两轮自平衡机器人运动平衡控制研究

对两轮自平衡机器人的运动平衡控制进行研究。通过搭建两轮自平衡机器人实验平台,采用Newton-uler法建立动力学模型以及针对机器人的运动控制、平衡控制和伺服控制设计相应的PID控制器。物理实验表明,机器人在外界冲击干扰和阶跃干扰的作用下,能够维持自身平衡同时可以执行相应的运动控制命令。结果表明,提出的两轮自平衡机器人运动平衡控制的方法是合理有效的。     

基于数据融合的小型两轮自平衡机器人姿态检测方法

针对小型两轮自平衡机器人姿态检测所用低成本加速度计(MMA7361)数据不够准确及陀螺仪(ENC03)信号的漂移问题,分别采用互补滤波器、kalamn滤波器和自适应kalman滤波器进行数据融合处理方法研究,通过对比实验确定采用自适应kalman滤波器实现加速度计和陀螺仪检测数据的融合,从而确定小型两轮自平衡机器人的姿态,进而实现其运动平衡控制.物理实验结果表明基于自适应kalman滤波器的加速度计和陀螺仪检测数据融合姿态检测方法不仅适用于小型两轮自平衡机器人的运动平衡控制,而且其参数较先前普遍采用的kalamn滤波器更易调整,姿态检测结果更加可靠.     

越野特种运载平台自平衡任务舱设计及其控制策略研究

针对某越野特种运载平台大幅度侧倾及俯仰运动下机动性提升问题,提出了一种基于双轴陀螺原理的自平衡任务舱系统结构设计方案以及基于该结构的控制方法。首先,采用Creo软件完成自平衡任务舱系统的结构建模,结合路面模型及行驶系统在ADAMS/View中搭建运动模型,将任务舱三维模型分解映射为体现侧倾和俯仰动力学的2个平面,形成侧倾和俯仰动力学数学模型,设计实时修正任务舱姿态的自平衡控制策略;其次,综合考虑不同类型路面对任务舱姿态的影响,设计基于载荷转移率的控制阈值算法,明确自平衡控制算法的工作区间;最后,在MATLAB/Simulink环境中搭建Simulink-ADAMS自平衡控制联合仿真模型,进行多种工况的虚拟试验来验证控制系统的有效性。结果表明,自平衡控制系统能够有效、实时地修正任务舱的侧倾角和俯仰角,降低越野特种运载平台侧倾及俯仰运动对于驾驶人员的影响程度。采用自平衡任务舱系统,突破了悬架的系统性能限制,提高了越野特种运载平台对恶劣越野路面的适应能力,为自平衡控制算法的仿真验证提供了模型基础。     

四轮轮毂电机电动车集成控制算法实车验证

为了实车验证四轮独立驱动轮毂电机电动车驱动转向集成控制算法,开发了线控转向四轮轮毂电机驱动实验车并进行了集成控制算法实车实验。介绍了线控转向四轮轮毂电机驱动实验车部件组成和控制系统结构。根据集成控制算法验证需要,对实验车进行了转向差速功能实验和四轮独立驱动功能实验;并对基于模型预测控制理论的驱动转向集成控制算法选择方向盘角正弦输入实验进行了实车验证。实车实验结果表明:实验车具有满足集成控制实验验证所需功能;驱动转向集成控制算法够控制实车较好跟踪期望运动。     

双闭环PID控制的两轮平衡小车设计与实现

针对多变量、强耦合、高度不稳定,非线性的两轮平衡小车控制问题进行了研究,采用双闭环PID控制算法对小车进行了控制。角度环采用PD控制算法,速度环采用PI控制算法,速度环弥补了角度环控制的不足。系统利用超声波检测回来的小车与物体的距离,通过区间判断来叠加或减小一个固定值控制PWM脉冲的占空比,增加系统的响应速度。搭建了两轮平衡小车样机,通过系统的软硬件设计、调试及运行情况,验证了双闭环PID控制算法的有效性,实现了小车稳定平衡控制。     

基于室内WSN的移动机器人路径跟踪

以实验室研制的轮式自主移动机器人为平台,研究了基于室内无线传感器网络(WSN)的移动机器人路径跟踪问题.设计了以LPC2132微处理器控制为主,PIC系列单片机控制为辅的移动机器人分级控制系统,构建了一个基于Micaz模块和TinyOS组件程序的室内WSN实验平台,提出并实现了基于非线性改进型比例、积分及微分(PID)控制与航向跟踪控制策略的移动机器人路径跟踪控制.对设计的移动机器人系统进行了有效的路径跟踪实验,利用Matlab对实验数据进行了仿真,验证了其可行性和可操作性,为进一步实验提供了坚实的理论基础.     

