微机控制钻铣床平面图形铣削加工轨迹的形成

通过介绍微机控制钻铣床的基本特征及基本功能,着重讨论了在微机控制钻铣床上实现平面图形铣削加工的方法,研究了自动生成铣削加工轨迹的基本原理,为实现铣削加工的自动化提供了一种可靠有效的途径,具有较为普通的实用价值。     

递归神经网络的进化机器人路径规划方法

针对机器人递归神经网络控制器在进化优化过程中存在的问题,利用改进的进化算法对递归神经网络控制器进行优化设计,提出了一种基于递归神经网络的进化机器人路径规划算法,该算法利用高斯变异和柯西变异相结合的方式进行变异操作,利用个体适应度和种群多样性指标使交叉概率和变异概率进行自适应调整.给出了算法的具体步骤,并与基于标准前馈网络的路径规划方法进行了比较.仿真结果表明递归神经网络控制器对动态未知环境具有更好的适应性.     

轨迹跟踪的混合编码遗传优化模糊PID控制策略

为进一步提高模糊PID(FPID)控制器应用于关节机器人轨迹跟踪控制的效果,本文提出了一种基于特征参数的混合编码遗传算法优化关节机器人轨迹跟踪模糊PID(GAhybrid-FPID)控制器的方法.提出了运用特征参数表征隶属函数和模糊规则等主要设计参数的方法,给出了特征参数与设计参数混合编码的遗传算法编码方法,显著简化了...     

基于能量规划的崎岖地面四足机器人平面跳跃控制

针对四足机器人传统奔跑控制方法中存在的俯仰角波动以及崎岖地形适应问题,提出了一种基于Trot具有前后脚同时支撑步态的崎岖地形跳跃控制方法。建立了步态支撑相平面运动模型,并通过虚拟模型控制,实现了躯干平面运动控制解耦。对虚拟模型中躯干的运动过程进行了能量规划,计算出纵向虚拟位置刚度,实现了跳跃周期控制;通过水平方向虚拟力的比例控制实现了机器人水平运动速度控制;采用大位置误差增益的PD控制方法实现了躯干姿态控制,保证了跳跃过程中躯干俯仰角的稳定。在虚拟物理仿真环境中建立了四足机器人的平面虚拟样机,对控制方法进行了仿真实验以及在假设条件不满足情况下的鲁棒性测试,仿真实验结果表明了该方法对跳跃控制的有效性。     

基于杆组分析法的平面型串联机械手运动学逆解分析

利用PowerCube可重构机器人模块组装了一个可变异的平面型串联机械手.基于杆组分析法对该机器人进行逆运动学分析,并采用轨迹规划方法对机器人的步态进行了规划.MATLAB软件的仿真结果证明了运动学逆解的合理性,为机器人的步态轨迹控制提供了依据和算法支持.     

一种6-PRRS并联机器人的神经网络控制

针对6-PRRS并联机器人控制系统的非线性、耦合等特性,设计了神经网络控制器.此控制器采用分散控制策略,利用复合正交神经网络来消除并联机器人控制系统非线性、耦合的影响,学习系统的不确定信息作为前馈补偿使系统跟踪误差快速收敛,并采用PID作为反馈控制保证系统的稳定性,从而实现6-PRRS并联机器人的快速、稳定轨迹跟踪.该控制器以离散的形式进行设计,结构简单、易于工程实现.     

基于轨迹特征圆的平面四杆机构标准化处理方法

通过对标准安装位置的平面四杆机构连杆轨迹曲线数学模型进行分析,轨迹曲线上的点旋转对应的输入角,旋转后的轨迹点位于一个圆上,定义为轨迹特征圆.基于这一发现,提出了一种对一般安装位置的机构标准化处理方法,将目标轨迹进行采样并作预处理,建立轨迹特征圆接近误差函数,作为目标函数进行粒子群算法优化,确定目标机构的安装位置.最后给出算例说明该方法的有效性.     

