基于自适应分层滑模的塔式起重机防摆与定位控制

针对三维空间中呈现二级摆结构的塔式起重机的防摆与定位控制问题,考虑变幅回转联合运行工况,提出了一种自适应分层滑模控制方案。首先将塔式起重机系统分为定位子系统、一级摆角子系统和二级摆角子系统,设计了分层滑模控制律;然后设计了自适应律,提高了系统对参数的适应性和对外在干扰的抑制性能;最后验证了系统的稳定性并对系统进行了仿真。仿真结果表明,系统在受到瞬时扰动时,自适应律可估算出扰动大小,控制器能快速做出反应,调整控制力/力矩以抵消瞬时扰动,使瞬时扰动不对系统的位置以及吊钩和负载的摆角造成明显影响。该文自适应分层滑模控制器能在一定程度上抑制瞬时扰动造成的吊钩和负载的摆动,具有较好的鲁棒性。

基于反步法的柔性关节空间机器人预定时间跟踪控制

针对一类柔性关节空间机器人的高阶非线性系统轨迹跟踪控制问题,该文提出一种具有预定时间收敛性能的控制器设计方案。基于预定时间控制理论,采用反步法设计了控制律,并构造新型非线性滤波器处理反步法中虚拟控制律多次求导所造成的微分项膨胀问题。在此基础上,设计了一种避奇异辅助函数,解决了预定时间控制算法框架中对分数次幂项求导所产生的奇异问题。通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环控制系统的半全局预定时间一致最终有界。仿真结果验证了所设计控制方案能够有效抑制柔性关节振动,使跟踪误差在预定时间内收敛,且避免了因奇异问题导致的控制力矩抖振现象。

全状态约束下柔性关节自由飞行空间机器人有限时间指令滤波鲁棒跟踪控制

针对存在外部扰动、动力学耦合及全状态约束的柔性关节自由飞行空间机器人轨迹跟踪控制问题,基于拉格朗日方法建立了基座位置/姿态受控的柔性关节自由飞行空间机器人动力学模型,提出了一种全状态约束有限时间H∞轨迹跟踪控制方法。在带有滤波误差补偿的指令滤波反步法控制框架下,结合障碍Lyapunov函数和有限时间理论,设计了一种指令滤波有限时间全状态约束控制方法,将系统状态始终限定在约束区间内的同时,保证系统的有限时间收敛性能。此外,采用H∞控制理论抑制外部扰动的影响。通过Lyapunov稳定性定理证明了系统所有状态变量能够在有限时间内收敛至原点的任意小邻域内。仿真验证了所提控制方法的有效性和鲁棒性。

基于固定时间的空间机器人阻抗控制

针对在轨装配任务对空间机器人柔顺动作的要求,研究了配备两自由度机械臂的空间机器人固定时间阻抗控制方法。基于固定时间稳定理论,根据空间机器人的运动学和动力学模型,设计了一种固定时间稳定的阻抗控制器,以实现障碍环境下空间机器人的柔顺控制。通过构造合适的Lyapunov函数证明了所设计的阻抗控制器的稳定性。仿真结果表明,所设计的固定时间阻抗控制器在保证机械臂实现良好位置跟踪的同时,能够快速顺应环境变化。

搬运机器人伺服系统的研究

为实现搬运机器人高精度位置伺服控制 ,采用了现代数字伺服技术 ,包括交流驱动、分级控制、数字信号处理 (DSP)、总线通讯及系统软硬件保护等新技术 ,使机器人运行可靠 ,达到了精度高、速度快及平稳性好的控制要求。该文重点介绍伺服系统设计方案及特点 ,并针对伺服系统位置环、速度环、电流环参数以及伺服周期的确定方法进行了较为全面的讨论 ,最后介绍了伺服系统软硬件保护措施。

