一种雷达搜跟转换近似时间最优控制方法

为解决时间最优控制(time optimal control,TOC)存在的颤抖和鲁棒性下降问题,提出一种雷达搜跟转换近似时间最优控制(proximateTOC,PTOC)方法。以搜跟雷达方位伺服作为研究对象,在电机角速度和角加速度受约束的条件下,设计近似时间最优控制器,建立控制数学模型,并基于Matlab进行仿真论证及实物验证。验证结果表明:该算法切实可行,能达到系统技术指标要求,可广泛应用于搜跟一体雷达伺服系统中。

鲁棒近似时间最优的EMA位置伺服策略研究

针对EMA(机电作动器)伺服系统中常见的速度限幅处理以及高动态响应要求,提出了一种基于1阶LADRC(线性自抗扰控制算法)速度环的PTOC(鲁棒近似时间最优位置控制)控制策略。将速度环与位置环控制律进行结合,避免一般PTOC伺服系统中对速度控制律与位置控制律的切换。分析了速度环不同工作状态下对PTOC控制律的影响,分别设计了速度环饱和以及非饱和工作状态下的PTOC控制律。针对典型PTOC控制律中参数选择过于保守的问题,提出了一种基于可变切换区和线性区的改进方法,并且给出了稳定性证明。仿真实验结果表明,提出的控制策略能够有效提高EMA的位置伺服动态性能以及对扰动的抵抗能力。

扩展近似时间最优伺服控制及其试验验证

针对带有惯性阻尼环节的典型伺服系统,提出一种能实现大范围快速定点运动的控制方案。控制方案首先利用时间最优控制律进行快速目标追踪,当系统速度下降到一定范围内时平滑切换成线性控制律。采用线性控制区内的闭环极点阻尼系统和自然频率作为设计参数,给出了全参数化的控制律。基于Lyapunov理论分析了控制系统的闭环稳定性。将该控制方案用于一个直流伺服电机的位置-速度环的定点位置控制,并进行了MATLAB数字仿真和基于TMS320F28335 DSC的试验研究。结果表明:所设计的控制系统可以对大范围的给定目标进行快速和准确的跟踪,且对扰动和系统参数差异具有较好的鲁棒性。

基于时间近似最优挖掘轨迹生成框架

为提高挖掘机自主作业的效率,针对一个完整的挖掘周期提出了一种时间近似最优挖掘轨迹生成框架。结合人工操作的经验进行分析,完成挖掘机的运动状态估计。利用三次样条曲线表示挖掘轨迹,并设定始末位置的速度和加速度,生成平滑的轨迹。采用改进的粒子群算法求取此类非线性规划问题,生成时间近似最优挖掘轨迹。为了验证该框架的可行性,对挖掘机工作时各关节的角度进行现场测量,将优化后的结果与现场试验数据进行对比。结果表明:提出的时间近似最优挖掘轨迹生成框架有效提高了自主挖掘机作业效率,为时间最优轨迹生成问题提供了一种解决方案。

机械臂跟踪轨迹路径特征点方法有效性分析

考虑关节速率与载荷制约条件,确保规划轨迹可以有效发挥机械臂的驱动作用,目前传统方法需要对大量数据进行计算,整体效率偏低。因此,设计了一种机械臂跟踪轨迹路径特征点方法,并进行有效性分析。研究结果表明:该方法计算下形成了平滑过渡的速度和加速度曲线,获得的速度曲线能够达到连续光滑的性能要求。该研究表明本文方法具有很高的运行稳定性,对后续的机械臂路径特征点目标轨迹规划奠定一定的理论基础。

机械臂路径特征点目标轨迹规划及试验分析

传统机械臂轨迹规划算法存在控制精度不高以及时延较大的问题,为提高机械臂跟踪目标轨迹效率,设计了一种基于路径特征点算法的机械臂跟踪目标轨迹优化方法。利用相平面法调节使算法达到更高处理效率。研究结果表明:随着路径点数量增加,算法时间明显延长,设置多个路径点可以显著提升算法效率,整个计算过程所需的规划时间能够大幅缩短。该算法比其他路径规划算法耗时更短,且更适合于复杂路径。

面向高速加工的样条曲线实时插补算法

数控加工追求更高的加工效率和光洁的加工表面,但大多数样条曲线插补算法是根据进给速度、最大合加/减速度和合加加速度来设计的,并没有考虑如何充分利用单轴的最大加减速能力。提出一种时间近似最优的样条曲线实时插补算法,它面向数控系统对高速加工的需求,在考虑机床动态性能的基础上,充分利用单轴的最大加减速能力,以达到理论上近似最优的加工效率。同时该算法通过预处理求速度限制曲线、速度曲线反向链接和平滑处理三个步骤求出满足加工精度以及机床单轴的最大加速度、加加速度等约束条件的加工速度曲线,能有效提高加工表面的粗糙度。仿真结果表明,该算法在有效提高加工效率的同时,能实现对减速点的精确定位,得到光滑的加工速度曲线。

基于路径特征点算法的机械臂跟踪目标轨迹优化

为了提高机械臂跟踪目标轨迹效率,设计了一种基于路径特征点算法的机械臂跟踪目标轨迹优化方法。选择相平面法设置速度曲线,利用相平面法调节的方式使算法达到更高处理效率,通过轨迹平滑处理的方式来达到稳定控制机械臂运动状态的效果。研究结果表明:形成了平滑过渡的速度和加速度曲线,获得的速度曲线能够达到连续光滑的性能要求。规划得到的最大速度曲线与加速度/力矩条件相符,可以有效实现机械臂驱动功能。随着路径点数量增加后,会导致算法时间的明显延长,设置太多路径点数量的条件下以路径特征点算法处理时可以实现算法效率的显著提升。采用本文算法可以获得比其它路径规划算法更短的耗时,且更适合于复杂路径。

风洞上攻角机器人轨迹规划算法研究与实现

为了提高机械臂跟踪目标轨迹的运动速度,对其目标轨迹进行二次规划。该轨迹规划算法通过引入路径参数s,将关节速度、力/力矩等约束转化为关于路径参数的约束,分别求取关节速度与力/力矩约束限制下路径参数s的最大速度曲线,对最大速度曲线求交集,获得多重约束最大速度曲线。采用模糊推理方法对目标轨迹进行离散化处理,减小优化规模;以0值加速度曲线乘以比例系数Kv替代关节力/力矩约束的最大速度曲线,提高算法的计算效率;通过速度特征点算法与修型射靶算法对规划得到的轨迹进行修形,确保修形后的目标轨迹满足关节速度、力/力矩的约束,并且速度曲线光滑。实验表明,该轨迹规划算法对不同复杂程度的目标轨迹都有着较好的规划性能,能够得到连续平滑的时间近似最优轨迹。