水下仿生机器人设计与实现

为解决大型舰船水下部分检修的难题,设计一台水下仿生机器人。利用SolidWorks软件建立仿生机器人的3D机械模型,设计其控制系统,并分析它在水下工作的力学特性。仿生机器人工作时,利用超声波、陀螺仪等传感器将检测到的水下环境参数转换为电信号,并实时将电信号发送到STM32控制器中;通过STM32控制器根据预设的算法对各种信号进行处理;通过STM32控制器发送命令,控制推进器、摄像头等执行元件,从而实现仿生机器人的自动运行。该仿生机器人运行稳定、反应灵敏,没有发生漏水和无法控制的情况,达到预期目标。     

基于改进双模糊PID控制的Stewart平台运动路径跟踪研究

为提高Stewart平台运动控制的抗干扰能力,设计了改进双模糊PID控制系统,并对控制误差进行仿真验证。在坐标系中创建Stewart平台简图,通过矩阵变换推导出连杆运动方程式。设计了Stewart平台液压驱动机构,给出了液压伺服阀流量控制方程式。在传统PID控制基础上设计了双模糊PID控制器,通过粒子群算法对双模糊PID控制器进行优化,采用MATLAB软件对Stewart平台运动路径跟踪误差进行仿真。仿真结果表明:采用改进双模糊PID控制器,Stewart平台在有干扰环境中移动时,仍然能够保持较高的运动路径跟踪精度,对外界的干扰反应速度较快、调节效果较好。采用改进双模糊PID控制器,Stewart平台控制系统的抗干扰能力较强,提高了Stewart平台运动路径跟踪精度。     

模糊自适应PID脉冲焊接电源智能控制

焊接电源控制过程中传统PID控制参数是固定不变的,而焊接又是一个复杂的、多变的、非线性过程。传统PID控制难以实现控制过程中对参数进行自适应调整,从而达不到理想的控制效果。针对传统PID控制缺陷,将模糊理论引入到PID控制中,提出了一种模糊自适应PID焊接电源智能控制方法。进行了控制系统总体设计,构建了模糊自适应控制器。在模糊控制器实现中,进行了控制量的模糊化处理、隶属函数的确定、模糊规则设计。最后,对设计的控制系统进行仿真验证,仿真结果说明所设计的控制方法响应速度快、自适应性和鲁棒性强。     

单叶片吊具鲸鱼优化算法模糊PID控制研究

针对某单叶片吊具摆臂角度控制缸组同步控制精度较低的问题，提出了一种基于鲸鱼优化变论域模糊PID控制器。建立了单个液压缸的数学模型和双液压缸同步控制的模型，并针对模糊控制器利用鲸鱼优化算法对模糊基本论域伸缩因子表达式中的变量系数k₁与k₂优化处理，输出ΔK_P、ΔK_I、ΔK_D实时调节PID参数。通过对模糊PID控制、PID控制、鲸鱼优化算法模糊PID控制的仿真分析，验证了与PID控制和模糊PID控制相比，鲸鱼优化算法模糊PID的同步控制精度更高，同步误差消减的更快速且误差峰值较低；阶跃响应性能更优秀。     

腿轮式机器人的模糊PID自适应控制

针对腿轮式机器人的动力学模型比较复杂，难以精确的建立数学模型，提出了一种基于模糊规则的新型自调整PID控制器用于机器人腿部末端的位置跟踪控制。该控制器利用人的经验和知识实时调整PID参数，从而改善控制系统的性能，提高控制器的适应能力。仿真实验表明该方法具有良好的轨迹跟踪精度和抗干扰能力。     

蓄热式燃气加热锻造炉炉温控制优化研究

通过分析蓄热式燃气加热锻造炉的工作原理,提出炉温控制优化思路。介绍了所设计温度控制系统的总体框架,采用STM32处理器作为硬件电路的控制核心,基于耦合神经网络优化的PID算法,优化了蓄热式燃气加热锻造炉温度控制系统。结果表明,设计的温度控制系统对炉温温度能够进行准确控制。     

基于模糊PID的伺服压力机位置控制系统

伺服压力机是目前成形装备发展的一个新方向.为了提高其位置控制的响应特性,针对其非线性、时变性、滞后性,提出了基于模糊算法和PID算法的模糊PID控制器,在C++ Builder中开发模糊PID控制器以实现PID参数的在线修正.阶跃响应和正弦跟随的实验结果表明,所设计的模糊PID控制器能够有效的提高响应速度、降低超调量和稳态误差,并且具有较强的抗干扰能力.模糊PID控制器拥有比传统PID控制器更好的控制效果,可以有效的提高伺服压力机位置控制性能.     

