双刚体航天器姿态运动规划的样条逼近方法

双刚体航天器系统在无外力矩作用时,其姿态运动可通过连接双刚体航天器的关节铰进行控制,这种关节铰可由球铰或万向节铰构成．本文利用系统相对于总质心的动量矩守恒这一特性研究了双刚体航天器的三维姿态运动控制问题．分别导出带球铰和万向节铰连接的双刚体航天器系统三维姿态运动控制模型,并将系统的姿态运动控制问题转化为无漂移系统的运动规划问题．利用最优控制和样条逼近方法,在控制输入的样条逼近中引入粒子群算法,提出基于样条逼近的最优运动规划数值算法．运动规划的最优控制是光滑的,且初值和终值均为零,通过数值仿真,表明该方法对带球铰和万向节铰连接的双刚体航天器三维姿态运动规划是有效的．     

滚动接触约束下机器人多指操作的协调运动规划

在多指手操作物体时,需要根据物体的运动规划各手指的运动,当手指与物体与滚动接触时,这一问题显得非常复杂目前。主要采用基于运动学的速度控制方法和主从规划方法,文中分析了这两种方法,指出它们都不是真正的协调运动规划,通过引入最优抓取所确定的抓取姿态集合约束和衡量抓取质量指标的函数,在不同的条件下,提出了不同的协调运动生成算法,通过应用香港科技大学多指灵巧手进行实验研究表明,在同样的操作任务下,协调运动     

基于时间缩放轨迹规划的水平3R欠驱动机械臂的滑模控制

本文以水平运动的3R欠驱动机械臂为研究对象,在关节空间研究其位置控制.本文详细介绍了时间缩放方法,并用该方法进行了运动规划.最后采用基于趋近律的滑模控制,以主动关节1、2与被动关节3之间的耦合关系为理论基础,实现对关节3的运动控制,使机械臂运动到要求位姿.文章还进行基于Matlab的数值仿真验证了方法的有效性.     

灵长类仿生机器人飞跃轨迹规划及控制策略

运动模式耦合和欠驱动动力学特性是实现灵长类仿生机器人悬臂飞跃的难点.针对运动模式耦合问题,本文通过建立灵长类仿生机器人分段运动模型,在运动学分析的基础上,结合目标约束条件和切换条件,提出了灵活完整的、适应不同飞跃距离的飞跃轨迹规划方法,以此获得系统飞跃的起始和终止姿态.针对欠驱动问题,采用基于虚约束的轨迹规划和跟踪控制方法来保证系统可以准确达到飞跃起始姿态.最后,搭建了悬臂飞跃仿真模型,仿真结果验证了轨迹规划和控制策略的有效性.     

平面欠驱动两杆柔性机械臂的全局稳定控制

针对平面欠驱动两杆柔性机械臂,该文提出一种新的控制策略,实现了机械臂的全局稳定控制目标。首先,为机械臂系统引入一个同胚坐标变换,将其变换为一个结构简单的新系统;然后,将新系统分离为线性和非线性2个部分,利用等价输入干扰的概念为新系统设计控制器,以实现新系统的全局稳定控制目标,并通过坐标变换的同胚性使原机械臂系统的全局稳定控制问题得以解决。该文所提控制方法仅需利用机械臂的位置量信息设计控制器,这不仅能降低控制系统成本,而且还能有效避免速度噪音对控制性能的影响。数值仿真结果显示,所提的控制策略在机械臂系统的稳定运动过程及稳定时间等性能方面,均能达到令人满意的控制效果。     

轮式移动机械手的多点运动规划方法

基于轮式移动机械手的移动与操作间的关系和轮式移动平台的优化运动区域，提出了一个新的轮式移动机构手多点运动规划问题的优化准则。此准则具有明确的物理意义，不但包括移动平台的运动代价、机械手的运动代价而且还包括移动机械手偏离优化构形、交换构形偏离优化值所需的运动代价，最后通过仿真证明了此协调方法的可行性。     

轮式移动机械手的点-点运动规划方法

基于轮式移动机械手的移动性与操作性间的关系和轮式移动平台的优化运动区域,提出了一种新的轮式移动机械手点－点运动规划问题的优化准则,此准则不但包括移动平台的运动代价和机械手的代价,而且还包括移动机械手偏离优化构所需的运动代价,最后通过仿真证明了此协调方法的可行性。     

轮式移动机械手的点一点运动规划方法

基于轮式移动机械手的移动性与操作性间的关系和轮式移动平台的优化运动区域, 提出了一种新的轮式移动机械手点一点运动规划问题的优化准则,此准则不但包括移动平台的 运动代价和机械手的代价,而且还包括移动机械手偏离优化构形所需的运动代价．最后通过仿 真证明了此协调方法的可行性．     

