采用改进模糊PID控制的串联机械手追踪误差研究

针对串联机械手运动角位移跟踪误差较大问题,提出了改进模糊PID控制方法。创建串联机械手简图模型,给出机械手动力学方程式,设计了模糊PID控制系统。引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化模糊PID控制器,将改进模糊PID控制器用于控制串联机械手角位移变化。采用Matlab软件对串联机械手角位移跟踪误差进行仿真验证,并且与传统PID控制器和模糊PID控制器仿真结果形成对比。仿真结果显示,串联机械手采用PID控制器和模糊PID控制器,其角位移跟踪误差较大,而采用改进模糊PID控制器,角位移跟踪误差较小。串联机械手采用改进模糊PID控制器,可以提高控制系统的稳定性,削弱机械手的抖动现象。     

基于个体的两凿岩机械手合作任务规划

文章在分析凿岩机械手的机构结构的基础上,求出机械手在工作面上的最大最小工作区间,然后运用模糊理论的相关知识将两凿岩机械手的工作区间进行合理分区,确定两钻臂在这些区域产生碰撞的模糊隶属度,从而引入"区域避碰”理论进行合作任务规划.在考虑两机械手工作进度产生一定变化和机械手在运动中所有关节变化量最小的基础上,引入双向A*算法搜寻最优路径.通过仿真研究证明,文章提出的方法计算简单,规划的路径在一定程度上可满足实际工作的需要.     

自动保管箱存取机械手立柱结构的优化设计

针对某型号自动保管箱存取机械手立柱的结构特点和受力状况,运用有限元软件ANSYS Workbench对其立柱进行建模及静力学分析,并对立柱壁厚进行优化设计,使优化后的立柱在满足刚度和强度的前提下质量减轻了46.8%,研究结果对立柱的制造和提高存取机械手的工作性能具有指导意义.     

电驱微差6R关节型开链机械手工作空间运动学业逆解

文章介绍焊接及质量检测的新型机械手--电驱微差6R关节型开链机械手,探索该机械手工作空间运动学逆解的基本算法;对其结构特点分析,建立机械手连杆坐标系及其位置运动学逆解方程,在机械手末端位姿一定的条件下,采用消元法求解,获得各关节变量的运动规律,为各电驱微差机构的关节变量控制提供理论依据.利用Mathmatics软件编程验算一实例,其验算结果证明所建立6R开链机械手运动学逆解方程与算法正确,具有一定实用参考价值.     

智能控制器在机器人机械手位置控制中的应用

以JJR 1型教学机器人为基础描述了智能控制器在机械手定位控制中的应用。对机器人机械手的臂关节进行了测试与折算,给出了其数学模型。在此基础上提出了采用模糊控制器智能自调整因子的方式来提高机械手的定位精度。仿真实验结果表明,采用此法能够克服单纯使用PID控制存在的死区和超调,使系统输出超调明显减小,定位精度得到提高。     

基于改进模糊自适应方法的机械手控制

针对具有不确定性特点的非线性系统控制问题,利用模糊系统的通用逼近能力,提出了一种模糊自适应控制的设计策略。它将模糊基函数的元素量扩展为平方倍并排列为元素方阵,取此方阵对角最优元素重新构成基函数,选取单力臂机械手为研究对象进行仿真分析。仿真结果表明,该控制系统能够较好地对模型不确定部分进行逼近,并实现了对机械手的自适应控制,减少了系统参数的估计误差,增强了系统稳定性。     

模具机械手工位动作的运动学仿真

以模具机械手为研究对象,在商用CAD软件环境下设计了模具机械手的机械结构和各部件的三维实体模型,并利用虚拟装配技术完成模具机械手的虚拟装配,得到了机械手的虚拟装配模型.以此为基础进行了模具机械手的运动学仿真分析,以对各零部件和整机的虚拟装配模型实施静态干涉检验,验证了模具机械手结构设计的合理性,从而为自动化模其制造生产线设计和实施提供可靠的数据资源.     

Cosmosmotion平台下并联涂胶机构仿真分析

并联机械手机构具有刚性强,精度高的特点。文章针对并联机械手机构在变速器装配涂胶领域的应用,对Cosmosmotion平台下的仿真分析流程、仿真参数的设计与优化、仿真结果分析进行了研究,并在仿真分析的基础上对涂胶系统进行了优化。研究和应用不仅验证了结构的合理性和轨迹的可行性,而且为后续控制系统的开发奠定了基础。     

移动机械手的整体运动学建模与控制

移动机械手由一个机械手固定安装在一个移动平台上构成.移动平台和机械手的不同物理特性使移动机械手的建模和协调控制成为机器人领域的难点之一.本文对移动机械手进行了运动学分析,给出了其整体运动学建模方法;针对移动机械手的非线性和强耦合特点,设计了PD反馈控制器;仿真实验证明该控制器具有良好的控制效果.     

基于比例阀控缸的气动机械手柔性定位

以气动机械手水平运动气缸的柔性定位为对象,建立基于比例阀控缸的气动伺服系统,推导其数学模型,并运用PID(proportional-integral-differential)控制和自整定模糊PID控制方法,设计其控制器.通过Matlab和LabVIEW的混合编程,建立人机对话界面,同时搭建控制系统的试验平台.通过仿真分析和试验测试,结果表明PID控制和自整定模糊PID控制都能实现柔性定位,但后者具有更高的位置控制精度.     

