车载天线跟踪系统的智能控制

随着移动卫星通信技术的发展,车载卫星天线系统得到了越来越多的应用,因此如何设计一个良好的车载卫星天线跟踪控制系统成了一个重要的问题;文章介绍了一种在传统PID控制的基础上引入仿人智能控制来对车载天线跟踪系统进行控制的方法,使得象车载天线跟踪系统这种具有非线性、工作时所受干扰大以及控制精度和实时性要求都比较高的系统得到良好的控制;实验表明,采用仿人智能控制后。该控制系统达到了良好的控制效果。     

基于规则的仿人智能控制方法及其应用

在总结前人研究成果的基础上,概括出基于规则仿人智能控制的基本概念、基本思想和主要特点.以仿人智能控制的原型算法为例,分析其静态特性、动态特性和稳定性,并给出基于规则的仿人智能控制器的基本设计步骤.以工作在未知环境下的机器人系统为例,研究了仿人智能控制方法在机器人接触力控制中的应用.它是在数字PID控制算法的基础上,通过仿人智能控制的特征变量的取值符号,选择相应的控制策略实现的.实验结果表明,仿人智能控制方法可以大大提高控制精度.     

试分析工业机器人的仿人智能控制要点

采用仿人智能控制工业机器人,能有效满足机器人耦合、思辨和非线性的特征要求.仿人智能控制利用的是基于特征模型的多模态控制,可以根据系统的实际特征状况来选择相应的控制,从而让各种状态能够实现最优,进一步在整体层面上让系统的精确性、稳定性和快速性指标得到有效满足.本文主要就对工业机器人的仿人智能控制要点进行了简单的分析.     

电液式振动台智能控制器的研制

以单自由度、垂直往复运动的电液式振动台为例，从仿人智能控制的基本思想出发，应用非线性系统的线性化处理方法，结合系统的实际特点建立了以单片机89C52为核心控制的多模态电液伺服系统仿人智能控制器，并详细阐述了控制器的基本控制原理以及各主要硬件、软件模块组成以及所采取的控制算法。通过Matlab仿真实验分析，该控制器具有很强的伺服跟踪能力和任务适应能力，而且对参数的变化也具有较强的鲁棒性和任务适应能力，表现出良好的控制性能。对该控制器的研究方法也可以应用在其他仪器、仪表等智能控制领域。     

复杂控制系统的描述与仿人智能控制

复杂控制系统难以建立较精确的数学模型，文中给出了其描述模型，定义了定值控制和跟踪控制两个控制问题，简述了仿人智能控制，为解决复杂系统的控制问题提供了理论基础。     

双足机器人稳定行走的仿人预测控制研究

针对双足机器人的稳定行走,提出了一种新的仿人预测控制在线步行模式生成方法。把期望零力矩点（ZMP）分解成离线规划好的参考ZMP和实时变化的可变ZMP之和,通过预测控制和其逆系统共同作用对质心运动进行控制,从而生成具有自适应性的步行模式。但单一的预测控制系统对诸如矩形齿状扰动的可变ZMP的跟踪存在较大的误差,结合仿人智能控制对误差的强抑制能力,设计了与预测控制相结合的仿人预测控制系统。仿真实验验证对矩形齿状扰动的可变ZMP,仿人预测系统也能实现较好的跟踪。     

RoboCup中型组足球机器人的改进模糊HSIC运动控制

针对RoboCup中型组三轮全向足球机器人路径规划和轨迹跟踪的特点,结合仿人智能控制(human-simulated intelligent control,HSIC)算法,提出了改进模糊仿人智能运动控制算法,并将其运用于该系统的运动控制.实验研究证明,该算法具有控制精度高、稳定性好、能实时逼近期望路径的特点,完全满足RoboCup足球机器人运动控制的要求.另外,模糊控制的控制规则表可以由改进HSIC的逻辑控制规则所确定,使模糊控制器的设计更易于实现.     

