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气动人工肌肉关节驱动特性实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对气动人工肌肉柔软的物理特性,设计一种新型的气动人工肌肉实验台,该试验台采用气缸作为气动人工肌肉的负载,自动测量气动人工肌肉的参数;通过对实验数据进行拟合,建立简单实用的静态特性模型;对由一对人工肌肉组成的关节进行静态实验和阶跃实验,实验结果表明,气动人工肌肉关节线性度高,但响应速度低,存在滞环. 相似文献
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类人气动肌肉模型与实验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在理论分析和实验的基础上,建立了人工气动肌肉的数学模型.该模型中考虑了橡胶管弹性、类人气动肌肉壁厚、人工肌肉末端弧度、编织网线之间以及编织网和橡胶管之间的摩擦力对气动肌肉驱动特性的影响.设计实验系统对人工气动肌肉进行了等压实验、负载拉力恒定实验和等长实验,实验结果与改进后的模型仿真结果吻合较好. 相似文献
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为了克服气缸低速运动时出现爬行现象对气缸运动平稳性的影响,建立了基于出口节流调速的非对称气缸系统的运动模型,并对模型进行了量纲一化处理,给出气缸发生爬行现象时的判别式,在不同的负载质量和运动速度下对气缸进行爬行实验,通过实验对提出的判别式进行了验证. 实验结果表明,使用该判别式能够直接根据工况参数正确预测气缸是否出现爬行现象. 相似文献
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气动人工肌肉的动态特性中存在着非常复杂的迟滞现象.目前对其迟滞特性的研究很不充分,甚至对其输入空间都难以确定.为此,建立了单自由度气动人工肌肉实验平台,利用分组数据处理神经网络独特的自组织特性,运用数据挖掘技术探索气动人工肌肉迟滞特性的输入空间.将自适应模糊小脑模型神经网络引入滑模控制,基于已确定的输入空间,在每个采样周期逼近迟滞力不断变化的动态值,在线实时补偿迟滞力的影响.实验结果验证了输入空间选取的合理性和有效性.
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以气动人工肌肉为驱动器,构造了一个新型的多自由度平台实验系统,基于对其运动特性的分析。建立了以微分方程表达的系统的非线性动力学模型,并进一步将其变换成状态空间的仿射非线性表达形式.通过数字仿真结果和实验结果的对比,证明了所建立的数学模型的正确性,并得到了该系统的一系列非线性特性.结果表明,气动人工肌肉驱动的多自由度平台具有很好的可控性及稳定性. 相似文献
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采用变结构控制对单根气动人工肌肉系统进行了实验研究,分析了气动人工肌肉系统的控制特性。实验结果表明气动人工肌肉系统是强非线性、低刚度的控制系统。简单的变结构控制算法不能够实现单根气动人工肌肉较大范围和伸缩过程的控制要求。应根据控制需要,将变结构控制与智能控制方法相结合,以实现系统鲁棒性和高精度控制。为气动人工肌肉系统控制策略进一步的研究奠定了基础。 相似文献
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气动人工肌肉的动态驱动特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对由气动人工肌肉、高速开关阀和PLC控制器等组成的气动系统,分析了气动人工肌肉系统动态收缩量的数学模型,描述了收缩量随着工作频率和气压的变化关系,将收缩量理论模型与实验值的误差控制在4%以内,为气动人工肌肉的定位控制提供了理论基础.考虑到气动人工肌肉在动态过程中存在内部橡胶材料阻尼和空气流体阻尼,在现有的驱动力数学模型上添加了阻尼力项,建立了阻尼力与工作气压、工作频率和人工肌肉结构参数的数学模型,将气动人工肌肉动态驱动力的误差从16%下降到2.7%.通过理论仿真和实验验证,证明了所建立的动态收缩量数学模型和所改进的动态驱动力数学模型的正确性. 相似文献
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通过对双腔气缸运动特性及气动回路的分析,建立了双腔气缸工作系统的动态特性模型,在建模过程中考虑了电磁切换阀及其到气缸之间的气动管路.在此基础上,采用Matlab对所建模型进行仿真;同时,搭建了气缸动态特性实验系统对建模对象———气缸进行了实验.仿真及实验结果表明,文中所建模型可以较准确地从理论上描述双腔气缸工作系统的动态特性. 相似文献
