结合Udwadia-Kalaba控制理论的下肢外骨骼步态轨迹跟踪控制

针对现有轨迹跟踪控制方法较难兼顾控制精度与稳定性的问题,提出一种基于Udwadia-Kalaba(U-K)控制理论的鲁棒控制方法。基于拉格朗日法建立机器人动力学模型,将动力学参数分为确定的名义部分与不确定部分;结合U-K理论与系统名义部分参数确定外骨骼机器人系统理想运动轨迹约束下的名义部分控制力矩;为消除机器人系统不确定部分的影响,引入鲁棒控制器,通过划分不确定性边界确定其应输出的额外控制力矩。仿真结果表明:相较于传统PID算法,基于U-K控制理论的鲁棒控制的外骨骼机器人髋关节、膝关节角度的轨迹跟踪控制精度分别提高了76.4%和96.8%。基于设计的下肢外骨骼机器人样机进行轨迹跟踪对比实验,实验结果表明:基于该方法的下肢外骨骼髋关节、膝关节角度的轨迹跟踪精度为0.467 0°和0.114 1°,相比作为对照的PID算法,分别提高了82.6%和86.8%,同时系统整体控制周期缩短了56.6%,该控制方法具有更高的同步性、控制精度与稳定性。

基于剩余碰撞时间的线控制动分层控制策略

针对不同制动工况需求的制动策略存在差异的情况,提出一种线控制动分层控制策略.在该分层策略的上层,利用二阶TTC安全碰撞时间模型计算出车辆与前车的剩余碰撞时间,以此作为依据进行制动策略的选取,并建立了汽车二自由度模型、车身法向受力模型和Burckhardt轮胎模型;在该分层策略的下层,进行了制动力在轮间的分配,使用序列二次规划(SQP)方法,分别在一般制动、紧急制动、失稳制动3种工况下,以轮胎滑移率为对象建立优化函数,对车辆制动力进行了优化分配.使用MATLAB/Simulink和Carsim进行了联合仿真,对所提出3种工况下的制动分配策略进行了有效性验证.结果表明:在一般制动工况下,采用该策略时相比对照工况制动距离减少18.08%,制动时间减少25.12%;在紧急制动工况下,采用该策略时相比对照工况制动距离减少19.17%,制动时间减少12.79%;在失稳制动工况下,该策略可通过轮胎差扭来提升车辆的横向稳定性.采用文中制动策略显著提升了车辆的制动效能.

基于RBF网络的四旋翼无人机姿态鲁棒自适应反步滑模控制

针对存在干扰的四旋翼无人机姿态系统,设计了一种RBF网络鲁棒自适应反步滑模控制器.在反步滑模控制的基础上,通过RBF网络逼近和补偿标称控制律,采用神经网络最小参数学习法,取神经网络的权值上界估计作为神经网络的估计值,通过设计参数估计自适应律来代替神经网络权值的调整,并用Lyapunov理论证明系统的稳定性.仿真结果表明:该方法相比反步滑模控制方法,在有干扰的情况下,有更短的调节时间,更好的跟踪精度,验证了本方法具有更好的抗干扰性和鲁棒性.

航天器姿态控制方法及其关键技术综述

针对航天器姿态控制器设计方法的问题,分别从线性控制器设计方法和非线性控制器设计方法两个方面,综合分析了现有姿态控制器的特点和应用情况,指出了姿态控制器的优势和不足,探讨了航天器姿态控制中涉及的关键技术,综述了物理约束、参数摄动未知、容错控制、能量管理、挠性控制、姿态确定、角速度未知、刚体和挠性混合控制等关键技术的研究现状和未来发展趋势。

基于模型预测控制的无人车编队避障方法

为研究障碍物环境下基于模型预测控制的无人车编队避障方法,建立了包含虚拟智能体状态的编队避障函数,使避障问题容易用优化方法求解.在无人车编队内部引入优先级策略实现编队内部避碰,并通过动态事件触发机制减小无人车之间通讯带宽占用.对该方法进行了计算机仿真验证,在给定多边形障碍物环境下,使用领导者-追随者架构执行编队行驶任务,并借助事件触发器实现间歇通讯.结果表明,相较于传统方法,所设计的编队控制器能够提高带宽约束下无人车编队行驶安全性.

