液压驱动四足机器人步态规划和运动控制

针对液压缸运动加速度突变影响四足机器人运动平稳性的问题,对液压缸的加减速控制方法进行了分析,对液压缸的运动平稳性和特性等方面进行了研究,提出了7次位移曲线控制方法作为液压缸的位移控制规律。根据运动稳定裕量原则规划了四足机器人的直行步态,保证三足支撑机体时稳定裕量为75 mm。利用ADAMS仿真软件对所设计步态进行了仿真,分析对比了步态的运动学量、动力学量和位移控制规律的运动特征曲线,验证了步态的可行性。在四足机器人原理样机上进行了实验调试,并将试验与仿真结果进行了比较。研究结果表明,机器人能够根据规划的步态完成多个循环的稳定行走,通过7次位移曲线的应用提高了机身在整个行走过程中的平稳性。

基于FPGA的四足机器人控制系统

针对现有控制系统的不足,提出了一种四足步行机器人控制系统构成方案,即由一个主控制器和四个子控制器构成分布式控制系统,采用现场可编程门阵列(FPGA)进行高速数据通信。主控制器进行系统协调控制、步态规划运算,并向各子控制器发出运动指令;子控制器实现相应各条腿的三个关节运动控制,向主控制器传送各条腿的运动状态数据。主控制器采用ARM9内核的32位微处理器芯片,子控制器采用C2000系列32位微控制器,彼此间通过专门设计的FPGA通信模块进行数据交换。试验运行证明,该控制系统具有良好的可靠性,能较好地实现对机器人移动平台的实时控制。

切比雪夫神经网络权值与结构确定及其分类应用

本文提出一种可用于模式分类的新型的单输出切比雪夫(Single-Output Chebyshev-Polynomial)神经网络(简称SOCP网络)。基于SOCP网络,本文进而提出另一种可用于模式分类的多输出切比雪夫(Multi-Output Chebyshev-Polynomial)神经网络(简称MOCP网络)。为避免冗长的迭代学习过程,本文采用权值直接确定法一步获得网络的最优权值。另外,为使网络同时具备较好的拟合和泛化能力,本文提出四折交叉验证法用于确定网络适当的隐层神经元数目。结合权值直接确定法和四折交叉验证法,本文最终提出SOCP网络和MOCP网络相对应的权值与结构确定法。数值实验结果验证了所提出的SOCP网络、MOCP网络以及相对应权值与结构确定法的有效性,并且由该算法所确定的网络在模式分类的应用中具有很高的准确率和很强的鲁棒性。

AD693在四足机器人力信号调理中的应用

为了实时检测JQRI00型四足机器人行走过程中腿部受力状况,利用半导体应变片感知机器人腿部液压缸的受力,设计了以AD693为核心的调理电路,对电路的设计要点进行了详细的分析介绍。并通过在四足机器人原理样机上试验,对该调理电路的输出信号进行了数据采集实验验证,得到了四足机器人腿部受力与输出电流之间的关系。试验结果表明,根据该调理电路输出电流的大小,能够准确的判断四足机器人腿部运动状况,为机器人在不可预知的路面行走提供了参考依据,从而提高了机器人在有沟壑、障碍物等复杂地形行走的能力。

水工液压启闭机液压缸稳定性计算研究

水电水利工程中用于启闭各种闸门的液压缸具有工作行程大,活塞杆承受的拉、压荷载大,启闭操作的可靠性要求高等特点。实际应用中,计算其稳定性的资料很多,临界载荷取值相差很大。针对上述情况,提出了液压缸稳定性计算的新方法。将液压缸简化为二阶变截面的压杆,应用Matlab软件,得到液压缸临界载荷的校核公式。结果表明,所得到的计算结果简单方便,有利于人们在设计中的计算。

基于遗传算法的四足机器人直行步态优化

针对JQRI00型四足机器人直行步态存在的行走步距小、稳定性差的问题,对机器人的数学模型、直行步态的行走规律进行了分析和研究,提出了一种基于遗传算法的优化方法。利用遗传算法能在较短的时间内搜索到全局最优解的特点,找到了四足机器人的最佳初始位置、最大步距以及更大的稳定裕量。应用ADAMS仿真软件对所优化步态进行了仿真,分析了步态的运动学、动力学特征,验证了算法的有效性,并与由经验值法得到的直行步态进行了分析比较。研究结果表明,所优化的步态可行,显著提高了四足机器人的步行效率,实现了机器人的稳定快速行走。

船闸闸门底枢的结构仿真

闸门是水工建筑物中的重要组成部分,是活动的挡水装置,用以调节流量、控制水位、保证工程效益的发挥。闸门形式的选定,将直接关系到水工建筑物的结构形式。闸门底枢是人字闸门、三角闸门中重要的支承运转部件,起到支撑闸门构件的作用,以及作为叶门旋转中心轴。底枢是人字闸门中最容易发生故障的部件,因而需对其进行详细的分析设计和结构仿真。

