基于自适应阻抗控制的轮足式机器人隔振控制研究

轮足式机器人在行进过程中不可避免要与环境发生交互,在环境信息（刚度与位置）未知与时变的情况下,传统的阻抗隔振力控制方法由于目标阻抗模型的参数固定,存在鲁棒性较差的问题.在阻抗控制的基础上,基于Lyapunov稳定性定理设计了自适应阻抗控制器.该方法通过一个位置补偿量来间接调整阻抗参数,使系统稳态误差为零,提高了控制方法对未知多变环境的适应性;针对机器人轮式运动通过不同减速带的隔振问题进行了实验,证实了自适应阻抗控制方法的优越性.      

3-PPSR柔性并联机器人力控制研究

针对3-PPSR并联机器人加入大长径比柔性铰链和与外界环境接触产生形变的问题,在控制端提出了基于位置阻抗控制的主动柔顺控制策略。该方法在柔性并联机器人与外界环境对象的等效作用模型和基于位置的阻抗控制模型基础上,引入外界环境作用力和结合系统的力跟踪模型,通过调整初始参考位置控制模型的稳态误差实现基于位置的外力跟踪控制。采用Lyapunov稳定模型和能量方程,在未知环境变量条件下通过力偏差直接控制目标位置的自适应控制系统实现自适应的力控制。实验结果表明,基于位置的外力控制精度可以达到±0.05N,应用自适应控制精度可以达到±0.1N,3-PPSR柔性并联机器人的末端的接触力控制精度得到了提高,满足设计要求,验证了该控制方法的准确性和有效性。     

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.     

基于神经网络逆系统方法的机器人柔顺性控制

提出了一种机器人柔顺性控制算法，在未知机器人精确数学模型的情况下，通过构建一个ANN二阶逆系统，并级联ANN与机械手，实现机器人位置系统的线性解耦．在此基础上，针对已解耦位置系统，通过本提出的基于目标阻抗的控制算法调节机器人手臂的阻抗，从而实现机器人的柔顺性控制．还介绍了机器人柔顺性控制实验平台的建立与组成．基于两杆操作手的实验结果证明该方法具有良好的解耦和位置跟踪性能，仿真结果表明本方法可实现有效的柔顺性控制．     

基于模糊推理的上肢康复机器人自适应阻抗控制

根据患肢的病情特点为患肢康复运动提供最优的辅助力,保持系统的稳定,是机器人辅助康复控制技术中的关键所在.针对此问题在传统阻抗控制方法基础上,提出一种基于力参考值在线模糊调整的模糊自适应阻抗控制算法.该算法首先对患肢机械阻抗参数进行在线辨识,然后根据辨识得到的参数,运用模糊推理技术对康复机器人末端同患肢之间相互作用力的期望值以及目标阻抗控制参数进行实时调整.分析和仿真试验结果表明,该方法较传统阻抗控制方法更能有效地适应患肢病情的变化,具有较好的稳定性和鲁棒性.     

基于神经网络逆系统方法的机器人柔顺性控制

提出了一种机器人柔顺性控制算法 ,在未知机器人精确数学模型的情况下 ,通过构建一个ANN二阶逆系统 ,并级联ANN与机械手 ,实现机器人位置系统的线性解耦 .在此基础上 ,针对已解耦位置系统 ,通过本文提出的基于目标阻抗的控制算法调节机器人手臂的阻抗 ,从而实现机器人的柔顺性控制 .还介绍了机器人柔顺性控制实验平台的建立与组成 .基于两杆操作手的实验结果证明该方法具有良好的解耦和位置跟踪性能 ,仿真结果表明本方法可实现有效的柔顺性控制 .     

