任意齿差推杆活齿高次多项式曲线齿廓齿形研究

为了实现任意齿差推杆活齿传动,提出了基于五次多项式类曲线的新齿形数学模型。基于转速变换和包络原理推导了激波器和中心轮的齿廓方程,提出了中心轮不发生齿形干涉的设计条件,分析了中心轮理论齿廓最小曲率半径的影响因素以及活齿半径对齿形的影响。根据传动原理和相对运动转化推导了激波器稳速转动时推杆相对于活齿架的相对速度和相对加速度公式,并分析了相对速度、相对加速度的变化曲线以及对传动性能的影响。

基于RBF网络监督和单神经元自适应控制器

RBF神经网络是一种3层前向局部逼近的神经网络,因而采用RBF网络可大大加快学习速度并避免局部极小问题,适合于实时控制的要求。将RBF网络监督与单神经元自适应结合组成控制算法,成为新的控制结构RBF-单神经元控制器,经过与RBF网络监督PI控制结果的比较,得出RBF-单神经元控制响应更快误差更小等优点。根据需要RBF-单神经元控制器可以变成单纯的神经元控制器,提高了控制的灵活性。通过对伺服电机的角度控制仿真实验,验证了提出的方法可行性与可靠性。

采用滑模条件积分的无人驾驶汽车弯道超车路径规划与跟踪控制

针对无人驾驶汽车弯道超车场景,基于五次多项式曲线提出一种路径规划算法和基于滑模条件积分控制方法提出一种路径跟踪控制策略.首先,为了简化无人驾驶汽车弯道超车路径规划过程,将其分解成驶入超车道路径、保持超车道内行驶路径和驶回原车道路径3部分,并基于五次多项式曲线分别规划出满足汽车侧向加速度约束和动态障碍物避障约束的驶入超车道路径和驶回原车道路径,3部分路径平滑连接构成无人驾驶汽车弯道超车路径.随后,为了高精度的跟踪规划的路径,采用滑模条件积分控制方法设计具有强鲁棒性优点且无抖振的无人驾驶汽车路径跟踪控制策略,并采用李雅普诺夫稳定性理论证明其收敛性.最后,进行了算法的仿真验证,结果表明:所提出无人驾驶汽车路径规划算法和路径跟踪控制策略可以引导无人驾驶汽车安全、舒适的完成弯道超车操作,并且相对于斯坦利方法,具有更快的响应速度和更高的跟踪精度.

挖掘机自主挖掘轨迹规划方法研究

通过比较两种轨迹规划方法,让挖掘机工作装置在作业过程中轨迹更连续平稳,以某型挖掘机为研究对象,通过D-H参数法建立运动学模型和工作装置的正/逆向运动学分析,在关节空间分别采用三次样条曲线和五段五次多项式曲线进行轨迹规划。通过Matlab仿真平台得到的各关节的关节角、角速度和角加速度的变化曲线,比较两种方法的曲线,得出通过五段五次多项式轨迹规划的角加速度曲线更加平缓且连续。

汽车高速换道避让路径规划及离散滑模跟踪控制

针对汽车高速换道避让路径规划和跟踪控制问题,提出了一种基于五次多项式曲线的汽车高速换道避让路径规划方法和基于离散滑模的汽车高速换道避让路径跟踪控制策略。首先,基于五次多项式曲线规划汽车高速换道避让路径,并通过查表方式间接建立汽车高速换道避让路径曲率最大值、汽车高速换道避让路径曲率变化率最大值与五次多项式曲线待定系数的映射关系,以使汽车高速换道避让路径满足乘坐舒适性和安全性需求。为了快速、稳定地跟踪基于五次多项式曲线规划的汽车高速换道避让路径,融合汽车运动学模型和线性二自由度汽车动力学模型建立了包含加性不确定性的线性离散控制模型,并基于干扰观测器的离散滑模控制理论设计了汽车高速换道避让路径跟踪控制策略。最后,利用车辆动力学软件建立了模型在环仿真系统,对本文汽车高速换道避让路径规划方法和汽车高速换道避让路径跟踪控制策略的可行性和有效性进行了仿真验证。