六足机器人的动力学建模与鲁棒自适应PD控制

分析了六足机器人的运动学特性,建立了摆动腿的动力学模型并采用鲁棒自适应PD控制算法对各关节位置和速度进行了轨迹跟踪仿真研究。首先,根据六足机器人的结构特点定义了机体坐标系及各腿跟关节坐标系,建立了单腿运动学D-H模型,运用数值仿真软件对足端运动空间进行了仿真研究。其次,运用拉格朗日方法建立了六足机器人摆动腿的动力学模型,并对其进行了规范化处理。最后,采用鲁棒自适应PD控制算法对六足机器人的关节位置、速度进行了轨迹跟踪控制的仿真研究。仿真结果验证了该算法对此类机器人关节位置、速度轨迹跟踪控制的有效性。

汽车方向预瞄式自适应PD控制算法

针对汽车动力学强非线性时变特性及驾驶员行为特性,基于预瞄跟随理论提出了汽车方向预瞄式自适应PD控制算法,并结合仿真计算和场地试验论证了算法的可行性和有效性。算法中建立了可近似描述汽车转向动力学特性的一阶线性参考模型,并实时在线地辨识了参考模型传递函数的参数;由此根据理想预瞄跟随器的结构,进行了PD控制器参数的自整定。该控制算法可较为精确地控制汽车跟随预期轨迹,且自适应控制算法的采用也提高了控制系统的鲁棒性和适应性,从而为智能汽车方向控制系统的研究提供了一条可行的研究途径。

基于无模型自适应PD控制的欠驱动船舶航迹控制

针对欠驱动船舶精准航迹控制需求,考虑基于模型的控制方法建模过程复杂、模型参数不确定及面临的航行环境复杂,存在未知时变外部扰动等问题,提出一种不依赖任何模型信息的欠驱动船舶航迹控制方法——无模型自适应PD控制。首先,基于紧格式动态线性化方法得到船舶等效数据模型,利用系统输入输出数据估计动态线性化模型中的伪偏导数。然后根据等效动态线性化模型设计无模型自适应PD控制器,控制器的设计仅利用系统的输入输出数据,不需要任何模型信息。最后,在相同测试条件下,通过Matlab仿真验证了本文设计的无模型自适应PD控制方法,与传统的无模型控制方法 PID控制在船舶航迹控制中的控制性能。

多跨转子系统多频传递力的神经网络自适应PD控制

针对大型旋转机械在运行过程中,由于自身不平衡量以及复杂的外部环境激励,导致转子系统振动,进而对基础和外部结构产生多频传递力的问题,提出了一种基于BP神经网络的自适应PD控制算法。采用一种电磁执行器与固定瓦滑动轴承集成的混合轴承结构,分析了该混合轴承的动力学特性;针对一个多跨转子系统,用有限元法建立了系统的动力学方程,从原理上分析了PD控制方式下传递力的主动控制;针对传统PID控制参数获取困难的问题,提出了基于BP神经网络的自适应PD控制算法;在一个四轴承双跨转子系统仿真模型上,分别对基于BP神经网络的自适应PD控制、BP神经网络控制及LMS控制的效果进行了对比分析。结果表明,基于BP神经网络的自适应PD控制对转子系统多频传递力具有更好的抑制效果。

柔性关节空间双臂机器人奇异摄动增广鲁棒自适应PD复合控制

为解决载体位姿无控柔性关节空间双臂机器人系统在外部干扰、未知载荷参数影响下关节运动控制问题,提出奇异摄动增广鲁棒自适应PD复合控制方法。以柔性关节空间双臂欠驱动式机器人及关节电机动力学子方程为设计基础,借助柔性补偿奇异摄动技术建立系统奇异摄动修正模型;针对系统外部干扰确界未知、载荷参数未知工况,为柔性关节空间双臂机器人设计由快变状态反馈控制、增广鲁棒自适应PD慢变控制组合而成的复合控制规律。仿真结果证实,所提奇异摄动增广鲁棒自适应PD复合控制方法可有效消除系统关节柔性、未知外部干扰及载荷参数影响,确保空间双臂机器人能精确执行预期关节运动任务。

