基于Kimura振荡器和虚拟模型的气动肌肉四足机器人步态控制

步态控制是四足机器人适应复杂地形的关键,为此对机器人步态进行规划和控制,提出一种步态控制器。针对气动肌肉驱动的四足机器人,根据机器人Denavit-Hartenberg参数建立单腿运动学模型;采用Kimura振荡器设计四足机器人步态的中枢模式发生器（CPG）网络,并改进振荡器输出与关节角度之间的映射关系;采用摆线函数规划机器人足端轨迹,基于生物神经反射机理和虚拟模型控制（VMC）,以肢体摆动相位和足端触地信息为状态切换条件,建立沟壑地形自适应步态控制器;搭建Adams与MATLAB联合仿真平台和实物样机测试平台,对步态控制器进行验证。结果表明：改进的CPG步态网络可减小步态参数间的耦合,所生成信号的幅值和相位稳定;基于CPG和VMC的步态控制器能实现机器人对角步态运动,并能跨越宽度为机器人足端宽度的2.50倍沟壑。     

柔性仿人机械臂设计与动力学仿真

为优化仿人机器人手臂设计,基于Jourdain变分建立了刚柔耦合动力学模型;通过假设模态法对动力学方程进行解耦;编写了自适应变步长求解算法;在ADAMS虚拟样机和MATLAB上对水平面内的柔性手臂运动进行了仿真,人体手臂的运动仿真在虚拟样机进行．以人体手臂运动为参考,对比分析了变截面和等截面手臂的柔性变形,比较6种不同材质手臂运动中的末端横向变形量．仿真结果表明：等截面的仿人手臂运动可以近似等效为人体手臂的运动;柔性仿人手臂末端轴向变形量远小于横向变形量,对要求不高场合可以适当忽略柔性手臂的轴向变形;ABS材质的仿人机器人手臂柔性和人体手臂较为接近;改变ABS材质手臂的截面高度,可使得仿人手臂末端柔性和人体手臂一致,且振动主频和人体手臂固有频率不同．     

基于多目标进化算法的异步电动机现场效率测算

介绍了一种基于多目标进化算法（MOEAs）的异步电动机现场实时效率测定方法。通过对多目标算法进行优化、比较,提出使用非支配排序遗传算法Ⅱ（NSGA-II）和强度帕累托进化算法2（SPEA2）的低侵入式方法用于异步电动机效率估算,仅需电动机运行时通过传感器检测其实时转子速度和定子电阻,而无需拆下电动机或单独做一些实验项目来获取所需参数。通过5.5kW电动机的实践表明,该方法在估算异步电动机效率方面是有效的,尤其在常规的负载范围内,用该方法的估算值与实际试验值的误差小于3%;相互比较后发现,NSGA-Ⅱ方法的估计结果略优于SPEA2方法的结果。     

储粮用变压膨胀灭虫方法及其模糊控制技术

灭虫是粮食仓储粮灭虫方法.建立了系统总体原理图和工作流程.基于计算机设计了系统的全自动控制方案.特别在容器内设计了导气管,在气路中设计了缓冲气瓶,从而加快容器内的升压和压力平衡速度.分析了变压膨胀灭虫方法的数学模型,确定了影响性能的关键参数是合理的高压值和保压时间.针对设备的复杂性和关键参数的智能化设定,设计了多输入多输出的模糊规则器,并采用最小-最大法进行模糊推理和反模糊化,给出了详细的模糊推理方法.采用PD反馈控制快速实现容器内的高压.利用PCAuto建立了系统的仿真环境,并进行了压力的模糊控制实验.结果表明模糊控制提高了压力控制效率.试验证明了变压膨胀灭虫方法的有效性.本装置已获得国家发明专利.     

基于双生成函数的步行机器人最优步态生成

将最优控制理论中的双生成函数方法应用到双足步行机器人的在线最优步态生成中.针对线性化的机器人模型,分别以关节角度和力矩为状态和输入变量,考虑能量消耗,构造线性二次型最优控制问题.基于一对生成函数推导得到该问题的解,可以参数化为线下计算系数和边界条件,相对应的求解过程由线下数值积分部分和线上代数运算部分组成.通过设置多步仿真实例进行计算.结果表明,利用该方法可以显著地提高机器人步态的在线生成效率.设计比例微分控制器,当机器人以合理的步长和适当的时间段行走时,由线性化引起的建模误差可以被控制在较小范围之内,非线性模型的轨迹可以很好地跟踪线性化模型的轨迹.     