电磁直立寻迹智能车的系统设计与软件开发

自动循迹的两轮自平衡电磁智能车是一个非线性、强耦合、欠驱动的自不稳定一级倒立摆系统。针对该智能车特点,采用两轮自平衡智能车机械架构、主控板、驱动板等模块相结合设计了系统硬件;并利用互补滤波和卡尔曼滤波方式对姿态检测传感器检测到的信号进行处理、以控制智能车直立平衡;最后通过归一化处理将路径检测传感器获得的路径信息与直立平衡控制信号进行融合,在直立平衡基础上实现智能车方向的控制。实验表明,该智能车运行平稳、转向灵活、速度较快。     

基于Backstepping方法的车式移动机器人轨迹追踪控制

针对四轮车式移动机器人的运动学模型,首先利用一个正则坐标变换,将误差系统转换为一个非线性串联系统的形式;然后利用Backstepping方法,在两轮移动机器人追踪控制律设计过程的基础上,构造了四轮移动机器人追踪系统的Lyapunov函数,并通过使该Lyapunov函数负定,计算得到了针对四轮移动机器人轨迹追踪控制器,并证明了该类型移动机器人在所得控制器作用下,能实现对给定目标的全局渐近追踪;最后利用提出的控制器,通过四轮移动机器人对直线和圆周2种轨迹追踪的仿真实验,验证了该控制器在四轮车式移动机器人轨迹追踪控制中的有效性.     

四轴飞行器嵌入式教学实验平台的构建

为了满足嵌入式实验教学改革和创新的需求,该文设计了一个基于STM32的四轴飞行器控制系统实验平台。以具有浮点运算处理单元(FPU)的STM32F4微处理器作为系统的主控制芯片,利用微机械电子传感器MPU6050进行姿态信息的采集,利用四元数表示欧拉角简化算法复杂度,且利用加速度计与角速度计各自的优缺点进行数据融合,使用串联PID进行对实验平台的控制。实践表明,该实验平台主要包括姿态角的结算和控制算法设计,并进行了实际的测试和验证,具有很好的效果。     

基于LabVIEW的分布式驱动电动车辆测控平台

为了研究轮毂电机驱动电动汽车的操纵稳定性,设计开发一款具有4轮转向和4轮驱动的电动车辆试验平台,基于LabVIEW开发了试验平台的测控系统。针对直线加速和方向盘角阶跃输入等试验工况,利用该样车平台进行了控制算法的快速控制原型和道路试验测试研究,并对电子差速算法实验结果进行分析。试验结果表明,该平台能够进行电子差速和车辆操纵稳定性测试,满足设计功能要求,能验证控制策略的有效性以及评估控制算法的优劣性,为分布式驱动电动车辆的控制算法开发及其操纵稳定性分析评估奠定了良好的基础。     

两轮自平衡避障机器人

本文分析和研究了两轮自平衡机器人的平衡控制,速度控制与方向控制等问题,并且加入超声波避障功能。针对两轮自平衡机器人的姿态控制建立数学模型和动力学方程进行分析,并讨论了相应的控制方法。整个系统采用飞思卡尔公司的MC9S12XS128单片机作为系统的主控芯片,负责对各项传感器的数据进行处理与运算,并显示与发送控制信息量,完成两轮自平衡机器人的姿态控制。     

电机控制系统综合实验平台的设计

为提高自动化学科相关专业实验课程的综合性,设计了电机控制系统综合实验平台。该平台基于DSP微处理器实现控制器的开发,图形化人机界面便于学生进行参数配置以及系统状态变量的监测。基于该综合实验平台,学生不仅能够完成电机控制的基本验证实验,还能进行转速信号处理,实现转矩、转速模式实验及其他控制算法等综合设计实验。培养了学生的动手能力与创新能力。     

四旋翼飞行器串级PID控制设计与实现

针对四旋翼飞行器姿态与高度控制问题进行了分析,设计了串级PID姿态和高度控制器。以功能强大的STM32F407芯片作处理器,由MPU6050测量模块、磁力计、气压计和超声波模块进行姿态角度的检测与高度测量,结合四元数姿态表示方法,以多种传感器数据进行姿态解算,提高了测量精度;姿态与高度控制都使用串级控制算法,由于增加了内环角速度和高度速度的控制,提高了系统的抗干扰能力。最后根据MATLAB仿真对比实验和飞行实验平台验证,结果表明,所设计的控制器不仅提高了系统的抗干扰能力而且提高了系统的控制精度,具有较好的飞行控制效果。     

两轮自平衡小车启动暂态过程的研究

在两轮自平衡小车启动暂态过程中,小车站立姿态调整过程缓慢,存在震荡性和抖动性问题.结合模糊PID控制算法和积分补偿方案,实现对小车左右轮输出的电压进行优化控制,使小车能在较短时间内快速修正到直立状态.模拟和实验结果均表明:采用模糊PID算法和积分补偿相结合的优化方案后,小车启动过程的姿态变化更加平滑,动态倾斜角度的测量更加精准,震荡明显减弱.在小车从初始倾斜角度-4°调整到平衡0°时,采用模糊PID算法能提高系统的测试性能,缩短系统的修正时间,减小震荡范围,震荡峰值从常规PID算法的2.2°降为0.5°,超调量从55%降为12.5%.该研究应用在两轮自平衡小车上,可以提高乘坐的舒适性,减少因长时间进行姿态修正而产生的电力消耗.     

