变电站机器人视觉伺服系统研究

变电站巡检机器人替代人工巡检变电站设备,主要是机器人携带CCD摄像仪和红外成像仪,在固定点对目标设备的状态进行检测。由于机器人的定位误差和机器人本体自由度的误差,会造成机器人到固定点取图像时巡检目标偏移甚至丢失。采用Adaboost图像识别分类方法和光学成像原理组成视觉伺服控制系统,对机器人进行调整,使巡检目标保持在图像的中心位置。实验结果表明,机器人视觉伺服系统能有效避免机器人定位和自身误差带来巡检目标偏移和丢失的影响。     

基于BP的机器人摆动焊接视觉跟踪模糊控制

在建立机器人摆动焊视觉跟踪系统的基础上，构造了用于焊接纪盼望匠模糊控制系统，并提出利用三层ＢＰ神经网络来模拟模糊控制量之间的映射关系，从而实现了基于Ｂ宾机器人摆动焊接神经网络模糊控制。     

变电站巡检机器人视觉导航模糊控制

利用导航线,通过机器人自身前景视觉获得机器人偏离导航线的距离和方向,采用Sugeno模糊推理法生成左右轮速,实现变电站巡检机器人视觉导航自主运动控制.基于博创UP-VoyagerII型机器人进行实际测试,机器人能够准确、平稳地实时追踪导航线.实验表明了算法的有效性.     

基于模糊高斯基函数神经网络控制的机器人视觉伺服系统

针对机器人视觉伺服控制系统中存在的不确定性问题,将模糊控制与神经网络相结合,用神经网络来实现模糊推理,提出了一种把高斯基函数作为隶属函数的模糊神经网络视觉伺服控制器,该控制器不仅具有定性知识的表达能力,而且具有很强的在线学习能力。将所提方法用于三关节机器人"手-眼"视觉伺服系统的控制中,取得了很好的控制效果。     

基于模糊控制的黄瓜采摘机器人视觉导航

以温室环境下黄瓜垄间图像为研究对象,提出了基于计算机视觉和模糊控制技术的导航方法.用色差2G-R-B算子对RGB彩色图像进行灰度化处理;根据灰度图像双峰型垂直直方图初步确定导航线位置;并据此逐行求出离散导航点;采用基于一点的改进型Hough变换由离散导航点拟合出导航参考直线,进而获得当前位置的横向偏差和角度偏差作为导航参数.以横向偏差和角度偏差作为模糊控制器的输入,以差速运动机器人的差速值作为输出,设计了模糊控制器.导航试验结果表明:该方法平均耗时小于150 ms,可以满足实时控制的要求,以0.3 m/s速度进行路径跟踪时,最大误差小于5 cm.     

一种用于机器人视觉伺服系统的参数自适应模糊控制器

提出了一种用于机器人视觉伺服系统的参数自适应模糊控制器,使得模糊控制规则可以得到实时在线的调整。仿真结果表明基于参数自适应模糊控制器的机器人视觉伺服系统的性能较一般模糊控制机器人视觉伺服系统有了较大的改善。     

基于模糊控制的交流伺服系统的设计

针对永磁同步电动机交流伺服系统,提出了模糊控制方案.在交流伺服系统的设计中,采用模糊控制器作为其位置调节器,采用电流快速跟踪控制方案设计电流调节器,对于速度调节器,按Ⅱ型系统设计,并选用PI型调节器,极大地提高了系统的性能.实验与仿真结果表明,基于模糊控制的交流伺服系统与常规PID控制的交流伺服系统相比,具有良好的动态、稳态性能以及较强的鲁棒性,从而证明了这种设计方法的合理性和优越性.     

基于视觉的机器人模糊自适应阻抗控制

对未知环境下具有6个自由度工业机器人的视觉/力反馈混合控制进行研究.首先,建立被跟踪曲线图像特征与机器人关节角度的映射关系;其次,由机器人离散阻抗控制规律描述机器人末端在受限表面移动时与受限表面产生连续接触的条件,并根据接触力的变化对阻抗模型参数进行模糊调节;最后,在未知物体表面对末端固定安装单摄像机和力传感器的6个自由度机器人进行力跟踪试验研究.研究结果表明:该阻抗控制具有较强的未知物体表面曲线跟踪能力和较高的力控制精度,曲线跟踪算法简单,不要求对视觉传感器进行精确标定,模糊控制器实时地调整阻抗参数,使系统稳定而且具有良好的动态品质,是一种有效的视觉/力反馈混合控制方法.     

