一种改进的6自由度运动模拟器逆动力学模型

6自由度运动模拟器被广泛用于模拟舰艇、飞机和车辆的空间运动,其动力学模型通常假设支腿不存在绕自身轴线的转动,给计算结果带来了一定的误差。为了评估和消除此误差,以牛顿—欧拉方法为基础,提出一种改进的逆动力学模型。该模型的建立完全遵循支腿转动的真实运动情况,是一种精确的动力学模型。由于在推导过程中消去了各约束反力,该模型有着简洁的表达形式和较高的计算效率,适用6自由度运动模拟器的结构优化和控制算法设计。

机器人逆动力学神经网络建模

针对神经网络逆动力学模型用于前馈控制的网络泛化能力问题,通过对实际机器人的仿真实验,分析了前馈神经网络学习的机理,对神经网络训练过程中的数据采样环节进行了改进,提出了在状态空间域中进行数据筛选和处理的神经网络学习方法。通过二自由度机器人运动仿真实验表明,该方法提高了模型泛化能力,有利于实时动力学前馈控制方法的实用化;与传统PID控制相比,该神经网络模型进行动力学前馈控制能大幅度减少动态误差,改善了系统稳定性。

基于磁流变液被动力觉驱动器的简化逆动力学模型

针对磁流变液被动力觉驱动器因高度非线性带来的控制难度大的问题，提出了一种简化逆动力学模型。在简单介绍磁流变液力觉驱动器的原理、结构和动力学模型的基础上，分析了驱动器输出力的约束条件，研究了转子转速反馈算法并推导了输出力反馈算法，最后，利用研制的驱动器原型构建了力觉交互实验系统，并应用所提的简化逆动力学模型进行了黏滞性物体的压力释放力跟踪实验、刚体碰撞力觉跟踪实验和阶跃响应实验。实验结果表明，基于简化逆动力学模型的控制算法是正确有效的，能够较好地实现对磁流变液力觉驱动器输出力的控制，促进磁流变液器件在力觉交互技术中得到广泛应用。

磁悬浮开关磁阻电机逆动力学建模与控制

针对磁悬浮开关磁阻电机这一多变量、非线性、强耦合系统解耦控制时逆动力学模型难以获取的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机的逆动力学建模与解耦控制方法。介绍磁悬浮开关磁阻电机工作原理,给出悬浮力和转矩的动力学模型,分析模型的可逆性。在此基础上,结合最小二乘支持向量机拟合与逆模解耦线性化特点,研究磁悬浮开关磁阻电机的最小二乘支持向量机逆动力学建模与解耦控制方法,给出逆动力学建模与优化过程,设计前馈和反馈环节对系统进行复合控制。仿真及实验结果表明:逆动力学模型实现了系统的解耦线性化,复合控制系统具有良好的动态和静态性能。

基于ELM的机器人逆动力学建模研究

极限学习机(extreme learning machine,ELM)是一种新型的前馈神经网络,可有效的处理复杂的非线性的回归拟合问题。本文提出了基于极限学习机的机器人逆动力学模型的建模方法,阐述了基本的设计思想和具体的算法过程,通过对二自由度刚性机器人的仿真,结果验证了该方法的有效性和可行性,与RBF神经网络相比极限学习机的优点在于训练时间短,能极快的达到全局收敛,且非线性系统建模精度和模型泛化能力都得到提高。

基于逆多体动力学的轮式悬架移动并联机械手参数优化研究

针对移动串联机械手不能很好的满足高速、大负载、准确作业等性能要求,提出轮式悬架移动并联机械手这一新的构型.基于逆多体动力学相关理论,考虑建模方法的通用性与完备性,在笛卡尔坐标系下构建了系统逆动力学模型,并以此为基础,综合考虑系统驱动电机能耗为优化指标,进行移动并联机械手构型优化.最后提出二维搜索优化算法并进行数值仿真进行验证,得到一组最优机械手几何参数.

