图像拼接技术在爬壁机器人位置伺服控制系统中的应用

针对传统爬壁机器人对裂缝图像拼接效果差而导致位置控制结果不精准、工作效率较差的问题,提出基于图像拼接的爬壁机器人位置伺服控制系统.选取 STM３２F１０３RCT６ 为主控芯片,采用气动方式设计机械气动结构,利用 PLC 位置伺服控制器实现故障电路检测.设计视觉控制平台,避免强电磁场影响.软件部分依据 CCD 相机实现机器人视觉监测,采用图像拼接技术删除相邻图像的边缘处重叠部分,实现对墙壁裂缝的准确监测,利用机器人运动速度及机器人预设位置轨迹计算爬壁机器人的位置伺服控制值,将该值传输至系统硬件,实现位置伺服控制.由实验结果可知,所设计系统对裂缝全景图像拼接的精准度较高,机器人的位置伺服控制准确率为 ９７．５％ .     

未知时变环境下采摘机器人电液伺服控制系统

为保证采摘机器人在未知时变环境下的控制稳定性和机器人末端执行器的位置执行精度,优化采摘机器人电液伺服控制系统。系统基于直流电动机驱动机器人各个关节,构建采摘机器人电液伺服控制系统的数学模型;通过加权自扰动递推最小二乘法辨识采摘机器人接触动力学模型实时控制参数后,结合小脑神经网络和PID算法,分别实现前馈控制和反馈控制,以此优化采摘机器人电液伺服控制系统。结果表明：优化后系统具备较好的控制参数辨识效果,机器人末端执行器在3个方向的误差接近于0;可在2 s内完成控制,超调量在2%以内;控制机器人在静态和动态2种状态下,液压缸活塞的位移结果均低于1.6 cm。     

爬壁机器人底盘结构全向移动自主控制设计

爬壁机器人全向移动时,由于平稳性因子较低,难以保障机器人在移动过程中的平稳性,且无法有效地控制机器人.针对目前存在的平稳性差和控制精度低的问题,提出爬壁机器人底盘结构全向移动自主控制设计方法,以爬壁机器人为例,研究全向移动机器人的底盘结构控制,在变换坐标系的基础上构建爬壁机器人的运动学模型;根据运动学模型为全向移动机器人的自主控制提供相关信息,提高控制的精准度.利用卡尔曼滤波器对爬壁机器人的姿态进行解算,对爬壁机器人运动的平稳性进行考虑,利用PID控制算法实现爬壁机器人底盘结构全向移动的自主控制.实验结果表明,所提方法控制的机器人平稳性好、控制精准度高.     

除锈爬壁机器人位姿分析与纠偏技术

根据除锈机器小车在钢铁立面上进行水平行走动作时容易出现位置偏移和姿态倾斜的现象,专门设计出一套机器人位姿纠偏控制系统.该系统主要包括除锈爬壁机器人的本体结构、机器人控制系统、以及纠偏控制中的关键检测元件的阐述介绍;构建车体静力学模型,深度剖析机器人位姿倾斜问题的产生原因;借助激光测距系统,建立位姿倾斜时的数学模型,分析其纠偏原理.本爬壁除锈机器人纠偏控制系统基于激光测距系统和电机反馈信息结合PID纠偏算法,通过PLC控制,达到运动过程中自动纠偏的目的,对小车位置偏移和姿态倾斜问题有一定的改善.并且通过仿真实验和现场样机测试证明了该纠偏控制系统的有效和实用性.     

面向对象的直流伺服电机仿真分析

为更精确有效地对直流电机进行性能仿真和伺服控制,通过应用基于Modelica语言的多领域系统仿真建模平台SimulationX,对直流有刷电机的驱动系统进行了建模分析,完成了机械一电子系统的联合建模,同时采用了PID控制器对电机输出转角进行伺服控制,实现了位置信号控制。最后,应用OptiY模型优化软件对直流电机模型的PID控制参数进行优化,提高了电机的伺服控制精度。仿真结果表明,面向对象的直流电机模型提高了建模效率,并能快捷实现控制参数的优化。     

