全向重载AGV多轴协同运动控制研究

针对四舵轮式全向重载自动引导小车(Automated Guided Vehicle,AGV)的多电机伺服控制系统,转向时在外界负载的影响下,4个转向电机易出现不协同的现象。为实现4个转向电机高效协同,通过分析转向工况下,四舵轮式AGV中各个舵轮实时的转角关系,建立协同的四个转向电机数学模型;采用天牛须搜索算法(Beetle Antennae search algorithm, BAS)与PID控制器融合方法,对单电机PID控制器寻求最优PID参数;运用交叉耦合控制策略,分别设计4台转向电机的位置补偿器;最后通过Simulink仿真验证运动控制算法的可行性。实验结果表明,该运动控制算法的同步稳定性高,收敛速度快,抗干扰能力强,扩大了全向重载AGV的应用范围,因而具有较高的应用价值。     

基于智能体的分布式多AGV控制系统设计与实现

提出一种基于智能体建模的多AGV分布式控制系统,详细讨论了单AGV智能体建模,协作情况下分布式多AGV体系结构以及系统中AGV内部各个模块的设计与实现.对提出的系统进行了现场实验,实验结果表明,本文设计的系统能够稳定运行并有效地完成任务.     

自动导航车驱动模块设计及运动控制仿真

设计了自动导航车(AGV)的驱动模块,建立了三轮式AGV的运动学模型,获得了运动控制规律.以直线和"8"字形为参考轨迹,进行仿真跟踪.仿真结果验证了控制策略的有效性和正确性.     

基于Multi-Agent的多AGV自主控制系统设计与实现

在研究多智能体技术的基础上,提出了一种基于黑板结构和产生式规则的AGV（Automated guided vehicle）自主控制系统。根据多AGV系统运行特点,进行了单车Agent建模和多车协作系统的结构设计。系统阐述了在协作背景下任务管理、交通控制等模块的特性并构建相应的全局黑板结构。现场物流输送试验表明,提出的体系结构可以有效完成预定任务。     

基于链状结构保持的多AGV系统灵活高效死锁避免控制策略

现有的多AGV（自动导引车）系统处理死锁的方案往往约束过强,压缩了潜在的性能优化空间。本文提出一种高度灵活的死锁避免算法,通过分析系统状态图中的宏环结构并结合银行家算法来实现状态图的链状结构判断,在确保算法高效性（最坏情形时间复杂度为O((|V|+|E|)|A|),其中V、E、A分别代表节点、边、AGV）的同时,实现了灵活的死锁避免。通过离散事件系统仿真及实际系统应用验证了算法的有效性,结果表明,在典型路线图上,该算法相较于经典的银行家算法及其变种,容许覆盖率提升高于16%,在使用相同任务分配、路径规划算法的情况下,任务平均完成时间降低了15%,具有更高的灵活性,有效提升了系统性能优化的潜力。     

数据驱动的重载列车多目标速度曲线规划算法研究

重载铁路是世界货运铁路的重要发展方向,由于其带来的巨大经济效益和较优的技术经济比而倍受重视。为实现重载列车的节能、正时和平稳驾驶,本文以数据驱动的方式实现了重载列车多目标速度曲线规划。首先,基于动力学和线路环境条件建立了二次规划优化模型;然后,为分析权重对各性能指标的量化影响,以乘法线性回归、多元非线性回归和支持向量回归方式构建了性能指标的回归模型;最后,采用一种融合回归模型的神经网络速度曲线规划模型。以虚拟和实际线路进行仿真,结果表明神经网络规划模型可高效掌握二次规划模型的优化策略,能够降低列车能耗、促进正时、加强平稳运行,且在突发故障下更具备灵活性。     

某重载锻造操作机运动学及动力学分析研究

一、引言
　　锻造操作机作为与锻造压机协调作业的重要辅助设备,主要用于夹持锻件来配合主机完成各种锻造工艺或坯料的装出炉、运输和堆放。它的主要功能是实现锻件的快速位置控制,完成夹持运送锻件、锻压过程顺应等操作任务。锻造操作机与加工装备协调作业,可以大大提高制造能力、制造精度、生产效率和材料利用率。如果操作机辅助操作动作时间较长,与快速锻造液压机锻造速度不相匹配,将导致整个锻造循环周期延长,限制快锻液压机组快速性优势的发挥,进而影响整套机组的生产效率。因此,操作机的运动灵巧性、动态灵巧性、力承载性能和末端刚度性能等对于产品设计就显得尤为重要。加之重载操作机制造成本高、设计与制造周期长,通常采用单台制造模式,很难通过物理样机实验对其操作性能进行验证,设计高精度、高效率锻造操作机存在一定的难度。本文将应用虚拟样机技术,通过运用多体动力学仿真分析程序RecurDyn对新设计的某重型锻造操作机进行运动学及多体动力学仿真分析,仿真校核操作机各机构在实际工况中的运动特性及动力特性。模拟现实环境下400KN操作机系统的运动和动力特性,精确计算出钳杆机构的设计参数,探索一条应用现代设计技术确定或校核操作机动态性能参数的有效途径,为操作机的设计提供理论依据,也为研究同类产品提供参考。     