基于多体动力学的轮式悬架移动并联机械手动力学性能研究

考虑到移动串联机械手不能很好地满足高速、大负载、准确作业的性能要求,提出了一种新颖的轮式悬架移动并联机械手构型。为实现建模的通用性与完备性,基于多体动力学,在笛卡尔坐标下构建了系统逆动力学模型,并据此分别对移动串联机械手和移动并联机械手进行了逆动力学数值仿真,以验证建模方法的正确性和新构型移动机械手的动力学性能。仿真结果的比较、分析表明,与串联构型相比,移动并联机械手的系统刚度有所提高,且不必增大能耗为代价;电机驱动力矩有所降低,有利于电机的选型和控制策略的制定。

基于动力学干扰力前馈的液压Stewart平台μ综合控制

针对液压Stewart平台存在的动力学耦合强干扰力及液压系统参数不确定性严重影响轨迹跟踪精度的问题,提出了一种基于动力学干扰力前馈的综合控制方案。基于Stewart平台关节空间的逆动力学模型,建立了驱动分支的频域控制模型和动力学干扰力模型,并根据结构不变性原理将动力学干扰力前馈补偿。为提高系统的鲁棒性以及对未建模干扰力的抑制能力,在闭环控制中采用μ综合鲁棒控制器。试验结果验证了该方案的有效性。

人工神经网络在机械手动力学辨识和位置控制中的应用

本文提出了用人工神经网络近似机械手的逆动力学模型,实现基于模型的非线性控制方案,并以实际的两臂液压机械手为对象给出了仿真结果,整个方案的实现不需要任何关于系统模型的知识.仿真结果表明所研究的位置控制系统具有良好的跟踪性能,并且展示了人工神经网络解决非线性系统辨识和控制问题的潜力.

一种被动力反馈阻尼器及其模型研究

根据力觉反馈的需要,设计了一种基于磁流变液的阻尼器,并建立了模型。介绍了磁流变液阻尼器的设计方法,该阻尼器由上、下盖组成密闭的壳体,转子通过轴设置于壳体内,壳体内充满磁流变液,在磁场作用下磁流变液屈服应力产生变化,转子相对于壳体转动时阻尼力连续快速变化,分析了阻尼器阻尼力构成及其可控性,运用较为简化的方法建立了阻尼器的逆动态模型,利用研制的阻尼器原型设计了实验系统并进行了挤压柔顺性物体和碰撞刚体力反馈实验,实验中阻尼器能够实现大范围的力觉反馈,因此表明设计方法有效、模型正确。

超临界压力锅炉给水及过热汽温的自适应逆控制

研究了一种超临界压力锅炉给水及过热汽温的自适应逆控制方法。通过锅炉系统动态特性分析,构造了锅炉给水及过热汽温控制对象逆动力学模型输入向量结构,采用递推最小二乘支持向量机实现逆动力学模型的在线辨识,建立自适应逆控制系统,同时考虑直流锅炉出口汽温以及微过热汽温等对给水量和各级喷水量的共同需要,实现直流锅炉给水及过热汽温的综合控制。仿真试验表明,该控制系统具有良好的控制品质和自适应能力,并能有效地消除汽温分段控制方法中存在的控制量反复振荡现象。

用于被动力觉再现的磁流变液制动器

为解决主动力觉驱动器的安全性、稳定性差等问题,研制了一种用于被动力觉再现的新型制动器。该制动器包括一个内置多个旋转盘的壳体,转子与壳体的间隙充满磁流变液。在磁场作用下当磁流变液粘度变大时,旋转盘相对于壳体将受制动力矩作用。建立了制动器的动力学模型,分析了制动器输出力的约束条件,通过研究转子转速反馈算法和输出力矩反馈算法建立制动器的简化逆动力学模型。虚拟力觉再现实验结果显示:制动器输出力的动态变化系数大于20,能够高保真地实现肌体组织的柔顺性再现和硬物的刚性再现。