遗传算法在优化CDMA功率配置中的应用

针对CDMA网络规划中的功率参数经验配置法存在的盲目性,提出一种将CDMA覆盖分析与遗传算法相结合的最优化算法.该算法将所有基站最大发射功率表示为实数编码染色体,以反映网络规划质量的覆盖率、切换率和成本三项关键指标的加权求和作为目标函数.CDMA覆盖分析用于仿真得到规划方案的关键指标以及图形结果.经过对一个规划方案实例的参数优化,得到遗传算法的目标值收敛曲线以及多种CDMA仿真图形结果,说明本算法能够有效优化网络规划的功率配置方案.     

考虑综合经济性的风光配电网储能优化配置

在配电网中配置储能系统可以有效缓解风光接入对配电网产生的影响,提升对风光的消纳能力、减少电压偏差等,而储能接入的位置和容量不同会对配电网产生不同的影响。首先分析储能建设过程中的主要费用,考虑基于分时电价下的网损成本和峰谷差收益,以年综合成本、配电网的日节点电压偏差和最小为目标,建立配电网储能选址定容模型,采用改进多目标遗传二代算法（Improved Multi-Objective Nondominated Sorting Genetic Ⅱ Algorithm,INSGA-II）对模型进行求解,利用改进理想点决策法（Improved Ideal Point Based Decision,IIPBD）来选取最优配置方案,最后在IEEE-33节点模型中对方案进行验证,仿真结果表明,使用INSGA-II算法进行求解时最终决策出的储能配置方案实现了成本最小,并且显著提升了电压的稳定性,验证了改进后算法的优良性和本文所提出的储能优化配置方案的有效性。     

基于NURBS算法的冗余机械臂轨迹规划

为有效抑制机械臂高速运动过程中的波动,提出一种基于NURBS(非均匀有理B样条)算法的七关节冗余机械臂轨迹规划方法。根据NURBS算法的性质,将关节运动路径点作为曲线控制点,根据绝对运动距离计算出非均匀节点矢量,把权因子作为控制变量进行速度、加速度条件约束,完成对由离散点组成的机械臂各关节特定轨迹进行逼近。通过计算机对建模和仿真,验证了该算法在冗余机械臂轨迹规划中的可行性和有效性。     

欠驱动机器人的最优轨道生成与实现

提出了一种基于学习的动力学前馈方法，解决了欠驱动系统由于系统不完全可控造成的反馈控制失效，运动轨道难以实现的问题。在此基础上提出了学习－优化交替式最优运动轨道生成方法。该方法将轨道优化与学习控制相结合，所生成轨道可以在欠驱动机器人上实际操作，对一台实际的欠驱动机器人实现了最优轨道生成，并进行了动作实验，取得了较好效果。     

复杂力场中磁性刚体航天器混沌姿态运动的控制

提出了压缩映射-参数微扰方法应用于控制受地球磁场和万有引力场共同作用，具有结构内阻尼的磁性刚体航天器在接近地球赤道面的圆轨道上的混沌姿态运动．利用压缩映射和线性逼近产生一个参数微扰反馈序列，使混沌轨道稳定在嵌入混沌吸引子内的一个不稳定周期轨道上，实现将混沌运动转化为周期运动．混沌吸引子中不稳定周期不动点以及雅可比矩阵的近似计算利用了闭回路对的观测信息．压缩常数可在(-1，1)内灵活选取，给出了保证最优控制过程的压缩常数．数值计算结果证实了此方法在控制复杂力场中航天器混沌姿态运动的有效性．     

考虑风光不确定性的综合能源系统规划设计方法

在能源互联网飞速发展的背景下,综合能源系统逐渐成为能源低碳高效运行的重要实现方式。为了实现综合能源系统配置的合理规划,文章提出了一种考虑风光不确定性的综合能源系统多目标规划模型。通过结合序列分布概率的典型曲线挖掘方法获得风光的典型出力曲线,减小可再生能源出力描述不确定性对配置的影响。以综合能源系统运行成本最低、系统电网供电率最低为优化目标,采用基于混合博弈决策的改进型多目标粒子群算法对规划模型进行求解和Pareto解集决策,生成满足决策者的不同偏好需求的配置结果。并对影响系统规划的关键参数进行敏感性分析。基于我国某综合能源示范工程的实际数据,给出了规划方案,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于四元数的带飞轮航天器的自适应姿态控制

