单连杆弹性手臂模型及其控制

本文介绍了单连杆弹性手臂的模型及控制方法，通过系统辨识得到系统模型，在此基础上进行控制，可使单连杆弹性手臂起，制动阶段弹性连杆的振动得到有效的抑制。     

自由浮动空间柔性机械臂轨迹跟踪与振动抑制

针对带有效载荷的3连杆全柔性空间机械臂,讨论了对有效载荷运动轨迹跟踪的快速终端滑模控制和连杆柔性振动主动控制问题.基于假设模态法、拉格朗日法和系统动量守恒对柔性连杆进行近似描述,忽略高阶弹性振动模态,推导了一种自由浮动空间柔性机械臂操作刚性有效载荷的动力学模型.在此基础上,采用奇异摄动法将系统模型分解为慢变和快变2个子...     

平面3-RRR和3-PRR柔性并联机器人弹性动力学分析

采用有限元法对柔性连杆进行离散,运用浮动坐标系、拉格朗日方程建立了平面3-RRR和3-PRR柔性并联机器人的弹性动力学模型,该模型考虑了关节、动平台的集中质量和集中转动惯量,以及刚体运动的科式力和离心力.基于所建立的弹性动力学模型,比较了两系统的动力学特性,包括系统的固有频率、动平台的弹性位移和弹性转角、各柔性连杆的最大应力.结果表明:在参数一致的情况下,平面3-RRR机器人的动力学性能优于3-PRR机器人.文中结论可为平面完全3自由度柔性并联机器人的选型提供理论依据.     

平面3-■RR和3-■RR柔性并联机器人弹性动力学分析

采用有限元法对柔性连杆进行离散,运用浮动坐标系、拉格朗日方程建立了平面3-RRR和3-PRR柔性并联机器人的弹性动力学模型,该模型考虑了关节、动平台的集中质量和集中转动惯量,以及刚体运动的科式力和离心力.基于所建立的弹性动力学模型,比较了两系统的动力学特性,包括系统的固有频率、动平台的弹性位移和弹性转角、各柔性连杆的最大应力.结果表明:在参数一致的情况下,平面3-RRR机器人的动力学性能优于3-PRR机器人.文中结论可为平面完全3自由度柔性并联机器人的选型提供理论依据.     

三自由度柔性受限机器人的动力学建模

为了提高处于受限运动状态的柔性机器人的控制精度，研究了一类三自由度柔性受限机制人的动力学建模问题，将其抽象为一平面三连杆受限机器人系统，利用D^,Alembert-Lagrange原理得到了一组由机器人各关节转角和柔性连杆的振动方程表示的该机器人的动力学模型。该模型在形式上与传统的无约束刚性机器人的动力学模型非常相似，具有模型精确的特点，从而为有效地控制此类机器人系统的运动和位姿提供了理论依据。基于此动力学模型，采用MATLAB对该机器人系统进行计算机编程仿真计算。仿真计算结果表明，该机器人系统的模型是可行且有效的。     

基于最优极点配置复合控制的弹性连杆机构主动控制研究

采用最优极点配置复合控制策略对高速弹性连杆机构的振动主动控制进行了研究。基于机构弹性动力学分析（KED）建立了受控系统状态方程，讨论了系统最优极点的选取方法。对一个具有弹性连杆和摇杆的四杆机构进行数值仿真的结果表明，最优极点配置复合控制对弹性连杆机构振动响应具有明显的抑制效果。     

柔性机械臂动力学建模与振动分析

本文采用假设模态法和Lagrange方程建立了柔性机器人连杆的动力学模型,利用数值仿真,对比分析了截取模态的阶数对连杆振动的影响,结果表明,三阶模态截断可以得到较良好的振动响应分析结果。仿真结果还表明,柔性机器人连杆的结构参数对系统振动的影响,适当增加连杆截面高度可以有效抑制其振动和弹性变形。末端集中质量会对连杆振动产生较大影响。仿真结果表明,集中质量越大,连杆振动也越剧烈。     

自由浮动空间柔性冗余度机械臂姿态稳定控制

讨论了自由浮动柔性冗余度空间机械臂的姿态稳定控制问题.采用假设模态法对柔性连杆的变形进行近似描述,忽略高阶弹性振动模态,然后利用拉格朗日法建立空间柔性冗余度机械臂系统的动力学模型.在此模型基础上利用奇异摄动法把系统分解为快慢2个子系统,设计慢变子系统的模糊滑模控制器,以保证轨迹误差的渐近跟踪.对快变子系统则采用最优控制...     

基于滤波滑模控制的空间柔性机器人系统控制仿真研究

针对一种刚柔结合的空间冗余度机器人,基于拉格朗日法、假设模态法和系统动量守恒对柔性连杆进行近似描述,忽略高阶弹性振动模态,借助Maple软件,推导了一种自由浮动空间柔性冗余机器人操作刚性负载的动力学模型,该方法提高了建模的正确性.并在此基础上,鉴于自由浮动空间机器人系统的结构复杂性和参数变动性,运用具有较强鲁棒性的滑模变结构控制对该动力学模型实现了轨迹跟踪控制,较好地抑制了柔性杆弹性振动,并减小了对本体的影响.最后进行了自由浮动三自由度柔性冗余度机器人的动力学控制仿真,仿真结果验证了上述控制方法的有效性.     