基于切换增益调节的神经滑模控制的机器人位置跟踪

针对机器人的位置轨迹跟踪问题,提出一种基于切换增益调节的神经网络滑模控制方法。首先设计基于机器人位置的滑模控制器模块,然后通过神经网络来调节滑模控制器中的切换增益,使得切换增益能随着外界干扰作用等不确定项的改变而改变,从而能实时地估计切换增益,解决传统滑模控制中的抖振问题,最后,以双臂机器人为对象,采用MATLAB仿真软件对该控制算法进行了验证。结果表明,与传统的滑模控制相比较,该方法能使机器人更好地跟踪期望的位置轨迹,并有效地减轻了抖振。     

柔性机器人的模糊神经网络控制研究

对具有未知或变化动力学特性的两连杆柔性机器人的轨迹跟踪问题进行了研究。采用Lagrange-Euler方程建立了柔性机器人的动力学方程。鉴于柔性机器人的高度非线性和复杂性,用智能控制策略对系统进行控制,其中在系统的反馈控制回路上设计了模糊逻辑控制器,在前馈回路上设计了动态回归神经网络控制器。在三组不同阶跃输入条件下,对模糊逻辑及智能控制器进行了仿真研究。结果证明该方案可使系统性能得到极大的改善。     

基于反演滑模控制的叉车式AGV路径跟踪

路径跟踪精度是实现叉车式AGV工程应用的关键参数之一。常见的基于趋近律的滑模控制方法不能适应复杂工况的应用需要而且容易产生抖振。为此,文章提出了一种基于幂次趋近律和反正弦函数构成的新型趋近律的滑模控制方法,以实现对叉车式AGV的路径跟踪控制。通过MATLAB软件进行了仿真实验,并进行了原型车实物测试,仿真和实物测试结果表明,所提出的控制方式不仅可以提高叉车式AGV的跟踪精度,而且降低了叉车式AGV运动中产生的抖振。     

基于量子行为和差分进化的改进蜻蜓算法

针对原始蜻蜓算法易陷入局部最小值导致全局搜索能力较差,以及蜻蜓算法后期种群缺乏多样性易出现停滞现象等缺陷问题,提出量子行为和差分进化融合策略下的改进蜻蜓算法(QDEDA)。量子行为的融入改进了算法中蜻蜓个体的位置更新方式,差分进化的融入增强了算法中的信息交流,量子行为和差分进化融合策略实现了优化该算法向最优解方向搜索。最后选取8个标准测试函数进行实验验证,与原始蜻蜓算法、灰狼算法和粒子群算法进行对比分析,QDEDA在收敛速度和寻优精度方面均实现改善。     

基于改进蝙蝠算法的配电网故障区段定位

提出一种将自适应理论、差分进化和蝙蝠优化算法结合的改进蝙蝠算法,解决电力系统配电网故障区段定位典型的含0-1离散约束条件及逻辑求值的最优化问题。将蝙蝠算法的全局寻优能力用于配电网故障区段的搜索和定位,在寻优过程中引入差分进化算法,并对算法的变异和交叉等操作进行自适应优化处理,解决传统蝙蝠算法容易陷入局部最优的缺陷。算例仿真结果表明,该算法能准确快速地定位配电网故障区段,并具有良好的容错性。     

基于差分进化粒子群算法的城市电动汽车充电站最优规划

针对如何确定电动汽车充电站的位置及充电机数量问题,分析了快速充电站的服务对象,建立了考虑建设成本、充电途中行驶成本、充电站等待成本的综合优化模型。模型考虑了城市地理信息,以充电便捷、等待时间为约束条件,以充电站固定成本、车主充电行驶成本和在充电站等待成本之和最小为目标函数。电动汽车充电站规划问题是非凸、非线性、组合优化问题。为此,对目标函数的求解,提出用差分进化混合粒子群算法,该算法增加了种群的多样性和全局寻优能力。算例分析验证了所提规划方法的有效性和实用性。     