光电稳定平台的分数阶降阶自抗扰控制设计

为了提高光电稳定平台的动态性能与抗干扰能力,提出一种分数阶降阶自抗扰控制(FO-RADRC)算法。首先,利用系统输出信号的可测性和可靠性,采用降阶线性扩张状态观测器,提高观测效率和精度;然后,采用分数阶PD(FOPD)作为控制律,从而增强系统的稳定性和控制性能。通过数值仿真实验,与线性自抗扰算法和降阶线性自抗扰算法进行了对比分析。结果表明,所提算法在动态性能指标上均优于对比算法,且在不同频率的等效扰动作用下具有更强的扰动抑制能力。这些结果验证了所提改进算法在提升光电稳定平台控制效果方面的有效性和创新性。

多变量统一潮流控制器最佳变量配对选择的研究

统一潮流控制器(UnifiedPowerFlowController,UPFC)是一个具有多个控制输入和输出变量的多变量控制器,因此交连与耦合就不可避免地存在于这些输入和输出变量所形成的多个控制通道之间.由控制理论可知,变量配对选择与多变量统一潮流控制系统的耦合程度密切有关.利用控制理论中的相对增益分析方法为UPFC确定了最佳变量配对关系,在此变量配对控制方案下UPFC各控制通道之间的耦合非常薄弱,从而不需要采取解耦措施,使得控制器设计简化.在新英格兰系统上的仿真结果表明:在最佳变量配对控制方案下,UPFC具有良好的稳态控制性能。

基于模糊控制的机器人控制精度优化方法与技术研究

针对机器人在磨抛零件过程中由于PID无法在线实时调参导致控制精度不高的问题,本文采用“语言类”智能控制手段——模糊控制对机器人操作过程进行优化控制,从而达到提高机器人控制精度和提高实时性的目的。

检修项目工程造价的有效控制

1 检修项目工程造价控制工程造价控制就是指行为主体为保证在变化的条件下实现其目标,按照事先拟定的计划和标准,通过采用各种方法,对被控对象在实施中发生的各种实际值与计划值进行对比、检查、监督、引导和纠正的过程。控制包括三个步骤,即:确定目标标准、检查实施状态和纠正偏差。全过程控制分为三个阶段,即:事前控制、事中控制和事后控制。三个阶段应以事前控制为主,即在项目投入阶段就开始,可以起到事半功倍的作用。控制要素包括人力、物力、财力、信息、技术、组织和时间等,控制的状态是动态控制。

基于模糊PID控制的粉碎机转速和位置自适应控制研究

为提高粉碎机的控制性能,提出一种基于模糊PID控制的粉碎机转速和位置自适应控制算法。方法以粉碎机STM86步进电机控制为研究对象,构建粉碎机驱动电机数学模型,并结合PID控制和模糊控制设计基于模糊PID控制算法,以实现粉碎机的自适应控制。结果表明,模糊PID控制算法对粉碎机速度和位置控制的超调量分别为4.20%和0.13%,调节时间分别为0.21 s和0.02 s、平均跟随误差分别为0.02 mm和0.01 r/min;相较于PID控制、模糊滑模控制、模糊自抗干扰控制算法,模糊PID控制算法具有更低的超调量,更短的调节时间和更小的平均跟随误差。由此得出,模糊PID控制方法可实现更优异的粉碎机自适应控制,且具有一定的实际应用价值。