基于改进ORB-FLANN算法的工件图像识别方法

针对传统图像识别算法匹配正确率低、运行时间较长等问题,文中提出了基于改进ORB-FLANN(Oriented FAST and Rotated BRIEF-Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)的工件图像识别方法。对ORB算法特征描述、图像特征匹配算法进行修改,解决传统图像识别算法在图像存在尺度和旋转变换情况下存在的弊端并降低误匹配率。该方法对ORB算法检测到的特征点采用SURF(Speeded Up Robust Features)算法添加方向信息并完成特征描述,得到旋转尺度不变性的特征点,结合FLANN算法并引入双向匹配策略进行特征点粗匹配,最后利用渐进采样一致算法进一步剔除误匹配点对完成精匹配。实验结果表明,与其他方法相比,改进算法在处理尺度、旋转等变换图像时,匹配正确率分别提高了2.6%~18.8%和29.5%~43.9%,运行时长均在4 s以内,提高了对工件图像的识别效率和精准性。

基于代沟信息的自适应遗传算法

针对现有自适应遗传算法无法兼顾群体特性 ,难以稳定地收敛到最优解的问题 ,从种群多样性和适应度均值变化的角度 ,分析了进化停滞或退化的原因 .以种群适应度均值和多样性作为概率调整依据 ,提出了一种新的基于种群代沟信息的自适应遗传算法 .利用相邻两代群体间的适应度差异和多样性差异信息 ,设计了遗传概率的自适应调整策略 ,使算法维持较好的多样性 ,有效避免了早熟 .并证明了算法收敛性 .仿真结果表明该算法能够使种群保持良好的可进化性和收敛性 .

两级传感器信息融合的移动机器人避障研究

针对移动机器人的避障问题,以AS-R移动机器人为研究平台,提出了一种将神经网络和模糊神经网络相结合的两级融合方法。采用BP神经网络对多超声波传感器信息进行融合,以减少传感器信息的不确定,提高对障碍物识别的准确率;采用模糊神经网络实现移动机器人的避障决策控制,使之更适合系统的避障要求。该方法使移动机器人在避障中具有较好的灵活性和鲁棒性。机器人避障实验验证了所提方法的有效性。

薄膜热电偶动态建模方法

以薄膜热电偶动态补偿设计为背景,应用离散小波分析方法对实验数据进行了预处理,提出了基于自适应线性神经网络的薄膜热电偶辨识方法,建立了传感器的动态模型,通过试验数据的交叉检验,证明所采用的方法能获得理想的辨识效果。

一类线性时变系统组合自适应迭代学习辨识

针对一类在有限时间区间上可重复运行的既含时变参数又含时不变参数的高阶线性时变系统,提出了一种模型参考组合自适应迭代学习参数辨识算法.应用Lyapunov方法,给出了时不变参数的时域自适应学习律和时变参数的迭代域自适应学习律,分析了参数估计和模型状态跟踪误差的有界性与收敛性.该算法适于时变和时不变参数并存的线性系统的参数辨识,可加快参数估计的收敛速度.仿真例子验证了所提出的辨识算法的有效性.

基于Internet的毕业设计双向选题系统设计

毕业设计双向选题体现了以学生为中心的教学理念,对提高毕业设计质量具有极其重要的作用。针对毕业设计双向选题的教学需求,应用PHP语言和MYSQL数据库,首次设计了基于Internet的毕业设计双向选题系统应用软件,该系统界面美观、使用方便、运行可靠、实现了动态数据库管理。文中介绍了该系统结构及其学生子系统、教师子系统和管理员子系统界面的设计。

一类非线性动态系统的Hammerstein模型辨识

本文根据薄膜热电偶传感器动态标定实验结果 ,研究了辨识一类非线性系统模型的方法 .文中采用 Hammerstein模型作为系统结构 ,在此基础上 ,对模型参数加以估计 .考虑到动态系统各环节之间的输入输出关系 ,进一步简化了 Hammerstein模型结构 ,以便运用简便的方法来估计模型参数 .通过对几组实验数据的仿真和检验 ,证明本文所采用的方法能够获得较好的辨识效果 .

