双桅杆式起重机的时变输入整形控制方法

为了满足实际生产需求,在工业中常使用两台或者多台起重机协作完成大型运输任务.双桅杆式起重机负载能力强,工作姿态灵活,在大型建筑工地上得到了广泛应用.然而,现有控制方法大多针对动力学特性相对简单的双桥式起重机,而对耦合性更强、动力学特性更复杂的双桅杆式起重机关注不足.为解决此类系统的控制难题,本文通过分析系统的几何约束与动力学模型,得到状态变量及其高阶导数之间的关系,从而实现双桅杆式起重机非线性动力学模型的合理变换.随后,本文准确分析了吊臂俯仰角与负载姿态角之间的关系,通过计算得到双桅杆式起重机的时变振荡周期,设计了一种极不灵敏型输入整形器.最后,实验结果验证了所提时变输入整形控制方法能够实现起重机的准确定位及良好的消摆效果.

基于轮廓角点提取的有色金属铸锭检测

为实现有色金属铸锭的智能磨削,需设计视觉检测算法为机械臂提供金属锭的位置信息。然而,模具中随铸锭生产线移动的金属锭存在背景干扰和位置持续变化的复杂情形,这对视觉检测提出了高准确度、强鲁棒性的要求。本文基于一种代表性的有色金属铸锭,对其铸锭图像进行分析,使用边缘线段检测获取金属锭的边缘信息。随后,根据边缘线段的位置和长度筛选出有效的边缘特征。此外,为提取金属锭的轮廓角点,本文通过检测筛选后的边缘线段得到基础轮廓并进一步拟合为准确的金属锭轮廓。最后,实验结果验证了所提金属铸锭检测算法对不同金属锭图像具有良好的准确性和鲁棒性。

多自由度机器人自适应滑模迭代学习跟踪控制

机械臂可代替人工完成繁重工作、降低生产风险、提高生产效率,被广泛应用于制造业和生产业中.工业生产的高质量需求对机械臂的操作精度提出了较高要求,考虑有色金属工厂中铸锭打磨的应用场景,该任务的作业轨迹均具有较强重复性.此外,实际应用环境复杂,存在如环境干扰及系统参数变化等多种不确定性,固定的控制参数难以保证系统持续稳定运行.基于上述考虑,针对多自由度机械臂系统,设计一种自适应滑模迭代学习跟踪控制方法,控制器包含参数自整定的比例-微分项、基于滑模的符号函数项和上一次迭代的控制输入,其中PD项的控制参数通过模糊逻辑系统实时调整,在保证控制系统正常运行的情况下提高系统的鲁棒性.同时,在理论上证明迭代域闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性.最后通过仿真验证所提出控制方法的有效性和鲁棒性.