基于虚拟位姿迟钝搜索的仿人机器人手臂抓取控制系统的设计

为了使仿人机器人手臂抓取控制系统更加智能化,提高运行效率,设计并实现了一种基于虚拟位姿迟钝搜索的仿人机器人手臂抓取控制系统。系统采用PMAC运动控制器完成机器人运行数据的传递、处理以及对机器人手臂抓取工作台的控制,采用Accelus系列数字伺服驱动器,调控仿人机器人运动位置和速度,通过关节控制器对机器人抓取过程中手臂关节的位置、速度以及角度信息进行控制,通过以S3C2440为核心芯片的上位机,实现仿人机器人手臂控制的远程通信以及抓取任务的调度,完成仿人机器人手臂抓取的智能控制,软件设计过程中,对基于虚拟位姿迟钝搜索的仿人机器人手臂抓取控制算法进行了详细分析,并给出了机器人手臂抓取控制程序代码实例,通过仿真实例验证了本系统的可用性和实用性。     

仿人预测控制在双足机器人步行控制中的应用

基于零力矩点(ZMP)的预测控制是目前双足机器人步行控制中最先进的方法,但是预测控制需要比较精确的预测模型,在环境扰动导致模型失配时,预测控制的性能下降较快。为了解决这个问题,利用仿人智能控制对环境误差具有较强抑制的特点改进预测控制。探讨了在步行控制中引入仿人智能控制的必要性和仿人智能控制改进预测控制的可行性,并设计了仿人预测控制器。最后通过仿真实验验证了新的控制器对双足机器人步行控制的有效性。     

仿海蟹机器人浮游步态动力学建模与运动控制

为实现足桨耦合推进仿海蟹机器人在未知海流扰动作用下对目标点的跟踪控制,对仿海蟹机器人浮游步态的动力学和运动控制进行研究.综合考虑重力、浮力、游泳足拍动产生的推力以及水动力的影响,建立了仿海蟹机器人水下复杂环境的动力学模型.在此基础上,设计了一种基于指数趋近律的滑模变结构控制器,将游泳足上下拍翼运动和摇翼运动的相位差作为被控量,对机器人的转艏角速率进行控制.通过李亚普诺夫直接法,证明该系统可实现全局渐近稳定.最后进行了单一目标点和多目标点跟踪运动仿真和实验,结果表明:该方法可以使机器人具有良好的目标点跟踪能力,并对系统动力学参数不确定性及外界扰动具有较高鲁棒性.     

用IGA优化的直流电机的仿人智能控制

讨论了当前足球机器人运动控制系统的控制算法对足球机器人运动性能的影响。在分析了足球机器人运动控制系统组成和电机数学模型的基础上,对足球机器人运动控制器采用多模态控制的仿人智能控制（Human-Simulated Intelligent Control,HSIC）算法,利用改进的遗传算法（Improved Genetic Algorithm,IGA）对仿人智能控制器参数进行优化。通过与目前普遍采用的常规PID控制器作对比实验,表明采用IGA参数整定后的HSIC控制器对电机具有更好的控制品质,并改善了足球机器人的运动性能。     

双摆机器人摆杆平衡态任意转换运动控制的实现

双摆机器人两摆杆具有一个自稳定(Down-down)和三个自不稳定(Down-up, up-down, up-up)的平衡状态, 4个平衡状态之间可以构成12个相互转换的运动动作和8个自旋动作. 本文运用基于动觉智能图式的仿人智能控制理论, 设计具有基于特征辨识多控制模态结构的控制器; 采用``类等效'的系统建模方法和改进型遗传算法, 实现双摆机器人模型的精确辨识和其多模态控制器多参数的整定与优化, 并解决了多控制模态之间的平滑切换, 以及从仿真研究到实时控制成功的快速过渡等关键问题. 以(Down-up)向(Up-down)状态的转换为例, 说明了如何实现四个平衡状态之间的任意相互转换的运动控制, 并介绍了仿人智能控制器设计的详细过程. 仿真与实时控制的实例证明了设计理论与方法的有效性.     

