米线抓取机器人的研制

以某米线厂的米线生产为研究背景,研制出一种具有双臂独立运动的抓取机器人。该机器人主要由执行机构、驱动系统、控制系统和位置检测传感器组成。介绍了抓取机器人的总体设计方案及工作流程;详细介绍了抓取机构、移动系统和PLC控制系统的结构设计及工作原理。该机器人能与原输送机协同工作,将待捆扎米线从传送带末端的支撑平台搬运至自动捆扎机进行捆扎。结果表明,研制的抓取机器人可减轻工人劳动强度,提高生产效率。     

基于机器视觉的Delta机器人分拣与跟踪系统设计

为了提高Delta机器人动态抓取的精度与速度,提出了一种基于欧姆龙NJ控制器的Delta机器人控制系统。通过采用欧姆龙NJ运动控制器和EtherCAT内部高速总线将Delta机器人的运动控制和外部运动逻辑控制进行无缝对接,实现一体化控制。同时为了提高抓取效率,利用Delta机器人视觉系统识别抓取目标的位置,去掉重复图像信息,进而提出一种动态的抓取算法,实现了机器视觉与机器人动态抓取的完美结合。通过对样机进行测试表明:该Delta机器人在分拣与跟踪目标过程中漏抓率小于2%,误抓率为0,表明该系统能够达到抓取系统的实时性要求,在实际工程中具有一定的应用价值。     

基于Kinect V2.0的6自由度机械臂控制系统的实现

机器人控制技术的不断发展,人与机器人之间的交互方式正朝着方便、快捷的方向发展。为了实现机器人控制的便捷性,采用自然用户界面(NUI)交互方式,设计了一种基于Kinect V2.0体感传感器的6自由度机械手臂控制系统;该控制系统以VS2015+Kinect SDK2.0为编程环境,编制控制程序;以Kinect V2.0骨骼数据控制6自由度机械手臂;使用人体肩、肘的旋转角度和抓手动作,分别来控制机械手臂的6个关节;通过串口通信方式,以Arduino为下位机硬件核心,验证了该方法的有效性。实验表明,此基于NUI交互方式的控制系统能有效且快捷地控制机械臂进行物体的抓取。     

排爆机器人控制系统设计及其网络化

介绍了排爆机器人控制系统,该系统可分为小车的行走控制和机械手的运动控制两部分。小车的行走控制需要进行“路径规划”以实现小车避障和向目标物（可疑爆炸物）靠近,而机械手的运动控制需要进行“轨迹规划”以避开障碍物实现避碰,顺利抓取、搬运目标物。此机器人控制系统是开放式系统,实现了智能化和网络化。远程管理机房电脑可以显示现场机器人手爪、目标物、障碍物。     

医用服务机器人机械手的运动学建模及控制

结合TVT-99D型机械手的结构特点,基于D-H法则建立了机械手的运动学模型,给出了机械手运动学正解和逆解的求解过程.在此基础上,对其控制系统进行了设计,并在"远程脑控制的医用服务机器人"上进行了机械手运动控制实验研究.实验结果表明,该控制系统控制精度高、运行稳定、实时性强,能完成药瓶的快速、准确、可靠抓取.     

工业机器人分拣技术的实现

以MOTOMAN-UP6机器人为基础,构建了一个基于机器视觉的机器人分拣实验系统.该分拣实验系统由机器人、PC机、相机、图像采集卡、传送带和自开发的分拣控制软件组成.系统的工作原理和工作过程为:当目标对象源源不断地进入分拣作业区时,通过相机连续自动地获取作业对象图像,然后由软件对采集到的图像进行运算分析、变换目标对象坐标、识别目标对象分类信息、维护分拣目标的运动踪迹,最终控制机器人实现分拣动作."单目标跟踪--抓取--搬运"实验和"多目标跟踪--抓取--搬运"实验证明了该技术的意义和实用价值.     

开放式多传感器移动机器人硬件系统设计

为提高多传感器移动机器人的控制性能,采用高性能工业计算机设计了一种嵌入式控制系统.该系统包括运动控制、视觉传感器、超声波传感器、激光传感器、无线通信系统等模块.对系统架构、组件设计、硬件调试进行分析和阐述.通过调试软硬件使系统达到了设计要求,实验表明该机器人控制系统有较强的稳定性和鲁棒性.     

