基于多模型和小脑模型关节控制器神经网络的移动机器人故障诊断

提出了一种基于多模型估计方法的神经网络故障诊断技术。该技术根据轮式移动机器人的故障模型,通过一组卡尔曼滤波器生成不同的残差,每一个卡尔曼滤波器对应一种故障类型;对所得的残差进行简单处理,将其作为小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络的输入,利用CMAC神经网络的分类逼近能力,建立输入组到输出组(故障类型)的精确映射,最终实现故障诊断任务。仿真实验证明了该故障诊断技术在轮式移动机器人故障诊断上的实用性。

多运动状态下的移动机器人故障诊断方法

本文提出了一种处理不同运动状态下移动机器人故障的诊断方法。该方法将移动机器人的运动状态分为5种:静止状态、直线运动状态、3种不同的转动状态。在不同的运动状态下,考虑不同模式的故障(左轮编码器故障、右轮编码器故障和陀螺仪故障等)。利用卡尔曼滤波器组,处理每一种运动状态下不同模式的故障发生的概率。最后,根据故障发生的概率值判断故障模式发生的可能性。与其他故障诊断方法相比,文中的故障诊断方法有效改善了误诊和漏诊现象。仿真结果表明在轮式移动机器人故障诊断上的可行性。

无人飞行器静稳定性问题的研究

从飞行器静稳定性的定义出发,介绍了3种不同的静稳定性,即纵向静稳定性、横向静稳定性和航向静稳定性。分别讨论了3种静稳定性的判据,进一步分析了影响静稳定性的部件和因素,说明了采用放宽静稳定性对无人飞行器产生的影响。

非线性系统故障诊断与容错控制技术

在分析非线性系统故障诊断与容错控制技术特点的基础上,研究了该技术在国内外的研究进展和主要方法。同时,比较了几种常见故障诊断和容错控制方法的特点。最后总结了非线性系统故障诊断与容错控制领域亟待解决的几个重点和难点问题,并对该研究领域的发展趋势进行了展望。

无人飞行器航向静稳定性研究

主要介绍了航向静稳定性概念及放宽航向静稳定性飞行器横侧向运动特性;讨论了无人机三种不同航向静稳定性补偿方法:侧滑角反馈、偏航角速率反馈和侧向过载反馈;最后对三种补偿方式的结果进行了比较。

无人机航向的静稳定性补偿

用飞行控制系统实现无人机航向静稳定性补偿有侧滑角、偏航角速率和侧向过载三种反馈。侧滑角反馈按航向静稳定性判据,在侧向方程中引入增益、时间常数的侧滑角反馈信号,附加偏转方向舵偏角以改变航向静稳定系数。偏航角速率反馈以增加荷兰滚模态阻尼比,按高度及马赫数调参数实现。侧向过载反馈用简单比例式, 选取适当参数代入方程,按控制律估算,并据飞行状态的变化调整实现补偿。

粒子滤波器在移动机器人故障诊断中的应用

针对移动机器人存在的8种不同模式,引入粒子滤波器算法,用于解决移动机器人系统故障诊断问题。基于粒子滤波器的故障诊断算法,通过一组带权值的粒子估计系统状态,计算故障状态的分布情况和故障发生的概率,从而判断是否发生故障以及所发生的故障类型。对粒子滤波器在移动机器人故障诊断中的应用进行仿真实验,并与CMAC神经网络故障诊断方法比较。实验结果表明,采用该方法能有效诊断移动机器人的故障模式,与CMAC神经网络故障诊断方法相比具有优越性。

移动机器人故障分类及处理方法的研究

移动机器人系统由多个功能模块组成,每个功能模块实现不同的功能。本文根据各模块之间传感器信息的连贯性,定义了一种故障分类方法,将移动机器人的故障分为系统故障、传感器故障和混合故障三类。依据该分类方法提出了一种基于多个CMAC神经网络的故障诊断处理方法。该故障诊断方法的基本思想是将处理后的各模块组的传感器信息作为神经网络的输入,故障类型作为输出,利用CMAC神经网络完成各模块组的故障诊断过程。最后,仿真实验的结果证明了该故障诊断方法在移动机器人故障诊断上的可行性。

基于粒子滤波器的移动机器人故障诊断和预测方法

针对移动机器人存在的8种故障模式(1种正常模式和7种故障模式),引入粒子滤波器算法,用于解决移动机器人系统(包括离散故障状态和连续状态)故障诊断和预测问题。基于粒子滤波器的故障诊断和预测算法通过一组带权值的粒子来估计系统的状态,并计算故障状态的分布情况和故障发生的概率,以此判断是否发生故障以及所发生的故障类型。仿真结果表明,该方法能有效地诊断和预测移动机器人的故障模式。

无人机航向静稳定性补偿

简单介绍了航向静稳定性概念及其判据;讨论了利用飞行控制系统对航向静不稳定无人机进行补偿的三种不同方式:侧滑角反馈、偏航角速率反馈和侧向过载反馈;对三种补偿方式的结果进行了比较.采用侧滑角反馈补偿方式是最直接有效的方式,但在工程实践中采用其他两种方式更易实现.

