基于积分状态预测的Anti-Windup PID控制器设计

目前有多种方式用来抑制调速系统中调节器饱和引起的Windup现象。其中跟踪反计算控制策略,由于其采用线性反馈作用原理来减小调节器饱和时的积分累加值,因此对于这种策略的研究和应用较多。但由于在设计调节器参数时,没有考虑速度指令和负载的变化,固定的反计算参数一般难以在大范围内保证系统响应的一致性。为了在不同速度指令和负载转矩条件下,保证系统响应的一致性,本文提出了积分状态预测Anti-Windup策略来减小系统由于饱和现象而引起的性能下降,根据速度指令和负载转矩的变化,在调节器饱和时计算出积分器在系统稳态积分终值,并将其作为调节器进入线性段的积分初始值,当系统参数精确时使得系统呈现出最优的速度响应曲线。本文在相同的电流环和速度环调节器PI参数的条件下,进行了仿真实验,比较了上述AW策略与传统方法的速度响应性能。实验结果验证了理论分析及仿真波形的正确性。     

计算机联锁软件测试与安全性评价研究

计算机联锁是一种典型的关键安全系统,必须要考虑到许多技术要求,以防止风险因素的影响。同时,可以对导致各种软件发生故障的因素进行检测并把它找出来,而且还可以提供准确和统一的评估标准,以及保证软件的安全性。系统安全测试是用于测试阻止软件安全功能的最复杂的技术工具,基于以前的测试和研究,该文主要分析了基于测试的安全评估标准,并且还定义了新概念,象危险问题、风险收集预防以及扩展预防范围。对安全问题分类的不同标准的正式描述为进一步开发计算机联锁软件的测试和安全评估提供了有用的理论基础,而且该文还研究了一些计算机联锁软件测试的例子。     

复杂环境下基于推抓协同操作的目标物体抓取

针对现有抓取技术在复杂环境下难以进行有效的目标导向性抓取的问题, 本文提出了一种基于深度强化学习的推动和抓取协同操作的方法. 相对于以往的抓取方法, 本方法使用深度学习来处理Intel-D435i相机所获得的RGB-D图像数据, 同时又在视觉网络中引入了注意力机制, 用来提高系统对工作区域内目标物体的敏感性. 其次,使用深度Q网络来学习UR5机械臂与环境之间的交互过程, 提出了密集奖励策略来评判推动或抓取操作的好坏. 随着训练次数的不断增加, UR5机械臂在训练过程中不断地优化两种操作之间的协同策略, 从而更高效的进行决策.最后, 在V-rep仿真平台上设计了仿真场景, 并进行测试, 平均抓取成功率达到92.5%. 通过与其他几种方法进行对比, 证明该方法可以在复杂环境下较好的完成目标物体的抓取任务.     

新型行波直线超声电机的结构与有限元分析

提出了一种新型行波直线超声电机结构,该电机利用2个固有频率接近的面内弯曲模态叠加形成沿周向传播的行波,从而驱动动子做直线运动。首先,基于有限元法建立了考虑定、动子三维接触的整机动力学模型,对定子结构尺寸进行设计;其次,通过该模型分析了定、动子之间的接触力传递过程、电机的驱动机理、电机稳定运行时驱动足的椭圆运行轨迹、电机的启停特性以及不同输入参数下电机的输出性能等动力学特性;最后,试制原理样机,搭建实验平台对电机性能进行测试。研究结果表明：该电机工作原理可行,机械输出性能良好;所建立的有限元模型合理,使用该模型能预测电机的性能,并进一步指导电机的设计及优化。