一种带负载工业机器人动力学模型辨识方法

针对带负载工况下六自由度关节型工业机器人动力学模型的辨识问题，提出了一种带负载机器动力学模型的参数辨识方法。在获 得机器人本体动力学模型的前提下，用Newton Euler法建立负载动力学模型进行补偿，设计激励轨迹获取负载贡献的力矩，然后用加权最小二乘法辨识出负载模型中未知参数。最后对得到的带负载完整机器人动力学模型进行验证与分析，结果表明通过辨识得到的预测力矩与测量力矩有较好的跟随性，所提出的辨识方法具有一定的工程参考价值。     

基于ACA的飞行仿真伺服系统LuGre摩擦参数辨识

针对LuGre摩擦模型的高度非线性问题，提出了一种新型的基于ACA的飞行仿真伺服系统摩擦参数辨识方法。ACA是近几年优化领域中新出现的一种仿生进化算法，该算法采用分布式正反馈并行计算机制。在简要介绍LuGre摩擦模型的基础上，推导了ACA的LuGre模型静态摩擦参数和动态摩擦参数辨识方法，并将该辨识方案应用于某型电动飞行仿真伺服系统。实例仿真验证了本提出的基于ACA的LuGre模型摩擦参数辨识方案的可行性和有效性，该方案为辨识LuGre模型摩擦参数提供了一条新的途径。     

基于神经网络的机器人迭代学习控制

针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动，提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合，反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹，神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于ＢＰ神经网络的学习控制算法。仿真结果表明，该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动，具有良好的鲁棒性和控制性能。     

工业机器人D-H运动学参数分步辨识方法

针对工业机器人运动学参数辨识过程中的角度误差易淹没在数量级较大的位置误差中的问题，提出一种快速有效的分步辨识方法。首先构建机器人Denavit-Hartenberg（D-H）运动学模型，其次给出参数辨识两步误差模型，最后进行机器人运动学参数辨识试验。借助激光跟踪仪进行外部测量，通过3种试验方案对比，验证了基于两步误差模型的机器人运动学参数辨识方法的正确性和有效性，且辨识精度具有一定优势。将辨识参数代替机器人原有运动学参数，进行碳纤维薄板钻孔加工，加工孔的位置度由3 mm提高到1 mm以内。     

基于抗差估计的工业机器人运动学参数标定

为了提高工业机器人标定过程中参数辨识的鲁棒性,提出了一种基于抗差估计的运动学参数标定方法。首先基于D-H模型建立了末端位姿误差模型,同时分析了等价权函数,然后利用激光跟踪仪测量机器人基坐标系和末端位姿,最后结合IGG3权因子函数利用抗差最小二乘法辨识了运动学参数。实验表明,机器人绝对定位的RMS误差由补偿前的0.87mm降低到补偿后的0.21mm,相较于传统的最小二乘辨识算法,此标定方法拟合精度更高且鲁棒性更强。     

飞行模拟器运动平台关节空间自适应模糊控制

提出了一种飞行模拟器并联运动平台的轨迹跟踪算法,用来补偿由于分支执行器力矩饱和所引起的轨迹偏移和控制器性能的下降。该算法分为实时轨迹修正模块和关节空间控制器模块两部分。对于任务空间中的参考运动轨迹,如果任何分支执行器发生饱和现象,实时轨迹修正模块将利用运动平台的动力学模型对参考加速度进行修正,同时在非饱和状态下补偿饱和修正所带来的参考轨迹与修正轨迹之间的偏差。关节空间控制器模块以饱和修正轨迹作为输入,使用计算力矩控制器并结合了带饱和补偿的模糊干扰观测器和分支速度观测器,使得存在外部干扰和无分支速度测量情况下,控制器能保证稳定并保持良好的跟踪特性。仿真结果验证了算法的有效性。     

电化学加工机器人动态性能设计与优化研究

工业机器人工作空间大、姿态灵活、可配置性高，且成本低，广泛应用于搬运、装配、喷涂和焊接等多个领域。但由于机器人末端轨迹精度不高，低速波动大，在电化学加工领域的应用很少。根据电化学加工低速、高轨迹精度特点，提出采用象限法设定电化学加工机器人工作区域，建立电化学加工机器人动力学优化函数，采用第三代非支配遗传算法NSGA-Ⅲ求解各设计参数最优Pareto解集，通过仿真和实验进行了动态性能测试验证。结果表明在设定工作区域内，电化学加工机器人直线轨迹精度可达0.073 mm，圆弧轨迹精度可达0.145 mm，低速工况下轨迹精度相比传统工业机器人提高近10倍。     

