空间绳牵引并联机器人多目标优化设计

以6自由度空间绳牵引并联机器人工作空间体积、最小索力和全局灵巧度为优化目标,在保证绳索张力范围的前提下建立了多目标优化的数学优化模型.采用神经网络-遗传算法求得优化的3组满意解,并采用灰色聚类法选择多目标优化时的权重系数.仿真结果表明该优化方法可以有效地实现结构的优化,为同类绳牵引并联机器人的设计提供了有益的参考.     

线性多目标规划的神经网络方法

基于对偶理论和射影理论,提出了一个求解大规模线性多目标规划问题的新神经网络,严格证明了该网络是Lyapunov稳定的,并且大范围渐近收敛于它的平衡点,而且该平衡点正是线性多目标规划问题的非劣解。     

非线性电液位置滑模控制控制的稳定性

基于李亚普诺夫稳定性理论以及Slotine等的思想,面向电液控制系统的非线性模型,提出了电液滑模控制系统的直接非线性分析与综合新方法,并以一非线性电液位置滑模控制系统为例,对系统的稳定性问题进行了理论研究,给出了相关的定理及证明。结果表明,所提出的电液滑模控制系统的直接非线性分析与综合方法简单实用,且系统稳定可靠。     

6-RSS并联机器人机构多目标优化设计

针对6-RSS并联机器人机构,以工作空间和速度全域性能为目标建立多目标优化模型,并使用改进的基于动态聚集距离多目标粒子群优化算法求解。为了快速有效地求解6-RSS并联机器人机构的工作空间,本文采用蒙特卡洛方法;为了求解带约束的6-RSS并联机器人机构多目标优化模型,将随机排序法引入基于动态聚集距离多目标粒子群优化算法。结果表明,该方法可以得到多个Pareto解供使用者选择,体现了多目标优化设计在并联机构设计中的有效性。     

静态输出反馈多目标控制的求解方法

研究了连续多面体不确定系统的多目标静态输出反馈控制问题,此目标静态输出反馈控制问题由双线性矩阵不等式(BMI)给出.为了计算静态输出反馈增益,提出了一种基于差分进化算法(DEA)和线性矩阵不等式(LMI)方法的新型混合算法.新算法的基本思想是通过DEA得到控制器的样本,并将BMI问题转化为凸约束优化问题,进而采用LMI方法来最小化系统的性能指标.以多目标H2/H∞控制问题为例,给出了基于静态输出反馈的多目标控制求解的具体方法,并用数值仿真例子说明了该算法的有效性.     

双重驱动平面并联机器人的振动控制

为了实现柔性机器人的高速高精度控制,抑制高速运动中的残余振动,提出一种新颖的柔性机器人机构,并基于双重驱动的思想研究了其振动抑制问题。以直线伺服电机作为机器人的主驱动源,实现高速精密点位控制,并采用脉冲整形技术减小末端残余振动;以压电陶瓷作为从驱动源,采用闭环反馈控制策略抑制末端残余振动。实验结果表明:采用输入指令整形减振技术和压电陶瓷相结合的抑振策略,系统稳定时间缩短80%以上,双重驱动的抑振策略实现了高速高精度的运动控制。     

模糊优选神经网络多目标决策理论

把笔者建立的模糊优选理论与神经网络理论结合起来，提出确定网络拓扑结构：隐含层数，隐含导节点数与节点激励函数的合理模式，提出模糊优选神经网络权重调整ＢＰ模型；且网络有良好的学习功能。神经元激励函数具有明确的物理意义。     

神经网络方法求解多目标多加工艺的柔性制造系统散件调度

针对多目标、多加工路径选择的柔性制造系统（ＦＭＳ）散件调度特点，提出一种带可控因素的神经网络模型，用灵活的规则揄体现ＦＭＳ的系统目标，用可靠的 经网络演算解决非线性问题的优化组合，达到以较少的代价同时获得系统的完备性和适应性的效应。     

平面完全约束绳牵引并联机器人的多目标优化

针对平面完全约束的绳牵引并联机器人的多目标优化问题,给出了一种理想点法与遗传算法相结合的方法.首先以绳牵引并联机器人工作空间面积、全面刚度指标、全局灵巧度系数为优化目标,基于遗传算法进行全局优化,得到各个目标的理想点.然后采用理想点法建立多目标优化模型,并采用遗传算法对该模型进行求解.仿真实验表明,优化结果较为均衡,各模型有效解都接近相应单目标的理想点.所得结论可以为同类绳牵引并联机器人的设计提供参考.     

一种非线性系统积分Terminal滑模的控制系统设计

针对一种非线性动态系统,提出了一种新的非奇异的快速Terminal滑模控制系统设计方法.首先,在分析Terminal滑模设计方法的基础上,为了进一步加速状态在滑模运动的速度,提出了一种快速Terminal滑模,避免了传统Terminal滑模奇异问题,并给出了状态收敛到平衡状态的时间范围.其次,针对含有不确定性的非线性系统,结合反演法设计了有限时间稳定的快速Terminal滑模控制系统.最后,利用数字仿真验证了提出的积分Terminal滑模控制系统设计的有效性.     