高精度数控焊接变位机控制系统设计与实现

研制弧焊机器人用数控焊接变位机对弧焊机器人柔性加工单元(WEMC)的设计具有重要的意义。作者以基于数字信号处理器(DSP)的研华多轴运动控制卡PCL-832卡为设计核心，采用基于模糊规则的智能双模协调控制器，即采用比例积分微分控制器(PID)和模糊控制器的加权合成算法，控制过程中模糊控制器和PID控制器同时输出控制量，当控制误差较大时模糊控制器的输出权重较大，而当控制误差较小时PID控制器的输出权重较大，有效避免了变结构控制器切换过程中的震荡，实现了焊接变位机的高精度位置控制。作者对实时控制软件的结构设计和实时性要求进行了详细的理论分析，提出了基于DOS(Disk operation system)系统下的高精度数控焊接变位机多任务实时控制软件的设计与实现方法。进行了多种工件的焊接试验，试验表明该控制系统工作可靠，效果良好。     

基于优化非线性控制的齿轮传动系统动态误差研究

针对齿轮传动系统运动角位移跟踪误差较大、振动幅度相对严重等问题,对直齿圆柱齿轮运动过程中产生的角位移和输出扭矩等进行研究。建立齿轮传动系统模型,给出齿轮传动系统动力学方程式。对传统线性PID控制系统进行改进,设计非线性PID控制系统。引入粒子群算法,对粒子群算法权重系数进行改进。采用改进后的粒子群算法优化非线性PID控制系统,通过反馈误差对PID控制器参数进行调节,从而达到控制系统输出误差的补偿目标。利用MATLAB软件对优化后的齿轮传动系统输出误差和扭矩进行仿真,并且与线性PID控制结果进行对比。结果表明:与线性PID控制系统相比,优化后的齿轮传动控制系统能够在线调节各项控制参数,从而提高齿轮传动精度。该控制系统反应速度快,稳定性较好,抗干扰能力强,具有较高的控制精度。     

低成本模块化水下观察机器人设计

水下机器人是能够在水下运动并且具有一定视觉和感知能力的装置,是海洋开发的核心技术。提出一种低成本、模块化的小型水下机器人,将控制系统、推进系统、信号转换系统、观测系统设计成独立模块,并将模块合理布局于机器人主框架上,可快速构建应用于不同场合的水下机器人。并设计了水下机器人的位置和方向自动控制算法,该算法不需要高阶复杂的控制模型,可采用低成本的控制系统和传感器,采用STM32F系列单片机用于传感器的数据采集、计算和控制输出。实验结果表明,所设计的系统具有良好的性能,符合设计要求。     

双向变体积式浮力调节装置及其控制技术研究

针对水下机器人作业时浮力及姿态变化,研制一种双向体积可变式浮力调节装置,以达到装置体积小且容积比大的要求。设计一种实验装置,验证该浮力调节装置的浮力及力矩变化符合预期目标。采用STM32ZET6单片机作为嵌入式控制系统主控制器,利用Visual Studio编写水面控制系统交互界面;以不同形式、不同频率的周期信号作为期望轨迹测试浮力调节装置跟踪性能,通过水池实验验证PID控制器的有效性。结果表明：浮力调节装置跟踪截止频率为1/30 Hz。     

基于模糊算法的水下机器人路径规划研究

针对水下机器人的工作环境的复杂性与不确定性,为了提高自主式水下机器人与外部环境交互及自主航行的能力,结合视线导航原理与模糊控制算法,提出一种未知环境下水下机器人的局部路径规划策略,可实现机器人的实时避障功能。利用测距声呐、短基线系统对环境进行探测,得到一定范围内的障碍物与目标信息,通过模糊控制器实时调整水下机器人的运动偏转角度,有效地避开障碍物,达到预定目标点。最后通过MATLAB进行仿真,构建一个仿真实验平台,交互式设置障碍物的数量、大小、形状、位置等初始信息,机器人运用该算法在多障碍物、不同路障环境下,都能较好地实现机器人避障,验证了算法的有效性。     

