一致性方法的多仿生机器鱼编队对齐行为

针对多仿生机器鱼编队中的对齐行为,利用一致性的方法,提出一种新颖的机器鱼编队控制方法。设定机器鱼群体的一致性协议,模拟一定的群体智能、群体行为,通过机器鱼之间的局部信息交流,群体方向最终达到一致。在机器鱼平台上分别对信息拓扑为无向图和有向图的情况进行了一致性实验验证。实验的初始条件是机器鱼个体的朝向和各自运动方向随机,实验的最后结果两种情况下机器鱼群体方向均达到了一致。实验结果表明,该方法是有效的,实现了编队的对齐行为。     

永磁同步电机系数自整定速度补偿控制方法

为了提高永磁同步电机(PMSM)速度伺服系统的抗转矩扰动性能,提出一种系数自整定的自适应速度补偿控制方法。首先,利用状态空间表示法,设计了PMSM负载转矩的降维状态观测器,实现了负载转矩的实时辨识与估计;然后,将转矩辨识值补偿到PMSM速度控制器的输出端,作为电流控制器的补偿输入,实现了自适应速度补偿,提高了系统的抗扰性。针对因转动惯量变化而影响负载转矩辨识的问题,分析了惯量的时变特性对转矩观测结果的影响规律,并提出一种基于sigmoid函数的补偿系数自整定的控制方法。该方法根据PMSM的电磁转矩和观测器的转矩辨识值,利用自整定sigmoid函数在线实时调节补偿系数,实现了自适应速度补偿的参数自调整。实验结果表明：所提出的补偿系数自整定控制方法的速度恢复时间较快,相比常规固定补偿系数的控制方法,速度调节时间从120 ms减少到100 ms;该方法减小了因惯量偏离真实值而导致转矩辨识出现超调或偏差时,通过前馈补偿对速度控制造成的冲击和振荡,有效提高了PMSM伺服系统的速度控制性能。     

柔性联结配重系统同步升降控制研究

钢丝绳联接的配重升降时,其同步控制对速度、响应、精度和平稳性等指标要求很高,且宽负载工况下,定参数PID难以满足控制要求.本文首先设计了变基准主从策略作为底层策略,实现系统设计的最大升降速度和精度.其次提出一种变参数PID自适应控制方法.该方法将参数Kp、Ki、Kd,按照整定规则作为代价项引入偏差目标函数,用于元启发算法适应度计算.对于搜索到的参数组(Kp、Ki、Kd),当代价项较小时,目标值较小,适应度较大.因此,算法能自适应整定参数以获得最小偏差值.分别采用遗传和粒子群算法进行实时参数整定、偏差优化和同步追随,并与定参数PID进行同步效果比较.仿真结果显示:变参数PID自适应控制方法适应宽负载工况,其精度、响应以及稳定性指标全面优于定参数PID.基于变基准策略的PID参数自适应控制方法能够实现大惯性系统的快速、稳定同步升降.     

交流伺服系统的转动惯量辨识及调节器参数自整定

为对交流伺服系统的转动惯量进行在线辨识 ,调整了调节器参数以改善系统的动态性能。研究了基于模型参考自适应算法的一惯性系统及二惯性系统机械参数的辨识方法 ,并研究了自适应增益对辨识结果的影响。基于最小峰值响应方法对一惯性系统参数进行自整定 ,采用优化对称法设计了二惯性系统的速度调节器。比较了对一惯性系统和二惯性系统进行参数辨识及自整定的差异及相容性。仿真和实验证实了其有效性。该方法也可以用于永磁同步和异步电机。     

仿生鲔科机器鱼的多机体协同推进效率优化

推进效率是水下潜器装备运行的核心问题,对机器装备的现实应用具有至关重要的影响.针对仿鲔科鱼类研制的机器鱼,根据鲔科鱼类波状运动特征,将机器鱼体离散为由鱼体、尾鳍、胸鳍等部分组成的多刚体系统,结合鱼体所受外力载荷,运用牛顿欧拉法建立了机器鱼动力学模型.基于该动力学模型,开展了以提高机器鱼的推进效率为目标的鱼体运动参数优化设计,以机器鱼的巡游效率为目标、以鱼体各机体的运动参数为优化设计变量、选用遗传算法为优化算法,进行参数匹配优化;通过优化实现了机器鱼尾鳍、鱼体及胸鳍的多机体协同,提高了机器鱼的推进效率.针对优化匹配设计结果,进一步开展了机器鱼的运动学数值模拟仿真,结果表明机器鱼的巡游速度在数值上为鱼体长度的1. 415倍时,机器鱼的推进效率最高,其值达到最大值49. 9%.     