城市排水管道机器人控制系统研究

介绍了一种城市排水管道机器人的控制系统.以ATmegal6L单片机为核心,采用NS-45/E2倾角传感器作为姿态传感器, 用光电编码器测量电机的转速,以CPLD作为计数器对编码器计数.结合单片机和CPLD各自的优点,引进了多速率控制策略和积分分离PID控制算法,增强了系统的鲁棒性和抗干扰能力,为管道机器人的运动控制提供了很好的控制平台.试验结果表明, 该系统满足排水管道机器人控制的要求.     

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。     

基于偏差向量的机器人装配系统零件抓取精度分析

应用偏差向量描述了影响机器人抓取零件过程的各种误差，提出了计算零件抓取成功性方法，在引入手爪的偏差矫正能力的概念后，建立了确定零件抓取精度的模型，该模型适合于各种零件抓取过程，是研究机器人装配系统的装配精度和装配质量的基础。     

基于联合仿真的液压伺服系统优化控制研究

利用AMESim和Matlab/Simulink的各自优势,建立了一个液压伺服系统的联合仿真模型,采用自适应混合遗传算法对PID控制器的参数进行优化,自适应混合遗传算法即克服了遗传算法经常出现"早熟"收敛的现象,又克服了模拟退火算法对参数的苛刻要求.仿真实验表明:自适应混合遗传算法能提高寻优速度及寻优精度,整定的PID参数一致性好,能提高液压伺服系统的控制精度和速度.     

前置式并联液压混合动力车辆控制系统研究

并联式液压混合动力车辆因涉及内燃机、液压混合动力2种动力源协同工作,所以车辆的控制系统更加复杂。针对此问题,在车辆结构上引入前置式并联结构,通过对液压混合动力车辆的功能和目标进行分析,确定了液压混合动力车辆的工作模式,在此基础上采用MATLAB/Simulink和dSPACE控制器,建立车辆控制系统,进行仿真分析,并在实验车上采用该控制系统进行相应测试实验。结果表明：在重型车辆上应用前置式并联液压混合动力系统,节油效果明显;通过引入缓冲系数的控制策略,可有效减少混合动力系统介入或分离车辆运行所带来的冲击;在制动性能方面采用恒转矩控制策略,可以在更短的时间内减速至目标车速。     

基于优化RBF神经网络挤出机温度压力系统辨识

为了精确在线辨识橡胶复合挤出机控制过程中主要干扰变量与内部耦合关系,更好地实现对挤出机温度压力耦合系统的精准控制,采用RBF神经网络进行系统辨识研究,同时结合PSO算法引入GA算法中编码、杂交、交叉、变异等概念,设计了混合型PSO算法进一步优化RBF神经网络,完成对温度压力耦合系统的精准在线辨识。借助MATLAB软件进行神经网络训练,辨识系统耦合关系,同时与混合型PSO算法优化神经网络权值所辨识的效果进行对比。试验结果表明:采用混合型PSO算法优化RBF神经网络训练效果更佳,可以实现RBF神经网络高精度系统辨识;混合型PSO算法优化RBF神经网络应用于挤出机温度压力控制系统辨识,可以在一定程度上提升系统的辨识精度以及挤出机械的智能化水平。     

基于EHA的新型车辆半主动悬架系统研究

采用一种新颖的可控减振技术,提出了基于电液作动器(EHA)的半主动悬架系统.介绍了基于EHA半主动悬架系统的工作原理,建立了1/4车辆模型和路面输入模型,设计了用于EHA半主动悬架系统的天、地棚混合控制算法,最后运用Matlab/Simulink对半主动悬架系统进行仿真分析.仿真结果表明:在随机路面激励下,混合控制能兼顾汽车行驶的平顺性和操纵稳定性,有效地提高了汽车的性能.     

