基于扰动观测器的机载云台扰动复合补偿方法

针对多旋翼无人机(mUAV)机载云台的扰动补 偿需求,提出一种基于改进的扰动观测器(IDO,improved disturbance observer)的伺服控 制器与减振装 置相结合的复合补偿方法。深入分析了IDO的扰动补偿能力和鲁棒性,构建 了基于IDO的云 台伺服控制结构;依据mUAV机载云台的振动特性,设计出减振装置的结构参数 及安装位置。飞行实验表明, 引入复合补偿方法后,视轴(LOS)指向误差减小到了0.03°,振动隔 离度提高了约15dB。复合补偿方法有效地补偿了机载云 台的扰动,完全满足了mUAV机载云台扰动补偿的需求。     

基于区域分工机制的异构群体机器人觅食任务数学分析

根据机器人的能力进行区域分工,以提高群体机器人系统的觅食效率。为了系统研究异构群体机器人执行觅食任务时的群体行为,以比率方程为基础,构建了觅食任务的数学模型。并利用该模型,定量分析了机器人的数量及性能对觅食任务完成时间的影响。通过对数学模型的分析得出:外部机器人数增加时,外部机器人之间的干涉作用将减少觅食任务完成时间的改进;随着内部机器人与食物相遇率的提高,觅食任务完成时间的改进不断降低。     

伺服系统受摩擦扰动产生极限环的因为及稳定性分析

讨论了低速工况下,由摩擦造成极限环现象.首先,采用分段线性化的方法,将Stribeck摩擦模型转换为线性的摩擦模型,获得了系统的状态方程;随后,应用系统平衡点性质分析和Poincare-Bendixson定理,证明了极限环的存在,确定了存在区域;最后,通过对Poincare映射的分析,判断了极限环的稳定性.仿真与实验结...     

基于博弈论的多机器人任务分配算法

为了寻找一种合理有效的多机器人任务分配算法,基于多机器人协作救火任务环境,以博弈论纳什均衡为基础,研究多机器人的任务分配问题。根据任务模型特点和纳什均衡的主要特征提出了一种基于博弈论的任务分配算法。博弈的效用函数同时考虑了距离、火势和燃烧时间等因素,机器人根据此效用函数选择行为策略,促使机器人尽快扑灭惩罚值较大的火灾而获得较大的奖励值。利用任务总收益函数值的大小评价算法的优劣性。收益函数与火势、燃烧时间和机器人扑灭火灾数有关,这切合实际救火模型。实验结果证明了该任务分配算法的有效性。     

柔性机械臂运动轨迹的鲁棒自适应控制

本文针对多连杆柔性机械臂的运动轨迹问题，讨论了动力学建模，控制系统结构设计以及鲁棒自适应控制法，运用假设模记方法得到了柔性机械臂动力学所似方程，通过对柔性机械臂动力学特性分析，建立了等价动力学模型，依此提出了一种鲁棒自适应控制算法，并给出仿真研究结果。     

一种基于模型预测复合控制的车辆避碰控制方法

为减少日益增长的交通安全问题,车辆碰撞预警及避碰控制系统必不可少.本文提出了一种结合车辆横纵向动力学的复合控制避碰方法,以达到减少交通事故发生的目的.首先,分别建立了车辆逆纵向和横向动力学模型,纵向控制器通过安全距离模型来判断车辆是否处于危险状态并进行碰撞预警,采用分层控制方法设计了上层模型预测控制器和底层单神经元PID控制器.横向上结合不同时速时的参数约束设计模型预测控制器.最后,在不同工况下进行了仿真实验,表明本文控制系统能成功避碰,提高了车辆的安全性、稳定性、舒适性.     

l个相同维数子过程在同一输入下的输出协调控制

本文提出了一种多变量系统协调控制新方案,对于由多个子系统构成的过程控制问题,通过引入一个参考模型,并利用各子系统构成参考模型的状态观测器,实现各子系统输出之间的鲁棒协调控制,分析可知该系统具有结构稳定性及渐近协调性,文中给出了多电机转速协调控制的实验研究结果及冷连轧机速度协调控制应用实例,结果表明,本文提出的鲁棒协调控制系统具有强抗扰性及对系统的参数和结构变化的不变性。     

具有高稳速精度的模型参考协调系统

协调控制问题是多对象实时过程控制中的一个重要课题。本文利用状态观测器理论和模型参考方法,对于多电机拖动大系统,提出了一种简单的协调控制算法。在多电机作为动力源的拖动大系统中,工艺上往往要求各台电动机输出按给定的关系协调运行。然而,由于负载等各种扰动的影响,系统的状态和参数将会发生变化,结破坏了系统的协调性。为了改善拖动大系统的协调性,本文提出了一种模型参考协调控制系统。构造的基本凉理是,引入一个参考模型作为拖动大系统的主系统,而所有各台电机调速系统作为参考模型的状态观测器,称之为子系统。这样,通过保证各子系统输出y_(pi)与参考模型输出y_m同步,实现了     

群体机器人觅食任务Eulerian建模与分析

为了提高觅食任务性能,根据蚂蚁觅食原理引入了觅食概率的概念,机器人按照该概率决定是否离开Home区域,通过改变该概率值来调整环境中机器人的数量。为了研究觅食概率对系统性能的影响,利用Eulerian数学建模方法建立了觅食任务模型,并通过仿真实验分析了觅食概率对系统整体性能的影响。实验结果表明:觅食概率越大,环境中机器人数量越增加,机器人之间的干扰也增加,从而降低系统性能。最后通过实验分析给出了觅食概率与环境中任务数量以及机器人数之间的大致关系。     

大规模多移动机器人合作任务的分布自主协作系统

以大规模多移动机器人觅食任务为背景，探讨了在分布式协作体系结构下系统任务级的协作与行为级的协调问题．提出了一种动态任务分配机制，在缩短任务完成时间的基础上减少了系统通信量并解决了任务死锁问题．同时，设计了一种基于预测的冲突消解方法，使机器人能够对动态障碍物进行精确避障．最后，通过仿真实验验证了上述方法的有效性．