基于模糊遗传算法的无刷直流电机自适应控制

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量和非线性的控制系统,模糊控制器在其控制中得到广泛应用。针对模糊控制器设计和参数在线调节方面的不足,文中提出了一种使用遗传算法优化的模糊控制器,并用于无刷直流电机的控制中。系统使用电流和转速双闭环控制。速度环采用模糊控制器进行控制,控制规则通过遗传算法进行离线优化,并在数字信号处理器(DSP)中实现控制参数的在线调节。系统较好的实现了给定速度参考模型的自适应跟踪,具有控制灵活、适应性强等优点,同时又具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。

从PID到无模型控制器

分析了各种新型PID控制方法控制原理及其存在的问题,介绍了无模型控制器(非建模自适应控制器)的基本理论和基本设计方法,比较了PID与无模型控制器的控制效果,说明无模型控制器冲破了经典PID的概念和控制器设计的线性框架,是一种结构自适应、建模与控制一体化途径的全新的控制器。实践表明,无模型器克服了PID无法对非线性强耦合系统实现稳定控制的弱点,取得了良好的控制效果。

基于预测误差法的无人机安全控制器设计

具备安全性的无人机控制器是保障无人机作战完整性的重要因素之一,该控制器能够在安全的界限范围内控制无人机的飞行性能。针对无人机的安全控制器的设计问题,首先,对无人机的闭环控制系统进行分析,并采用非参数预测误差估计的方法对闭环控制系统中的执行机构模块进行辨识,以证明辨识得到的模型与实际模型无偏;其次,阐明了无人机安全性的含义,并在闭环控制系统的辨识模型的基础上,对无人机的安全控制器进行了设计;最后,以无人机飞行姿态角中的俯仰通道为例,对安全控制器性能进行了仿真验证。实验结果证明了无人机安全控制器的有效性,能够将无人机的飞行性能控制在安全范围内,为飞行安全提供保障。

论思想政治工作控制的方式

思想政治工作系统是一个控制系统 ,采用控制的方式是提高思想政治工作实效性的有效方法之一。它的主要方式有反馈控制、程序控制、预先控制、黑箱控制、随机控制、模式控制、功能模拟控制等。

论企业内部控制的基本框架

内部控制是衡量现代企业管理的重要标志,通过实践得出的结论是:得控则强、失控则弱、无控则乱.新<会计法>二十七条规定″各单位应当建立、健全本单位内部会计监督制度″.单位内部会计监督的执行,靠的就是内部控制.建立和完善公司内部控制制度是当前企业改革的重头戏,国内各界人士都在深入思考和尝试着实践这一重大改革措施,但是到目前为止,人们对内部控制的认识还未取得共识,政府有关部门也正在制定相应的规则,在此我们想就一些问题发表一些浅显看法.

护盾式临时支护机器人带压行驶液压控制系统研究

护盾式临时支护机器人是适应夹矸与片帮共存的大断面巷道智能掘进机器人系统的重要组成部分,其主要功能是为实现“掘支并行”作业提供安全可靠的工作空间。为加强护盾式临时支护机器人推移行驶过程中对围岩的安全稳定支护,根据护盾式临时支护机器人结构、工作环境与作业需求,建立其带压行驶的推移量与支护力数学模型及带压行驶动力学模型,设计了护盾式临时支护机器人带压行驶液压控制系统。该系统主要由支护液压系统、行驶液压系统组成:静态支护时,支护液压系统需时刻输出大于上盾体自身重力的支护力,行驶液压系统处于待机状态;带压行驶时,支护液压系统和行驶液压系统同时工作,在保证临时支护机器人“减压不离顶”的同时,与顶板时刻带压并稳步前移。提出了基于模糊PID的护盾式临时支护机器人带压行驶精准控制方法:通过集成在推移油缸上的位移传感器与液压回路中的压力传感器实时采集临时支护机器人的压力与位移信号,用于反映临时支护机器人带压行驶途中支护力和行驶位移的变化情况,并根据支护力和推移量的误差和误差率,利用模糊PID算法对支护力和推移量的控制参数进行修正,实现基于模糊PID算法的带压行驶可靠控制。仿真与实验结果均表明,模糊PID控制的效果优于传统PID控制,在模糊PID控制下,护盾式临时支护机器人推移行驶过程中的支护力相对误差小于1%,行驶位移误差小于2 mm,且支护力和推移量控制响应速度快,保证了推移行驶过程中对围岩的安全稳定支护。