含多分布式电源的孤岛微电网改进下垂控制策略

含多分布式电源并联运行的孤岛微电网,由于各线路阻抗差异,采用下垂控制策略无法实现无功功率合 理分配。为此,提出一种自调节虚拟阻抗下垂控制策略,通过无功功率调整虚拟阻抗,在不检测线路阻抗参数 的情况下补偿阻抗差异引起的输出电压差异,使各逆变器输出无功功率均等分配或按容量比分配。在Matlab / Simulink 中搭建含有两个分布式电源并联运行的孤岛微电网仿真模型,在两种情况下验证了改进下垂控制策略 能实现无功功率均分和按容量比分配。     

基于分数阶阻抗的机器人动态接触控制仿真

针对机器人与物理环境动态接触过程中产生的瞬态超调、跟踪响应慢和稳态精度差的问题,提出了基于分数阶的机器人阻抗控制策略。首先,分析当前整数阶阻抗控制接触过程手段依靠改变更新速率和增减弹性项来适应不同任务,设计出了更加灵活的分数阶阻抗控制。根据分数阶阻抗的固有属性设计增益系数将分数阶阻抗映射为整数阶阻抗便于计算和实际应用,并将提升整数阶阻抗控制的一些特性引入到分数阶阻抗进一步提升性能,并分析了动态调整边界。仿真结果表明,所提出的分数阶阻抗能够直接削减接触过程产生的接触力超调峰值,对系统不稳定的振荡行为有一定的抑制作用,适合机器人与动态未知环境接触交互的应用场景。     

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。     

未知环境下水下机械手智能抓取的自适应阻抗控制

为了满足水下机械手在未知环境下对目标抓取的多样性,保证抓住、抓牢并最大限度地避免目标损伤,提出了自适应阻抗控制方法.构建了基于位置的阻抗模型的力跟踪控制系统,采用递推最小二乘法辨识目标的阻抗参数,根据阻抗参数与机械手的运动特征,利用模糊推理方法在线调整抓取力的期望值,并根据期望抓取力与实际抓取力的误差设计自适应比例-积分-微分(PID)控制器来调整期望位置,以实现在跟踪目标位置的同时对期望抓取力信号的跟踪,并利用MATLAB/Simulink软件平台进行仿真实验.结果表明:自适应阻抗控制方法在自由空间和约束空间均具有良好的力、位移的跟踪性能;对期望抓取力的实时调整满足抓取目标的多样性,期望位置的自适应调整能够实现对期望抓取力的跟踪.     

机器人自适应阻抗控制方法的研究

本文研究了参数未知及负载不确定时机器人运动的阻抗控制问题,提出了阻抗误差的概念,首次将模型参考自适应控制方法成功地应用于机器人阻抗控制中,提出一种渐近稳定的机器人阻抗控制方法.     

用于机器手控制的在线的自组织模糊神经网络

基于动态自适应方法,本文提出了一种能动态生成自组织模糊神经网络(SOFNN)的新算法,并应用该算法能有效地估计机器手的非线性。本算法能自动划分输入输出空间,自学习调整高斯函数,模糊规则的构造及空间的划分数目是并行调整的。这个SOFNN算法的独特之处是:自组织动态结构、快速的学习能力,良好的鲁棒性。一个两自由度的工业机械手验证了其有效性。     

舵机系统动刚度的分析研究

对舵机系统的动刚度进行了研究分析.舵机系统性能的优劣对于飞控系统来说是非常重要的,动刚度是影响舵机性能的一个重要因素.通过对舵机系统进行建模,给其施加不同频率的干扰力,观察并记录在不同频率下的舵机系统的输出,进而得出系统的动刚度特性.通过分析舵机系统的动刚度特性得出一些具有工程意义的结论,观察发现对于舵机系统来说,动刚度在一个比较高的频率时是最差的,也为舵机动刚度试验台的开展做了很好的预研.     

