柔性机械臂结构控制一体化设计

综合考虑机械结构和控制器对系统性能的影响,采用结构与控制一体化设计方法对单连杆柔性机械臂系统进行了研究,同时优化设计参数包括柔性机械臂结构参数和控制器参数.为兼顾系统鲁棒性和抑制末端柔性振动性能,采用H_∞鲁棒控制器.结构设计变量的参数寻优采用智能优化算法.设计结果表明.柔性机械臂具有非均匀截面梁结构,设计的控制器对系统参数的不确定性有较好的鲁棒性.     

未确知环境下刚-柔机械臂主动柔顺运动控制的仿真研究

对未知环境下刚-柔机械臂主动柔顺控制进行仿真研究．利用MatlabTM提供的控制工具箱进行控制器的设计,使用SimulinkTM进行系统仿真．本文分别设计了PID控制器,H∞控制器,并对在不同控制器下的闭环系统的性能进行了比较．对刚-柔机械臂主动柔顺控制的快速定位、慢速趋近目标物体以及柔性机械臂的主动柔顺跟随运动进行了仿真研究．     

刚-柔性机械臂动力学建模及其动力学特性研究

根据假设模态法,对刚-柔性机械臂系统进行了位形表达及运动学分析.基于Kane方程,建立了刚-柔性机械臂系统的动力学模型.数值仿真结果表明,截取前二阶模态即可满足刚-柔性机械臂系统的精度要求;分析了柔性机械臂的结构参数、材料参数和驱动力矩对其动力学特性的影响.研究结果表明:通过采用矩形截面,采用较大弹性模量的材料,减小外部施加的驱动力矩,避免驱动力矩产生突变,可以有效地提高刚-柔性机械臂系统的动力学性能.     

欠驱动水平机械臂的遗传优化分层滑模控制

对具有非驱动关节的水平二自由度机械臂系统,提出了基于遗传算法的在全局参数空间内进行全参数寻优的改进分层滑模变结构控制方法．解决了水平欠驱动系统的变结构控制问题以及由于欠驱动系统控制缺少通用的参数计算方法而产生的控制精度低的问题．仿真结果表明了该控制方法的有效性,并且优化后的控制器具有较好的适应性和控制效果．     

基于观测器的柔性关节机械臂滑模控制

柔性机械臂在运动过程中会产生如扭曲、弹性、剪切等形变,给柔性机械臂的分析和控制带来困难。为了满足柔性机械臂高性能的控制要求,提出将基于观测器的滑模控制方法用于柔性机械臂中,设计一个观测器观测柔性机械臂系统各个状态变量,并且采用滑模变结构设计控制器。仿真结果表明,基于观测器的柔性关节机械臂滑模控制方法能够很好地观测到系统各个状态变量,且状态估计误差趋近于零,满足柔性臂的快速跟踪性要求,具有很好的实践意义。     

具有时变约束的机械臂系统自适应控制器设计

对具有时变约束的不确定多自由度机械臂动态系统问题,设计出一种基于障碍李雅普诺夫函数(Barrier Lyapunov Function, BLF)的自适应径向基函数神经网络切换控制器。在传统的径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)的基础上设计出一种带有时变参数的万能逼近器逼近机械臂系统中的不确定性,引入BLF进行稳定性分析,并设计一个滑模面使未知机械臂系统的状态在超出预先设计的定义域时,能够通过自适应律进入RBFNN的万能逼近域。仿真结果表明,该控制器可以保证系统在时变输出约束的条件下具有良好的跟踪性能,与其他的RBFNN控制器相比,该控制器的逼近精度可以自动在线更新,并将半全局稳定性扩展到全局稳定性。     

基于观测器的机械臂协调操作柔性负载的控制

为解决机械臂协调操作柔性负载状态不完全可测的问题,基于输出反馈研究了系统的控制。针对机械臂协调操作柔性负载驱动数小于自由度数,采用奇异摄动理论把协调系统降阶为快慢两个子系统。通过机械臂末端与负载接触点的部分信息和负载物理特性,建立了系统柔性坐标之间的关系,设计了观测器。通过系统特性把观测器系统误差方程转换为状态矩阵方程的形式,根据矩阵特征值的特点设计观测器参数,并把这一思想用到观测器-控制器系统的稳定性证明中。仿真结果证明了观测器和控制器的有效性。     

