拉线式机器人末端定位精度测量系统

设计了一种基于拉线式编码器的机械式测量系统,可用于标定机器人末端定位精度和轨迹误差测量,该系统具有结构简单,操作方便,对测量环境要求低的特点。该系统基于三边测量技术原理,通过LabVIEW开发的上位机软件同步采集机器人连续运动状态下的编码器实时反馈数据,经过误差补偿、分析处理后,可实时计算机器人末端执行器的位置、速度、加速度等性能参数,并对影响系统精度的因素进行分析,利用冗余数据对测量结果进行了优化与改进。     

超导材料涂敷机系统设计与实现

介绍了一种利用化学溶液沉积法进行批量化生产的超导材料涂敷机系统的设计与实现方法：该系统通过实时采集位移传感器和压力传感器信息,计算并实时对涂敷速度调整,实现了超导材料涂敷过程需要的速度控制要求.     

非线性不确定系统的鲁棒滑模观测器设计

Walcott-Zak观测器虽然对系统的非线性／不确定性具有鲁棒性,但观测器的设计需要满足严格的假设条件,设计参数的选取需要计算大量不等式。针对当系统维数较高时,Walcott-Zak观测器难以设计,在Walcott-Zak观测器基础上,提出了一种鲁棒滑模观测器,基于设计新的控制策略,避免了Walcott-Zak观测器所必须满足的严格条件,其设计条件没有Walcott-Zak观测器苛刻,设计参数的选取不需要求解大量方程,同时能保证对系统的非线性／不确定性具有鲁棒性。通过设计滑模,可以调整观测器跟踪系统状态的收敛速度,使状态估计达到预期的指标。仿真结果验证了控制策略的有效性。     

LabVIEW在大数据量采集与处理软件中的应用

在某数据采集系统的研制过程中,要求系统能记录并长时间地存储大量数据,以便于处理以往各次试验测得的数据,最终显示其曲线并能打印成报表。通过结合当前的硬件条件,分析软件设计过程中遇到的各种问题,给出了较为详细的解决方法。通过灵活应用LabVIEW软件所提供的强大功能,如移位寄存器的使用、各控件属性节点的使用以及Report Generation工具包中报表函数的应用等,实现了设计要求。     

非匹配不确定M I MO 线性系统的终端滑模控制

提出一种用于非匹配不确定MIMO线性系统的终墙滑模控制方法。设计了特殊的终墙滑模切换面和相应的控制策略，使得系统在有限时问内收敛到终墙滑模面，在系统到达终墙滑模面后保证系统的状态保持在终墙滑模面上，并在有限时闻内收敛到平衡点附近的邻域内，建立了谈邻域的范圈与系统的非匹配不确定性的范圈以及终蜡滑模参数之闻的数学关系，用于系统设计与分析，仿真结果验证了所提出方法的有效性和分析的正确性。     

基于LLC谐振变换器和准谐振PWM恒流控制的LED驱动电源设计

使用谐振/准谐振拓扑结构设计LED驱动电源,前级DC/DC变换电路采用磁集成的半桥LLC谐振变换器,后级恒流采用准谐振PWM控制的BOOST电路.充分利用谐振BOOST拓扑和LLC谐振变换器的高效率特性,提高电源效率和功率密度.介绍了电路基本结构和工作原理,讨论了两级电路的设计方法.在此基础上制作了样机,实验结果表明所给出的设计方案可行并且合理.     

基于OpenGL的数控加工在线测量仿真技术研究

为了实现数控机床在线测量的可视化仿真,开发了一种用于数控机床在线测量的仿真软件。采用OpenGL作为图形系统开发环境;通过读取STL格式的零件模型文件,来显示零件的三维构造;通过解析含有理论点坐标的XML格式的测量指导文件,来显示被测点的理论位置;通过接收数控系统的测量数据,来实现在线测量系统测头的实时仿真。并使用CATIA生成的STL模型验证了该仿真系统的运行。     

一种改进的数控机床工件坐标找正方法

测头测量存在随机误差,采用二点确定直线的方法进行坐标找正会带来较大误差,本文针对常用的测量垂直坐标系找正方法提出了一种改进算法,通过分别测量一组数据,采用最小二乘法拟合直线,可以较好的减小随机误差影响,得到更精确的坐标结果。     

用于刚性机械手的无抖振快速终端滑模控制

提出一种用于刚性机械手的无抖振动终端滑模鲁棒控制器。快速终端滑模综合了终端滑模和传统线性滑模的优，能在有限时间内到达平衡点，并降低系统稳态误差。采用优化方法推导出系统的跟踪精度和用于消除抖振的饱和函数和函数宽度之间的数学关系。利用系统的参数化模型，可将参数的不确定部分从回归矩阵中分离出来.根据每个参数不确定范围设计鲁棒控制器。仿真结果证明了该方法的有效性。     

永磁同步电机模糊神经网络PID控制器设计

随着永磁同步电机技术的不断发展,其在机器人中的运用也越来越广泛,但永磁同步电机有非线性、强耦合和多变量等缺陷,同时,机器人关节驱动电机在运行过程中所受的负载力矩和轴联转动惯量时刻变化,因此,要求电机控制系统具有更强的自适应性和更强的抗干扰能力。为了改善传统PID控制器参数固定以及模糊PID控制算法过于依赖设计人员的经验,提出了一种结合神经网络与现有模糊PID控制算法优点的模糊神经网络(FNN)自适应PID控制算法,利用径向基神经网络算法(RBF)对该驱动系统参数进行辨识,降低电机在正常运行过程中受环境变化的影响,达到响应快、控制平稳、精确的要求。