基于多重积分的低频补偿反演方法研究

南海深水区地震资料存在15 Hz以下低频能量较弱的特点,低频成分决定了波阻抗随深度增加的变化趋势,因此要获得该区准确的波阻抗反演结果,必须做好低频成分的补偿。目前,波阻抗低频成分主要是通过井阻抗低通滤波来补偿;但该方法具有局限性。井阻抗低频信息加入过多,会造成波阻抗横向模型化加重。基于此,提出了一种基于多重积分的低频补偿反演方法;并应用实际资料进行了验证。研究表明,该方法可有效解决低频能量较弱地震资料波阻抗反演的低频补偿问题。     

交流阻抗技术研究DNA与天青Ⅰ的相互作用

将天青Ⅰ自组装在金电极表面，以交流阻抗技术和光谱技术研究了天青Ⅰ自组装膜与DNA分子的相互作用．天青Ⅰ与DNA作用使电极的本体阻抗发生变化并结合光谱分析技术研究，发现这种作用既包括静电作用又包括镶嵌作用．该方法不仅可以反映DNA与小分子间发生了作用，同时还可以对DNA进行半定量分析，是一种快速、简便、廉价的检测DNA与小分子相互作用的新方法．     

基于ADuC834的胃运动阻抗信号采集系统的设计

医学电阻抗技术具有无创、廉价、功能信息丰富等优点。详细介绍了基于ADuC834的胃运动阻抗信号采 集系统的硬件、软件设计。经验证该系统是可行的,能够实现胃运动阻抗信号的采集,不仅节约了成本,降低了功 耗,而且仪器体积可进一步缩小,同时提高了整体性能和可靠性。     

基于ADuC834的胃运动阻抗信号采集系统的设计

医学电阻抗技术具有无创、廉价、功能信息丰富等优点。详细介绍了基于ADuC834的胃运动阻抗信号采集系统的硬件、软件设计。经验证该系统是可行的,能够实现胃运动阻抗信号的采集,不仅节约了成本,降低了功耗,而且仪器体积可进一步缩小,同时提高了整体性能和可靠性。     

用笔记本电脑构建生物阻抗记录仪——基于虚拟仪器技术

运用虚拟仪器技术研制一种基于笔记本电脑的便捷式生物阻抗记录仪,其目的在于使医生在医学实验中可方便地测定、记录动物活体心肌组织的阻抗特性变化,以揭示生物阻抗变化与生物组织的病理特征之间的相关性。系统利用美国NI公司的虚拟仪器技术,由带PCMCIA插槽的笔记本电脑和NI多功能数据采集卡构建二线制阻抗测量系统,通过软件编程按设定的频率提供强度可控的被测生物组织激励信号,再通过DAQ采集被测生物组织的电压信号,计算测定出被测生物电阻抗(模)。此系统已经浙江省人民医院心胸外科成功地试用于动物实验中,可对心肌阻抗值变化进行全程记录,而记录数据还可进一步予以离线分析处理,因而该系统非常适用于生物阻抗变化与生物病理特征相关性的医学研究。     

负荷以恒定阻抗模型表示的电力系统潮流计算方法

在传统的电力系统潮流计算数学模型中,都是假定负荷节点的有功功率P、无功功率Q保持不变,这与电力系统实际运行情况并不完全相符．据此,提出了负荷以恒定阻抗模型表示的电力系统潮流计算方法,给出了相应的节点功率误差方程,推导了雅可比矩阵中相应的元素．用Fortran语言编制了负荷以恒定阻抗模型表示的电力系统潮流计算程序,用5节点系统进行了对比计算．研究结果表明,电炉、电镀和电解等纯电阻性或近似电阻性负荷以恒定阻抗模型表示,潮流计算结果更加符合电力系统实际运行情况．     

基于模式识别的人体肺癌电阻抗检测方法研究

根据阻抗频谱理论及模式识别理论,对手术中切除的恶性肿瘤组织及非肿瘤组织进行阻抗测量并进行肺癌辨识.利用Agilent4294A阻抗分析仪测量手术中切除样本的阻抗值,获得100,Hz~100,MHz频率激励下的阻抗频谱,经最小二乘算法拟合,得到频谱特征参数.将测量样本分成训练集与测试集,设计LMSE及Fisher两种线性分类器;分类器经训练后获得判别函数,利用分类器对测试集进行分类实验.研究结果表明,LMSE以及Fisher算法对测试样本均能进行有效识别,并且识别结果与病理切片分析结果吻合,验证了基于模式识别的方法对肺癌阻抗检测进行辨识的可行性与可靠性,为肿瘤早期筛查提供有效检测方法.