基于自适应模糊滑模的柔性机械臂控制

针对柔性关节机器人控制系统中存在的扰动力、摩擦力、参数变化以及建模误差等导致的控制器精度降低、鲁棒性差的问题,提出了1种基于自适应模糊滑模的鲁棒控制器.控制器由2部分组成,控制器的计算力矩和前馈补偿部分用于控制系统的标称部分,即机器人自身结构相关量、确定性扰动以及摩擦力的线性部分;控制器的自适应模糊滑模部分用于克服系统存在的不确定部分,包括外界不确定性扰动、摩擦力的非线性部分、参数变化以及建模误差等.最后在HIT四自由度柔性机械臂上进行了控制器的相关实验.实验结果表明该控制器具有良好的位置跟踪性能和较强的抗干扰能力.     

基于Quanser实验平台的带有输出约束单连杆柔性机械臂的神经网络控制

机械臂在航空航天、服务等领域的应用越来越广泛,其研究也越来越深入.相比于刚性机械臂,柔性机械臂质量轻、能耗小,具有更好的性能.但是,由于柔性机械臂本身的结构与材料具有特殊性,其在运动过程中会产生弹性形变与振动,这就给机械臂的定位、轨迹跟踪带来了困难,因此对其振动抑制的研究具有重要意义.本文利用假设模态法对单连杆柔性机械臂系统进行建模,通过李雅普诺夫直接法实现了闭环系统的稳定性.由于一些实际问题对控制系统的状态量有特殊要求,因此采用正切函数形式的障碍李雅普诺夫策略来处理输出约束问题,之后利用神经网络控制方法来逼近系统的不确定性,通过李雅普诺夫法对闭环系统的稳定性进行了分析,并基于Matlab平台设计仿真、基于Quanser实验平台进行实验,对控制器的控制性能进行了验证.     

基于自适应神经网络的柔性关节机械臂控制

柔性关节机械臂系统是一个非线性高阶系统,且其动力学方程难以精确地获得。因此,提出一种以关节驱动电机的输入电压为控制量的自适应神经网络控制器,用于控制多连杆柔性关节机械臂系统。所提控制方法通过对柔性关节机械臂模型解耦得到关节转角关于电压的方程,以电压为系统控制输入。设计神经网络控制器用于逼近最优控制输入,并设计鲁棒控制器补偿逼近误差。该控制方法不再涉及复杂的动力学方程,因此能简化计算。相比已有控制方法,所提出的控制策略更简单、响应更快且更有效。并以二连杆柔性关节机械臂为例进行了仿真研究,结果证明了所提出控制方法的有效性。     

一种近似响应面模型的链轮优化设计方法

链轮系统作为一种广泛应用于工业设备上的动力传输装置,优化并提高其系统性能具有重要的理论和实际意义。针对目前链轮系统优化过程中优化效率和优化精确度难以兼顾的不足,提出了一种基于试验设计响应面模型的链轮系统优化设计方法和优化过程。以链轮系统有限元分析结果为基础,对影响链轮系统的优化控制参数进行最优超立方试验设计,获得具有显著影响度的设计控制参数并建立各控制参数间的交互响应关系。基于显著控制样本参数构造链轮系统响应面近似模型,采用多岛遗传算法对响应面近似模型进行全局寻优并实现对链轮系统的优化设计。与常规优化方法对比,该方法在较少优化次数条件下进一步提高了链轮系统的综合优化性能,有较好的可行性和实用性。     

两级振动隔振系统参数优化设计

针对两级隔振系统参数优化问题，引入最大熵优化方法，并结合遗传算法，提出了两级隔振系统
参数优化设计的一种混合数值方法，并用此方法对两级隔振系统进行了单维及多维参数优化设计，优化
后的两级隔振系统隔振性能大大提高，并且随着优化参数的增加，系统隔振性能也越好，表明该方法是
合理有效的.该方法作为一种数值方法，适用于多目标及复杂结构的优化.     

惩罚函数结合遗传算法的PID参数优化

针对传统优化算法对PID参数优化时,由于目标函数选择不当出现的超调量过大,从而引起系统的反应速度变慢和稳定性变差的问题,提出以传统遗传算法为基础,引入惩罚函数的方法,根据系统中出现的超调量来构造新的目标函数实现对PID的参数优化。实验表明,该方法可以有效减少系统中的超调量,加快优化以及运行速度的同时保证系统的稳定性,实现对PID参数的优化。     

基于混合自适应遗传算法HEV系统参数的优化

选择优化算法是混合动力电动汽车系统参数优化的一个重要内容.针对基本遗传算法存在着易早熟、收敛速度慢的缺陷,提出了一种混合自适应遗传算法.测试结果表明,该算法既具有良好的全局收敛性,又具有较快的收敛速度.将该算法应用到混合动力电动汽车系统参数优化问题中,取得了较为满意的优化结果和收敛效果.根据优化结果,对一辆串联式混合动力中巴的发动机/发电机组进行了优化设计.     

