基于自适应遗传退火算法的配电网故障定位研究

针对标准遗传算法易早熟收敛以及收敛速度慢的问题,提出了一种混合遗传算法(自适应遗传退火算法)用于解决辐射状配电网故障定位问题。该算法采用轮盘赌和最优保存策略相结合的选择机制,使得当前最优个体始终保持在种群里,并结合自适应交叉、变异概率,扩大种群的搜索范围,继而引入模拟退火算法,加快迭代后期算法的收敛速度。最后,通过对IEEE-33节点配电系统进行仿真计算,结果表明,该算法能够对单点和多点故障进行实时、准确地定位,并在故障信息畸变的情况下,也能快速地得到准确结果。     

移动焊接机器人控制性能评价方法研究

基于混合动力系统驱动的移动焊接机器人是一个非线性、强耦合的系统,控制参数对系统的控制特性影响不同。为改善焊接机器人的控制特性,有必要研究一种评价方法来探讨这些参数对系统的影响程度。系统的控制特性主要包括:运行性、稳定性、经济性三个方面。基于移动焊接机器人的综合评价模型,提出了一种结合信息熵和核主成分分析的综合评价方法。信息熵用于建立系统综合评价模型,核主成分分析将数据线性化并降维。研究结果表明,在保证系统信息量的基础上,该方法能较好地处理和分析各种指标数据之间的非线性关系,减少综合评价分析处理的数据量,可以提高焊接机器人系统的综合评价效率。     

基于移动焊接机器人动力学的焊缝轨迹跟踪控制

焊缝跟踪的高精度要求使得跟踪系统动力学问题愈加突出.建立了移动焊接机器人具有非完整力学系统形式的动力学模型,并设计了基于移动焊接机器人动力学和十字滑块协调控制的滑模变结构控制器,考虑了焊接机器人的惯性、电机动力学、工件表面不平度等因素对跟踪精度的影响.理论分析和系统仿真证明了动力学模型和滑模变结构控制算法在焊缝轨迹跟踪中的正确性和有效性.为智能控制方法在移动焊接机器人中离线编程、仿真和动态控制奠定了重要基础.