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采用拉格朗日方法对单级倒立摆系统进行了数学建模,并进行了稳定性、可控性、可观测性分析。针对单级倒立摆系统的控制问题,采用基于线性矩阵不等式(LMI)的H∞控制算法,并应用matlab对该倒立摆系统进行了仿真实验。结果表明,基于LMI的H∞控制方法考虑了被控对象中存在的各种不确定因素,抑制了扰动对输出的影响,系统的振荡小,调节时间短,响应速度快,使系统具有较强的鲁棒性和较好的动态性能,能够较好地完成倒立摆的运动控制。 相似文献
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针对运用机械臂绘制的机器素描图像存在缺失真实感、艺术感,硬件设备复杂,难以普及的问题,提出基于图像层级的机器素描方法.该方法在运用灰度变换、滤波、二值化等图像预处理方法处理原始人物图像的基础上,分别提取出图像轮廓和图像内部填充区域两部分二值目标图像,通过简易路径规划遍历目标图像,根据遍历轨迹控制XY型简易机械臂绘制图像轮廓及按层级绘制模式填充图像内部区域,实现人物素描图像的绘制.实验结果表明,该系统可根据图像轮廓实现任意曲线的绘制,通过层级绘制模式包含环境因素达到了衬托素描图像使其更具层次感的目的. 相似文献
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为了提高核设施日常运行维护的效率,同时降低工作人员的受辐射剂量,针对CAP1400核电厂示范工程项目的任务需求,重点考虑核电厂堆外核测探测器安装过程中探测器与仪器井的轴孔柔顺装配问题,提出一种基于人机合作的核运维机器人轴孔装配方法。根据核运维机器人在核电厂环境中的运行特点,将轴孔装配任务分为搜索阶段和插入阶段。在搜索阶段搭建主从机械臂遥操作控制系统,将销钉放置在孔的中心位置。在插入阶段基于深度强化学习算法模型,以从端机械臂末端的力反馈和销钉位姿两种信息为依据构建马尔科夫决策过程,通过训练得到从端机械臂当前状态与动作的映射关系从而获取最优控制策略,依据力反馈信息实时调整销钉的位置和方向,控制销钉插入孔中。最后通过在真实场景中搭建的主从异构遥操作系统以及在仿真环境webots中建立的简化轴孔装配仿真验证了上述方法的可行性。 相似文献
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为了提高核环境下探测机器人机械臂的负载能力,通过动力学分析机械臂关节特性确定优化目标,用有限元软件ANSYS对机械臂臂体危险工况分析并设计优化参数,采用Workbench目标驱动优化分析设计优化实验,对优化结果分析并选取合适的优化参数。优化设计使机械臂两个臂体质量分别减小28.3%和29.5%,分析表明优化设计对机械臂危险工况下静力特性影响很小,符合强度和刚度要求,依据优化方案制作出机械臂样机并测试机械臂负载性能,实验表明机械臂末端负载提高10%,优化后机械臂关节力矩得到改善。 相似文献
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针对国产CAP1400系列核电站控制棒驱动机构密集阵列排布特点,创新设计并研发了一种具有刚性体、柔性体和软体一体化运动特征的新型控制棒驱动机构检查机器人。该机器人具有由液压剪叉升降机构、麦克纳姆轮底盘和直线模组组成的刚性推进模块、柔索驱动的连续体主机械臂模块以及气驱动的软体伸缩模块。对柔索驱动的单级关节段连续体柔性臂进行运动学分析并探究多电机协调控制策略,并对气驱动的软体伸缩模块进行了分析与测试;最后,在模拟环境中对该机器人进行功能测试,测试结果表明该机器人的各项功能均达到预期效果。该研究为核环境受限空间中规则密集排布管线检查提供了一种新的解决方案和新型机器人。 相似文献
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分析微型快换抛投式侦查机器人在实际5m高抛投实验中因着地时冲击力过大,导致机器人传动轴受力过大发生塑性变形的问题。通过有限元软件ANSYS Workbench/Explicit Dynamic对机器人模拟导致传动轴变形的跌落进行仿真实验。仿真结果找出传动轴发生变形的最薄弱的部位,并推算出最大等效应力。研究通过分析发现导致传动轴变形的主要原因有两个,一个是在机构设计中传动轴在轮毂与主体之间的间隙过大,另一个是材料本身的强度不够。为使传动轴能抵抗至少5m高的冲击,针对以上两个问题进行改进设计,在进行相同的实际抛投实验和仿真实验中,传动轴部分结构和抗弯曲强度明显提升,其没有发生明显的塑性变形。 相似文献
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针对机械臂在运动控制系统中,控制实时性不强的问题,提出了一种基于多自由度(DoF)机械臂的快速任务调度的模块化联合控制方法.为验证所提方案的有效性,以Geomagic Touch多自由度桌面机械臂设备作为控制对象,并采用MATLAB进行了系统设计.整体设计分为机械臂的应用程序接口(API)设计、控制系统与任务调度设计和机械臂位姿解算与姿态记录设计.设备的API和控制系统与任务调度采用分模块处理.系统控制部分采用分级任务调度.系统结构为多通道控制信号流和多反馈回路相结合的控制结构.实验结果表明:系统调度执行耗时小,由初始化到首次任务调度执行时间能够控制在0.5 s以内,任务切换调度与执行时间控制在0.12 s以内.系统实时性和动态特性均能满足机械臂控制要求. 相似文献
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针对三峡水电站中轨道式巡检机器人的实际巡检需求,对巡检驻点规划展开研究。机器人的巡检驻点一般为人为根据经验及场景预设,因此难以规划最优驻点,影响检测效果。该文通过机器人本体搭载的各种传感设备信息构建综合环境感知函数,作为无模型强化学习算法的环境信息,引导机器人找到最优检测驻点。最后设计实验评估了该方法的有效性。 相似文献