由于各种环境因素的影响，航天器在运行过程中其动力学参数的准确值难以确定．姿态控制系统必须具有自适应性以适应参数的变化．文中针对飞轮控制航天器提出了一种基于四元数的自适应控制方法．与欧拉角比较，姿态运动的四元数表达的主要优点是数值计算过程中不存在奇异位置．这种控制方法在不需提供航天器参数的情况下可保证航天器跟踪期望的姿态变化以实现姿态机动．应用Lyapunov直接方法证明系统的渐近稳定性，并通过航天器姿态机动跟踪的数值仿真证实了这种控制方法的有效性．     

基于卡尔曼滤波的迭代学习控制方法研究

针对一类非线性欠驱动机械系统在干扰环境下动态性能变差的问题，提出了一种基于卡尔曼滤波器的遗忘因子型迭代学习控制律，以实现闭环系统的稳定控制和干扰抑制。首先，将卡尔曼滤波器作为系统的状态观测器，在含有随机噪声干扰的情况下，估计系统的最优状态；其次,通过设置自适应遗忘因子来动态适应迭代学习过程中的误差变化，使系统快速收敛并准确跟踪参考轨迹，实现运动过程中重复干扰信号的抑制；最后，以Quanser公司生产的柔性尺为实验平台来研究非线性欠驱动被控对象实际系统的控制方法，并对所提方法分别进行理论数值仿真与实物实验验证。仿真及实物实验结果表明，本文提出的控制方法可以保证被控系统稳定运行，当环境中存在随机非重复性噪声或重复性干扰时，被控系统都可以保持良好的鲁棒性。     

基于卡尔曼滤波的迭代学习控制方法研究

针对一类非线性欠驱动机械系统在干扰环境下动态性能变差的问题，提出了一种基于卡尔曼滤波器的遗忘因子型迭代学习控制律，以实现闭环系统的稳定控制和干扰抑制。首先，将卡尔曼滤波器作为系统的状态观测器，在含有随机噪声干扰的情况下，估计系统的最优状态；其次,通过设置自适应遗忘因子来动态适应迭代学习过程中的误差变化，使系统快速收敛并准确跟踪参考轨迹，实现运动过程中重复干扰信号的抑制；最后，以Quanser公司生产的柔性尺为实验平台来研究非线性欠驱动被控对象实际系统的控制方法，并对所提方法分别进行理论数值仿真与实物实验验证。仿真及实物实验结果表明，本文提出的控制方法可以保证被控系统稳定运行，当环境中存在随机非重复性噪声或重复性干扰时，被控系统都可以保持良好的鲁棒性。     

小波变换在分布参数系统控制中的应用

在求解分布参数系统的最优边界控制的偏微分方程时,为了克服求解析解的困难,采用正交函数逼近的方法,引入Haar正交小波基,借助Haar小波变换的性质和相应的Haar小波运算矩阵,将偏微分方程描述的分布参数系统最优控制问题,转化为集总参数系统最优控制问题,从而解决了分布参数系统的最优边界控制问题。仿真结果表明:该方法对于研究分布参数系统控制问题是非常有效的。与一般正交基函数逼近方法相比较,该方法具有计算量小,逼近精度高,算法简单等优点。     

最佳小波基选取的改进遗传算法

提出一种利用改进遗传算法选择最优正交小波基的方法，此法将信号用小波级数展开后得到其在某个期望尺度上的近似表示，由此建立一个表达信号与其近似之间误差的代价函数，然后利用改进遗传算法优化此代价函数以获得全局最优的正交小波基。数值实验结果表明本文的方法能够快速准确地得到全局最优的正交小波基，得到信号在期望尺度上的最佳近似。     

考虑交互轨迹预测的自动驾驶运动规划算法

针对自动驾驶汽车运动规划中预测周围交通态势的问题,提出一种考虑周围车辆间交互轨迹预测的运动规划算法.首先,针对结构化道路信息,构建改进社会力模型,对自动驾驶汽车周围的车辆行驶轨迹进行预测.其次,在Frenet坐标系下采样生成轨迹集合,将轨迹集合和预测轨迹投影到时空占用图上,计算投影点之间的最短距离进行碰撞检查,并结合加速度、曲率检查对轨迹进行筛选以得到候选轨迹.然后,构建代价函数对筛选过的候选轨迹进行评估得到最优运动轨迹.最后,不同行驶场景中的仿真结果表明,该运动规划算法能提前决策驾驶行为,规划出的速度曲线更加平稳,运动轨迹的安全性、舒适性和行驶效率更高.