基于STM32的四轮爬壁机器人路径跟踪控制系统

针对爬壁机器人在钢制壁面爬行运动时难以动态设置路径和实时跟踪路径的难题,设计了一种灵活设定、实时跟踪路径的爬壁机器人控制系统。系统由主控制电路和从控制电路两部分组成,主从控制电路以STM32为控制核心,两者之间采用无线通信,利用MPU6050解算竖直平面内角度信息,联合光电鼠标确定当前坐标,将所有的信息加以融合并采用增量PID算法和滤波处理,控制电机使爬壁机器人在竖直平面内按照预设轨迹路径运动。实验结果表明,爬壁机器人在壁面运动时吸附稳定可靠,运动控制系统灵活,可以实时地跟踪输入轨迹,误差在±8%以内。     

无导轨球罐焊接机器人的轨迹预估控制

研究讨论了轮式爬壁焊接机器人轨迹跟踪的控制问题。研制的无导轨球罐焊接机器人采用二级跟踪模式，对车体的变速跟踪采用了积分分离的PID控制，对焊枪的轨迹跟踪采用了基于轨迹预估控制算法的PID控制，成功实现了焊接轨迹的高精度跟踪，满足了球罐焊接工艺的需求。     

基于DSP的电液伺服机构控制

针对电液位置伺服控制，以TMS320C2812 DSP为平台，采用模糊PID控制方法，阐述了用DSP实现电液压伺服控制器的设计。试验结果表明，DSP能很好实现实时控制算法，使得伺服控制器能很好地实现实时控制，系统具有良好的动态品质和稳态性能，满足高精度位置伺服控制的要求。     

基于模糊滑模的爬壁机器人末端自动控制方法

由于爬壁机器人在末端控制过程中，易受信号强度变化、网络配置高低和传感器性能等因素的干扰，导致爬壁机器人末端控制速度和稳态值较低、误差较大的问题。为此，提出基于模糊滑模的爬壁机器人末端自动控制方法。首先，利用刚体上6个特征点的单方向增量，得到爬壁机器人的末端位置；然后，通过基于再生权最小二乘法，结合最优剪枝极限学习机法，对得到的末端位置进行误差补偿，以此来提高控制精度；最后，使用模糊滑模理论，推导出一种基于等效控制和切换控制的模糊滑模控制器，实现爬壁机器人的末端自动控制。实验结果表明，所提方法的自动控制速度和稳态值较高，能够有效降低自动控制误差。     

智能阀门定位器阀位自适应控制算法研究

智能阀门定位器是智能电气调节阀的控制核心,其中的阀位控制算法是实现调节阀阀杆位置精确定位和阀门开度精确调节的关键。传统的五接点开关算法具有算法简单、响应速度快的特点,但是存在参数调整困难,无法适应不同阀芯、不同行程调节阀精确定位的控制要求。为此将传统五节点开关控制与PID控制算法相结合,研究实现了一种阀位自适应控制算法。通过系统初始化程序实现了控制参数的初始整定并在阀位控制过程中实现了PID控制参数的自适应微调。阀门定位控制试验结果表明:该阀位自适应控制算法实现了阀位的准确控制,阀位定位精度满足±1%FS的设计要求。     

基于遗传算法的数控机床进给伺服系统模糊PID位置控制研究

文章针对电机引入的非线性、参数不确定性及对位置伺服系统快速定位和无超调的要求问题,提出了一种新的位置控制方法,即基于遗传算法的模糊PID位置控制。该方法结合遗传算法和模糊PID控制的优点,利用遗传算法优化模糊PID控制系统的模糊控制规则,通过模糊控制规则对PID参数进行实时修改。仿真结果表明,这种位置控制器具有良好的稳态精度和动态响应,与传统比例位置控制的伺服系统相比,具有良好的动态、稳态性能以及较强的鲁棒性。     

交流位置伺服系统PID控制方法实现

交流伺服系统在制造业控制领域得到广泛应用,分析了位置伺服系统的组成,主要介绍了数字位置环的PID器改进控制算法以及参数整定方法。实际应用表明：选择合理的PID参数能够满足控制系统响应速度快、速度精度高、鲁棒性强的要求。     

