基于神经网络的不确定移动机器人鲁棒自适应跟踪控制

针对含运动学未知参数以及动力学模型不确定的非完整轮式移动机器人轨迹跟踪问题,基于Radical Basis Function(径向基函数)神经网络,提出了一种鲁棒自适应控制器.首先,考虑移动机器人运动学参数未知的情况,提出了一种含自适应参数的运动学控制器,用以补偿参数不确定性导致的系统误差;其次,利用神经网络控制技术,对于机器人在移动中动力学模型不确定问题,提出了一种具有鲁棒性的动力学控制器,使得移动机器人可以在不知道具体动力学模型的情况下跟踪到目标轨迹;最后利用Lyapunov稳定性理论证明了整个系统的稳定性.通过数值仿真验证了所设计的控制器的可行性.     

安全气囊ECU支架的频响分析及模态优化

安全气囊ECU是当车辆发生碰撞时,用于检测加速度信号,控制气囊起爆时间的部件。车辆研发过程中要求安全气囊ECU安装支架必须满足一定的固有频率的设计要求,以防止引发共振而产生误爆。对Nastran软件和频率响应分析做了介绍,应用Hypermesh和Nastran软件,对某款车型的安全气囊ECU支架进行频响分析和模态分析,并且对ECU的安装形式和支架的结构进行初步分析和结构优化,优化结果使ECU支架的固有频率达到设计要求,为设计部门的详细设计和后续方案提供依据。