基于径向基函数神经网络的多关节机器人滑模控制器

针对具有不确定性的多关节机器人系统,提出了一种径向基函数神经滑模控制方法;该控制方案采用全局滑模面,将神经网络的非线性映射能力与滑模控制的特点相结合,利用径向基神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界,消弱了由滑模控制产生的抖动,同时保证了系统的鲁棒性;基于李亚普诺夫定理给出了系统稳定性的充分条件;仿真结果表明,该方法具有良好的轨迹跟踪和速度跟踪性能,提高了对于建模误差和不确定干扰等因素的鲁棒性。     

基于遗传算法非线性PID的柴油机共轨压力控制

高压共轨柴油机共轨压力随不同工况的调节能力及其压力的稳定性,从根本上影响着柴油机系统的燃油经济性与排放性能;针对共轨压力的控制,给出了在起动、过渡、正常、停机以及故障等工况下的轨压控制策略,设计了带预控制的积分分离非线性PID控制器,采用遗传算法对PID参数进行了在线自适应整定,实现了在不同柴油机工况下对不同轨压变化的优化控制;台架实验结果表明,在不同工况下采取的控制策略是适用的,采用的积分分离技术能减少控制超调,预控制技术能缩短轨压稳定时间并减少轨压波动,遗传算法对非线性PID控制器参数的在线优化,平均可在柴油机起动后6.7s内完成,所设计的非线性PID控制器可把轨压控制偏差稳定在1.4%以下。     

高超声速飞行器的滑模边界层模糊自适应控制方法研究

针对高超声速飞行器飞行过程中存在的高度非线性、强耦合、参数不确定性等问题提出了一种基于滑模边界层模糊自适应的控制方法;首先将纵向模型进行精确线性化,通过引入一个滑模边界层可调参数,在边界层外施加基于正切趋近律的准滑模控制律;在边界层内,去掉准滑模控制律,采用饱和函数法设计的控制律;边界层参数用模糊逻辑系统进行在线调节,从而消除了系统处于准滑动模态时的高频抖振;仿真结果表明:该方法在保证控制系统具有良好跟踪性能的同时,具有削弱抖振的能力和强鲁棒性。     

气动肌肉关节的神经元PID轨迹跟踪控制

气动肌肉关节具有柔顺性,使角度跟踪控制困难;通过建立气动肌肉关节静态平衡方程,分析了气压与摆角间非线性关系。为克服单神经元PID控制算法收敛速度慢、精度低的缺点,基于Hebb学习规则,从反馈周期、比例增益系数和衰减因子三方面改进算法;搭建了实物平台,通过实验和对比分析可得:(1)适当减小闭环反馈周期,可提高跟踪精度,但闭环反馈周期太小会引起震荡;(2)将比例增益系数定义为误差的连续有界Sigmoid函数,可增强算法的自适应能力,提高跟踪精度;(3)增加衰减因子,模拟人的遗忘学习机制,可提高权值的收敛速度。     

数控切片机双轴控制系统设计与开发

数控切片设备采用电气结合的方式,实现对加工对象进行自动切片功能;主控板硬件设计采用了基于STM32F103VCT6ARM芯片作为核心主芯片,实现2轴伺服电机控制和编码器信号的实时反馈功能,确保系统运行加工距离精准;同时,还实现了与基于MODBUS RTU协议的工业触摸屏的通信及SPI接口的数据存储功能,具有人性化的人机交互界面和多种切片类型参数的存储;软件实现采用了模块化的实现方案,采用定时器模块实现伺服控制与编码反馈输入,SPI模块实现存储,串口模块实现显示通信功能;本数控切片系统的开发成功,将大大提高切片加工的效率和精度,促进企业人机功效。     

雷达测试用标准增益天线智能伺服系统设计与实现

微波标准增益喇叭天线由于增益准确、轻质便携等优点,经常用于雷达外场测试;然而极易被人们所忽略的是:天线的架设精度对于能否准确测量同样影响很大;传统测量架设天线的方法是:根据天线所接仪器功率示值变化,人工调节天线姿态,找出最强信号位置后再将天线固定,其缺点是人员遭受辐射,架设效率和准确度较低;该系统采用硬件部件集成,软件优化控制,实现了标准增益天线的快速自动精确架设,通过天线架设时间、架设准确度和重复性等试验数据表明,相比传统方法其测试效率和测量准确度均大为提高。     

基于DMS和EDF的CAN总线混合调度算法

针对CAN总线调度问题,分析了CAN网络中信息帧发生传输错误的概率化最大响应时间,融合DMS算法的可预测性良好、处理器开销低以及对数分区EDF算法的灵活性强、网络利用率高的特点,提出一种考虑消息关键性的混合调度算法;在上述研究基础上,利用MATLAB/SimEvents工具箱建立CAN网络模型,并对3种调度算法进行了仿真,当网络利用率达到约85%时,混合调度算法丢包率为0.8%,但丢失的数据不包含硬实时消息,而且成功降低了处理器的额外开销时间,仿真结果表明混合调度算法既能提高系统的实时性,又能减小处理器的运算负担。     

一种欠驱动两级柔性自平衡机器人的建模及其最优控制

文章以一种欠驱动两级柔性自平衡机器人这一被控对象的控制问题作为出发点,详细阐述了其数学建模方法,讨论了其最优控制策略,并针对设计过程中出现的LQ加权矩阵Q的选取难题给出了一种解析解和证明,同时运用这一结论计算出了实际问题的加权矩阵Q,从而求得最优的状态反馈矩阵K;仿真结果表明,这样一种加权矩阵Q的求解方法是有效的,并能够在较为复杂的实际问题中获得应用。     

基于KNX的地下停车场智能监控及车位引导系统

针对目前地下停车场的自动化监控和管理方式单一,缺乏智能化的停车位引导以及停车场内照明、通风、泵站设施管理方式落后等问题,提出一种基于KNX的地下停车场智能监控及车位引导系统;通过将各个KNX节点设备挂载到KNX总线上,构建KNX系统,通过挂接在KNX总线上的智能终端实现对整个地下停车场的监控与管理,即实现对停车场照明、通风设备的管理和监控,以及车辆检测、车位检测以及车辆进入车位的智能引导功能;经实践验证,系统运行稳定可靠,实时性好,抗干扰能力强。     

基于不确定推理的军用软件故障诊断方法研究

针对基于构件的军用软件使用过程中故障频发,传统规则推理的方法进行故障诊断存在不确定性问题,提出了基于不确定规则知识库的故障诊断方法;首先根据不确定推理逻辑,分析传统规则推理的不确定因素,构建不确定规则知识库;然后基于该知识库和正向链推理策略,计算确定性因子;合理设置激活规则的阈值,并对中间结论的确定性因子进行排序以消解冲突;实验结果表明,基于不确定推理的诊断方法与传统精确推理方法相比,具有更高的诊断准确率。