潜器Stewart平台动力学仿真

建立了Stewart平台的动力学模型,对潜器的动力学特征进行分析,对其运动进行动力学仿真研究.以Stewart平台的任意支腿为研究对象,考虑各支腿的重力和惯性力,利用牛顿-欧拉方法建立了支腿及动平台的力和力矩平衡方程,推导出了Stewart平台的动力学方程及支腿所受的支反力.以潜艇模拟器并联机构为例,运用动力学模型进行了实际计算并绘制了支腿驱动力的变化曲线,将驱动力与支腿运动速度相乘得到支腿功率输出的变化曲线,为液压油缸的功率设计提供了依据,也为潜器的精确动力学解耦奠定了基础.     

多圈绝对式编码器在飞机训练仿真器中的应用

本文分析了目前应用于飞机训练仿真器仪表中的两种位置检测方法 ,指出了它们定位精度差 ,波动大的缺点 ,进而给出了一种应用多圈绝对式编码器的位置检测方法 ,并且在硬件接口和软件设计上给出了具体的实现方案。     

液压Stewart平台专家智能控制策略研究

在对液压Stewart平台的系统特性进行详细分析的基础上,探讨了适合此类系统的控制特点和适用的控制策略,提出了一种基于前馈补偿的专家PID控制策略,并将该控制策略作为智能控制器应用于单通道液压Stewart平台伺服系统.仿真结果表明,这种控制器不依赖于系统模型,具有良好的自适应性,可在较大程度上补偿系统的非对称性,对非线性耦合力扰动具有较好的鲁棒性,控制结果显示系统具有良好的静动态性能.     

并联六自由度运动平台控制系统研究

本文介绍了并联六自由度平台的机构特点,同时在对平台总体控制系统简要设计的基础上完成了单杆液压控制系统的建模工作.考虑了无干扰和有干扰的情况下,对系统进行了仿真分析,提出了基于神经网络算法的先进PID控制方案,仿真结果表明该方法具有良好的控制效果,证明了电液位置伺服控制系统设计的正确性,为平台进一步控制奠定了基础.     

并联机器人动力学与控制仿真研究

并联机器人控制问题一直以来都是一个开放领域,在这方面的研究还比较少.文中以6-UPS型Stewart平台为研究对象,利用牛顿-欧拉方法建立了并联机器人的动力学模型,并提出了基于控制法则的动力学分解方法,推导出并联机器人的控制率方程,设计了基于动力学模型的控制器.采用PID校正方法对并联机器人的轨迹进行跟踪,给出了运动平台做圆周运动时轨迹跟踪曲线,仿真实验结果表明,轨迹跟踪效果比较理想,控制方案是正确的.为进一步的并联机器人控制及性能改进奠定了良好的基础.     

基于遗传神经网络的Stewart平台运动学正解

Stewart平台的特殊结构决定了其在正解求解的特殊性,它由一系列非线性方程组成,通常会有多组解.遗传神经算法是利用种群的适应度进行学习的,而不是梯度学习方法.多层遗传神经网络被用来识别Stewart平台正解的输入向量与输出向量之间的关系.仿真表明,多层感知机神经网络结合遗传算法对求解起到了很好的全局优化作用(训练周期减少近53%).采用这种方法最主要的结论为减少了用于神经网络训练的时间.