基于GWO-ELM算法与模糊控制的无标定视觉伺服研究

针对传统基于图像的视觉伺服系统运行速度慢,图像雅可比矩阵的求解受标定精度影响的问题,提出一种基于灰狼算法优化极限学习机(GWO-ELM)与模糊控制相结合的视觉伺服控制方法。该方法利用灰狼算法(GWO)优化ELM模型初始权重增加模型稳定性,估计图像雅可比矩阵伪逆预测机械臂末端运动速度,之后引入模糊控制(Fuzzy Control)设计视觉伺服控制器构建无标定视觉伺服控制系统,并进行上机实验。实验结果表明,Fuzzy Control-GWO-ELM-IBVS的运行效率相对于GWO-ELM-IBVS得到了提升,定位误差能控制在规定阈值,验证了提出的无标定视觉伺服控制系统的有效性。     

最优ZPETC在数控机床伺服跟踪控制中的应用研究

在高精度数控机床伺服跟踪控制系统中,为使输出响应能完整地跟踪输入指令,不仅要求输出与输入之间的相位差为零,而且要求幅值一致,通常采用零相位误差跟踪控制器(ZPETC)作为前馈控制器,补偿相位误差,但同时也产生一定的增益误差.为改善ZPETC的跟踪性能,提出一种基于L2-范数优化的前馈控制器设计方案,通过选取适当的目标函数,设计出最优的数字前置滤波器.该方案在保持系统零相位误差的同时,改善了系统增益性能,从而提高跟踪精度,这一点已得到仿真结果的证明.     

具有同步带伺服传动系统的振动误差控制策略北大核心

针对数控机床变频主轴同步带结构存在振动误差和非线性干扰问题,提出一种模态滤波器与改进补偿跟踪控制器的综合控制策略。通过辨识机床主轴同步带传动模态的基础上,建立了机械系统的动力学模型和伺服控制模型,针对机械传动环节低频和高频模态对伺服控制带宽的影响,通过零极点对消原理设计相应的模态滤波器将传动系统引入的低阶模态进行抑制,根据系统的传递函数和极点分布设计相应的相位跟踪控制器并添加前馈补偿进行改进,改善伺服传动系统的响应速度。结果表明,由同步带自身模态特性引起的低阶模态是影响控制系统带宽的主要因素,通过设计的模态滤波器可以将伺服带宽由12 Hz提高到110 Hz,并且设计的综合控制策略与其他控制策略相比,可以将跟踪误差大幅度降低。     

数控机床交流伺服系统运动控制器的研究

针对发展高精度数控机床的要求，在数控机床交流伺服控制系统中，采用带速度和加速度前馈的数字PID调节器与数字阶式滤波器构成的复合控制器，可以显著提高控制系统的精度，大大降低跟踪误差。实验结果表明，这是一种切实可行的控制方法。     

机械臂液压伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对机械臂液压伺服位置系统存在非线性特性和参数不确定性,提出了一种自适应模糊滑模控制方法。利用参数自适应算法估计系统未知参数,有效地克服了系统不确定性的影响,提高了系统的鲁棒性;采用非连续投影算法保证了参数估计的有界性;引入模糊系统代替切换控制项,有效地消弱了抖振。仿真研究结果表明:所设计的自适应模糊滑模控制器能够快速准确地跟踪指令,并且对参数变化具有较强的鲁棒性,与PID控制器相比,系统跟踪误差小,响应速度快,跟踪性能好。     

机器人视觉跟踪两维运动目标的方法研究

讨论了机器人视觉跟踪两维运动目标的方法。用基于图象的视觉伺服方法来预测特征点在图象平面的运动轨迹。根据这个预测和机器人的当前位姿来预测机器人的各关节运动变量。在开放式机器人控制器中,用三次样条函数来平滑离散规划位置,以避免跟踪运动中的振荡。     

弧焊机器人的视觉控制

提出了一种基于局域网的多层次结构的弧焊机器人视觉控制方案，它由人机交互层、运动规划层、运动控制层和伺服控制层构成，其中后面三层构成本地实时控制器。利用上位计算机作为人机交互层，完成视觉测量、运动命令生成、焊枪控制和人机交互。本地实时控制器实现在线运动规划和实时运动控制。根据在线视觉测量结果，形成机器人的运动目标，实现焊缝自动跟踪与焊接。对V形坡口焊缝的摆焊试验结果，验证了所给出的弧焊机器人视觉控制的有效性。     

