3-RRR平面并联机构模糊PID控制虚拟仪器设计

平面3-RRR机构的运动精度问题严重制约着它在工程领域的应用.为有效提高该机构运动精度,基于模糊PID控制算法建立3-RRR平面并联机构运动误差实时控制系统,搭建机构运动误差控制实验平台,研制模糊PID控制系统的LabVIEW虚拟仪器软件以开展机构运动误差实时控制实验研究.结果表明:该系统可以实时控制机构运动误差,提高机构运动精度,且算法较为简单;开发的测控虚拟仪器软件具有界面友好、操作简单、灵活性强、功能易于扩展、智能化程度高等优点.     

SLAM中机器人定位误差控制研究

在SLAM中,机器人的位置和环境都是未知的,伴随运动距离增大的是自身位置估计误差的增大,而自身位姿的不准确使得创建的环境地图失真,地图失真又将增大机器人的位置误差.为保证机器人定位和地图构建精度,采用逆推法计算机器人运动距离,再与里程计记录的前后时刻位姿计算出的距离相比较,设定误差阈值,校正机器人的实际位姿,通过实验,验证了本方法的有效性,减小了机器人定位误差.     

基于力矩变换的PAA型欠驱动机器人鲁棒镇定控制

针对在第2 关节和第3 关节仅有两个驱动器的PAA（passive-active-active）型欠驱动三连杆机器人,提出一种基于力矩变换的鲁棒镇定控制方法. 首先对第3 关节的控制输入引入一种与第2 关节控制输入和机器人状态相关的力矩变换,以消除第3 关节控制输入对系统的影响,将机器人动力学方程化为更简单的形式,然后基于能量进行摇起控制设计. 在平衡区,将机器人第1 连杆和第2 连杆的角速度看成一种不确定性,得到机器人在不稳定平衡点附近的不确定模型;然后基于线性矩阵不等式推导鲁棒镇定状态反馈控制律,达到较大范围的平衡控制. 仿真结果表明,该控制方法具有稳定时间短和控制力矩小等优点.     

RV12L-6R焊接机器人动力学分析及计算机仿真研究

提出用Lagrangian方法与递推的Newton-Euler方法相结合求解机器人逆动力学问题,以满足实时控制的要求.结合IVECO汽车横梁的焊接,给出了实用的机器人动力学算法,并对6自由度机器人各关节力矩进行了动态仿真,仿真结果表明不同的关节初始值,有时会出现关节力矩突变,引起系统振动.因此,可以通过计算机仿真的方法在选择关节初始值时避开不稳定的情况.     

蛇形机器人的运动控制研究

蛇形机器人具有很高的运动稳定性和环境适应性,非常适应于不确定性及复杂的环境中工作,如地震救援、火灾以及其他自然灾害等等.该文研究了一种正交模块组成的蛇形机器人,采用PXA270芯片作为主控制器和AVR128单片机作为从控制器,实现了主从分布式控制.在简化的Serpentine曲线基础上,研究了由离散关节组成的蛇形机器人控制,最后得到机器蛇运动时各个关节电机相应的旋转角度和旋转速度,并通过安装超声波传感器测距实现了自主避障.实验结果表明方案是可行和可靠的.     

六足机器人动力学仿真研究

针对在崎岖路面行走的六足机器人,本文利用Adams软件建立其刚体动力学模型,模拟运动过程中的动力学变化,分析不同工况对六足机器人关节驱动力矩的影响,得到前腿、中腿的髋关节、膝关节和踝关节的形状相似性,明确落地等因素对关节的影响,为六足机器人的后续研究提供一定依据。     

基于LCL滤波器的复合控制策略

对于LCL型并网逆变器,若直接采用比例积分(proportional integral, PI)和重复控制串联或者并联控制策略,则在动态补偿时会出现系统控制器相互干扰的问题.为此,设计了并网逆变器串并联复合控制策略,将PI控制动态响应快、准比例谐振(quasi-proportional resonance, QPR)抗干扰能力强与重复控制稳态精度高等优点相结合.动态时,由PI控制器迅速跟踪误差;稳态时,由重复控制器和QPR控制器来实现整个系统的无静差控制.此外,详细分析了各个控制器的设计原理并建立各个控制器的Matlab仿真模型.结果表明,采用串并联复合控制结构具有更快的动态响应速度和更高的稳态补偿性能.     

RBT-6S02P并联机器人在高校教学中的应用

介绍了RBT-6S02P并联机器人的机械结构及其控制系统,并将其应用到高校工科学生的机器人技术教学中.以RBT-6S02P为平台开展各项实验,通过各项实验加深了学生对自己所学专业知识的理解,锻炼了学生的实际动手能力,取得了良好的实践教学效果.     

并串联系统模糊可靠性分配方法

基于模糊数学理论,运用模糊综合评判方法,建立了并串联系统模糊可靠性分配模型.将影响系统可靠性分配的各种因素综合在一起,予以量化,从而对系统可靠性进行科学、合理的分配.这种系统比简单的串联或者并联系统更具有理论与实际应用价值,尤其对一些关键性电子产品的设计提供了理论依据.     

基于改进遗传算法的六自由度并联机器人位置正解研究

将并联机器人运动学位置正解转化为求解一组多元非线性方程的优化问题,提出了改进遗传算法进行优化求解,依靠计算灰色关联度对求解结果进行分组的方法,并通过实例计算得到了3-6结构6自由度Stewart平台并联机器人的7组实解.研究结果表明该方法简单方便,求解精度高且具有通用性.     