二自由度平面机械手的模糊建模与模糊控制

本文以二自由度平面机械手为例，尝试用线性系统理论和模糊控制理论解决非线性系统问题。要点是：把一个整体非线性动力学模型看成是多个局部线性模型的模糊逼近；把整个非线性系统的控制看成是多个局部线性系统控制的模糊逼近。这种方法称为并行分配补偿法。本文建立了二自由度平面机械手的模糊模型并在此基础上用并行分配补偿法对系统进行了综合，最后用仿真进行了验证，证明了并行分配补偿法的成功和所建模型的合理性。     

基于STM32的机械臂运动控制系统设计研究

为了提高机械臂运动的准确性以及提高机械臂的控制效率,运用STM32处理器设计了一种机械臂运动控制系统。采用STM32作为主控系统的核心,通过角度位移传感器构成机械臂的感知模块,利用舵机驱动电路构成机械臂的运动模块,从而形成机械臂运动控制系统的硬件单元。以模糊PID控制理论为软件核心,对机械臂运动过程中的轨迹偏差进行计算,形成控制量。主控器STM32将根据控制量对机械臂的运动模块发出调控信号,使得机械臂能够快速回归预定的运动轨迹。实验结果表明,本文所设计的机械臂运动控制系统,能够快速、准确地对机械臂的运动状态进行控制,提高机械臂运动的准确性。     

煤矿安全评价中应用模糊决策控制的探讨

在有输入和输出数据的前提下，分析了煤矿安全的模型与模糊控制模型的一致性；介绍了煤矿安全评价中检查表法的基本概念及其在本次工作中的作用。已经开展的模糊控制(模糊决策控制)的应用工作表明，进一步的研究有理论和应用方面的重要价值。     

用T-S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制

对于常见的将 CMAC神经网络前馈控制器和常规反馈控制器相结合的机械手轨迹跟踪控制方案 ,它的控制性能同时受神经网络前馈控制器学习能力和反馈控制器控制精度的制约。该文提出的采用 T- S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制方案充分利用了 T- S模糊模型的特点和优点 ,以一种基于简化的 T- S型的模糊神经网络作为前馈控制器 ,同时反馈控制器也采用 T- S型模糊神经网络实现。针对三自由度机械手轨迹跟踪问题的仿真实验表明 ,采用 T- S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制方案是可行的和有效的     

基于T-S模糊补偿的六轴机械臂的滑模鲁棒控制

通过一种简单的模糊滑模控制以达到机械臂跟踪的最佳运动轨迹.所提方法的核心是通过线性化反馈方法，将机械臂动力学的已知部分去除，然后用经典的滑模控制克服系统的不确定性，之后应用T-S模糊模型，将经典的滑模控制器转化为规则十分简单的模糊滑模控制器.仿真分析表明，在不确定性存在的情况下，所提出的控制律全局渐近稳定.最后，通过六轴机械臂的Matlab/Adams联合仿真，验证了模型的准确性，并且通过与经典滑模控制比较得出了在结构化和非结构化的不确定性存在条件下该控制方案的优越性.     

模糊变频控制在煤矿井下恒压供水系统中的应用研究

以煤矿井下供水系统为研究对象,在分析供水系统模糊控制的特点及方法的基础上,对原有的手动控制系统进行了改造,实现了基于s7—200PLC的供水模糊控制。     

模糊-PID挖掘机器人主从控制系统开发

结合传统PID与模糊控制算法优点设计了基于模糊-PID算法的挖掘机器人工作装置主从同步控制系统.采用编码器测得从端各工作装置相对转角,根据转角误差大小确定采用模糊还是PID控制算法,从而实现主从端同步运动.实验证明:该主从端同步控制系统安全可靠,控制精度高,主从端同步性好.     

非线性系统神经模糊自适应控制的问题与策略

针对具有未知动力学的机械臂系统 ,提出一系列神经模糊自适应控制方法。提出神经模糊动态逆稳定自适应控制方法 ,该方法使用动态神经模糊系统逼近非线性动态系统 ,设计的动态逆控制器可以通过参数的设定保证闭环系统在初始控制段的动态性能 ,而无需事先要求机械臂状态位于某一紧集的假设。结合延时神经模糊网络 ,引入降维观测器估计输出重定义后机械手的速度矢量 ,从而建立了非线性系统的控制器观测器设计的新方法。采用了动态逆和“Back-stepping(后退 )”的技术 ,将以上方法成功推广到了考虑执行电机动力学特性的柔性连杆机械臂问题上     

多关节机器人的自学习模糊全局滑模控制

针对模型不确定性多关节机器人的轨迹跟踪控制问题,研究多关节机器人全局滑模控制,为了削弱系统在滑动模态上的抖振,将模糊控制和全局滑模控制相结合,提出一种自学习模糊全局滑模控制方法.该方法利用模糊系统的输出代替全局滑模控制中的非连续开关切换量,并根据滑模变结构原理,设计自学习算法,动态调整模糊隶属函数的参数.通过对2关节机器人的仿真,结果表明在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方法既能达到快速跟踪,又能很好地消除控制器的抖振.