前驱电动汽车防抱死制动中滑移率控制的动态负载模拟

本文中旨在研究在试验室台架上准确模拟电动汽车防抱死制动过程电制动系统的动态机械负载,实现滑移率控制策略的台架测试。针对某一前轴驱动式电动汽车,在MATLAB/Simulink平台上建立了考虑传动系半轴特性的整车动力学模型和台架模型,选取了一种电机与液压制动力共同完成滑移率调节的控制策略作为测试对象。在此基础上提出了两种动态负载模拟方法,即前馈法和逆模型法,进行了不同路面滑移率控制效果台架测试的仿真,并与负载模拟PI法进行了对比。结果表明,前馈法和逆模型法的滑移率模拟误差大幅减小,提升了防抱死制动的台架测试精度,使滑移率控制效果能得到正确评价。

3-UPS/PU飞行模拟器运动平台伺服电机参数预估

研究一种三自由度飞行模拟器运动平台的伺服电机参数预估方法,该运动平台由动平台、静平台以及二者之间的3条无约束主动支链和1条恰约束从动支链组成。提出了运动平台的恰约束从动支链由气动支撑单元和对动平台约束的机构构成。其中,气动支撑单元通过压缩气体承载动平台的自重和主要负载,减小了主动支链的驱动力。通过虚功原理建立了运动平台"最坏情况"的逆动力学模型,研究了运动平台在"最坏情况"下的伺服电机参数预估,并以此为依据进行伺服电机的选型。在算例中,研究了气动支撑单元支撑力对伺服电机峰值力矩的影响,通过运动平台"最坏情况"模拟某青岛到北京航班起飞部分过程对伺服电机参数进行校核,验证了方法的有效性和选择伺服电机的合理性。

柔性臂机器人协调操作的承载能力

提出了一种确定柔性臂机器人协调操作承载能力的方法．借助基于绝对坐标并以期望轨迹为实际边界条件的逆动力学模型、通过规划载荷分配系数，可求出机器人的最优载荷分配比例和最大承载能力．就两个三柔性臂机器人协调操作刚性负载进行了仿真，说明了提出的方法的有效性．

自适应巡航控制系统的设计及硬件在环仿真

为提高自适应巡航控制系统模式切换平稳性,并对算法的实时性和稳定性进行硬件在环仿真测试。首先基于最优控制和逆纵向车辆动力学模型设计了由上、下位控制器组成的自适应巡航控制系统,其次采用dSPACE公司SCALEXIO实时仿真模拟器搭建硬件在环仿真平台,最后对典型自适应巡航控制工况进行控制器硬件在环仿真测试。测试结果表明,硬件在环测试平台运行良好,适合自适应巡航控制器的开发和测试,并可以进一步地应用于其他驾驶辅助系统;当目标车辆信息跳变、目标车辆行驶速度变化时,设计的自适应巡航控制器可以适应复杂多变的交通场景,实现自车在保证安全跟车距离的同时稳定跟随前车,并在满足设定条件时在距离控制模式和速度控制模式之间平稳切换,提升车内乘员的乘坐舒适性。

基于高斯过程回归的足式机器人触地检测研究

触地检测通常利用安装在足端的力传感器来实现,但这也增加了腿部的转动惯量和成本,且安装在足端的传感器在冲击作用下容易损坏。针对该问题,利用高斯过程回归预测的方法,建立单腿的逆动力学模型实现无力传感器的足端力估计和触地的检测;提出利用规划运动轨迹上的状态点而非整个工作空间上的状态点来学习动力学模型的策略;利用多个采样周期的角速度来学习机器人的逆动力学模型,避免了角加速度的计算。最后,通过Simulink对基于高斯过程回归预测模型的足端力检测进行了仿真,结果表明基于高斯过程回归的模型能有效地检测出机器人足端触地状态。

自适应巡航控制系统建模与仿真

为了提高汽车的舒适性及燃油经济性,实现ACC系统的实时在线控制,本文通过建立车辆逆纵向动力学模型,基于PID和LQR算法分别设计了跟车模式和巡航模式系统控制策略,并通过MATLAB/Simulink和CarSim联合仿真平台,对ACC系统控制策略进行仿真研究。