非线性离散时间系统的自适应模糊逻辑控制

对一类非线性离散时间系统x(k 1)=f(x(k)) g(x(k)) d(k),根据模糊逻辑系统的逼近性质,给出了一种自适应模糊逻辑控制器的设计方法,利用李亚普诺夫稳定性理论,证明了控制算法是全局稳定的,跟踪误差收敛于零的某一邻域中,这一设计方法克服了JagamathanS(1998)文中要求模糊基函数向量满足持续激励（PE）条件这一难以验证和满足的假设条件。     

基于模糊逻辑的MIMO非线性系统的自适应控制

针对一类具有未知函数控制增益的MIMO不确定非线性系统，基于一种修改的李亚普诺夫函数，利用第二类模糊系统的逼近能力，提出了一种分散自适应模糊控制器设计的新方案。该方案不但能够避免现有的一些自适应模糊／神经网络控制器设计中对控制增益一阶导数上界的要求，而且能够避免控制器的奇异问题。通过理论分析，证明了闭环控制系统是全局稳定的，跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于位置控制的多自由度机械臂非线性比例-微分阻抗控制

机器人柔顺控制可以响应环境变化,但接触信息的延迟以及未知机器人系统的跟踪误差等问题均导致接触瞬间力矩超调严重。针对上述问题本文提出一种基于自适应位置控制的改进阻抗控制策略,实现快速、精确的位置跟踪,同时,提高力控制的响应速度和精度。本策略采用双环控制,外环在传统阻抗模型基础上引入非线性接触力微分项在保持系统稳定性的同时提高机器人对接触力变化的响应,有效降低接触力超调;内环为自适应滑模控制,并使用RBF神经网络逼近机器人动力学模型并补偿系统中不确定性扰动,提高了系统的鲁棒性,提高收敛速度并降低跟随误差。通过仿真与实验,验证了所提出的改进阻抗控制方法相比于传统的阻抗控制方法有更好的力控响应速度和位置跟踪精度,可有效解决机器人与环境接触瞬间的接触力超调问题。     

悬架控制臂多目标拓扑优化

为了对悬架控制臂进行轻量化,并保证轻量化的悬架控制臂仍能满足动静态性能要求,采用了多目标拓扑优化的方法。首先以控制臂为柔性体在Adams/Car中建立悬架刚柔耦合模型并对该模型进行多体动力学分析,从而得到悬架控制臂在制动、转向及过凸包等极限工况时的边界条件;然后采用惯性释放的方法对悬架控制臂进行有限元静力分析及模态分析,并根据结果分析其动静态性能;再运用折衷规划法对该悬架控制臂进行多目标拓扑优化,并通过正交试验的方法确定目标函数的权重。最终得到的新控制臂模型重量比原模型降低18.1%,总体刚度及低阶频率都有提高,各极限工况应力均小于许用应力。结果表明,轻量化的悬架控制臂满足性能要求,验证了设计的合理性。     

基于神经网络和Mean-shift的目标跟踪方法

提出了一种RBF神经网络和Mean-shift相结合的跟踪算法．此算法采用Bhattacharyya系数度量环境干扰程度,使用不同的比率因子将RBF神经网络对目标位置预测结果与Mean—shift算法跟踪结果加权,得到最终目标位置．实验结果表明,该方法在复杂环境下能对运动目标进行更加准确的跟踪．     

时滞递归神经网络鲁棒稳定性分析的统一方法

针对具有范数有界不确定性和恒定时滞的标准神经网络模型(SNNM),利用李亚普诺夫稳定性理论和S-方法给出了其鲁棒稳定的判定条件,稳定性判据被表示为线性矩阵不等式的形式,易于求解.大多数时滞(非时滞)递归神经网络(RNNs)都可以转化为SNNM,从而可以用统一的方法进行分析,克服了以往方法中存在的不足.给出的实例中,利用SNNM的结论对常见的一类RNNs的鲁棒稳定性进行分析,结果表明该方法是简单有效的.     

基于多目标遗传算法的火电机组负荷频率控制方法

常规的负荷频率控制方法以频率协调为主,调频信号指令受到阶跃响应的影响,存在一定的频率偏差,阻碍火电机组频率控制效果。因此,设计了基于多目标遗传算法的火电机组负荷频率控制方法。提取火电机组负荷一次调频特征,将高出允许合理范围的火电机组负荷频率进行调整,增加或减小机组功率,使其达到新的负荷平衡。基于多目标遗传构建火电机组负荷频率控制模型,以机组发电损失与经济投入作为约束条件,优化汽轮机输出功率阶跃响应速度,从而控制火电机组负荷频率。协调机组负荷频率控制分配因子,将火电机组的前馈变负荷速率进行调节,在不影响机组负荷变化率的基础上,修正负荷频率偏差。采用对比实验,验证了方法的控制效果更佳,能够应用于实际生活中。     

基于自适应控制的切换系统的状态反馈设计

切换系统的各项研究作为控制领域和工业领域的的热点问题受到了学者们极大的关注,而自适应控制能够自动地补偿系统在建模误差、参数变化和输入信号方面非预知的变化,比常规控制器有更好的性能。采用自适应控制来设计切换系统的状态反馈跟踪问题,具有较高的研究价值。自适应控制的自适应律通过李亚普诺夫方法得出。通过飞船迎角跟随的仿真实例来验证切换系统在自适应控制下的效果。     

一类多时滞反应扩散HBV病毒模型的动力学分析

研究了一类具有时滞的反应扩散病毒模型。利用抽象泛函微分方程讨论了该模型非负解的存在性和有界性,借助线性化方法获得了无病平衡点的局部渐近稳定性,构造相应的Lyapunov函数分别证明了无病平衡点的全局渐近稳定性和地方病平衡点的全局渐近稳定性,完善了已有的结果。     

分层多目标非线性预测控制

为避免加权系数方法和字典序方法各自在多目标动态优化中的缺点,提出了基于分层思想的多目标非线性预测控制器框架结构,并以改进的遗传算法实现了该控制器。为降低在线非线性多目标优化的计算量,控制器采用了阶梯式控制策略。以双容水箱为对象的仿真控制实验,结果验证了该控制器在多目标非线性控制中的性能。