SMB色谱分离过程简化模型辨识

在线性等温线条件下针对葡萄糖和果糖两组分SMB色谱分离过程,依据机理模型设计了恰当的仿真实验,基于MIMO-ARX模型类对其进行了简化模型辨识。根据模型验证结果,分析了不同样本数据和模型结构参数对模型精度的影响。获得的简化模型对机理模型的动态行为具有较好的逼近能力．对基于模型的控制器设计具有一定的指导意义。     

功率型NiMH动力电池组建模研究

选取合适的动力电池模型用于混合动力汽车控制策略设计和性能仿真.比较分析了基于等效电路的电压-内阻模型和PNGV动态模型,提出了基于测试数据的特性场模型.以功率型NiMH动力电池组为例,进行了模型参数的辨识.仿真结果与实验结果对比表明:特性场模型和PNGV动态模型具有相近的精度,但PNGV动态模型的精度与模型参数的辨识结果密切相关,电压-内阻模型简单适用于稳态仿真.     

5自由度机器人手臂模糊自适应控制

为了在一定的跟踪精度范围内且存在不确定性因素的情况下控制机器人跟踪设定的轨迹,给出了一种基于控制器输出误差法的自适应模糊控制法来控制机器人手臂.采用梯度下降法调节部分或全部参数以减小输出误差.该方法被应用于5自由度机器人控制系统中,仿真结果显示模糊逻辑控制器参数得到了实时调整,该方法有效.     

基于改进型BP神经网络多关节机器人逆向运动学求解

提出采用一种3层改进型快速BP神经网络(Modified fast BP neural network,MFBPNN)求解一个5自由度多关节机器人逆向运动学问题。使用正向运动学计算获得的样本向量进行离线学习,然后充分利用人工神经网络的泛化特性,实现了机器人末端作用器位姿到各个关节转角变量之间的非线性映射。仿真结果表明,采用MFBPNN算法以后,绝对误差不超过0．005°,计算精度和处理速度能够满足机器人实时控制的要求,并且可以应用于机器人路径规划控制场合。     

高超声速表面摩擦应力油膜干涉测量技术研究

针对高超声速摩阻测量的需求,将基于表面图像的摩擦应力油膜干涉测量技术( SISF)应用于Φ0.5m常规高超声速风洞.通过平板模型的风洞实验,进行了硬件设备平台研制、模型表面材料、油膜物性参数的影响特性以及干涉图像数据处理方法研究.结果表明,建立的SISF硬件设备和技术能够获得清晰的干涉条纹,平板模型表面摩擦应力测量结果与数值模拟结果一致,研制的SISF系统可以可靠地应用于高超声风洞模型表面摩擦应力测量.     

一种基于遗传算法的机器人补偿学习控制方法

机器人建模的不精确性以及一些扰动的存在给机器人控制增加了相当大的难度。针时这一问题，本文以PUMA560机器人为被控对象，给出了一种PUMA560机器人动力学模型的简化形式，采用PD控制的计算力矩法，得到了机器人的闭环动态误差方程，在此基础上设计了机器人的控制器结构，提出了一种新的基于遗传算法(Genetic algorithm，GA)的机器人补偿学习控制方法。将GA与计算力矩法相结合，利用进化学习来消除机器人中不确定因素的影响，实现时机器人轨迹跟踪的良好控制。最后给出了这种控制的仿真结果，验证了该方法的有效性。     

基于最大似然法的风洞自由飞试验气动力参数辨识技术研究

采用最大似然辨识算法对风洞自由飞试验数据进行气动力参数辨识,可以避免直接对测量数据进行二阶数值微分造成的气动参数的严重误差。详细介绍了风洞自由飞试验气动力参数辨识的原理及方法,分别通过仿真和实测数据算例对方法进行了具体说明和实现。算例辨识结果表明将气动参数辨识技术应用于风洞自由飞试验,是获取飞行器气动特性的有效途径之一。力导数可辨识性较低,受测量精度影响较大;力矩导数辨识结果与工程软件计算值接近,相对误差在30%以内,基本满足工程精度要求。同时,增加试验数据测量点数、提高数据测量精准度、安装过载测量设备、提升模型加工工艺水平,均有利于提高辨识结果的可信度。     

