气动人工肌肉位置控制策略

针对气动人工肌肉位置控制系统,提出了两层滑模的变结构鲁棒控制策略,控制器的推导基于李亚普诺夫稳定性理论.实验表明所设计的气动人工肌肉位置控制系统稳态控制精度可达到±0.2 mm,在负载质量和气源压力改变的情况下,稳态位置控制精度仍可达到±0.3 mm,实验结果证明了所提出方法的有效性和系统的鲁棒性.该研究为气动人工肌肉获得广泛的应用提供了理论依据.     

气动人工肌肉的动态驱动特性研究

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.     

气动人工肌肉驱动球面并联机器人的位置控制研究

研究将气动人工肌肉驱动器应用于柔索驱动三自由度球面并联机器人机构,介绍了该机器人的运动学模型,提出一种简便的轨迹规划方法,在建立的实验测控系统中,应用含并联机器人的位置逆解和对气动人工肌肉的智能PID控制的位置控制算法,实现对机器人末端的位置控制,通过机器人的位置正解验证了位置控制的控制效果.     

气动人工肌肉驱动关节PID位置控制

气动人工肌肉是一种由气压驱动的收缩型气动执行器,由气动人工肌肉驱动的人工关节具有重量轻、柔顺性好等特点.由于人工肌肉存在着明显的非线性、滞环大等缺点,对其位置控制有一定的难度,必须采取适当的控制策略才能得到较高的控制精度.本文介绍了一种以人工肌肉驱动关节为控制对象的位置控制系统,通过PID控制算法实现位置闭环控制.实验结果验证了控制策略的有效性,为气动人工肌肉驱动关节的应用打下基础.     

四足机器人气动人工肌肉驱动的仿生柔性机体动力学分析

基于四足生物动态步行时其柔性机体辅助腿机构的运动机理,设计了一种由气动人工肌肉、仿生脊柱、前机体和后机体组成的四足机器人仿生柔性机体.采用几何法分析仿生柔性机体运动学,建立四足机器人转向时仿生柔性机体弯曲角与气动人工肌肉长度变化间的关系,通过控制气动人工肌肉长度以控制机体弯曲.基于浮动坐标法和动量矩定理进行仿生柔性机体刚柔耦合动力学建模,对比分析了不同机体刚度下机体弯曲所需气动人工肌肉驱动力.设计仿生柔性机体弯曲控制实验系统,采用PID控制算法进行机体弯曲实验分析.四足机器人的仿生柔性机体分析,为提高其非结构化环境机动性奠定了基础.     

气动人工肌肉驱动多自由度平台的非线性特性

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．     

气动人工肌肉与标准气缸的力特性比较

为了精确地描述气动人工肌肉的力特性，建立了一个基于弹性力学的新型串联模型，并结合实验评估系统的实验结果对它进行进一步的补偿．气动人工肌肉和气缸在模型和实验数据方面的比较结果表明，气缸模型虽然简单，但爬行现象严重；气动人工肌肉的模型复杂，却无爬行现象，为气动人工肌肉在工业中的应用提供了设计依据．     

基于气动人工肌肉力反馈数据手套的柔性物体力觉再现

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.     

气动人工肌肉动静态性能模型分析研究

气动人工肌肉性能模型对气动关节运行的准确性和稳定性起到关键作用,该研究通过对气动人工肌肉的相关研究内容进行了整理和分析,总结了国内外相关机构的研究成果,根据气动人工肌肉的结构特点,分析了其静态特性模型和动态特性模型的建立方法,模型的建立有利于更好的建立精确运动的气动人工关节及消除残余振荡研究有指导作用.     

气动人工肌肉关节驱动特性实验研究

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．     

基于气动人工肌肉的混合位置跟踪控制

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±15 mm;而HybridC的最大位置跟踪误差仅为±07 mm,平均位置跟踪误差大约仅为±02 mm.并且,离散滑模所固有的抖振现象得到了有效的抑制.     

肌腱生物反应器的开发与组织工程肌腱的构建

分析了骨骼肌和气动肌腱的力学特点,确定以能模拟肌肉运动的气动肌腱作为肌腱生物反应器的动力元件,并开发肌腱生物反应器的控制系统和测量系统的软硬件,设计细胞培养室及换液系统,形成了一套完整的肌腱生物反应器系统。采用鸡的趾深屈肌腱细胞构建组织工程肌腱。通过工程化肌腱的构建实验表明:整个肌腱生物反应器系统运行良好,并能成功培养组织工程肌腱达12周。     

基于气动人工肌肉的自适应模糊 小脑模型神经网络位置跟踪控制

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.     

基于神经网络的人工肌非线性控制

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。     

类人气动肌肉模型与实验研究

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．     

船舶航向非线性迭代滑模变结构PID控制

针对一类不确定非线性受扰动系统,提出非线性迭代滑模变结构PID控制方法.通过对系统输出迭代设计非线性滑模函数,并引入传统PID控制,综合了滑模变结构控制与PID控制的鲁棒性强的特点,避免了传统PID控制积分引起的超调以及变结构控制的抖振问题.设计了船舶航向控制器.仿真结果表明,非线性迭代滑模变结构PID控制下的系统阶跃响应超调明显减小,定常干扰下的静态误差得到消除,稳定时间明显缩短并可通过设计参数调节,表明控制算法具有强鲁棒性.     

一类滑模变结构控制系统的抖振控制

对于带有一个积分环节的线性定常能控系统,分析了指数趋近率下滑模变结构控制的抖振过程,给出了抖振幅度、周期和趋近率参数、控制量的变化率之间的定量关系。超薄快速铝铸轧机前箱液位控制系统中,为防止塞棒挂渣,要求塞棒以一定幅度和频率抖振,这正好可以利用滑模变结构控制有抖振的特点,但必须对抖振加以控制。该文为此系统设计了变结构控制器,进行了系统仿真并与PID控制器进行了比较,验证了理论结果,也表明了滑模变结构控制的优越性。