基于李雅普诺夫函数的两轮机器人非线性控制设计

针对两轮移动机器人提出了一种非线性反馈控制方法,利用系统平衡点稳定和可计算的稳定域来获得渐进稳定的李雅普诺夫函数控制率.使用了标准化和部分反馈线性化方法来简化动力学方程,部分反馈线性化是在动坐标下完成的.为了验证控制率设计的合理性,在一个静态不稳定的两轮移动机器人上进行了垂直位置稳定和速度跟踪的模拟,结果表明：该控制方法控制效果良好,而且需求的控制量较少.     

37 kW异步电机交流调速实验平台的研究

针对传统电机控制实验平台功率小、单个DSP控制周期过长等问题,研究37 kw异步电机通用交流调速实验平台.介绍该平台的软硬件设计,并利用该实验平台开发基于预测控制的异步电机直接转矩控制算法,分析预测控制原理及实现方法,在该平台上验证基于预测控制算法减小直接转矩控制系统转矩脉动的可行性.研究结果表明:该控制系统核心选用双DSP结构,充分利用TMS320F240电机控制能力强和TMS320C31浮点运算能力强的特点,使其协同工作,提高实验平台性能,平均转矩脉动为6.7%.     

基于CCD的自平衡智能车循迹系统的设计

介绍了一种基于线阵CCD两轮自平衡的智能车循迹系统。基于第八届飞思卡尔智能车大赛准则,该系统以飞思卡尔16位单片机MC9S12XS128作为核心控制器,以CCD作为路径识别装置检测路径信息,通过陀螺仪与加速度计测量智能车姿态,单片机获得传感器采集的路面信息及智能车姿态信息,经过分析后控制智能车的舵机转向,同时对直流电机进行调速,从而实现智能车自平衡和速度调节。在控制算法上采用模糊设定速度和PID调整速度相结合的算法,使智能车能够在自平衡状态下快速平稳的行驶。     

自升式海洋钻井平台升降装置同步控制

自升式海洋钻井平台工作的安全性和可靠性直接制约着海洋石油的开采能力。升降装置作为控制平台升降的主体,其平衡控制尤为重要。针对自升式海洋钻井平台升降作业特点,提出平台电机组群协同控制方案,单个桩腿多电机采用速度偏差耦合同步控制方式,平台3台主电机采用速度-位置偏差耦合同步控制方式,位置同步补偿器采用模糊PI控制算法,速度控制器均采用PID控制算法。基于Matlab/Simulink和PLC分别建立平台电机组群同步控制系统仿真模型和试验平台。结果表明,在平台多电机速度同步控制的基础上引入位置同步控制,同时考虑了平台的升降速度和升降高度,有助于实现升降系统的精细同步控制,更加适合平台升降系统的平衡控制。     

粒子群算法优化BP神经网络的变载荷自平衡控制系统

为解决常规PID控制难以在具有时变负载的自平衡系统中实时、精确调节负载的变化,在BP神经网络基础上,利用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络,将神经网络的收敛速度进一步提高,并将算法应用到二轮平衡车控制系统中,对二轮平衡车进行动力学建模,介绍系统的结构、原理与实验方法,搭建二轮平衡车实验平台进行了施加突变负载情况下的试验验证。利用二轮平衡车实验平台车身上的姿态传感器得到车体倾斜输出角度,对比施加突变负载前后以及神经网络优化前后的车体倾斜输出角度变化。结果表明:粒子群算法(PSO)优化BP神经网络技术能够满足变负载二轮自平衡车控制的要求,实现了自平衡车的动态自平衡,提高了抗干扰能力,验证了优化算法在自平衡、抗外部干扰和缩短调整时间上的优势。     

互补滤波技术在自平衡机器人中的应用

首先在理论上建立了自平衡机器人的动力学模型。基于PD控制算法,开发保持自平衡机器人直立的控制算法,并设计相应的控制器。利用模拟量输出的陀螺仪ENC03和加速度计MMA7361两个传感器分别测量角速度和角加速度,再采用互补滤波技术实时获得自平衡机器人的角度。在实验部分,自平衡机器人的机械结构使用普通小功率直流电机,驱动芯片使用BTS7960大电流半桥芯片,以ColdFrie MCF52255芯片作为控制器,采用蓝牙模块进行数据传输。将编写好的程序烧写到32位飞思卡尔单片机中,实现对自平衡机器人的控制,通过实时采集数据验证所开发的程序和算法的合理性。实验结果验证了所设计自平衡机器人的机械结构与硬件电路的合理性。