两栖六足仿生机器人的水陆运动控制研究

两栖六足机器人不仅需应对崎岖地形对陆地爬行提出的挑战,还要解决机器人在水下灵活运动的控制问题。因此,本文首先提出了基于深度强化学习的崎岖地形运动控制方法。通过MuJoCo为机器人执行爬行任务构建交互环境,并采用近端策略优化(PPO)算法训练智能体使其获取适应于不同崎岖程度地形的控制策略。仿真数据表明,陆地控制策略可使机器人在平坦、轻度崎岖、重度崎岖3类地形上快速、稳定地完成前进任务。针对水下运动控制问题,本文通过分析机器人动力学模型将其分解为：采用视线法与PID控制器解决平面轨迹跟踪和深度控制问题。水下实验表明,机器人可在平面快速跟踪Sigmoid曲线且轨迹偏差不超过0.11 m。深度控制实验中,机器人可平稳到达指定深度且控制精度在0.02 m以内。     

玻璃幕墙清洗机器人爬壁运动控制系统设计

针对高层建筑玻璃幕墙清洗问题,开发了一种双层结构玻璃幕墙清洗机器人,对机械人本体结构及爬壁运动控制系统进行设计,以FPGA芯片为核心,对控制系统各部分硬件进行设计选型,并编写上位机控制软件。采用模糊PID算法对步进电机实现闭环控制,利用Matlab软件对步进电机进行了仿真分析。仿真结果表明,机器人运行状态稳定,具有较高的实用性。     

高性能运动控制器的滑模变结构控制

采用经典PID控制算法的传统运动控制器在受到外部扰动或伺服系统结构参数发生变化时会使系统性能受到影响,运动控制器与数控系统之间低速的ISA总线通信也已无法满足控制器进行复杂的位置控制运算需要大量实时数据传输的要求,降低了运动控制器的控制性能。文章提出在运动控制系统中采用滑模控制算法,减少了外部干扰和系统内部参数变化对系统的影响,提高了系统的鲁棒性 此外,设计中采用PCI总线通信,使数据通信能力显著提高。采用该算法可以有效地克服系统结构参数变化和外部干扰对系统动态响应的影响,明显提高系统的响应速度,同时保持原来系统无超调的要求,使系统具有更好的动态性和较高的鲁棒性,提高了运动控制器的控制性能。     

液压四足机器人足端的力预测控制与运动平稳性

针对液压四足机器人在坚硬路面行走时,足端位置易受刚性冲击,导致运动姿态平稳性差的问题,提出一种液压四足机器人足端力预测控制方法.在分析液压四足机器人结构的基础上,根据运动学与力学模型构建了液压伺服系统的力控制模型;采用改进自适应布谷鸟优化BP神经网络算法建立足端力预测控制模型,通过仿真对比分析验证了该算法的可行性.最后...     

一种滚动密封爬壁机器人的安全吸附条件与运动特性分析

为完成三峡大坝流道的缺陷检测,设计开发了一种滚动密封结构的履带式爬壁机器人。该机器人以柔性履带作为密封裙实现滚动密封,具备密封结构耐磨性好、通过性和壁面适应性强等特点,而长效稳定吸附是机器人设计的关键问题。基于动力学建模方法,提出了滑移参数等指标作为滚动密封爬壁机器人的稳定吸附条件,用于考察机器人运动状态下、特别是滑移转向状态下的吸附稳定性与运动准确性。通过讨论负压力在内的相关设计参数对机器人滑移与稳定吸附的影响,建立了关键设计参数与机器人吸附稳定性的联系。仿真与实验结果表明,所提的安全吸附条件能够作为开展爬壁机器人运动性能优化设计的理论依据,同时也为建立相应的控制模型提供了参考。     

伺服转台智能PID复合控制算法研究

伺服转台大多采用间接驱动方式,以减速机作为传动装置,针对该系统具有间隙、摩擦等非线性特征,以位置环作为研究对象,引入复合控制的思想,提出了一种智能PID控制算法,可根据误差大小和运动趋势来改变P、I、D三个参数值,从而有效的对转台伺服系统的转轴进行实时控制。实验结果表明该算法响应速度快,跟踪性能好,抗外界干扰能力强,可较好地提高控制精度。