GA优化的RBF神经网络外骨骼灵敏度放大控制

为改善外骨骼机器人灵敏度放大控制(SAC)性能,结合遗传算法(GA)与径向基函数(RBF)神经网络建立在线计算外骨骼机器人的精确动力学模型.用GA优化RBF神经网络的中心矢量与基宽度,并对RBF网络的权值实时更新,在线学习外骨骼机器人动力学模型中的参数矩阵,进一步推导出SAC控制律.仿真结果表明:GA优化后的RBF网络,可以在线学习外骨骼的动力学模型,基于该模型的SAC能够实现精确的人体轨迹跟踪,相比于优化前,人体轨迹跟踪误差以及人机交互信息会快速减小并收敛到0的微小邻域内,可实现人机协调运动.     

一种三维多UAV协同航迹规划的空间模糊文化算法

针对多无人机在三维环境下航迹规划搜索空间大、多机协同困难等问题,提出一种基于空间模糊表示和差分进化相结合的文化算法.该方法首先用模糊集合表示三维空间网格点,提高关键路径点的被关注度;然后组合空间模糊信息、历史信息和协同信息成为文化算法的信念空间,用以剪枝规划的搜索空间;在文化算法的种群空间则利用差分进化生成满足多机协同约束的优解,并用差分获得的未知领域知识扩展信念空间,保证进化种群的多样性;最后,通过共享信息促进知识的积累和修正搜索的方向.仿真实验表明,该方法提高了关键路径点选取的效率,能够探索空间中更多的未知区域,避免求解陷入局部最优,更符合多机协同的需求,有助于快速规划出多条可行的协同航迹.     

基于智能PD型迭代学习控制的清扫车路径跟踪控制

针对清扫车在园区固定路段的周期重复性工作特点,提出采用智能PD型迭代学习控制方法的清扫车路径跟踪控制问题.首先,将非线性控制系统转化为紧格式局部线性化数据模型,设计针对清扫车运动学模型的参数更新率,并基于投影算法对未知的梯度参数进行估计,此外,引入迭代差分估计算法,用于估计路面颠簸、车身垃圾重量不断变化等带来的未知扰动...     

基于统一电压调制算法的三电平整流器研究

通过介绍三电平整流器的主电路结构和工作原理,建立了三电平整流器的数学模型,设计出控制系统和整定调节器的参数.研究重点介绍基于统一电压调制算法发生PWM信号,并结合平衡因子算法使中点电压得到较好的控制,并在MATLAB中建立仿真模型,搭建实验平台进行验证.仿真和实验结果证明:提出的控制策略、调制方法可行及中点平衡控制有效.     

基于干扰观测器的六自由度机械臂滑模控制

针对KUKA KR6-2工业机器人的机械连杆特征,首先对该机器人系统进行了动力学模型的建立.由于机器人系统在实际运行过程中会出现参数不定和外部扰动的情况,现在干扰观测器的基础上,使用一种固定时间的控制方法,消除了扰动初值对估计时间的影响.其次,通过设计固定时间干扰观测器,对笔者所研究的机器人系统中出现的各类干扰进行在线...     

基于车辆执行驱动能力的复杂路况速度规划及控制

为解决复杂道路环境（大曲率、低附着）下满足安全性和高效性约束的车速规划问题,提出了一种基于车辆动力学解析的微分方程规划方法。首先,推导了在稳态转向时满足侧向轮胎力约束的极限速度结构参数表达式。其次,将前轮和后轮的轮胎力执行空间组合为F-F图,得到考虑载荷转移和驱动方式因素的隐式微分方程,并求解该微分方程得到沿路径的极限速度,同时给出了面向离散路径信息的极限速度计算方法。最后,设计了横、纵向协同模型预测控制器,搭建了CarSim和Simulink联合仿真平台,在连续和离散两种信息路径上以规划的极限速度进行轨迹跟踪仿真实验。结果表明,本文提出的极限速度规划方法能够在尽快完成复杂路面环境下轨迹跟踪任务的同时,将轮胎力控制在稳定摩擦圆范围内。