基于DSP的气动伺服定位控制器的设计及实验研究

该文设计了以TMS320F206数字处理器为核心元件的气动伺服定位控制器硬件,并扩展了AD转换和DA转换等外围电路。采用分段变增益状态反馈的控制策略,以c语言为开发语言在集成开发软件CC4.01环境下编制了控制器软件,设计了控制器多个功能模块。最后在气动比例阀控非对称垂直安装气缸的定位系统上进行了实验研究。     

气动肌肉驱动人工关节的建模研究

由气动肌肉驱动的人工关节具有重量轻、柔顺性好等特点。在关节建模中,首先需要解决气动肌肉实际特性和理论模型之间的差别,为此引入了力-压力系数和刚度系数,从而建立了实际特性和理论模型之间的联系。其次,在建模过程中为简化模型而忽略气体的流动过程及压缩性会使得理论模型的动态响应比实际模型要差。为此,考虑气动肌肉的充放气过程,建立了关节更准确的动态模型。最后,通过实验对模型进行了验证。     

气动人工肌肉驱动关节特性研究

气动人工肌肉是一种具有良好柔性、出力/重量比大的新型气动执行器。该文研究了由一对气动人工肌肉的组成的关节模型，分析了它的静特性，并进行了实验研究。实验结果表明气动肌肉关节具有一些独特的特性。     

基于LabVIEW实时模块的3自由度气动机械手控制系统的研究

本文介绍了LabVIEW实时系统以及使用设计方法.根据3自由度气动机械手的组成及工作原理构造了基于LabVIEW的实时控制系统并进行了单关节控制及空间轨迹跟踪方面的实验研究.实验结果证明控制系统能够满足设计需要,并具有灵活的扩展性.     

三自由度气动机械手关节控制系统设计研究

该文将前馈补偿极点配置自校正控制算法应用于三自由度气动机械手的关节控制,利用Lab—VIEW实时模块构造了机械手的关节控制系统,并以腰部的旋转位置系统为例进行了单关节控制的实验研究。实验研究表明,该控制系统具有较高的刚度和较好的动态性能,能够满足设计需要,并具有灵活的扩展性。     

师者风范——怀念恩师陈先霖先生

陈先霖院士(1928.9—2009.1)是我国著名机械学家和工程教育家。他从教五十余载,在教育和科研园地上辛勤耕耘,培育人才,硕果累累。文章记录了20世纪80年代本文作者成为陈先霖先生的硕士研究生之后的一些经历。作者回忆了先生给予的具体指导,无论是从敢为人先的科研选题与学术创新、还是亲历亲为的现场实践与计算机编程分析等事例,都真实地反映了先生在治学、育人等方面的学者本色和师者风范。     

工厂管控网在SECCO的应用

现代自动控制技术、计算机、通信、网络、信息技术的飞速发展,促进了以自动化系统为基础的企业网络信息系统的完善.基于现场总线结构的工厂管控网(PlantWeb)就是顺应这一形势发展起来的综合技术,其中现场总线被誉为自动化领域的计算机局域网.该技术正推动工业自动化控制向一个全新的领域发展,为企业生产控制和经营管理提供更多优化方案.并介绍其在SECCO的成功应用.     

中空柱状定子二阶弯振的旋转-直线超声电机

为了提高贴片式旋转-直线超声电机压电片的利用效率,简化电机使用过程中的安装与固定,提出了一种新颖的贴片式旋转-直线超声电机。样机主要利用自由约束柱状定子空间上相互正交的二阶弯曲振动模态耦合,在定子自由端的内表面合成一个驱动行波,通过螺纹传动实现输出轴的旋转-直线运动输出。基于有限元法对定子的振动模态以及压电片的激振模式进行了仿真分析,研制出一台定子采用中空方柱型结构的原型样机。搭建了一套基于虚拟仪器技术的超声电机测试系统,完成了样机基本输出特性的测试。测试结果表明样机工作频率为38.90 kHz,驱动电压峰峰值20 V时即可实现样机的有效驱动。     

3自由度气浮台力学性能研究——自重作用下平台结构平衡敏感性分析

基于运动弹性动力学理论建立3自由度气浮台平台的力学模型。根据航天器姿态动力学理论推导出自重作用下在气浮台姿态变化过程中平台质心变化公式和所需配重公式,从而获得气浮台平台不平衡力矩的计算公式。应用有限元法计算不同结构参数值组合时平台自重变形产生的不平衡力矩;探究结构各方向刚度相同时参数的变化对不平衡力矩的影响,提出使平台结构不平衡力矩为零的平衡点概念;分析平台结构参数变化对不平衡力矩影响大小即平衡敏感性与平台结构刚度之间的关系。结果表明,平台结构中存在许多使平台各方向刚度相等从而不产生不平衡力矩的平衡点。在每个平衡点处,结构参数值的略微变化对平台自重变形产生的不平衡力矩影响相差很大。结构刚度越大,结构参数值变化对平台自重变形产生的不平衡力矩影响越小,即平衡敏感性越低。     

基于比例阀的气动伺服系统神经网络控制方法的研究

研究了用神经网络PID控制器对基于比例阀的气动伺服系统进行控制的方法。用神经网络辨识器来逼近非线性动力学系统,并在线修改控制参数。实验及分析表明,适当的选择网络参数,经过充分的离线训练,该控制器可以进行在线的自适应控制,系统的控制精度和动态特性有明显提高,且在环境参数变化时,控制器具有在线自学习和自整定参数的能力。