基于模糊PID的磁力搅拌器温度控制设计

针对磁力搅拌器的电阻炉盘具有大滞后、非线性以及无法精确获得数学模型的问题,在温度-电流串级控制的基础上提出了一种基于模糊PID的磁力搅拌器温度控制方法,能够更好地应对电阻炉盘的特性。通过模糊化输入和输出,利用模糊规则进行推理,根据实时的温度偏差和变化率来调整控制器的输出,以实现更快的响应并且减小超调的程度。PID控制器的比例、积分和微分部分也能够对系统进行精确调节,进一步提高温度控制的准确性。实验表明,在50~350℃的温控范围之间,系统的稳态误差在±1℃内,并且超调量小,可以满足磁力搅拌器的应用需求。

盾构掘进姿态控制技术研究现状与未来展望

为系统地分析我国盾构掘进姿态控制技术的研究进展,基于知网检索到的32篇相关文献,总结盾构掘进姿态的主要表征参数和影响因素,并以盾构液压推进系统为例论述其控制原理。同时,结合盾构姿态智能控制的部分案例,总结PID控制、自适应控制、模糊控制、基于神经网络的控制和基于智能算法的控制等技术的优劣势及应用场景。基于以上分析,对盾构姿态控制技术的发展方向进行展望。研究发现:1)盾构掘进姿态的影响因素主要包括几何参数、地层参数和盾构掘进参数。2)由于盾构推进系统需要同时完成盾构向前推进和姿态调整等复杂任务,因此该系统的参数对盾构姿态有着很大的影响,是姿态控制的关键因素之一。3)相较于传统PID控制方法,智能控制方法与PID控制的结合可以提高系统的响应速度、精度、适应能力和鲁棒性。4)未来研究可以围绕基于多源数据融合的控制算法、构建数据-机制混合驱动的控制技术以及加强控制技术在实际工程中的实用性等方面展开,实现更精准、更高效的盾构掘进姿态控制。

会计电算化内部控制探析

笔者认为,会计电算化的实施对企业的内部控制制度建设带来了一定的影响。对与会计电算化环境相适应的系统环境控制如组织控制、系统安全控制和员工素质控制必须给予加强,系统运行的数据输入控制、数据处理控制和数据输出控制也必须予以完善,并充分重视系统档案的管理控制工作。

机械臂非奇异快速终端滑模迭代学习轨迹跟踪控制研究

针对机械臂建模参数精准性与扰动不确定性的精确轨迹跟踪控制问题,提出了一种非奇异快速终端滑模控制与迭代学习控制相融合的控制方法。首先,为保证跟踪误差的收敛速度,避免收敛中的奇异性问题,设计采用饱和函数趋近律的非奇异快速终端滑模控制器。其次,为进一步提高轨迹跟踪精度,设计误差迭代学习控制器,并对所设计的控制器进行了收敛性分析。最后,在Simulink软件中搭建所提方法的控制系统,进行迭代控制与对比控制仿真实验,并同步开展机械臂跟踪控制真机实验。结果表明:在迭代实验中,关节最大平均稳态误差提升了72%;在对比实验中,与比例微分(PD)型迭代学习控制和PD型线性滑模控制相比,最大平均稳态误差分别提升了97%、51%,最大响应调整时间分别减少70%、50%;在真机实验中,机械臂跟踪误差稳定在[-0.05,0.05] rad区间内。实验结果充分验证了所提控制方法的正确性与有效性,为解决机械臂轨迹跟踪中的不确定性问题提供了一种有效的控制方案。