两轮自平衡机器人系统建模与模糊自整定PID控制

针对不稳定、非线性、强耦合的两轮自平衡机器人系统,运用牛顿力学方法建立了转向运动的数学模型.介绍了用模糊控制进行PID参数整定的原理和方法,并用该方法实现对两轮自平衡机器人系统的控制.仿真结果和实际应用均表明,该方法能使系统有更好的快速性和稳定性.     

基于FPGA的喷气织机引纬控制系统设计

提出了一种新的以FPGA为控制核心的高精度引纬控制系统.以EP3C10F256C8芯片为核心,设计了控制系统的硬件电路和软件结构.利用FPGA程序并行执行实现实时参数调节、编码器检测、引纬控制信号产生等功能.实验结果表明:该引纬控制系统使喷气织机的车速达到1200 r/min,入纬率达到2000 m/min以上,满足喷气织机高速性和对引纬控制信号实时性、一致性的要求,显著提高了喷气织机引纬控制系统性能.     

机器蛇的行波运动控制分析与研究

针对仿生机器蛇的行波运动控制,分析了其运动机理,在移动机器人仿真软件Webots中建立了其三维虚拟运动模型;基于机器蛇的行波运动控制函数,采用建立的三维虚拟模型对实现行波运动的控制参数进行了分析和实验验证,得到了控制参数与行波运动形状之间的关系;机器蛇行波运动控制的实验结果表明,基于上述分析的控制参数对机器蛇运动形状影响的结论,可以实现机器蛇任意期望形状的行波运动控制,并且具有较快的收敛速度。     

光伏发电在高速公路中的技术探析

高速公路外场监视系统采取传统供电形式,受供电距离、地形、成本等影响较大,进而给项目后期运行维护带来诸多不便因素.探讨了高速公路的外场监视系统实际运用中的需求,提出了采取光伏太阳能供电形式的可行性方案.介绍了光伏太阳能发电系统的构成及性能,并对项目设计中所要配备实际负荷的光伏太阳能电池方阵和蓄电池的容量大小进行分析阐述....     

一类特殊应用领域机器人控制策略的研究

详细地分析了现代工业机器人运动过程中存在的高控制增益、慢响应速度等缺点;然后,基于改进的双曲正切滤波函数给出了实现机器人低增益、快速和高精度的一类控制策略。方法设计合理,简单易行。     

多通道微震信号采集系统设计

针对现有矿山微震信号采集系统存在价格昂贵且通用性不强等问题,设计了一种多通道微震信号采集系统。该系统采用地震计拾取微震信号,利用采集电路实现对微震信号的放大、数模转换及数字滤波,利用STM32将滤波后的信号通过USART实时发送给上位机进行分析处理。测试结果表明,该系统可以准确采集、记录地震计拾取的3个通道的微震信号,稳定性好、可靠性高、成本低。     

动态FOCPA学习系统设计及在机器人运动平衡控制中的应用

针对仿生自主学习系统的自组织和泛化能力问题,基于Skinner操作条件反射原理和模糊聚类算法设计了动态FOCPA（fuzzy operant conditioning probabilistic automaton）仿生自主学习系统。动态FOCPA学习系统不仅具有仿生的自学习和自组织能力,而且提高了学习的精度和速度。其在仅能获得环境微弱反馈信息的前提下,首先采用在线聚类的方法实现对输入空间的灵活划分,以确保映射规则的数目是最经济的;然后以取向值为评价信号,采用OC学习算法,在线自主学习输入状态到输出操作行为的最佳映射,并加入一个高斯噪声项对映射结果进行实时优化。此外,动态FOCPA学习系统还利用信息熵的评价能力,来验证自身的自学习和自组织能力。理论上分析了设计的OC学习算法的收敛性;通过对两轮柔性直立式机器人姿态平衡控制和速度控制的实验分析,验证了动态FOCPA学习系统的有效性。     

Hybrid H2/H∞ force/position control based on neural networks

A neural network control scheme with mixed H2/H∞ performance was proposed for robot force/posi-tion control under parameter uncertainties and external disturbances. The mixed H2/H∞ tracking performance ensures both robust stability under a prescribed attenuation level for external disturbance and H2optimal track-ing. The neural network was introduced to adaptively estimate nonlinear uncertainties, improving the system' s performance under parameter uncertainties as well as obtaining the H2/H∞ tracking performance. The simulation shows that the control method performs better even when the system is under large modeling uncertainties and external disturbances.     

模糊自适应在机器人行走平衡控制中的应用

针对多变量、非线性的两轮机器人系统的行走平衡控制问题,提出一种基于Backstepping（反推）方法和PID的控制策略。该策略在Backstepping控制器中加入模糊自适应部分,利用模糊系统逼近Backstepping设计过程中的未知非线性函数,模糊系统中的参数基于自适应律调整,解决了Backstepping控制器中因含有未知参数难以实现的困难,避免了两轮机器人系统不满足严格三角结构的问题。针对两轮机器人的仿真实验结果表明：采用设计的控制策略,可以实现两轮机器人的行走平衡控制任务。     

基于模糊RBF神经网络自学习的不确定机器人模糊自适应控制

针对机器人系统的不确定、非线性特点，设计了模糊RBF神经网络控制器学习机器人系统的不确定性上界，并利用模糊推理机产生的分目标学习误差进行训练，避免了采用系统直接输出反馈误差进行训练所存在的权值饱和与过调整问题。此外，在反馈回路还设计了固定比例增益控制器FC，起着监督的作用，对系统实施渐近稳定的控制。仿真结果表明这种控制方案实现了对机器人系统的高精度控制。