带式输送机多电动机驱动系统转速同步控制方法

带式输送机多电动机驱动系统在生产过程中,如果发生个别电动机转速不同步现象,会造成输送带断裂及机电设备损坏,因此需要对带式输送机多电动机驱动系统进行转速协同控制。传统的偏差耦合控制方法具备较好的综合性能,但存在控制结构复杂、扩展能力差、启动及稳态运行过程中易受负载扰动导致转速偏差等问题。针对上述问题,提出一种带式输送机多电动机驱动系统转速同步控制方法。通过引入虚拟电动机,采用各电动机与虚拟电动机之间的间接耦合关系替代传统偏差耦合结构中电动机之间的直接耦合关系,简化了系统的同步补偿器模型,减小了各电动机间的同步偏差,实现了各电动机的同步控制。当电动机数量变化时,只需在虚拟电动机转速同步补偿器中加入新的转速变量即可,原系统的转速同步补偿器无需改变,增强了系统可扩展性能。分析结果表明：(1)系统启动阶段,改进偏差耦合结构中刚性连接与柔性连接电动机之间具备较好的同步性能。与传统偏差耦合结构相比,刚性连接电动机之间的同步偏差减少了4.0 r/min,使启动过程中主驱动滚筒具备良好的初始动力。(2)负载突变时,刚性连接电动机之间的同步偏差为1.7 r/min,刚性与柔性连接电动机之间的同步偏差平均值...     

转速开环张力补偿的多电机比值驱动控制系统

通过对拉丝过程的分析,提出简单可靠的张力补偿多电机转速开环控制方案,采用高精度矢量变频调速并由PLC实现系统逻辑控制.根据系统控制规律建立拉拔过程的数学模型并给出系统的总体设计.     

多机驱动大倾角带式输送机模糊控制算法

针对多电动机驱动的大倾角带式输送机重载启动与停止时物料下滑或滚动等问题,建立了多机驱动大倾角带式输送机模糊控制算法,介绍了大倾角带式输送机总体控制模型、带式输送机的速度设定算法和功率平衡模糊PID参数自整定算法。应用结果表明,该模糊控制算法能够根据煤流量的实时变化自动调节带式输送机的运行速度,速度控制误差小于2%,功率控制误差小于2.5%,能使4台驱动电动机功率趋于一致,实现了四机驱动带式输送机可靠、安全、节能运行。     

基于局部估计的功率驱动多智能体网络牵制蜂拥控制算法

针对复杂功率驱动系统控制中现有牵制控制策略在保持拓扑结构连通性和降低功率消耗方面存在的不足,提出一种基于局部估计的功率驱动多智能体网络的牵制蜂拥控制算法。该算法首先利用幂迭代一致估计算法动态估计多智能体网络的代数连通度;然后根据代数连通度的局部估计值及最大功率约束自适应调整个体发射半径,以保持多智能体网络在演化过程中拓扑结构的连通性,并有效降低功率消耗;最后通过仿真实验验证了所提出控制算法的有效性。     

考虑量化的多智能体系统数据驱动双向一致性控制

针对未知动力学模型非线性离散时间多智能体系统,在信息传递过程中的数据量化问题,以及智能体之间的合作与竞争关系,提出了一种数据驱动控制算法,实现了多智能体系统的双向一致性跟踪控制.首先,利用紧凑形动态线性化(CFDL)方法,将未知动力学模型的非线性智能体转化为含有时变参数的数据模型,并通过设计性能指标函数获得时变参数的估...     

重载列车多智能体模型的鲁棒一致性控制方法

重载列车全长数公里,其运行过程是复杂的动力学系统.重载列车自动驾驶的关键核心技术是跟踪给定的速度曲线.以重载列车智能货车方案为基础,通过分析列车运行动力学过程,建立重载列车多智能体模型;考虑列车运行时外界的未知干扰,同时保证车厢间处于安全距离,提出一种重载列车复合一致性控制器:用相邻车厢单元的速度等信息构建一致性算法并引入滑模控制加快系统速度一致性收敛;列车不同车厢受到干扰视为未知扰动,且随着滑模增益增加会使系统抖动较大、鲁棒性削弱,所以设计观测器估计扰动并补偿至控制器保证系统收敛并提高抗干扰性;引入人工势函数确保相邻车厢单元间距处于安全范围内,减小纵向冲动.采用Matlab软件进行仿真,跟踪给定速度曲线,并用多种干扰来模拟未知因素对列车的影响,与不加观测器的控制器效果进行对比.仿真结果表明:该复合一致性控制器能够较好跟踪设定速度曲线,速度误差保持在±0.4 km/h以内,且车厢间距处于设定的安全范围内;与不加观测器的控制器在同样干扰下作对比,所提出的控制器的速度跟踪误差仍然在±4 km/h以内,且对于未知干扰有较好的鲁棒性.     