用线性规划法优化切削用量

本文阐述了线性规划的基本原理和方法,并以影响切削用的主要因素,如刀具耐用度,工艺系统刚度,刀具热变形,现有机床的运动参数,加工表面粗糙度为约束条件,以基本时间表示的加工生产率为优化的目标函数,建立超切削用量优化的线性规划模型,借以探索切削用量的优化问题,并举出了切削用量优化的实例。     

电力系统稳定器参数的协调优化

为了优化电力系统稳定器的参数,在确定性运行方式下利用特征根灵敏度进行电力系统稳定器PSS的参数设计,利用非线性规划技术进行参数的协调优化;然后在多系统运行方式下,结合已有的概率灵敏度指标设计PSS初始参数,并利用非线性规划技术进行参数优化.在一8机系统上的试算结果表明:利用非线性规划技术对PSS的参数进行协调,可以进一步协调控制器参数.     

基于T-S模糊模型的水轮机调节系统辨识

针对水轮机调节系统的复杂性、非线性和难以用明确数学模型表达的特点,建立了该系统的T-S模糊模型.考虑到T-S模糊模型的结构与参数间的密切关联性,提出基于混沌优化策略的结构和参数一体化辨识.该方法用混沌优化策略辨识模型的前件参数,用最小二乘法辨识模型后件参数,实现了模糊模型结构的自适应优化.试验结果表明,该T-S辨识模型具有较高的辨识精度及较强的泛化能力,实现了水轮机调节系统的有效辨识.     

热工系统中PID参数的遗传算法整定

针对热工系统中常规的PID参数寻优策略的缺点以及遗传算法所具有的强大的全局优化能力和鲁棒性，采用了基于遗传算法的PID参数整定与优化方法，仿真结果表明该方法具有可行性和有效性。     

基于BP网络的磷炉工艺参数优化系统建模研究

影响磷炉系统工艺的因素很复杂,其参数的选取更是具有不确定性.由于神经网络方法不仅能考虑定量因素,而且能考虑定性因素的影响,因而神经网络适用于解决非确定性的参数优化问题.研究了人工神经网络技术在磷炉系统工艺参数优化中的应用,通过建立基于神经网络的电耗、产量模型以及优化工艺参数的两个判断函数,用Visual Basic 6.0对其进行了可视化开发,实现了基于人工神经网络技术的工艺参数优化.并应用三相六根电极磷炉大量样本对网络进行测试,其结果表明与实际相符,具有一定的推广应用价值.     

基于粒子群算法和投影追踪分析的干气密封动态特性优化

干气密封是轴类密封中重要的密封方式之一,尤其适用于对于密封可靠性要求较高的装置中。由于密封气膜与密封环的位置设计关系,浮动环的振动关系着密封气膜刚度值的变化,因此浮动环系统的动态特性影响着干气密封的可靠性。作者提出了一种基于粒子群优化（particle swarm optimization）与投影追踪分析（projection pursuit）相结合的动态特性优化方法;依据工况条件,建立浮动环系统预应力模态分析模型,对实验测试结果进行频谱分析验证模态分析的准确性;实验结果与分析结果证明,为提高干气密封可靠性,需对浮动环系统进行动态特性优化,选取浮动环系统中的轴向设计参数为优化参数,将响应面方法（response surface methodology）与Box-Behnken试验设计相结合分别获得优化目标和约束条件关于优化参数的完整2次多项式响应面模型,实现隐性关系显性化,采用粒子群优化算法以浮动环系统固有频率为优化目标函数,系统静变形为约束进行快速优化,在系统静变形量小于要求值的条件下,使得系统固有频率值增大到142 Hz,与原始固有频率值相比提高了20%,并获得了优化参数与固有频率的正反比关系,最后,通过投影追踪分析得到优化参数对系统固有频率的影响程度;基于粒子群优化算法与投影追踪分析相结合的优化方法将浮动环系统固有频率提高到高于所给工况最高转速8 000 r/min（133 Hz）并理论性获得结构参数对于系统动态特性的影响程度。