基于MatlabRTW的机器人伺服系统

本文提出一种基于MatlabRTW的机器人伺服系统的设计方案。基于五自由度排爆机器人,通过SIMULINK软件设计出机器人控制系统框图,并通过xPC目标系统编译,生成可运行于X86的实时控制系统。该系统采用一组PID复合控制器,具有专家特性。运行结果表明,该方案能取得良好的效果: 在较大载荷范围内,机器人都能运动平稳,系统具有很好的鲁棒性,实时性。     

参数自调模糊控制方法在机器人中的应用

设计了用于水下船体表面清刷机器人系统运动控制的参数自调整模糊控制器,仿真结果表明,通过调整模糊控制器的参数K1,K2和K3,使机器人系统具有良好的鲁棒性,满足机器人控制性能要求．     

基于BP神经网络-模糊控制的机器人无标定视觉伺服技术

针对机器人无标定视觉伺服技术中图像雅可比矩阵在线估计存在计算复杂的问题,提出了一种结合BP神经网络和模糊控制策略的机器人控制技术。本文以多自由度智能调节系统为例,提出其视觉伺服控制架构,根据工业场景数据集训练BP神经网络,采用本文所提算法进行法兰对中实验,帮助解决核电站蒸汽发生器人孔螺栓咬死问题。在方法层面,首先,利用BP神经网络建立图像特征信息与机器人多自由度运动之间的映射关系,之后,提出模糊控制方法根据图像特征偏差进行机器人位姿的精确调整。实验结果表明,本文提出的算法能够有效应用于无标定视觉伺服控制,最终法兰平均对中误差在±1mm内,平均耗时43秒,满足应用需求,具有较高的工作效率。     

基于模糊控制的直流无刷伺服控制系统

主要研究了采用模糊算法且要求运行更快更精确的微机控制直流无刷伺服系统，分析了模糊控制器在伺服系统中稳态误差、调节时间和响应时间方面的性能。采用DSP数字处理器实现伺服控制，用MatLab语言仿真了模糊控制的响应，并且提出了PI控制加模糊控制的算法。     

基于模糊PID控制的火炮随动系统

常规的PID控制技术已经很成熟,但对于大质量的随动系统,常规的PID控制技术不能满足理想的控制效果。针对这个问题,采用了模糊PID控制完成了火炮随动系统的控制设计,并建立数学仿真模型。仿真结果表明文中设计的算法要比常规的PID算法精度高,鲁棒性好。     

CNC机床伺服系统模糊控制研究

在模糊参数自适应PID控制的基础上,提出了具体算法,在MK6340/3五坐标数控群钻磨床上的大量试验表明,该方法可用于高速、高精度、实时性强的数字伺服系统。     

基于模糊控制的负压伺服控制系统研究

针对负压伺服控制系统特点,提出采用模糊ＰＩ复合控制器补偿系统弱品质,实现了负压气信号的高精度、高响应的实时控制．实验研究表明,这种负压伺服控制系统具有良好的稳态精度和动态性能,如跟踪频率为ｆ＝ ０．６ Ｈｚ 的正弦波时,其幅频误差和相频误差分别为０．３６ ％ 和３．５９４ ９°,所产生的负压气信号能够满足某仿真装置的精度和响应特性的要求．     

基于DSP的PMSM模糊位置伺服系统的研究

在对高精度交流伺服系统的研究中 ,提出了一种基于数字信号处理器 (DSP)的全数字永磁同步电机位置伺服系统 ,采用美国TI公司的TMS32 0F2 4 0系列DSP作为数字控制器 ,充分利用其高速运算能力和面向电机控制的丰富的外围设备 ,设计了一套全数字永磁同步电机位置伺服系统 ,并在永磁同步电机矢量控制的前提下利用模糊控制策略对位置伺服系统进行了控制 计算机仿真和实验结果表明 ,整个控制系统设计简单、可行、有效 ,同时可以取得较好的控制效果     

基于模糊控制的无人机集群视觉着降

在基于视觉导航的自主着降过程中,旋翼无人机受到自身机械振动和复合风场环境等因素的干扰,降落精度低、速度慢,影响集群回收的安全性。针对这一问题,提出一种基于模糊控制和视觉导航的集群自主着降算法。首先无人机集群飞至降落区域后,无人机通过目标检测算法找到自身对应的降落标识,再利用像素距离解算出无人机与对应降落标识间的实际水平距离,然后通过模糊化、模糊推理、去模糊化得到无人机精准对准降落点的控制指令,最终实现集群精准着降。仿真实验与实际飞行实验结果表明,该算法具有更高的鲁棒性,可有效提升无人机集群着降的速度。     

单框架控制力矩陀螺伺服系统的模糊自适应变结构控制

研究单框架控制力矩陀螺系统的外框架结构.系统的永磁同步伺服电机采用正弦波驱动;电流环采用电压空间矢量脉宽调制方法驱动逆变器;位置环采用模糊自适应滑模变结构控制,通过引入切换控制增益的模糊自适应调节方法来提高系统的鲁棒性和抗扰能力.在Matlab下对系统进行仿真,结果表明,采用模糊自适应变结构控制方法设计的伺服系统有较高的动态和稳态精度;抗扰性能得到加强;消除了滑模变结构控制器的抖振现象.