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针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一个带有自适应模糊小脑模型(Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC)在线逼近的离散趋近律滑模混合控制器.该混合控制器中离散趋近律滑模策略产生控制器的输出;自适应模糊CMAC用以逼近气动人工肌肉系统中的不确定项.CMAC网络权值的在线学习调整保证了自适应模糊CMAC的逼近性能.对离散抗饱和PID控制器(DASPID)与自适应模糊CMAC离散滑模混合控制器(HybridC)的位置跟踪控制性能进行了对比实验.实验结果表明,HybridC较之DASPID有更好的位置跟踪控制性能.当期望参考输入为正弦信号时,DASPID的最大位置跟踪误差为±15 mm;而HybridC的最大位置跟踪误差仅为±07 mm,平均位置跟踪误差大约仅为±02 mm.并且,离散滑模所固有的抖振现象得到了有效的抑制. 相似文献
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基于气动人工肌肉力反馈数据手套的柔性物体力觉再现 总被引:2,自引:1,他引:1
为了模拟抓取虚拟环境中柔性物体的力觉感知,该文对以气动人工肌肉作为驱动器的外骨架力反馈数据手套进行了研究.利用气动人工肌肉的等压特性,建立了柔性物体模拟的数学模型,通过改变气动人工肌肉的充气压力改变其刚度系数,实现对不同柔性物体的模拟.实验结果表明:在相同的手指弯曲角度下,手指的受力随着气动人工肌肉充气压力的增大而增大,因而能够模拟抓取虚拟环境中柔性物体的力觉感知. 相似文献
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一种三自由度气动人工肌肉并联平台动态数学模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一种气动人工肌肉(PAM)并联平台,采用新颖的PAM数学模型,推导出该并联平台的状态空间形式三自由度动态数学模型;以三自由度并联驱动位置跟踪实验采集的数据作为动态仿真模型的输入,进行了并联平台的动态性能仿真.仿真与实验结果对比,验证了所推导出的并联平台动态数学模型的合理性与有效性. 相似文献
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基于神经网络的人工肌非线性控制 总被引:3,自引:0,他引:3
运用非线性控制的逆系统方法,提出了一种基于神经网络的人工肌非线性控制方案,由原系统导出n-m阶逆系统模型,并与原系统一起构成具有反馈结构的伪线性系统,从而可方便地运用线性控制理论完成对控制系统的设计,用BP神经网络逼近逆系统模型,并借助于递推预报误差算法来训练神经网络,该算法与传统的BP算法相比具有更好的收敛特性,设计了一个具有单关节的人工肌试验系统,给出了人工肌关节跟踪正弦波和矩形波参考信号的试验结果,与传统的线性控制方案比较,基于神经网络的人工肌非线性控制方案能够得到更快的控制速度和更高的控制精度。 相似文献
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水压人工肌肉与气动人工肌肉因介质压缩性差异,驱动控制过程和特性不同.为了实现对新研制的高强度水压人工肌肉的驱动控制并分析其静态特性,提出了新的水压人工肌肉压力控制回路,建立了测试试验系统.压力控制回路调压试验表明,在水液压比例节流阀10% ~ 90%输入范围内,水压人工肌肉驱动压力可实现较大范围的线性调节;静态试验结果表明,水压人工肌肉收缩量、驱动压力和输出力满足理论关系式.所研制的水压人工肌肉能够承受4 MPa的内部水压力和14 kN的负载拉力,通过静态特性试验及与现有静态模型比较分析,获取了模型参数,为水压人工肌肉机械关节的驱动与控制提供了条件. 相似文献
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针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID (DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为可能.在线实时的自适应算法逐步提高了AFCMAC的控制性能,从而最终完全过渡到AFCMAC控制.通过规划AFCMAC的输入空间,保证了AFCMAC对迟滞力和气压波动等不确定因素的感知能力,为实现AFCMAC控制奠定了基础.对DASPID与AFCMAC控制器的位置跟踪控制性能进行了对比实验.结果表明,在非线性系统条件下,AFCMAC较之DASPID有着更好的跟踪控制性能和较低的实现难度. 相似文献