柔性曲柄摇杆机构的动力学分析及实验研究

针对柔性四杆机构中的曲柄摇杆机构，运用有限元方法建立了机构的瞬时动力学模型；采用运动弹性动力简化方法对该时变参数动力学问题进行了分析，并将考虑连杆和摇杆柔性时的计算结果和刚性计算结果进行了对比，定性地给出了影响理论计算精度的一些主要因素．通过对相同材料、结构所进行的实验，验证了理论建模过程的可行性和动力学分析结果的正确性．研究结果表明：当转速较低时，连杆和摇杆的柔性较小，利用运动弹性动力学简化方法所得响应的精度较高；当转速较高时，连杆和摇杆的柔性较大，利用此方法所得响应与实验值的偏差很大，这时若要得到较精确的计算结果，就需要在建模时考虑刚弹耦合的影响及连杆销轴间隙、运动副黏性摩擦等因素．     

永磁同步电机矢量控制系统的建模与仿真

根据内永磁同步电机的数学模型及矢量控制方法 ,在MATLAB SIMULINK环境中对电机及其控制系统的各部分进行精确建模和仿真。为使仿真系统更接近于实际系统 ,其中根据电压型逆变器驱动信号及功率管的实际开关状态对其进行建模。仿真的结果表明所建立的模型是正确的 ,控制方法是可行的 ,为该同步电机控制系统的硬件参数设计提供了良好的理论依据     

状态反馈预估控制系统研究

应用线性系统理论对预估控制系统进行了理论分析。结果表明 ,在状态反馈预估控制系统设计中 ,预估控制律对非奇异的线性变换及非奇异的输入变换具有不变性 ,并且状态反馈预估控制不改变系统的零点。该结果为状态反馈预估控制系统的分析与设计及实际应用提供了理论依据。     

闪速炉的仿人模糊质量控制模型

在闪速熔炼过程模糊质量模型的基础上，进一步提出了闪速炉仿人模糊质量控制模型，即利用Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型建立闪速熔炼炉产品质量的控制模型，并对控制模型进行了结构辨识和模型参数调整，在此基础上，针对闪速炉的运行状况，分别建立了静态和动态质量控制模型，仿真结果表明：动态质量控制模型要优于静态模型，在生产现场经过2个月的控制模型离线指导操作工操作，质量指标能够稳定地控制在指定的范围内，证实了动态模糊质量控制模型的有效性。     

模型预测控制在供应链库存管理中的应用

针对供应链网络需求不确定的特点,采用模型预测控制技术解决供应链管理中库存的动态优化问题.首先,阐述了模型预测控制的机理及其在供应链动态控制方面的适应性;其次,建立了成本目标优化模型,提出控制法则并给出控制算法;最后,仿真结果表明,模型预测控制技术在预测合理库存水平以及控制动态、不确定的供应链系统是可行的.     

一种基于Stackelberg博弈的流速与拥塞控制算法

研究了Stackelberg流速与拥塞博弈问题,对一次非合作流速与拥塞控制博弈模型中的Nash均衡点进行了推理和证明.接着深入研究了单跟随者与多跟随者流速与拥塞博弈模型,论证和推导了均衡的存在性和均衡解向量.在此基础上,扩展模型到多层次的Stackelberg博弈结构中,并找出均衡点上领导者和多跟随者流速率的解析解.基于Stackelberg拥塞博弈模型,提出了相关流速与拥塞控制算法(HCAS)的框架,包括层速率控制算法和端系统速率控制算法2个部分,在层速率计算完毕后,层内端系统速率将由层内端系统速率分配算法决定.仿真实验表明,HCAS能够较好地实现层速率分配以及端系统速率的计算工作,验证了算法的可行性和有效性.     

复合模型实时耦合计算机控制系统

通过计算机控制系统将物理模型和数学模型两部分耦合在一起。该控制系统有两条控制回路，即流量控制回路和水位控制回路，其中流量控制回路实现了物模和数模在耦合边界处水位和流量的交换；水位控制回路实现了入海口潮汐水位的模拟。同时根据采样和控制的高精度要求，分别在软件和硬件中采取滤波措施。试验结果表明，计算机控制系统实现了物理模型和数学模型的实时耦合，试验精度达到工程要求。     

智能方法在板形控制中的应用

介绍了智能方法在轧制领域特别是在板形控制中的研究进展。阐述了神经网络、模糊控制、遗传算法、粒子群算法等智能方法在板形模式识别模型、板形预报模型、板形控制的液压弯辊控制模型和轧辊分段冷却控制模型中的应用,表明将智能方法引入板形控制中,改变了依赖经验和传统方法进行板形控制的局面,为板形控制建模走出了一条新途径。     

机载悬挂发射倾角控制系统的建模与仿真

该文以采用高压氮气作为工作能源的多级活塞式机载悬挂弹射装置为研究对象,针对悬挂物质心偏离两弹射筒对称轴线时,在弹射过程中出现倾斜的问题,提出了弹射倾角控制系统的设计方案,建立了该控制系统的数学模型和线性化模型,引入PID控制和模糊自适应整定PID控制算法,并运用MATLAB中的Simulink模块对该系统进行了仿真分析,验证了方案的可行性.文中建立的控制系统理论模型、控制算法及仿真结果对该系统的实际开发具有重要的参考意义.     

一种适用于Hadoop平台的基于属性访问控制模型

针对Hadoop平台缺乏有效访问控制机制的问题,提出一种适用于Hadoop平台的基于属性访问控制模型H-ABAC.该模型将传统ABAC模型扩充为五元组,加入安全等级属性增加了灵活性,选择XACML为策略描述语言并提供标准化、可大规模扩展的访问控制策略.对该模型进行形式化定义,构建模型框架并详述各个模块的功能与实现,对模型的适用性和优势进行了分析.分析得出:该模型可以满足自主、细粒度以及动态授权的需求.仿真实验显示:H-ABAC可以有效控制策略数量并且减少系统的开销,所增加时间开销也在可控范围之内.     

基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统

将粒子群优化的BP神经网络作为模型,参考自适应控制系统的控制器,把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数,通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化.仿真实例结果表明,基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高,有较好的网络的泛化和适应能力,能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出.