基于BP神经网络PID的高速清扫车摆臂控制系统

针对传统清扫车摆臂开环控制系统的动态响应特性不足、抗干扰能力弱,不能适应高速工况下清扫作业,设计了高速清扫车摆臂执行机构和闭环控制系统。为解决BP神经网络(BPNN)存在局部极值、收敛速度慢等问题,提出一种改进BPNN PID算法,其核心是通过主动串联校正,抑制PID前一次输出值u (k-1)对此次输出值u (k)的影响。通过搭建Simulink-AMESim联合仿真模型,研究了高速清扫车摆臂闭环控制系统的阶跃响应、抗干扰能力以及位置跟踪能力。研究结果表明:所改进的BPNN PID控制器能够动态调整PID参数,提高了系统的适应性、准确性和稳定性;改进BPNN PID控制器的抗干扰能力更强,鲁棒性更好,且系统近乎没有超调,超调量为0.5%,仅为PID控制超调量的2.34%,稳定时间0.62 s,相比PID提前了66.31%。     

基于液压调平大阻尼系统的模糊PID控制研究

某高空作业平台自动调平系统存在调整时间长、响应速度慢的问题。为改善一般位置随动系统的性能,针对该系统的大阻尼特征,设计了常规PID控制算法。通过仿真实验,获得一组较优控制参数,使得系统响应快速性得到改善,但也存在超调过大的缺陷。为进一步优化系统,将模糊控制与PID控制结合,设计了一种模糊PID控制器。仿真分析结果表明:应用该模糊PID控制器,系统的调整时间与超调量都得到了明显优化。     

二轮平衡车的神经元控制算法及仿真

通过在MATLAB-Simulink-Simscape中搭建二轮平衡车的仿真物理模型和控制系统,直观、快速地验证控制算法的效果。使用神经元PID控制算法替代传统PID控制算法设计神经元PD平衡控制器、神经元PI速度控制器,并在此基础上组合成二轮平衡车的神经元PID控制系统。通过实验对比神经元PID控制算法与传统的PID控制算法的控制效果,验证了神经元PID控制算法具有更高的控制精度、更强的抗干扰能力、更快的响应速度,能及时适应模型的非线性变化。     

面向电子压力机模糊神经网络PID控制的研究

针对电子压力机位置伺服系统的非线性和时变的不确定性,压装力、压装速度和压入深度高可控性,系统的高稳定性、适应性及较强的抗干扰能力等特点,提出将神经网络实现模糊PID自调整的控制特性应用在现存的小型电子压力机的位置伺服系统中的方法。该控制策略将模糊控制的推理能力和神经网络的学习能力进行了有效的结合,其中,PID控制器参数自调整是通过学习并记忆PID参数调整的基本规则来实现的,以满足电子压力机位置伺服系统的要求并用MATLAB软件编程进行仿真分析。仿真结果表明:相比较常规神经网络与传统PID相结合组成的控制器,模糊神经网络PID自调整控制器对于电子压力机的位置伺服系统具有更快的响应特性及更好的稳定性。     

基于遗传整定的水下焊缝跟踪系统模糊PID控制器

提出了一种基于遗传算法整定的模糊PID控制器,并将其应用到水下焊缝跟踪系统中.水下焊缝跟踪系统是复杂的非线性系统,传统的PID控制效果不佳,因此设计了模糊PID控制器.该控制器以焊缝位置误差及其变化率作为模糊输入变量,依据Mamdani模糊推理实现PID参数的在线调整.同时,由于PID参数初值对于系统的控制效果影响较大...     

基于人体动态行为的智能跟随轮式机器人研究

为实现对人体的自动跟随,设计一种基于人体动态行为的智能轮式机器人。以STM32F103CET6作为核心处理器,采用四轮驱动方式,结合多种感应器使其具备智能跟随避障、无线遥控等功能,通过角度传感器获取手持控制器的角度信息,利用超声波测距传感器获取手持控制器与机器人之间的距离,从而得出手持控制器与机器人之间的具体方位信息,获取人体动态行为,采用PID控制算法控制机器人四轮速度,实现机器人对手持控制器的距离和角度的精准跟随。跟随试验结果表明:此系统稳定性强,跟随平均绝对误差为3.9 cm,能够准确灵活地跟随目标移动。     

超声辅助磨削专用电源的研制

超声辅助磨削要求超声电源具有稳定的高频输出特性及反应迅速的实时跟踪特性。针对传统超声电源工作频率低、输出功率低、跟踪速度慢等问题,利用STM32F103VET6控制器和直接数字频率合成（direct digital synthesize,DDS）技术,设计并实现专用于超声辅助磨削的具有高频率、高功率和高稳定性的超声电源系统,并采用基于模糊PID（proportion,integral,differential）控制器的频率自动跟踪方法,实现快速准确地频率自动跟踪。使用所设计的超声电源进行电学性能测试及超声辅助磨削加工验证试验,结果表明:所研制的超声辅助磨削专用电源在难加工材料磨削加工中运行良好。