果表明,该控制算法不仅能满足馈源舱轨迹跟踪精度要求,而且具有较强的鲁棒性。

基于模糊控制器的LNB温度控制系统

针对低噪声功率放大器(LNB)温度控制系统非线性、大滞后、物理模型不精确等特性和对温度控制的要求,提出了一种带有自调整因子和比例积分校正环节的双模糊控制策略来实现温度控制,给出了DSP控制实现的具体方案。该双模糊控制器采用模糊推理完成两组控制器的平稳过渡。实验结果表明了该系统的控制效果优于常规PID控制器,满足LNB控制系统温度控制要求。

大射电望远镜馈源柔索支撑系统的建模与控制

根据柔索精确的悬链线解析表达式,推导出了两端固定时柔索初始长度与拉力之间的关系,从而能够精确而高效地获得柔索对两端节点的拉力,在此基础上应用牛顿-欧拉法建立了大射电望远镜馈源柔索支撑系统的动力学简化模型.针对该系统的非线性、慢时变、多变量耦合等特点,提出了一种带有自调整因子和比例积分校正环节的双模糊控制器来实现馈源轨迹跟踪.采用双模糊控制器对所建立的动力学模型进行了系统控制仿真实验.结果表明,该控制系统不仅能较好地跟踪期望信号,而且能满足馈源柔索支撑系统轨迹跟踪精度要求.

基于参数BP网络的自整定PID控制在柔性结构控制中的应用

针对大射电望远镜(LT)悬索粗调系统为一非线性慢时变大滞后柔性系统的特点,提出用参数BP神经网络自整定PID控制器来实现馈源轨迹跟踪策略。仿真研究表明,该控制算法可以很好地满足馈源系统轨迹跟踪高精度要求。

大射电望远镜柔性Stewart平台的动力学分析与控制

根据KED方法建立了柔性支腿Stewart平台的动力学模型。针对该机构为一非线性、强耦合、多输入多输出等特点,提出一种干扰观测器和基于优化神经网络结构的PID控制器(PID-NNC)相结合的控制算法来实现大射电望远镜(LT)馈源高精度轨迹跟踪。这种新方法通过构造干扰观测器来观测柔性Stewart平台的各种干扰,并对观测到的干扰信息进行补偿以抑制干扰对系统的影响,同时采用PID-NNC进行动态解耦控制。理论分析和仿真实验结果表明,该控制算法不仅能满足馈源轨迹跟踪高精度要求,而且具有较强的鲁棒性。

一种大柔性Stewart平台轨迹跟踪控制方法的研究

新一代大射电望远镜(LT)粗调系统是通过6根索长的协调变化驱动馈源舱跟踪射电源的六自由度运动,其工作特点类似Stewart平台,因此被看作大柔性Stewart平台。针对该系统变结构、非线性、大滞后、强耦合等特点,提出一种卡尔曼滤波和基于优化神经网络结构的PID控制器(PID-NNC)相结合的控制算法来实现馈源轨迹跟踪控制。这种新方法通过构造卡尔曼滤波来抑制随机干扰对系统的影响,同时采用PID-NNC来实现馈源舱轨迹跟踪。理论分析和仿真实验表明,该控制算法不仅能满足对轨迹跟踪精度要求,而且具有较强的鲁棒性。

依托大学生科研训练计划培养本科生创新能力

大学生科研训练计划项目是培养本科生创新能力，提高本科生综合素质的有效形式和重要环节。通过参加科研训练计划项目的机会，大学生能够尽早进行科学研究训练，做到理论与实践密切结合，一方面培养本科生的创新精神和实践科研素养，另一方面加强教师和本科生的团队合作精神，同时促进高校教师科研指导队伍的建设。