基于多周期同步测量的频率计设计

针对工程实践中发现的频率计存在1字节误差以及待测信号幅度过大的问题。基于多周期同步测量计数理论,提出了一种以C8051F020与FPGA为最小系统的频率计制作方案,实现对待测信号频率及脉宽的精确测量。系统主要包括3部分：信号整形部分、频率计算部分、液晶显示部分。待测信号经过信号处理后和标准信号一同输入FPGA内部,单片机协同FPGA对信号进行频率测量并读取测频数据,然后将读取到的数据经过运算处理后显示。经实验验证,该系统测频范围可达0.1 Hz~10 MHz,有效消除了1个字节的误差且具有一定的抗干扰能力。     

基于观测器的空间机器人神经自适应鲁棒控制

研究无速度反馈的不确定性自由漂浮空间机器人轨迹跟踪控制问题,为了提高控制性能,采用一种观测器神经网络自适应鲁棒控制方法。利用神经网络设计观测器对系统的速度信息进行估计;其次,利用神经网络对系统模型的非线性进行逼近,设计神经网络自适应鲁棒控制器对系统进行控制,无需建立复杂的数学模型,并且所设计的自适应律能够进行在线学习;最后,根据H∞理论设计的鲁棒控制器保证了系统稳定,并使系统的L2增益小于给定指标。仿真结果表明,上述方法在无速度信息反馈下仍能进行有效的跟踪控制。     

自由漂浮空间机器人避奇异规划—跟踪算法

针对路径相关空间内自由漂浮空间机器人无法进行有效跟踪控制的问题,设计了一种避奇异轨迹规划—跟踪算法,用于完成路径相关空间机械臂末端轨迹跟踪控制的任务．首先,分析奇异条件并设定安全边界曲线,求解回避奇异的基座姿态角阈值,从而得到避奇异参考轨迹及初始状态值．接着,利用自由漂浮空间机器人非线性动力学模型具有状态依赖参数的类线性结构特点,基于状态依赖Riccati方程设计跟踪控制器对末端速度进行跟踪,保证闭环系统的局部渐近稳定性．所提方法克服了传统方法将工作空间约束在路径无关空间的缺点．仿真结果表明,该算法具有比比例微分（proportional derivative,PD）控制更高的跟踪精度．同时,在存在输入干扰的情况下仍然能够实现有效跟踪．     

基于ARM9的嵌入式仿人机器人控制系统设计

依据DF-1仿人机器人需要实现的功能,提出了基于ARM9的嵌入式仿人机器人控制系统方案。设计了控制系统的硬件电路,整个系统软件采用模块化设计思想,简化了设计程序,提高了系统的可靠性。     

应用于力矩受限自由漂浮空间机器人的神经网络自适应控制

在控制力矩受限情况下,为实现具有模型不确定性自由漂浮空间机器人的轨迹跟踪控制,文章设计了一种新的神经网络自适应控制策略;首先,用双曲函数对控制力矩输入进行限制;其次,设计一种神经网络自适应控制律,对输入力矩受限条件下的非线性系统模型进行在线逼近,同时,利用鲁棒项对神经网络逼近误差和外界干扰进行消除;最后,根据李雅普诺夫理论,证明了所设计控制策略能够使自由漂浮空间机器人系统渐进稳定;仿真实验表明,该控制策略在无需建立复杂系统模型的情况下,便能够对控制力矩进行有效限制,从而使自由漂浮空间机器人在控制力矩受限情况下得到较好的控制.     

自由漂浮空间机器人末端轨迹优化自适应控制

惯性参数不确定情况下的自由漂浮空间机器人(FFSR)轨迹跟踪控制是当前FFSR自主控制研究的重点与难点之一.针对该问题,提出一种FFSR末端轨迹优化自适应跟踪控制方法.该方法首先基于离散状态依赖黎卡提方程(DSDRE),设计两级DSDRE优化跟踪控制器,然后在控制器输出基础上,通过求解有约束条件下的非线性优化问题实现FFSR惯性参数的辨识,进而根据辨识结果调整控制器相关参数,实现FFSR末端轨迹的优化自适应跟踪控制.最后,采用平面两连杆FFSR模型进行仿真,验证了所提出方法的有效性.     

具有时延和切换拓扑的高阶离散时间多智能体系统鲁棒保性能一致性

研究存在参数不确定性的高阶离散时间多智能体系统在时延和联合连通切换通信拓扑条件下的鲁棒保性能一致性问题,给出一种线性一致性协议的设计方法.1）引入高阶离散时间不确定多智能体系统的鲁棒保性能一致性问题,定义基于智能体邻居状态误差和控制输入的保性能函数;2）通过构造合适的Lyapunov函数并利用离散时间系统稳定性理论,推导出一个使高阶离散时间不确定多智能体系统在该条件下获得保性能一致性的线性矩阵不等式（Linear matrix inequality,LMI）充分条件,并给出相应的保性能上界;3）以一致性序列的形式给出参数不确定条件下的高阶离散时间多智能体系统的一致性收敛结果;4）数值仿真验证了本文理论的正确性和有效性.     

力矩受限的柔性空间机器人模糊神经网络自适应跟踪控制及振动抑制

针对力矩受限和存在参数不确定情况下,自由漂浮柔性空间机器人（FFFSR）关节轨迹跟踪控制与柔性振动抑制的问题,利用奇异摄动法将系统分解为关节轨迹跟踪的慢变子系统和描述柔性振动的快变子系统,进而提出含慢、快变控制项的组合控制器。对于慢变子系统,设计一种无需模型的模糊径向基函数（RBF）神经网络（FRBFNN）自适应跟踪控制方案,利用神经网络观测器估计关节角速度信息,并对系统的未知非线性函数进行逼近;对于快变子系统,采用扩张状态观测器（ESO）对不易测量的柔性模态坐标导数和不确定扰动进行估计,并结合线性二次调节器（LQR）方法抑制柔性振动。数值仿真结果表明,当控制力矩限制在±20 N·m和±10 N·m范围内时,该组合控制器能够在2.5 s实现稳定的关节轨迹跟踪,并将柔性振动幅值限制在±1×10^-3 m内。     

改进人工势场法的机械臂避障路径规划

针对传统机械臂路径规划只适用于具有特殊构型的机械臂这一不足,提出在利用遗传算法等方法求解得到一组合理的关节值后,运用人工势场法在机械臂关节空间内搜索、采用合势能最速下降为控制标准的机械臂路径规划方法。同时利用在局部极小附近添加虚拟障碍,产生虚拟斥力势能的方法解决了局部极小问题,使机械臂成功绕过障碍到达目标。仿真验证了该方法的正确性和有效性。     

露天矿山运输调度系统粒子群优化

结合露天矿山运输调度系统实际,考虑到计划产量、生产能力、质量要求和运输过程等方面的约束,建立了一个通用性较强的露天矿山运输调度系统模型。该调度模型以总的运营成本最低为目标函数,采用惩罚函数法把诸多约束条件化为无约束,构建优化系统中粒子群算法的适应度函数。通过引入自适应变异程序对粒子群算法进行改进,避免算法过早收敛,提高了收敛效果。运用改进后的自适应变异粒子群算法对露天矿山运输调度系统模型优化求解,并采用Matlab软件对求解过程进行仿真,研究结果表明该算法能够快速得到当前班次的车辆调度的满意方案,提高了露天矿山运输调度的效率,进而提高露天矿山生产率,为数字化矿山建设提供一定参考。