船闸闸门底枢的结构仿真

闸门是水工建筑物中的重要组成部分，是活动的挡水装置，用以调节流量、控制水位、保证工程效益的发挥。闸门形式的选定，将直接关系到水工建筑物的结构形式。闸门底枢是人字闸门、三角闸门中重要的支承运转部件，起到支撑闸门构件的作用，以及作为叶门旋转中心轴。底枢是人字闸门中最容易发生故障的部件，因而需对其进行详细的分析设计和结构仿真。

唯一性逻辑及其BP神经网络侦测

创新地提出了唯一性逻辑的概念并给出了其定义。所谓唯一性逻辑,就是判断输入向量中是否存在唯一分量的逻辑。展望了唯一性逻辑可能的应用前景。采用了BP神经网络来建立唯一性侦测与应用模型。计算机实验表明,该文提出的基于BP神经网络的模型可以准确有效地进行唯一性逻辑的侦测与应用。

一点超前数值差分公式的提出、研究与实践

根据数值微分理论,若给定未知目标函数在指定区间上的离散采样点数据,可使用数值差分公式求目标点处的一阶导数近似值。但对于靠近边界的目标点而言,多点中心差分公式可能因单边数据点不足而无法使用。另外,目标函数的一阶导数在目标点处可能发生加速变化,而前(后)向差分公式只考虑了单边数据点,可能无法适应该变化,使导数值误差较大。实际上,针对靠近右边界的目标点,可将后向差分公式在形式上"前移"一点来计算一阶导数,因此,一点超前数值差分公式被提出与研究。计算机数值实验表明:一点超前数值差分公式可使所求目标点一阶导数值具有较高的计算精度。

未知目标函数数值积分公式MATLAB完备给出与实践

对于未知的目标函数,在离散采样点上获取其对应的函数值后,由多项式插值理论,即可构造出用于逼近该目标函数的拉格朗日插值多项式,进而对该拉格朗日插值多项式求积分,就可得到该目标函数的多点数值积分近似公式.基于上述方法,通过MATLAB快速求出数值积分公式后,完备地给出了一组等间距条件下的2～16个数据点的数值积分公式.计算机数值实验结果表明,对于未知目标函数,该多点数值积分公式可取得较高的计算精度(如10-16).

权值直接确定法(WDD)的由来、转承与展望

简单地回顾了神经网络理论的发展历史与基础,说明了传统神经网络的缺陷,阐述了权值直接确定(WDD)法的由来,其避免了传统神经网络算法冗长的迭代学习过程。在权值直接确定法的基础上,笔者团队通过试探调整和选择网络结构,提出了权值与结构确定(WASD)理论。笔者团队进一步将权值结构确定与后续迭代学习进行结合提出权值结构策略(WASP),其代表了人工神经网络科学未来的重要研发方向之一。

多输入Laguerre正交多项式前向神经网络权值与结构确定法

为克服BP神经网络模型及其学习算法中的固有缺陷,根据多项式插值和逼近理论,构造出一种以Laguerre正交多项式作为隐层神经元激励函数的多输入前向神经网络模型。针对该网络模型,提出了权值与结构确定法,以便快速、自动地确定该网络的最优权值和最优结构。计算机仿真与实验结果显示:该算法是有效的,并且通过该算法所得到的网络具有较优的逼近性能和良好的去噪能力。

建筑装饰工程项目管理现状问题与优化对策研究

随着城市的发展和基础设施建设不断推进,加之人们对居住环境需求的不断提高,让建筑装饰行业显得越发重要。应当加强对建筑项目管控的力度,采用合理、科学的举措,让项目管理在建筑装饰领域的功能全面发挥出来。本文通过对建筑装饰工程项目管理的现状问题进行分析,梳理出建筑装饰工程项目管理的要点,针对其中存在的问题提出针对性的解决措施。希望通过本次研究,可以为装饰装修工程项目管理工作提供指导意义。

液压驱动四足机器人运动控制方法研究

针对液压驱动四足机器人对行走稳定性及动态响应性能的要求,介绍了一种S型位移曲线控制方法,避免油缸驱动时因速度和加速度突变而导致机体运动冲击的问题。位置控制器根据运动指令的要求,按照S曲线实时计算目标位移和位置偏差,应用PI控制算法得到油缸速度指令值,并通过D/A转换后得到的模拟电压信号作为恒流斩波电路的参考电压控制液压比例阀线圈电流,从而调节油缸油路流量实现油缸速度控制。控制算法及硬件电路在四足机器人样机上进行试验的结果显示,机器人运动速度、位移曲线较为平滑,不存在突变,并具有较快的响应速度,达到了预期的效果并验证了控制方法的实用性和优越性。

多输入多输出非线性系统ZG控制方法框架展望

非线性系统的跟踪控制及其奇异点问题求解已在科学和工程领域引起广泛关注。基于作者团队前期主要关于单输入单输出非线性系统跟踪控制的工作,本文进一步提出了面向多输入多输出非线性系统跟踪控制的ZG控制方法的框架与展望。利用该ZG控制方法,可以设计能同时解决多输入多输出非线性系统的跟踪控制问题及可能出现的奇异点问题的ZG控制器。