一类时变系统模型参考自适应迭代学习控制

针对一类有限时间区间上可重复运行的有界输入有界输出稳定的一阶线性时变系统,其高频增益和惯性参数均时变,为使之能够跟踪不同的参考轨迹,将模型参考自适应控制方法与迭代学习方法相结合,提出了模型参考自适应迭代学习控制算法。基于类李雅普诺夫(Lya-punov-like)函数证明了当迭代次数趋于无穷时,跟踪误差在有限时间区间上一致收敛到零,并证明了闭环系统中参数估计和控制信号有界。系统仿真验证了所提控制算法的有效性。

数字伺服系统远程实验平台的设计与实现

以数字伺服实验系统为对象构建远程实验平台,该平台由三个子系统:网络控制、实验室网站、远程视频监控等组成,给学生提供检验控制算法、了解控制系统原理的远程实践场合。该远程实验平台的建立对构建其它远程实验系统有一定的借鉴意义。

一类高阶线性时变系统自适应迭代学习辨识

针对一类在有限时间区间上可重复运行的一致强稳定、一致强可控的高阶线性时变系统,提出了模型参考自适应迭代学习参数辨识方法。基于类Lyapunov函数推导了时变参数的迭代学习律。该算法可以辨识未知的快时变参数,并保证模型跟踪误差随迭代次数趋于无穷关于有限时间区间一致收敛到0,参数估计误差有界且收敛。分析了参数估计收敛到真值的条件。仿真验证了所提辨识算法的有效性。

洗衣机装配序列遗传优化建模及算法研究

为了研究装配序列遗传优化问题,以某洗衣机装配序列规划为例,讨论了面向装配序列遗传优化的建模方法。结合装配生产线布局、工位装配能力和工件连接关系的实际,给出了可装配性性能指标相关权重的一般性确定原则,建立了面向遗传优化的装配模型,并设计了遗传优化的编码方式和进化算子。为保证个体的有效性,提出了工位约束检验和以连接关系为依据的工件约束检验;为保持种群多样性、避免遗传算法早熟,提出了采用局部搜索策略进行扩展操作的方法。对洗衣机装配序列优化的结果验证了所建模型及所提算法的有效性。

自动化立体车库教学实验系统研制

以研制高度自动化存取系统——立体车库为背景,介绍了自动化立体车库实验系统的设计思想、系统机械结构设计、控制系统设计、模块化管理软件设计。该系统应用于实际教学,收效显著,具有良好的应用前景。

教务管理部门在素质教育中的地位和作用

本文分析了 2 1世纪初教学改革的形势与特点 。

区域地球化学特征对氮在包气带转化的影响研究

研究了沈阳浑河流域水文地球化学特征对地下水包气带中氨氮转化的影响,为评价和预测地下污染提供理论指导。通过现场取样和室内实验,包括模拟氨氮污染地下包气带的过程动态实验,研究了氮转化的过程和机理以及地球化学因素对其的影响作用。结果表明,硝酸盐氮是氮污染形态在包气带的主要表现形式,水文地球化学环境密切相关的铁锰离子质量浓度场与地下氮污染物的转化互相影响。

一类线性时变系统组合自适应迭代学习控制

针对一类有限时间区间上具有可重复性的BIBO稳定的一阶线性时变系统,将模型参考自适应控制方法与迭代学习相结合,提出了组合模型参考自适应迭代学习控制算法。基于Lyapunov方法推导出迭代学习控制律以及针对时变惯性参数与时不变高频增益的组合自适应参数更新律。该算法适于控制快时变系统,并使跟踪误差、参数估计误差和控制信号有界。当迭代次数趋于无穷时,跟踪误差关于有限时间区间一致收敛到零。系统仿真验证了所提控制算法的有效性。