基于单神经元复合整定的多余力抑制

分析结构不变性原理与同步补偿的优缺点,建立加载系统的线性化模型,研究系统在干扰状态下的幅频特性,并针对电液负载模拟器位置同步补偿方法自适应能力的不足,提出一种基于单神经元的复合整定方案.该方案利用单神经元整定同步补偿环节中的增益系数,并通过复合算法对单神经元输出进行修正,以弥补整定过程中因系统幅频特性导致的震荡.研究结果表明:该控制方案实现了在不同频率变化下系数的最优整定,多余力被有效抑制.该方案优于传统的前馈补偿方法,整定迅速,且结构简单,自适应能力强,具有实际意义.     

一种无机械平衡调节器自行车机器人的惯性参数辨识

针对一种前轮驱动自行车机器人样机的惯性参数难以直接获得、控制器参数整定效率低和平衡控制效果差的问题,基于欠驱动力学特性对系统进行惯性参数辨识,并对辨识结果进行平衡控制试验验证.采用拉格朗日方法分析系统的力学机理,结果发现,其中包含有欠驱动子系统,若将该子系统进行变量分离,可以推导出系统的惯性参数辨识模型;根据惯性单元等传感器的实测信息,引入遗传算法对模型进行求解,辨识出了系统的惯性参数.样机试验结果表明,根据辨识出的惯性参数可以快速整定出控制器参数并实现样机在水平面上的稳定平衡行走,验证了辨识方法的有效性.     

系统参数完全未知的一个新超混沌系统自适应修正投影同步

基于Lyapunov稳定性原理,在驱动系统和响应系统参数完全未知的情况下,设计自适应控制器和参数更新准则,使得两个不同或相同混沌系统同步,并能辨识出系统参数,同时可以通过调节控制增益和自适应增益来调整同步速度和参数辨识速度.作为该方法的应用,对超混沌Chen系统和一个新的超混沌系统实现了修正投影同步.数值仿真证明了所提方法的正确性.     

基于飞行品质的高超声速飞行器控制参数设计

针对飞行控制日趋严格的性能要求以及传统控制迭代工作量大的问题,研究一种基于保护映射理论的高超声速飞行器控制参数自适应整定算法.首先分析常见飞行品质参数与控制系统零极点分布间的关系;然后根据保护映射理论建立飞行品质参数与飞行器控制参数间的映射关系;最终给出基于保护映射理论的控制参数自适应整定算法,实现满足飞行品质要求的控制参数设计.该算法可根据任意给定的初始控制器参数,实现满足飞行品质要求的控制参数自动迭代,大大降低了控制系统设计反复迭代的工作量.以X-43A飞行器为研究对象进行仿真验证,仿真结果表明设计的控制参数能保障系统的动态性能和跟踪效果.     

两电机同步系统的神经网络控制

在对两台感应电机同步系统模型分析的基础上,依据同步系统的结构特点和控制要求,结合人工神经网络的非线性映射、自适应、自学习等能力,提出一种新的基于神经网络的两电机同步系统控制方案,其中神经网络控制器由基于RBF网络整定的自适应PID控制器和神经元解耦补偿器两部分组成.两个自适应PID控制器分别对速度控制回路和张力控制回路进行自适应控制,使系统具有更强的适应能力、更好的实时性和鲁棒性;神经元解耦补偿器综合两控制回路的耦合作用,通过训练网络权值,补偿各回路之间的耦合影响,实现速度和张力的解耦.试验结果表明:采用神经网络控制方法可以实现两电机同步系统中速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能.     

三关节机器鱼的尾部动力学建模与仿真

机器鱼技术为研究高效、高机动性和低噪声的水下运载器提供了新的思路,是近几年水下机器人领域的研究热点之一.以三关节机器鱼为研究对象,建立了尾部动力学模型,并进行了仿真,由该模型出发对机器鱼的动力学进行了研究,分析了机器鱼速度与频率等的关系.该方法实现的运动仿真与真实的鱼的运动基本一致,速度随着摆动频率的降低而减小,随着相位差的减小而增加,摆幅对速度的影响很大.     

仿生机器鱼巡游性能分析与实验

以鱼体运动行波方程为动力学基础,参照鱼体尾部运动函数方程设计了"BLRF--I"系列仿鲹科机器鱼.在该系列机器鱼中,采用模块化设计结构,可以方便地更改尾部驱动舵机的数量,形成仅有驱动舵机数量不同、其他机制完全相同的单关节、两关节和三关节仿生机器鱼.对"BLRF--I"系列机器鱼的巡游速度与最小转弯半径进行实验分析.结果表明,"BLRF--I"系列机器鱼尾部驱动舵机数量的增加可以有效地提高巡游速度,最小转弯半径在舵机数量为2时达到最小.进而论证了仿生机器鱼关节数目对机器鱼游动性能的影响,并提出了仿生机器鱼关节数目和巡游速度的关系方程.     