基于非线性PID的交叉耦合同步控制器设计

针对工业控制中双轴同步伺服系统的伺服参数不匹配及外部扰动造成的运动不同步问题,在分析了经典的位置控制策略和直线型双轴同步运动的同步误差与跟踪误差几何关系的基础上,引入耦合误差变量,设计了一种位置环非线性PID的交叉耦合同步控制器,实现跟踪误差与同步误差同时减小。在X-Y运动平台上,对所设计位置环非线性PID的交叉耦合同步控制器进行了实验,结果表明:基于非线性PID的交叉耦合同步控制相比于PID的传统交叉耦合同步控制,在单轴跟踪误差的最大值和均方根值上分别减少了50%和62.5%,在轴间同步误差的最大值和均方根值上分别减小了60%和63.64%。     

尺度旋转相关滤波视觉伺服研究

为了满足工业现场日益增多的应用需求,提高视觉伺服目标跟踪算法应用性,研究并提出了一种尺度旋转相关滤波视觉伺服实现方法。通过对MOSSE、ASET等先进算法进行改进,利用仿射原理,嵌入尺度旋转独立滤波器,构建适合工业现场的尺度相关滤波视觉伺服实现方法及实验平台,该实验平台由视觉伺服和二维运动控制平台组成,视觉伺服的输入为实时图像,输出为机器人动作;二维运动控制平台准确驱动被跟踪的目标,使跟踪结果可以量化。实验证明:该视觉伺服实现方法在改进鲁棒性和实时性的同时,可以满足工业现场应用需求。     

基于交叉耦合结构的同步控制器设计

为了提高单轴伺服系统的抗扰动能力和动态响应性能,基于现代控制算法设计了终端滑模-自适应模糊跟踪控制器。由于交叉耦合控制(CCC)结构可以实现轴间信息共享,故采用此结构提高镜像运动的两轴间的同步精度。利用Matlab/Simulink仿真平台,模拟了持续扰动作用下两轴跟踪正弦信号的同步运行过程,通过对比于传统PID控制器的响应曲线,证明了所提出的控制方法能够提高伺服轴的信号跟踪能力,更好地抑制扰动并减小同步误差。     

微间隙焊缝磁光成像NN-KF跟踪算法分析

针对紧密对接微间隙焊缝,分析基于磁光成像的神经网络补偿卡尔曼滤波（kalman filtering compensated by neural network,NN-KF）跟踪算法,建立焊缝位置测量模型并运用卡尔曼滤波对焊缝位置偏差进行最优预测.卡尔曼滤波进行最优估计需建立准确的系统模型和观测模型,而在焊缝跟踪过程中,系统噪声具有非先验性.对于针对测量模型误差、过程噪声和测量噪声对卡尔曼滤波结果的影响,运用反向传播（back propagation,BP）神经网络对卡尔曼滤波结果进行修正,补偿模型误差及噪声统计不确定性造成的滤波误差.结果表明,BP神经网络补偿卡尔曼滤波算法能有效抑制滤波发散,减小噪声干扰影响,提高焊缝跟踪精度.     

自适应控制用于消除被动加载系统中多余力

本文对由电液伺服系统组成的被动加载装置进行了详细的建模研究并通过对抽油机电液被动加载系统的仿真研究，模拟了被动加载系统中的多余力。针对被动加载系统中存在强运动干扰一多余力这一显著问题，本文提出了全部用计算机控制完成的消除强干扰的自适应控制算法并给出对被加载体运动状态进行无偏估计的卡尔曼滤波算法以提高控制精度。最后，对抽油机电液被动加载系统进行了试验研究，经过试验验证。本文给出的以计算机为核心的有卡尔曼滤波器的消除强干扰的自适应控制加载系统能有效的消除被动加载系统中的多余力，整套系统控制精度高，工作性能稳定。     

基于精确背景运动补偿的机器人运动目标检测与跟踪

为实现动态场景下机器人快速准确地检测与跟踪运动目标，提出一种基于精确背景补偿的运动目标检测方法，并利用Kalman滤波扩展的KCF算法进行目标跟踪。针对传统ORB算法存在特征点分布不均匀、误匹配率高导致背景补偿效果不佳的问题，采用小波变换及图像分块处理保证提取的特征点数目及均匀分布，通过SURF算法提取具有尺度不变性的特征点并构建ORB描述子。利用KNN算法与对称约束相结合的特征匹配法提高匹配精度，同时引入改进的RANSAC方法精确求解全局运动参数完成背景运动补偿，最后通过帧差法及形态学处理获得完整的运动目标，并将KCF算法融合Kalman滤波实现对被遮挡目标进行再跟踪。实验结果表明：该方法特征匹配正确率达到98.4%,在背景运动状态下能够实时准确地检测出运动目标，并且能够连续稳定地跟踪目标。     