基于控制导向模型的液压混合动力车辆能量管理控制研究

为了提高轻型卡车串联型液压混合动力车辆的燃油经济性,提出一种液压混合动力车辆系统控制导向非线性数学模型。该系统数学模型将串联型液压混合动力车辆视为多端输入和多端输出系统:输入由发动机节气门开度、液压泵排量和最大排量以及机械制动转矩组成;输出由发动机速度、发动机转矩、蓄电池压力、车辆速度和燃油流量组成。设计线性二次型积分控制器并且应用于提出的串联型液压混合动力车辆模型上,能够实现低液面控制器输出随动控制。仿真结果表明所设计的数学模型和控制策略能有效节约发动机燃油消耗,操纵性能良好。     

阀控非对称缸系统的反馈线性化滑模控制

针对阀控非对称缸组成的位置伺服系统鲁棒性差的问题,提出了一种结合反馈线性化理论和滑模变结构理论的控制算法。建立阀控非对称缸的非线性模型,运用反馈线性化理论对该模型进行局部线性化,针对线性化后的模型设计滑模控制器,最后通过线性逆变换得到原非线性系统的控制算法。为了验证算法的有效性进行了仿真分析,仿真结果表明:该控制算法有效地减小了位置跟踪误差,提高了系统的鲁棒性,改善了位置跟踪的品质。     

混合负载敏感控制系统特性研究

负载敏感液压控制系统在多执行器复合工况下,液压泵容易出现流量饱和工况,使得系统的负载敏感特性较差。针对上述问题,设计一种混合型压力补偿液压控制系统,建立该系统的数学模型和AMESim仿真模型,进行理论和仿真分析。结果表明:混合型负载敏感压力补偿系统定差阀前置支路具有大流量优先特性,且液压泵出现流量饱和时,在满足流量优先的条件下,剩余流量能够按照比例进行分配,实现抗流量饱和。研究结果为负载敏感压力补偿系统的设计提供参考。     

基于数字液压动力管理系统的混合执行器控制研究

传统泵控系统由于溢流和节流损失产生较大能耗,同时需要根据系统需求的峰值功率进行选型,系统成本高。因此,提出一种基于6个活塞和18个开/关控制阀的数字液压动力管理系统的混合执行器。采用基于模型的控制器实现对混合执行器的有效控制,并对控制效果进行仿真验证。构建新型混合执行器系统液压回路简化图,建立数字液压动力管理系统、液压回路以及电动伺服电机数学模型。设计基于模型的控制器,实现对活塞以及数字液压动力管理系统的最优控制。采用MATLAB对基于数字液压动力管理系统的混合执行器进行仿真,并与传统阀控执行器的计算结果进行对比和分析。结果表明：采用基于数字液压动力管理系统的混合执行器活塞位置和速度跟踪误差分别减少61%和47%;基于数字液压动力管理系统的混合执行器的液压蓄能器会处理局部功率峰值,系统输入功率无较大波动,同时能耗也大大降低;采用基于数字液压动力管理系统的混合执行器可以有效控制活塞位置和速度,同时具有较高的能源效率。     

基于小脑模型神经网络控制的混合驱动连杆机构控制系统研究

混合驱动连杆机构系统是一种新型的可控机构,采用一个不可控电机和一个实时可控电机作为驱动元.两种类型的输入运动通过一个两自由度运行机构复合后,可得到柔性输出运动.位置控制系统对保证混合驱动连杆机构输出精度起着决定性的作用,其控制系统要求实现高精度的跟随运动.文章运用复合控制思想,基于小脑神经网络,设计了混合驱动性杆机构的复合控制系统,并进行了仿真实验.仿真结果表明,该方法可以显著提高系统精度,且具有良好的控制性能.     

基于模糊自抗扰的镜像加工稳定支撑控制北大核心

针对大型薄壁零件镜像加工过程中的稳定支撑问题,提出了基于模糊自抗扰的力/位混合控制策略。通过支撑-工件系统模态锤击实验,分析了磁流变集成支撑装置线圈中电流变化对系统模态参数的影响。设计了支撑侧基于模糊线性自抗扰控制(FLADRC)的力/位混合柔顺控制策略,通过MATLAB/Simulink仿真实验平台建立了系统控制模型并进行了仿真分析。仿真结果表明,相较于传统PID控制,FLADRC对目标函数跟踪速度快、误差小,鲁棒性与自适应能力强。通过薄壁件镜像铣削实验验证所设计控制策略的有效性。研究结果表明,该控制策略可有效维持工件加工时支撑侧的稳定支撑。