控制动作下带缆遥控水下机器人的水动力特性

首先利用模糊神经网络算法构建了基于完整的带缆遥控水下机器人水动力数学模型的控制器,对水下机器人多自由度上的轨迹和姿态进行控制;然后,针对传统螺旋桨推进力分析方法中的缺陷,引入神经网络相关理论并结合计算流体方法对推进力和转速之间的相互关系进行辨识和换算;在此基础上构建了一个完整的、包括模糊神经控制器、机器人水动力数学模型以及推进力和转速换算模块的带缆遥控水下机器人控制系统;最后,在考虑系统各部分间相互影响的前提下进行了水动力特性的整体分析和计算.数值计算结果表明,所建立的控制系统可以对带缆遥控水下机器人进行有效的轨迹和姿态控制,文中方法可以从整体的角度分析一定控制动作下水下机器人的水动力响应.     

TBM掘进参数与不同岩性地层相关性分析

为了研究TBM掘进参数与不同岩性地层的相关性规律,以新疆某引水工程为背景,针对典型岩性地层选取了300 m掘进参数数据,采用数理统计方法分析3项掘进参数与6种岩性地层的相关性. 通过分析6种岩性地层下刀盘转速、总推力与推进速度之间相关性,提出6种岩性地层下的掘进建议. 结果表明:各种岩性地层中推进速度、总推力的平均值差距较大,且有较大波动;刀盘转速波动不大,平均值差异较小;硅质岩、安山岩和凝灰岩地层下,总推力、刀盘转速和推进速度不相关;糜棱岩和砂岩地层下,总推力、刀盘转速和推进速度正相关;碎裂岩地层下总推力与推进速度负相关.     

机器鱼的研究动态综述

机器鱼具有提高水下推进器的性能,且具有鱼类的高速、高效、灵活、噪声低的特点。首先从鱼的生理学角度及其游动机理分析和综述机器鱼的设计问题,其次分析了机器鱼必须解决的驱动、结构设计、稳定、防水等问题。最后探讨了这一领域关键的研究课题——速度效率、机动性、决策系统、定位导航、多传感器信息融合以及多机器鱼 方面的研究。     

水下多电机协同推进及其动态面反步滑模控制

复杂多变暗流湍急的水下环境会造成水下机器人姿态失衡,严重时会破坏船体稳定造成偏航.针对大幅度转弯工况与应对外部随机扰动等问题,提出一种归一化的比例同步系数分配方法,构造虚拟主轴多电机协同控制系统的输入,实时调配各个从动轴推进电机的参考转速;针对该方法中异速差异大、动态响应高的需求,设计有限时间动态面反步滑模控制器,提升...     

基于多目标优化的救援机械臂结构参数设计

为了综合优化双臂救援机器人双臂协同工作空间、机械臂负载能力以及机械臂末端运动速度,研究了基于多目标函数综合优化的救援机器人双臂结构参数设计方法. 由于双机械臂的协同工作空间难以进行数学描述,提出了一种基于三重积分的描述方法. 针对所建立的双臂协同工作空间、机械臂末端运动速度以及机械臂负载能力三个目标函数的综合优化问题,通过模糊层次分析法,计算每个目标函数的权重从而进行线性加权以得到综合的多目标优化函数. 基于该综合优化函数,通过粒子群算法进行多目标函数最优值求解,得到一组机械臂结构优化参数,使双臂救援机器人的综合性能达到最优. 实验结果表明所提出的双臂救援机器人性能指标的优化方法是可行的.      

基于强化学习的仿生机器鱼节能研究

利用仿生机器鱼平台, 模拟鱼类集群游动过程, 通过实验方法探究机器鱼集群游动时的能量节省问题。具体地, 将两条机器鱼按照一定的前后距离和左右距离固定在低湍流水洞中, 并正对来流方向; 控制前方(领航)机器鱼游动姿态的变化, 使得后方(跟随)机器鱼处在变化的流场环境中。基于强化学习理论, 建立跟随机器鱼在该流场环境下游动所消耗的能量值与其游动姿态之间的映射关系; 利用该映射关系, 获得跟随机器鱼能量消耗最小值对应的游动姿态信息, 并将该信息反馈至机器鱼运动控制器中, 调整机器鱼游动姿态,达到节省机器鱼能量的目标。     

基于LS-SVM的TBM掘进参数预测模型

针对目前TBM数据挖掘能力和掘进参数优化预测分析的不足以及对未来TBM实现无人驾驶的展望,将最小二乘支持向量机（LS SVM）机器学习应用到TBM掘进参数预测中,从吉林引松工程TBM掘进数据中提取掘进上升段的刀盘扭矩、刀盘推力、总推力、推进速度这4个重要参数建立LS SVM预测模型,预测4个参数在稳定段的均值,并讨论了模型训练集大小、参数选取等对预测性能的影响。结果表明,以原始数据中均匀提取的样本、RBF核函数和10折交叉验证建立的LS SVM模型可以较为准确地预测稳定段中上述4个参数,验证了LS SVM机器学习预测TBM掘进参数的可行性。