基于LESO的永磁伺服系统无模型无差拍电流预测控制

受工况及运行环境的影响,永磁同步电机的参数会在运行过程中发生一定程度的变化。为解决电机参数变化导致的模型失配问题和数字控制系统中的一拍延迟问题,将无差拍电流预测控制与无模型控制结合。针对传统无模型控制中扰动估计的复杂和耗时问题,引入线性扩张状态观测器对系统扰动进行估计并进行前馈补偿。将基于传统PI控制的永磁伺服系统模型与文中所提模型进行仿真对比实验,仿真结果证明文中所提方法改善了永磁同步电机控制系统的动态响应性能且具有更强的鲁棒性。

改进D^(*)算法下的无人机三维路径规划

针对无人机使用传统D^(*)算法进行三维路径自主规划过程中,存在算法效率低和路径拐点多且复杂等问题,给出一种改进的D^(*)算法。首先,使用变步长的方式扩展节点,加快算法在规划阶段遍历节点的速度;同时,使用切比雪夫距离和曼哈顿距离的融合式作为代价值,改进代价函数,缩减算法计算量,克服算法效率低的问题;最后,将三维地图以及所得路径投影到二维平面上,选取关键节点,舍弃冗余节点,优化生成路径,所得路径的拐点数减少、复杂性降低。使用MATLAB进行仿真实验,仿真结果表明:改进后D^(*)算法可以有效利用于无人机在三维环境下的路径规划,在加快算法效率和提高路径质量方面取得了预期效果。

结合先验知识与深度强化学习的机械臂抓取研究

在应用深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)实现机械臂自主行为决策过程中,高维连续的状态-动作空间易引起数据采样效率低及经验样本质量低,最终导致奖赏函数收敛速度慢、学习时间长。针对此问题,提出一种引入先验知识的DRL模型。该模型与机械臂逆运动学相结合,在DRL采样阶段引入先验知识指导智能体(Agent)采样,解决学习过程中的数据采样效率低、经验样本质量低的问题;同时通过网络参数迁移的方式验证引入先验知识的DRL模型在面对新任务时仍具有较强的泛化能力;最后,利用Python和CoppeliaSim仿真平台进行联合仿真实验。结果表明:引入先验知识的DRL模型比原始模型的学习效率提升了13.89%、12.82%,完成任务的成功率提高了16.92%、13.25%;在新任务中,学习率提升了23.08%、23.33%,成功率提高了10.7%、11.57%。

基于三角函数正交性的永磁伺服系统机械参数辨识

为抑制永磁伺服系统机械参数不确定对系统控制性能的影响,提出一种利用三角函数正交性进行机械参数辨识的方法。给电机施加两个不同幅值、相同角频率的机械角速度指令,通过正弦、余弦函数在不同区间内的积分实现系统摩擦系数与转动惯量的解耦,在提高辨识精度的同时消除了不定负载转矩对黏滞摩擦系数、库仑摩擦系数和转动惯量辨识结果的影响。利用辨识得到的机械参数值对负载转矩进行观测,并针对系统的摩擦转矩、负载转矩进行对应的前馈补偿。仿真和实验结果均验证了该方法的有效性,机械参数辨识误差在1%左右,进行前馈补偿后转速环的控制性能得到一定的提升。

基于VMD和KELM的空调超短期负荷预测

空调系统负荷预测模型是暖通空调优化控制的重要基础。针对现有负荷预测模型精度和稳定性不高的问题,提出一种新的混合模型进行空调系统超短期负荷预测。即首先使用变分模态分解方法将历史负荷时间序列分解成一系列模态分量。然后使用麻雀搜索算法对核极限学习机的参数进行优化,利用优化后的核极限学习机对各模态分量建立预测模型。最后,将各模态分量的预测结果汇总得到最终预测值。在MATLAB环境下进行仿真,结果表明上述混合预测模型具有更高的精度,在空调系统超短期负荷预测中有很好的应用前景。

基于STM32单片机的自动喷灌机器人

针对农业大棚中人工喷灌存在的效率低、劳动强度大等问题,为了提高农业大棚自动化水平,本文提出了一种基于STM32单片机为核心控制器的自动喷灌机器人.该机器人通过灰度传感器实现循线,以三轮差分转动方式控制机器人底盘前进与转弯.并基于栅格法提出了一种适用于农业大棚环境的路径规划算法.水箱中的水泵开关由继电器间接控制,并可通过蓝牙模块远程控制喷灌.温湿度传感器负责实时测量土壤湿度,并传回单片机进行处理.实验表明,本文以模块化思想设计的喷灌机器人功能齐备,有利于农业机器人的推广使用.

基于改进A~*算法的分拣搬运机器人路径规划

为了解决分拣搬运机器人在路径规划过程中,遇到目标点众多的情况时存在路径寻优效率低、容易出错等问题;针对A~*算法存在多个最小值时,无法实现路径最优化的问题进行研究,提出一种将蚁群算法与A~*算法相结合的改进A~*算法;首先使用A~*算法筛选出一条最优化的路线来分布信息素,从而简化A~*算法在路径规划上的运算;其次以筛选出的路线为基础,针对不同情况结合蚁群算法设计了3种通用方案,以此为基础进行具体的路径规划,从而解决A~*算法本身存在的容易带入大量重复数据的问题;通过仿真与实际实验验证了本文提出的改进的A~*算法能够满足自动分拣搬运的需求,值得推广与使用。

基于新型趋近律的永磁同步电机非奇异终端滑模控制

针对永磁同步电机调速系统存在抖振和响应速度慢的问题,采用滑模变结构控制方法设计速度环控制器。将传统线性滑模面改进为非奇异终端滑模面,以提高系统在滑模面上的趋近速度。提出一种新型趋近律,在双幂次趋近律的基础上引入切换函数,使用终端吸引子,并且增加指数项来提高趋近速度,更好地减少系统抖振并改善了系统收敛特性。将此控制算法与双幂次趋近律对比,仿真结果表明:该方法可以更有效地抑制系统抖振和提高系统的收敛速度,也能更快速、准确地跟踪给定的速度信号。