动圈式直线电机的高响应特性研究

针对常规电机在输出电磁力、响应时间和响应速度等特性上的不足,基于线圈组合变换的电感和电阻对时间常数和电流的影响,对动圈式直线电机的载流线圈采用分割与组合变换的方法,对其响应时间、输出位移、输出电磁力和加速度进行了数学建模和仿真分析。结果表明:在单位阶跃信号输入下,均匀分割的线圈组件通过并联设计,其位移的阶跃响应由14.6 ms以上减小到9.94 ms以内,响应速度至少增加了1倍,电磁力由原来的10.8 N增加到93.2 N,加速度也提高了8倍。     

Flash存储器在ADSP-TS101单系统中的自举应用

本文以基于ADI的ADSP-TS101开发的某信号处理系统为例，介绍了ATMEL公司的Flash存储器AT49VF001的原理和应用，并利用DSP的上电系统自动自举功能，实现对Flash的读写等操作，给出了在DSP系统上电后用户程序的自动自举的方法和实用源代码。     

基于细菌觅食算法的多线圈电- 机械转换器双模控制技术研究

针对提升电-机械转换器快速响应特性的技术需求,提出了新型三线圈结构电-机械转换器。通过建立的电-机械转换器数学模型,提出采用细菌觅食算法来寻找时间最优解,并基于此方法设计了砰-砰与比例-积分双模控制器。分析与仿真结果表明,相对于传统单线圈电-机械转换器,采用双模控制器的三线圈电-机械转换器,其响应时间从8.5 ms缩短至2.5 ms,震荡和超调不超过5%,可知该技术能够实现响应特性,前景良好。     

基于深度循环神经网络的协作机器人动力学误差补偿

由于协作机器人的结构比普通工业机器人更为轻巧,一般动力学模型所忽略的复杂特性占比较大,导致协作机器人的计算预测力矩误差较大。据此提出在考虑重力、科里奥利力、惯性力和摩擦力等的基础上,采用深度循环神经网络中的长短期记忆模型对自主研发的六自由度协作机器人动力学模型进行误差补偿。在实验中采用优化后的基于傅里叶级数的激励轨迹驱动机器人运动,以电机电流估算关节力矩,获取的原始数据用来训练长短期记忆模型(LSTM)补偿网络。网络的训练结果和评价指标为预测力矩相比实际力矩的均方根误差。计算与实验结果表明,补偿后的协作机器人动力学模型对实际力矩具有更好的预测效果,各轴预测力矩与实际力矩的均方根误差相比于未补偿的传统模型降低了61.8%至78.9%不等,表明了文中所提出补偿方法的有效性。      

基于线圈分割技术的电-机械转换器特性研究

基于线圈组合变换后的电感与电阻对时间常数与电流的影响,文章对载流线圈组采用新型线圈分割及组合变换方法,进而对电-机械转换器的线圈组的电压加载响应时间、输出电磁力及加速度进行研究。结果表明,相对于单线圈组串联,多个线圈组并联后,电-机械转换器的的频率约为 500 Hz,线圈长度和电流都得到提高,电磁力的峰值达到 276.4 N,增大到原来的 16 倍多,加速度达到 27.64 g。由此可知,该技术能够实现高响应特性和大推力控制效果。     

基于FEM的压缩机汽缸座与曲轴结构尺寸优化设计

对冰箱压缩机的两个关键零件-汽缸座和曲轴进行基于有限元法的尺寸优化设计.运用有限元软件对零件的动态性能进行分析,并运用模态试验对有限元模型的准确性进行验证.在此基础上,建立零件结构参数化模型,并运用ANSYS中的优化模块,对零件进行尺寸的优化设计.     

多障碍环境下机械臂避障路径规划

为提高协作机器人在多障碍环境下的避障路径规划的成功率和效率,针对机械臂和障碍物提出碰撞检测方法,并提出低振荡人工势场—自适应快速扩展随机树(ARRT)混合算法进行路径规划,机械臂先采用低振荡人工势场法进行搜索,当遇到局部极小、碰撞等情况时切换成ARRT进行逃离,直至到达目标点.另外,为了在每个步长都取得最优的逆运动学关节角,保证前后步长对应关节角度值变化的连续性,提出最短行程逆解算法.为了提高规划后的路径质量,提出一种冗余路径节点删除策略,并使用四次贝塞尔曲线对路径进行拟合.经过仿真分析,机械臂在多障碍环境下对于环境复杂度的适应性强,路径搜索成功率高于经典算法,其平均路径搜索时间相比于经典RRT算法从26.1 s下降到3.6 s,算法搜索成功率和效率都得到显著改善.