双足机器人基于ADAMS与Matlab的联合仿真

为提高双足机器人设计的效率与可靠性,建立基于虚拟样机技术的仿真系统.在ADAMS中建立双足机器人的机械动力学模型,利用Matlab中的Simulink工具箱建立控制系统,通过ADAMS与Matlab的接口ADAMS/Controls模块,实现双足机器人基于ADAMS与Matlab的联合步行仿真.虚拟样机联合仿真方法面向多领域,可避免复杂的人工建模和求解过程,仿真逼真且接近实际系统,为双足机器人物理样机的研制提供依据.     

基于滑模变结构控制的车辆动力学稳定性控制研究

提出了车辆动力学稳定性控制的控制目标,基于滑模变结构控制理论,并综合考虑主动制动车轮的滑移率对车辆稳定性的影响,设计了车辆动力学稳定性控制器;基于ADAMS/Car和MATLAB/Simulink联合仿真平台,分别采用阶跃转向工况和单移线工况进行了联合仿真,验证了该控制器的正确性。研究成果为实际车辆动力学稳定性控制系统设计提供了理论依据。       

四足除草机器人的ADAMS与MATLAB联合仿真

为进行非化学田间除草,设计了一种四足除草机器人。对该除草机器人进行虚拟样机建模和动力学仿真,目的是提高四足除草机器人设计的效率与可靠性。在ADAMS中建立四足除草机器人的机械动力学模型,并运用ADAMS与MATLAB/Simulink联合仿真技术对其参数进行控制中的参数整定。通过此方法,可以初步确定四足除草机器人在行走过程中的PID参数及所需要的驱动力。ADAMS和MATLAB/Simulink联合仿真方法面向多领域,仿真结果逼真并且接近实际系统,为四足除草机器人物理样机的研制提供依据,解决了传统设计过程中机械和控制系统不匹配问题。     

基于ADAMS和Matlab的ASS联合仿真

利用ADAMS软件建立起带有主动悬架系统(ASS)的整车多体动力学模型;在Matlab/Simulink中设计了PID控制的ASS,定义了与ADAMS/CAR环境下车辆模型的数据交换接口;将设计的控制系统在ADAMS/CAR和Matlab/Simulink环境下通过输入输出接口实现联合仿真。文中对各种工况下ASS系统及整车的动态特性进行了两种软件下的联合仿真研究,研究结果表明,所设计的主动悬架控制器在保证车辆操纵稳定性的同时,能显著地改善车辆的行驶平顺性。     

车辆半主动悬架联合仿真研究

利用多体动力学软件ADAMS建立了悬架的机械系统模型,运用MATLAB设计了基于模糊算法的半主动悬架控制器,基于ADAMS/View和Matlab/Simulink对半主动悬架进行了联合仿真.仿真结果表明,基于模糊控制的半主动悬架能够很好地降低车身加速度、悬架动挠度及车轮动位移,较大地改善了车辆的行驶平顺性和操纵稳定性.     

挖掘机器人虚拟样机的机电液一体化建模与仿真

以挖掘机机器人虚拟样机模型的实现为例,介绍了在多种环境下对挖掘机进行建模与联合仿真的实现策略.在分析机械系统动力学分析软件 ADAMS 和工程仿真软件 MATLAB 的特点的基础上,提出了在 ADAMS 中建立虚拟样机环境,利用 MATLAB 软件中的 Simulink 工具箱建立了参数化和模块化的挖掘机液压系统和控制系统仿真模型,研究了两种软件之间的接口技术,实现机械、液压、控制子系统的有机集成,并进行了机电液一体化的仿真研究.     

绞车型升沉补偿模拟试验台虚拟样机

为弥补物理样机参数修改和试验结果观察不便、运行成本高等不足,开展了绞车型升沉补偿模拟试验台虚拟样机的研究。在Simcenter 3D motion中完成多体动力学模块建模,用AMESim完成液压控制系统建模,在主仿真平台MATLAB/Simulink中完成主控制器的建模,最后基于联合仿真接口实现3个软件的联合仿真,搭建了试验台的虚拟样机。仿真与试验结果对比表明,所建立的试验台虚拟样机模型准确,能较真实反映原物理样机模型,为进一步优化绞车型升沉补偿系统的设计参数和控制策略、提高补偿精度提供了验证平台,同时该虚拟样机搭建方法也为其他复杂机电液系统的仿真提供有益参考。     

基于ADAMS和MATLAB联合的汽车ACC系统仿真

利用ADAMS/Car建立整车多体动力学模型,在MATLAB/Simulink环境中建立自适应巡航控制(ACC)系统模型,并将ACC系统控制程序导入到ADAMS软件中,以实现带有控制的车辆机电一体化联合仿真。各种工况下对ACC系统控制过程中车辆动态特性的仿真结果表明:所建立的整车系统模型和联合仿真分析方法是正确的。     

基于ADAMS与MATLAB的机械手控制系统仿真研究

利用ADAMS虚拟仿真技术,搭建了机械手虚拟仿真系统,提高了机械手控制系统的设计效率。首先在ADAMS中建立机械手的三维模型,通过ADAMS与MATLAB的接口模块ADAMS/Controls,将模型导入MATLAB中,然后设计了一个模糊控制器,利用MATLAB/SIMULINK模块搭建了机械手的联合仿真控制系统,仿真结果表明,在该系统带载与空载时,所设计的控制器都能实现机械手对于阶跃信号的高精度快速跟踪。     

模糊神经网络在汽车稳定性控制中的应用

为满足车辆动力学控制日趋复杂的控制需求,亟待探索鲁棒性更强的非线性控制算法与之相适应。针对常规模糊控制存在隶属度函数无法随车辆行驶条件的变化而自动修改适应的缺陷,设计了模糊神经网络控制器。其利用神经网络的学习机制,可优化模糊隶属度函数与控制规则。在MATLAB/Simulink中建立了车辆稳定性控制系统模型,并利用联合仿真技术搭建了MATLAB/Simulink与Carsim的虚拟联合仿真平台,验证了控制算法的有效性。仿真结果表明,模糊神经网络控制器具有更强的自适应性与鲁棒性,更能适应复杂多变的车辆动力学控制。