仿人智能控制及其在磁流变半主动悬架中的应用

论文讨论了基于图式理论的仿人智能控制理论最新进展及其在磁流变悬架中的应用情况. 首先, 结合图式理论和仿人智能控制理论, 定义一些基于动觉智能图式的仿人智能控制基本概念, 如感知图式、运动图式以及关联图式等. 然后, 给出了仿人智能控制器设计的通用性方法. 接着, 基于通用性的方法, 针对具有非线性、时滞及不确定性的磁流变悬架设计了基于动觉智能图式的仿人智能控制器. 最后, 开展了实车道路试验来验证控制方法的有效性. 试验结果表明,基于动觉智能图式的仿人智能控制理论是解决复杂控制问题的有效途径.     

基于竞赛自平衡小车的双闭环控制设计与仿真研究

针对具有多变量、不稳定、非线性特性的自平衡小车系统,提出了一种基于偏角伺服控制与LQR控制相结合的双闭环控制方法.在该方法中,先根据系统的等效模型,采用LQR方法控制自平衡小车的倒立平衡,采用伺服控制进行偏角跟随控制.并且在设计过程中,先保证自平衡小车的倒立平衡,然后再进行伺服控制,运行中两个闭环实时控制,达到使小车倒立快速寻迹运行.数字仿真结果与理论分析基本一致,表明了该方法的可行性.     

A method for grinding removal control of a robot belt grinding system

As a kind of manufacturing system with a flexible grinder, the material removal of a robot belt grinding system is related to a variety of factors, such as workpiece shape, contact force, robot velocity, and belt wear. Some factors of the grinding process are time-variant. Therefore, it is a challenge to control grinding removal precisely for free-formed surfaces. To develop a high-quality robot grinding system, an off-line planning method for the control parameters of the grinding robot based on an adaptive modeling method is proposed in this paper. First, we built an adaptive model based on statistic machine learning. By transferring the old samples into the new samples space formed by the in-situ measurement data, the adaptive model can track the dynamic working conditions more rapidly. Based on the adaptive model the robot control parameters are calculated using the cooperative particle swarm optimization in this paper. The optimization method aims to smoothen the trajectories of the control parameters of the robot and shorten the response time in the transition process. The results of the blade grinding experiments demonstrate that this approach can control the material removal of the grinding system effectively.     

一种两轮轮式机器人点镇定智能控制实现

针对实际RoboCup机器人,分析了采用双闭环轮速跟随电机执行系统的两轮轮式移动机器人的数学模型,考虑了实际电机系统必然存在的速度饱和、加速度饱和限制对点镇定控制的影响,基于动觉图式的仿人智能控制理论,提出了一种两轮轮式机器人点镇定的分段比例智能控制器,利用遗传算法整定了控制器的参数.比较了比例控制器,比例余弦控制器和提出的智能控制器的仿真控制效果,并在实际RoboCup机器人上有效实现了提出的控制器.仿真和实际系统实验都证明了该控制器的有效性.     

A system decomposition method for region tracking control of a non-holonomic mobile robot with dynamic parameter uncertainties

The tracking control problem of non-holonomic mobile robot systems has been extensively investigated in the past decades, however, most of the existing control strategies were developed specifically for the fixed-point tracking. This technical note focuses on the region tracking control for a non-holonomic mobile robot system with parameter uncertainties in the robot dynamics. With the system decomposition and adaptive control method, some restrictions imposed on the angular and linear velocities of the non-holonomic mobile robot in recent literature are removed, enabling to track dynamic trajectories with any values of the angular and line velocities. The proposed adaptive control scheme can simultaneously solve both the regulation and region tracking problems of a non-holonomic mobile robot with one passive wheel and two actuated wheels. By utilizing the designed control laws, the mobile robot system is able to globally reach inside a moving region specified by potential functions whose path can be a circular curve, a straight line, or sinusoidal curve, by using a single adaptive controller. Since the dynamic region can be specified arbitrarily small, the fixed-point tracking can be regarded as a special case of region tracking studied in this paper. Compared with the traditional fixed-point tracking, region tracking has more flexibility and better robustness. Numerical results are presented to show the effectiveness of the designed strategy.