基于轨迹约束的码垛机器人动力学分析及控制

针对码垛机器人动力学分析及控制问题,文章提出了一种基于轨迹约束的动力学建模和求解新方法,在求解的过程中避免了引入拉格朗日乘子等额外参数。将码垛机器人结构简化为平面闭链四连杆机构,建立平面二自由度无约束动力学模型,再以码垛机器人的目标轨迹作为系统约束,得到系统的约束动力学方程,该约束力即驱动机器人完成目标轨迹的驱动力,从而实现了机器人基于轨迹的动力学控制。通过Matlab仿真分析证明了该方法用于码垛机器人动力学分析与控制的有效性。     

用MATLAB求解Butterworth最优传递函数

采用MATLAB语言编写函数bwden,通过主程序调用该函数可求出任意阶Butterworth最优传递函数分母多项式的系数,绘制出Butterworth最优传递函数的极点分布图,阶跃响应曲线及波德图.8阶Butter-worth最优传递函数的求解和仿真表明,可有效且简便地用MATLAB求解Butterworth最优传递函数.     

混沌时间序列的LSSVM预测方法

结合相空间重构理论,提出运用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌时间序列的预测模型,并用粒子群优化(PSO)解决LSSVM参数寻优的问题.通过与RBF神经网络构建的预测模型相比较,计算预测模型的均方根误差来评价模型的性能.结果表明:采用PSO优化的LSSVM预测模型的预测精度更高.     

条件技术在控制模式切换中的应用

工业过程控制中存在着各种控制模式,在各种控制模式之间的切换会使系统产生饱和现象,影响系统的性能。通过在具有控制模式切换的系统中引入条件技术的可行性参考输入的概念,设计抗饱和控制器,减小由于模式切换过程产生的对被控对象产生的阶跃影响。通过仿真证明了所设计的抗饱和控制器缩短了系统输出的调节时间,削弱了由于模式切换对被控对象带来的阶跃影响,使整个控制系统具有明显的抗饱和效果。     

改进型模糊神经网络模型的构造

利用模糊系统和神经网络的优势,构造一种改进型模糊神经网络模型.从极大-极小模糊算子的模糊神经元入手,提出改进的修改模糊权值的训练学习规则.改进后的模糊神经网络模型大大减少了运算量,提高了收敛速度.采用此学习算法对实际汽轮发电机组运行状态进行监测,结果表明,模型具有较强的状态监测能力,达到预期的目的.     

一种高精度超声波测距系统的设计

提出一种基于STM8S单片机控制的超声波测距系统的设计方案.在分析超声波测距产生盲区和误差原因的基础上,设计时间增益补偿电路和峰值时间检测电路,并使用电容触摸按键代替机电开关,确保正确捕捉回波的到达时间,提高测距精度.试验验证表明:该系统在2.5~10m范围内测距误差不超过0.25%.     

加入滞后时间削弱器的大滞后系统的最优模糊PID控制

首先给大滞后系统加入滞后时间削弱器,将大滞后的对象演变成小滞后的对象,然后基于模糊控制原理、极小值原理和PID控制理论,设计一种最优模糊PID控制器对小滞后对象进行自适应控制.仿真结果表明,加入滞后时间削弱器能使大滞后系统更容易控制;最优模糊PID控制器比模糊PID控制器具有更好的抗干扰性和鲁棒性,且系统响应的上升时间和调节时间明显缩短.     

滞后削弱器控制系统的设计

将大滞后的对象演变成小滞后的对象,按平方误差积分准则设定点最优整定算法整定比例积分微分(PID)控制器参数.采用Simulink对不同Lm时的滞后削弱器控制系统的阶跃响应进行仿真,结果表明,系统加入滞后削弱器后,只能把等效对象的纯滞后时间变小,但不能消除纯滞后时间.滞后削弱器对大滞后系统的控制效果很好,且优于经典PID控制系统,利用滞后削弱器可以用PID控制器来控制大滞后系统.     

冷水循环泵变频改造的设计

分析冷水循环泵的工作现状,利用变频器将传统循环供水系统改造成变频调速式系统,实现平滑的软启动和软停车,以减少对电网的冲击.设计一台变频器控制两台水泵的方案,由冷水循环泵、变频器,以及扩展控制回路共同构成一个闭环控制系统.结果表明,变频改造后,闭环控制系统能够较好地对水泵进行控制和监测,实时反馈压力的变化并做出准确、迅速的判断和动作,保证系统的恒压供水.     

一种强鲁棒性多内模控制器的设计与仿真

提出一种强鲁棒性的多内模控制器的设计方法，其可在线测试对象特性参数和模型快速跟踪对象。大量的仿真试验表明，它是一种适用于大滞后和参数时变的控制器，可同时满足随动与定值二自由度系统的控制要求，并增强系统的鲁棒性。