基于目标提取与SVM的排洪隧洞裂缝视觉检测算法研究

尾矿库排洪隧洞裂缝病害会对隧洞的正常运行造成安全隐患,对其进行自动检测具有重要意义。针对排洪隧洞场景特点,研制了隧洞衬砌表面图像采集系统,设计了预处理算法与两级滤波算法完成目标提取,其中利用背景滤波减少了处理时间。通过支持向量机分类判断目标区域是否为真实的裂缝,提高了裂缝检测的精度。在真实的隧洞环境中对整套系统进行测试和验证,对于裂缝图像的识别率达到90%,证实了硬件系统与算法的有效性。     

气动肌肉关节的刚度分析及变刚度运动控制

根据人腿髋关节、膝关节骨骼结构及拮抗肌肉运动发力特点,设计一种拮抗气动肌肉驱动的仿生单腿机器人;由三元素模型求单根肌肉及关节摆动下被动刚度特性,分析关节角度/刚度关系;为实现仿生腿膝关节刚度可控的角度控制,建立仿生关节关于角度/刚度的基本气压解算模型;基于计算力矩控制对非线性对象具有高度补偿线性化性,提出含力矩项补偿的改进气压解算模型。搭建仿真及样机实验平台,结果表明,含两种气压解算模型的双闭环控制算法均能较好跟随膝关节角度/刚度,含带力矩项补偿模型的双闭环控制算法对膝关节的角度/刚度控制精度优于含基本模型的双闭环控制算法。该算法适用拮抗气动肌肉关节的类人运动,可满足人机协作时可靠性、柔顺性、仿生性等要求。     

智能假肢感知和约束变增益迭代学习控制

针对膝关节输入力矩为受限的阻尼力矩,步态跟随控制缺乏在线调节问题,提出用离线和在线集成的变增益一阶D型闭环迭代学习方法进行步态跟随控制。建立系统动力学模型,给出基于有限状态机的步态感知和人腿摆动相步速间接感知方法,减小跟随滞后。设计在线变步长指数增益调节算子,并针对输入力矩受限,设计离线的带惩罚因子的指数增益调节算子。利用谱半径约束条件,分析算法的收敛性。在真人比例虚拟样机模型上进行控制仿真实验,给出了固定增益和变增益调节下轨迹跟踪曲线。结果证明,提出的增益调节算子可保证输入在有效范围内,并可提高跟踪速度。     

锂离子电池模型参数辨识与荷电状态估算

锂离子动力电池是巡检机器人常用动力源,机器人控制系统需根据电池的荷电状态(SOC)决策工作状态.建立了锂离子电池的二阶Thevenin等效电路模型,用遗忘因子递推最小二乘算法(FFRLS)完成模型在线参数辨识,并用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)实现SOC值的估算仿真.在此基础上,设计开发了一套基于STM32微控制器的SOC估算系统,实现了机器人应用中的电池参数采集及SOC估算.     

机器人仿生膝关节的计算力矩加比例微分反馈控制

磁流变阻尼器控制的四连杆关节瞬时转动中心是变化的,仿生特性好,但机构模型复杂,模拟人腿关节运动时变轨迹跟踪较为困难.基于此,提出行走机器人四连杆仿生膝关节机构,建立虚拟样机、机构动力学简化模型和磁流变阻尼器Bingham模型.基于瞬时转动中心和简化的关节几何中心,引入大小腿长度变化以减少模型误差.设计计算力矩加比例微分反馈控制算法来控制关节摆动.采用Lyapunov方法,分析在模型存在误差情况下,控制算法的收敛性和跟踪误差大小.在虚拟样机上对阻尼力和关节摆动运动进行仿真,在样机上对控制算法进行验证.试验结果表明,引入瞬时中心和几何中心,可降低模型误差,控制算法轨迹跟踪精度能满足行走机器人行走要求.