电动独轮车的模糊自适应控制

针对电动独轮车稳态性能差和抗负载转矩扰动能力差的问题,将自适应模糊PD控制技术应用到电动独轮车的姿态控制中。该系统是以加速度计、陀螺仪为姿态传感器,永磁无刷直流电机为执行机构的单轮平衡车,在分析骑行过程中电动独轮车姿态变化的基础上,推导了系统对应的动态模型,建立了电动独轮车的姿态信息与电机输出转矩之间的关系,并结合传统PD控制和模糊控制的相关理论,提出采用自适应模糊PD控制的方法实现电动独轮车的姿态控制。在实验室搭建的电动独轮车上,分别采用传统PD控制和自适应模糊PD控制方法进行了试验比较。研究结果表明,相比于传统的PD控制器,自适应模糊PD控制在不同的运行环境都可以获得良好的控制效果,可以提高系统的动静态性能。

基于模糊PD控制的飞机姿态在常值平风干扰下的性能仿真

本文针对常值平风干扰下的飞机姿态角稳定系统,运用模糊自适应PID控制理论,建立了风干扰姿态角稳定系统的方程和结构,然后采用matlab设计了针对系统的模糊控制器,用simulink对系统进行了姿态角动态曲线仿真。结果表明,平风干扰下的飞机,飞机的纵向姿态受干扰而发生变化,而采用模糊自适应PD控制飞机姿态角,比传统PD控制具有更快的跟踪性能、更小的调节时间和超调量、更好的机动性、更小的稳态误差。因此,模糊自适应PD能较好的控制飞机姿态稳定,提高了飞机的抗风能力,保证了飞机飞行的安全、可靠。

基于误差补偿的AFS水平随动控制研究

AFS系统中,传感器信号采集处理、伺服电机调节机构及控制方法是影响其性能的3个主要因素。文章对AFS系统水平随动机构中步进电机的调节机构与控制方法进行了研究和设计,重点是研究其调节机构并据此建立运行步数与大灯实际偏转角度的数学模型,对控制样机的控制程序应用线性化处理及误差补偿的方法进行了算法优化设计,实现了应用模糊自适应PD控制算法对AFS水平随动执行机构的控制设计。进行仿真实验并在上海大众斯柯达昊锐车型SK-98760型前照灯总成上测试,结果表明所设计的系统具有良好的控制效果。

架空输电线巡检机器人的跨障运动轨迹控制

针对高压输电线检修维护问题,自主研发了新型三臂式架空输电线巡检机器人,并提出跨障的识别方案和动作方案。简化了此巡检机器人的跨障运动过程,采用D-H(Danevit-Hartenberg)建模方法建立了机器人跨障过程的运动学模型。在此基础上,应用拉格朗日力学方法完成了动力学建模。针对跨障运动轨迹跟踪问题,将外界干扰、误差等不确定因素考虑进去,采用鲁棒自适应PD(proportional-derivative)控制方法进行控制。为了验证此方法,加入传统PD控制方法进行对比。以理想的运动轨迹为目标轨迹,通过Simulink分别仿真得到2种算法的跟踪轨迹,将搭载2种算法的巡检机器人先后放在实际线路上运行,通过多传感器采集得到运动轨迹。实验结果显示它们的控制轨迹都非常接近目标值。从跟踪轨迹上对比2种算法,证明了所采用方法的有效性、稳定性和优越性。

航天器太阳阵的刚柔耦合动力学与控制研究

对空间漂浮航天器太阳阵展开与锁定过程的刚柔耦合动力学与控制问题进行较为全面的研究。基于Jourdain速度变分原理和单向递推组集方法,建立了太阳阵展开与锁定过程的刚柔耦合多体系统动力学模型,采用模糊自适应PD控制方法对航天器本体的姿态扰动进行主动控制。通过对考虑柔性效应的太阳阵展开与锁定过程的数值仿真,较好地预测了太阳阵展开历程及航天器本体姿态扰动情况。另外,通过采用模糊自适应PD控制方法与传统PD控制方法进行仿真比较,验证了该控制方法对航天器姿态控制的有效性。

NAO机器人手臂的运动建模与控制

针对机器人手臂抓取物体时的控制问题,以NAO机器人为操作对象对手臂的运动进行了建模与控制。采用D-H运动学建模机理,建立机器人手臂的运动学模型,并通过分析NAO机器人左臂的结构得到D-H运动学模型参数。对模型输出与NAO机器人手臂的实际运动轨迹进行了比较分析,验证了机器人手臂运动学模型的精确性。依据运动学模型获得了手臂的动力学模型,并基于该模型设计了自适应PD控制器,仿真结果表明,当系统存在较大扰动时,自适应PD控制器比PD控制器对机器人手臂运动具有更好的跟踪性和鲁棒性。