阵列天线空时GPS中频信号建模与仿真

摘要：该文通过分析GPS信号的特性对单天线GPS中频信号进行建模,给出了阵列天线空时GPS中频信号的模型. 建模过程考虑了卫星星钟误差、大气层误差、接收机钟差、噪声等各种误差因素的影响. 设计了阵列天线空时GPS中频信号仿真器,该软件具有设计灵活、可扩展、易于使用的特点. 利用频谱分析方法对仿真生成信号的正确性进行验证,并应用空时自适应处理方法验证了阵列天线空时GPS中频信号模型的正确性. 关键词：     

差值量化椭圆球面波脉冲产生系统设计

为提高量化精度,降低量化存储空间需求,分析了直接数字波形合成椭圆球面波函数（prolate spheroidal wave function, PSWF）脉冲产生系统的幅度量化误差,指出了影响量化精度的主要因素,进而提出一种差值量化PSWF脉冲产生系统的改进设计方案. 该方案对采样幅度差值进行量化存储,代替采样幅度直接量化存储的方法,并对数模转换模块进行改进. 理论分析和仿真实验表明：当过采样率大于p时,采用差值量化代替直接量化有助于改善量化噪声功率谱. 过采样率每提高1倍,可使量化噪声功率谱改善6 dB,优于直接量化方式3 dB. 同样的量化位数情况下可获得更高的量化精度,在相同量化精度要求下可有效降低存储空间需求. 差值量化PSWF脉冲产生系统更适合于高采样率、高精度的PSWF信号产生.     

基于神经网络并行算法的海尔伯特变换器优化设计

研究了一种基于神经网络并行算法的海尔伯特变换器优化设计方法，提出并证明了冲经网络算法的收敛性定理，给出了海尔伯特变换器优化设计实例，仿真结果表明用该算法设计的海尔伯特变换器具有高的计一算精度和快的收敛速度，因而是有效的。     

动态测量误差灰色预测建模辨识参数修正方法

基于现代误差修正技术,研究灰色系统理论建立的动态测量误差短期预测模型,以进行误差修正,提高动态测量精度.文章重点分析了所给模型的参数辨识与修正问题,并以长光栅测量系统为对象,对其得到的动态测量误差进行实践,提出在预测过程中对影响测量结果的模型辨识参数修正的方法,从而提高测量模型的精度.     

生产线控制系统中基于SJA1000的CAN节点设计

概要介绍了CAN总线的特点，指出基于CAN总线的控制系统是一种有效支持分布式控制和实时控制的串行通信控制网络，具有可靠性高、纠错能力强、走线少、价格低廉等优点，能很好地满足生产现场的要求．详细阐述了在生产线控制系统中基于SJAl000的CAN节点设计．     

面向曲面零件的在线检测系统误差补偿技术研究

数控机床在线检测不但能显著提高加工质量,也能提高加工效率,但在线检测系统的精度因受各类误差因素的影响尚需进一步的提高,以便在高精度曲面零件的加工中得以应用.针对数控机床接触式在线检测的误差源及误差补偿技术进行深入研究,建立包括机床几何误差和测头系统误差的数控机床在线检测的误差补偿数学模型,提出基于三角网格模型的测球半径补偿方法,实现对检测数据的补偿修正.在此基础上,通过VC++6.0编程工具,开发出具有误差自动补偿功能的在线检测系统,并通过在线检测实验平台的搭建対实例零件进行验证.通过与CMM检测结果的比较,结果表明,所提出的在线检测误差补偿技术是可行和有效的.     

基于广义强度模型的焊接空心球节点承载力分析

利用通用软件ANSYS的参数化设计语言APDL和用户编程功能UPFs,将静水应力型广义屈服模型编制成子程序模块,完成了ANSYS二次开发．对承受轴拉力作用的120个空心球节点进行了基于广义屈服模型的数值模拟分析,研究了圆钢管杆件和空心球节点连接区域的应力分布．根据金属椭球面断裂准则,对空心球节点开裂位置进行了断裂预测,并给出了不同型号的空心球节点承载力设计值．     

随机奇异系统分布式最优分量融合滤波器

应用射影理论,基于奇异系统典范型分解,对带相关噪声的单传感器随机奇异系统,给出一种新的递推滤波器;当系统带有多个传感器时,基于线性最小方差标量加权的分量融合算法,给出了多传感器分布式最优分量融合滤波器.融合估计的每个分量分别由局部估计的相应分量按标量加权融合获得,它只需并行计算一系列标量权重.可改善各局部估计的精度和减小计算负担.推得了随机奇异系统任两个局部估计之间的滤波误差互协方差阵.仿真例子验证了其有效性.     

基于改进Paik型Hoptield网络的图像复原

针对图像复原提出了一种改进的Paik型Hopfield网络神经元状态变化规则,在此基础上详细讨论了全并行算法的收敛性、残值误差和能量变化,并依据"由粗至精"的思想和相邻精度层能量变化差估计提出了一种改进迭代算法.仿真实验表明该方法能无限逼近能量极小点,大大提高了Paik型Hopfield网络的精度和收敛速度.     

基于改进Paik型Hopfield网络的图像复原

针对图像复原提出了一种改进的Paik型Hopfield网络神经元状态变化规则,在此基础上详细讨论了全并行算法的收敛性、残值误差和能量变化,并依据"由粗至精"的思想和相邻精度层能量变化差估计提出了一种改进迭代算法.仿真实验表明该方法能无限逼近能量极小点,大大提高了Paik型Hopfield网络的精度和收敛速度.