多转向驱动拖挂式移动机器人镇定控制

研究一类特殊的移动机器人系统---多转向驱动拖挂式移动机器人(Multi-steering tractor-trailer mobile robot, MSTTMR)的镇定控制问题. 首先, 通过状态坐标变换和控制输入变换将具有任意节车体的多转向驱动系统的运动学模型转化为多输入幂式形式; 然后, 基于幂式形式设计一种ρ指数级收敛的镇定控制器, 并证明其稳定性. 针对两车体系统的镇定控制仿真表明该方法的有效性.     

数据驱动的贝叶斯SVR自适应建模及昂贵约束多目标代理优化

实际工程中的多目标优化问题往往具有黑箱特性且需要耗时的功能性评估,采用传统的进化优化方法求解,存在计算成本高昂且难以实现的问题.考虑代理优化方法在处理需要功能性评估工程设计问题中的高效性,提出一种小样本数据驱动下的贝叶斯SVR自适应建模及昂贵约束多目标代理优化方法.该方法在实现过程中选取贝叶斯SVR模型以减少功能性评估过程的昂贵仿真成本,利用最大化约束期望改进矩阵聚合策略进行新设计方案选取,并通过小样本信息的不断更新实现数据驱动下的贝叶斯SVR模型自适应更新和逐步优化.贝叶斯SVR模型具有强的边界刻画能力及预测不确定性度量功能,可为新样本挑选提供预测精度保障及潜在的改进方向.所提出的切比雪夫距离和曼哈顿距离聚合策略从样本填充的改进范围考虑,使其具有较强的改进边界探索能力,在多变量优化问题中具有计算复杂度低、适用性强的特点.测试函数及工程实例结果表明:1)所提出的方法可在小样本条件下有效减少昂贵仿真成本,提升昂贵约束多目标问题的优化效率;2)获取昂贵约束多目标问题的Pareto前沿在收敛性、多样性及空间分布性方面均具有一定优势.     

带式输送机多机变频驱动功率平衡控制研究

针对多机驱动带式输送机在负荷变化、加减速过程中极易出现因功率不平衡而造成电动机过载甚至损坏等问题,依据转矩分配原则推导出电动机转矩分配公式;采用变频驱动的主从控制方法,主机为速度、磁链闭环的矢量控制,从机为速度级联下的转矩控制,主、从机在转矩分配给定情况下进行转矩闭环控制;建立了功率平衡控制系统模型,并给出了双电动机拖动功率平衡控制系统结构。Matlab仿真结果表明,在负荷变化、加减速过程中各电动机输出转矩可实现按比例分配,证明了功率平衡控制系统的有效性。     

基于多流隐马尔可夫模型的网络信号传输过程建模

网络输入信号进入网络后,会不可避免地被网络延时污染,所以接收端得到的网络输出信号与发送端的输入信号间存在着误差,这种误差在接收端分别为事件驱动(Event-Driven)节点触发方式和时间骄动(Time-Driven)节点触发方式时分别由不同原因造成;基于多流隐马尔可夫模型(MS-HMMs)对接收端分别工作在两种节点触发方式时的网络信号传输过程进行建模,采用Viterbi算法对网络输入信号进行估计;实验结果表明该模型能够有效地实现对网络输入信号的估计.     

数据驱动的多智能体网络鲁棒包容控制

针对输入受限的受扰多智能体网络, 提出具有领航层、估计层、控制层和跟随者层的新型鲁棒包容控制方 案. 首先, 设计有限时间估值器获得跟随者的期望状态, 然后基于包容误差引入非均方折扣代价函数, 从而将鲁棒包 容控制问题转换成受限最优控制问题. 并应用Laypunov拓展原理证明得到的最优控制策略使得网络实现一致最终 有界稳定. 在系统动态完全未知的情况下, 采用提出的积分增强学习算法和执行器–评价器结构, 在线得到近似最 优控制策略. 仿真结果验证了理论方案的有效性和可行性.     

多电机驱动系统的一致性控制

以单摆系统为例,研究一类多电机驱动系统的一致性控制问题.针对一个由6个直流电动机驱动的单摆系统,提出一种基于比例积分观测器的一致性协议控制设计方法.利用H∞技术,所提观测器可以在估计系统状态的同时,得到未知输入和可测噪声的有效估计,在此基础上构建分布式一致性控制协议,并将求解观测器增益矩阵和一致性增益矩阵转化为求解线性...