基于自抗扰控制的直驱电液伺服系统仿真研究

针对直驱式电液伺服系统中存在的非线性特性和外部扰动导致系统流量供给不平衡问题,基于自抗扰控制理论,提出一种基于三阶线性自抗扰控制的液压缸位置控制方法,实现直驱式电液伺服系统电机转速与液压缸位置的闭环控制。同时针对传统系统建模不精确导致控制效果差的问题,在理论分析的基础上,结合电液伺服系统的性能和实际工况,基于AMESim建立直驱式伺服液压系统仿真模型。通过建立AMESim和Simulink的联合仿真模型,验证控制器的有效性。结果表明：该控制策略可以有效消除由于流量供给不平衡导致的液压缸在换向运动时出现位移波动,液压缸位移的平均绝对百分比误差为4.4%,较好地实现位置跟踪。在外负载扰动的情况下,系统具有较强的抗干扰能力,从而保证系统的稳定性。     

基于动态目标的机器人无标定视觉伺服系统仿真

机器人视觉伺服在智能控制领域有着广泛的应用。为了解决摄像机标定影响机器人视觉伺服精度的问题,研究一种无标定的视觉伺服控制系统。采用基于图像的视觉伺服方法,基于机器人仿真工具箱和视觉仿真工具箱,在Matlab/Simulink环境下建立了图像反馈机器人手眼视觉伺服系统Simulink模型。仿真结果表明:所构建的机器人视觉伺服系统对于正弦波动目标的跟踪定位,反映较快、精度较高,能较好地满足工程应用要求。     

永磁同步直线电机位置误差迭代学习补偿控制研究

永磁同步直线电机在执行具有重复特性的跟踪控制任务时，系统的位置误差也会出现周期性变化。针对这一问题，提出一种基于离线迭代学习补偿优化直线电机位置输入信号的控制策略。通过离线迭代学习，对直线电机系统的干扰进行迭代学习控制。对凸轮轴轨迹和正弦曲线轨迹进行迭代学习，实现对永磁直线电机运动轨迹的跟踪控制，减小直线电机的跟踪误差。实验结果表明：通过离线迭代学习控制产生的位置输入信号跟随误差较小，能很好地消除由于跟踪滞后造成的位置误差。     

数控机床轮廓误差的插补预测补偿控制研究

伺服系统的基本原则是闭环控制,跟踪误差必然存在.如果多轴联动设备上使用伺服系统驱动进给轴,跟踪误差会引起加工轮廓误差.高精度数控机床要求轮廓误差越小越好.文章在定位过程中的伺服系统位置跟踪误差曲线等效成梯形曲线的基础上,从插补控制器着手研究跟踪误差的预测补偿控制.试验结果证明该控制方法简单有效.     

基于现场可编程序模拟阵列的PI控制器的直流伺服系统研究

建立直流伺服系统精确模型比较困难,采用传统PI控制器进行控制时系统鲁棒性较差。针对直流伺服系统的控制问题,采用基于现场可编程序模拟阵列的PI控制器实现直流伺服系统的有效控制,并对控制效果进行仿真验证。建立了直流伺服系统的数学模型,构造了其运动方程。设计采用继电器和PI控制器并联组合的基于现场可编程序模拟阵列的PI控制系统。采用MATLAB软件对直流伺服系统进行仿真,将仿真结果与传统PI控制器的计算结果进行对比和分析。结果表明:采用基于现场可编程序模拟阵列的PI控制器的直流伺服系统能够产生非超调响应,跟踪性能明显提高,能在0.4 s内快速消除波动,并且所需控制电压减少50%左右。     

阀控非对称缸位置伺服系统鲁棒控制策略研究

针对阀控非对称缸位置伺服系统的非线性和不确定因素,采用实验的方法建立了等效的线性不确定模型,并在理论线性化模型的基础上确定了抗负载干扰指标,设计了定量反馈(QFT)鲁棒控制器.在发现相位误差较大的情况下,采用零相差跟踪控制器代替前置滤波器.实验结果证明使用零相差跟踪控制器能够获得更高的曲线跟踪精度.