μC/OS-Ⅱ在XC164CS上的移植方法

为简化应用程序的编写,在嵌入式系统开发时采用实时操作系统平台,提出将μC/OS-Ⅱ实时操作系统内核移植到Infineon XC164CS微控制器上的方法。以轿车车门控制器设计为例,应用已在XC164CS上移植的μC/OS-Ⅱ内核,添加车窗控制、按键输入、后视镜控制和看门狗4个任务,测试结果证明了内核移植的正确性和有效性。

基于μC/OS—Ⅱ的车身控制系统设计

采用英飞凌XC164CS微控制器,结合μC/OS-II的实时调度和任务管理功能,详细阐述了车身控制系统的特点和基于μC/OS-II的汽车车身控制系统设计。以NE6741型客车设计实例,应用文中阐述的设计方法实现了该型客车的车身控制器软件设计。

基于栅格模型和样本集合的动态环境地图创建

采用单一栅格模型创建动态环境的地图,往往需要构建多个时间尺度的地图,且无法有效表述环境中的动态信息.为了克服上述困难,提出一种用栅格模型和样本集合创建动态环境地图的方法.栅格模型对静态障碍物用贝叶斯方法进行置信概率估计、当前样本集合迭代更新动态障碍物当前所处位置、历史样本集合保存动态障碍物的所有历史传感信息.通过将样本集合与栅格模型融合,可以有效表征动态障碍物的当前位置和主要活动区域.实验室动态环境下的实验结果表明:该算法能够构建信息完整且精度较高的动态环境地图,为后续路径规划和导航提供便利.

移动机器人的集成型故障诊断方法

文章提出了一种移动机器人的集成型故障诊断方法。该方法将移动机器人的运动状态分为静止状态、直线运动状态及转弯状态等。利用卡尔曼滤波器和专家系统对传统故障诊断方法进行有效集成,在不同的运动状态下,考虑不同类型的故障,并根据故障发生的概率值判断故障类型发生的可能性。与传统故障诊断方法相比,集成型故障诊断方法有效改善了误诊和漏诊现象。仿真结果表明在移动机器人故障诊断上的可行性。

基于模糊控制的仿人机器人步态稳定性研究

仿人机器人在步行过程中会遇到不可预见的干扰而导致机器人不能稳定的行走。因此,本文提出一种模糊控制的方法调整机器人走路姿态以增加步行的抗干扰性。该方法以MF (Metal Fight)仿人机器人为对象,用参考轨迹的方法对机器人进行步态规划,得到保证机器人稳定的步行关节参数;针对步行过程中出现的干扰使机器人稳定裕度降低的情况,先根据干扰对机器人稳定裕度的影响程度进行分级,然后通过模糊逻辑调整机器人双足的关节参数,最终使稳定裕度回归期望值,从而实现对步态稳定性的控制。实验结果表明该方法能有效的克服环境中未知干扰对机器人步行的影响。

三电平T型逆变器开关控制策略研究

多电平逆变器的应用已越来越广泛,并开始从中压高功率场合转向低压场合。近年来提出的三电平T型逆变器由于其适合低压场合工作的特点,受到很多关注。分析了该逆变器常见的开关控制策略M_(1)和M_(2),其中M1开关控制策略来源于NPC逆变器,稳态工作时的驱动逻辑比较复杂;M_(2)开关控制策略在M_(1)的基础上进行了简化,但是其暂态工作过程中会造成相关二极管的反向电流增大。为了解决上述两种开关控制策略的问题,在控制策略M_(2)的基础上对某些特定的开关器件开通、关断时间进行了调整,提出了一种新的开关控制策略M_(3)。对提出的新控制策略进行了仿真分析,结果验证了理论的正确性。

基于STC8H的电磁节能平衡车设计

对于两轮直立平衡车,可以通过解算姿态传感器数据进行处理来维持直立状态,并可以实现自主行驶的功能。为了节约能量,并且在保证稳定性的同时尽可能提高行驶速度,本文以STC8H8K64S4U-48PIN芯片为微控制单元,利用电磁传感器和放大电路对20 kHz的交变电磁场进行循迹;根据姿态传感器和测速编码器所采集的数据,分别设计了速度环、直立环的串行PID控制和转向环的并行PID控制,并采用双直流电机控制直立车行驶速度。同时采用无线充电技术,将电能储存于超级电容组并采用节能芯片以提升小车的节能水平。通过样机赛道测试,在小车速度达到1.62 m/s时,姿态波动幅度不超过±4°,能耗不超过120 J。与传统两轮直立平衡车对比的结果表明,本文设计的两轮直立平衡车行驶稳定,运行时能耗低,优势显著。