多关节机械臂的高阶滑模神经网络自适应控制

本文针对多关节机械臂提出了 一种高阶滑模神经网络自适应控制策略.在机械臂的动力学方程的基础之上,设置了滑模面,并对该滑模面求二阶导数,利用高阶滑模控制理论设计了机械臂的控制方案;高阶滑模控制分两步实施,针对标称系统采用了齐次连续控制项,对系统中存在外部干扰的情况添加了补偿项,并对系统中存在的不确定性采用RBF神经网络进行逼近.最后,应用李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的稳定性,并通过MATLAB/Simulink仿真与传统滑模控制比较,表明了该控制算法有效地提高了轨迹的跟踪速度和精度,降低了系统中存在的抖颤.     

多关节机械臂反演滑模神经网络干扰观测器控制

多关节机械臂在建模过程中存在不确定干扰和建模误差,对机械臂的控制系统带来了许多不良的影响.为此,文中研究了一种反演滑模神经网络干扰观测器控制策略.文中采用非线性干扰观测器对多关节机械臂的外部不确定干扰进行观测补偿,且无需外界不确定干扰的上界先验知识.对于建模过程中存在的不确定性,采用反演滑模神经网络自适应控制,运用神经网络建模误差进行逼近,并采用自适应策略对网络权值进行自适应改变.通过李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的稳定性,并通过MATLAB仿真,通过与传统滑模神经网络控制相比较,仿真结果表明该控制算法有效提高了机械臂末端轨迹跟踪速度和精度,降低了系统中存在的抖颤.     

船舶泊岸液压储能缓冲系统设计与仿真

针对海浪冲击码头船舶时,长时间会破坏船舶和码头及其附属装置,提出一种船舶泊岸液压储能缓冲系统,兼有储能和缓冲效果,利用液压缸往复运动吸收海浪对船舶的持续冲击,并通过蓄能器储存液压能;失速船舶泊岸过程,液压缸活塞缓冲吸收船舶失速冲击动能。给出了船舶泊岸液压储能机理和缓冲原理,基于AMESIM搭建了船舶泊岸液压储能过程和液压缓冲过程系统仿真模型,开展了系统储能特性和缓冲性能仿真分析,主要计算了蓄能器气囊储能量和缓冲过程储能率值,研究结果表明：船舶泊岸液压储能缓冲系统可有效储存海浪能,对失速船舶冲击具有缓冲作用;系统储能过程,蓄能器单次储能量可达15.8kJ;缓冲失速船舶过程,缓冲时间为1.1s,缓冲位移为0.66m,蓄能器储能率可达23%。