适用于全包线的航空发动机BP网络模型的动态辨识

为克服传统的发动机动态模糊辨识中存在的辨识精度低，辨识模型应用范围窄等不足，把对非线性系统具有高度逼近能力的神经网络应用于航空发动机动态特性的辨识，从而为发动机动态辨识开辟更为广阔的道路，采用均方差归一法的处理方法和BP算法的改进算法－输出端动量BP地，以某型发动机在飞行包线内某一飞行条件下的数据作为学习样本，辨识了发同的神经网络模型，在全包线范围内对该模型进行检验，结果表明，所得的发动机动态模型在全包线内都有很高的逼近精度，而且对噪声有很强的抑制能力。     

耦合传导/辐射情况下的传热系数和表面热流辨识

耦合传导/辐射情况下的传热参数和表面热流辨识问题是一类特殊的传热逆问题,在工程上应用较广。本文首先建立了耦合传导/辐射的传热问题的数值方法,进行了算例验证。然后分别建立了同时辨识材料热物性参数和辐射吸收系数的算法、辨识非稳态表面热流密度的算法;分析了测点位置、测量误差、辐射吸收系数对辨识结果的影响。结果表明:同时辨识材料热物性参数和辐射吸收系数时,利用右端测点的温度辨识出热传导系数值的精度较高,利用中间测点温度辨识出的辐射吸收特性系数值精度较高。对于表面热流的辨识,测点越靠近加热面,辨识结果的精度越高;吸收系数对中间测点的辨识结果影响大于其他位置测点的辨识结果。     

旋翼飞行器飞行动力学系统辨识建模算法研究

描述了旋翼飞行器飞行力学模型的系统辨识建模算法,从旋翼飞行器飞行动力学建模的共性问题入手,首先采用机理建模的方法分析了旋翼飞行嚣主要气动部件所受气动力.考虑旋翼挥舞运动对旋翼飞行器飞行动力学特性的影响,建立了旋翼飞行器的飞行力学系统辨识参数化模型集.其次以子空间方法辨识初始飞行动力学模型,采用加权频域预报误差法获得最优模型的两步辨识方法解决旋翼飞行器这一非线性不稳定,多输入-多输出系统辨识问题,且所辨识模型与机理模型具有相同的结构.最后对样例直升机的悬停飞行状态模型辨识进行了数值与试飞试验验证,表明了方法的有效性.     

一种基于结构相似性的动特性预示方法

提出了一种基于结构相似性的全弹动特性预示方法。首先通过基于遗传算法的模型修正方法,获得了参考型号精度较高的有限元模型,进而得出了结构刚度参数的修正系数,然后根据结构相似性,将参考型号结构刚度参数的修正系数应用于相似型号结构动特性建模及仿真。试验验证结果表明,采用本方法预示的导弹全弹动特性与试验结果相比,前三阶频率最大偏差不超过11%,各阶振型与试验结果相近。     

基于改进FxLMS算法的空间噪声主动控制研究

针对运载火箭在起飞和飞行过程中面临的噪声问题,噪声的主动控制逐渐得到应用,本文介绍了噪声主动控制算法的基本原理,针对自适应滤波前馈算法的稳定性和控制精度问题,提出一种基于归一化泄露FXLMS算法的前馈主动降噪方法。首先采用状态空间方法进行声场次级通道辨识试验,辨识精度较FIR数字滤波器要高,为声场控制提供高精度控制模型;其次通过仿真研究了收敛系数μ、滤波器阶数L对收敛速度和稳态误差的影响规律,结果表明,采用低滤波器阶数L=16,收敛因子μ=0.001能够保证控制系统的稳定性与精度;最后开展了基于改进FxLMS算法的空间噪声主动控制试验,试验结果表明,基于改进FXLMS算法,能够使随机激励下控制区的声压显著降低。     

考虑非理想噪声干扰的直升机飞行动力学模型辨识方法

利用MATLAB/SIMULINK平台搭建了直升机仿真实验系统，并以UH-60直升机为对象实现了考虑非理想噪声干扰的仿真飞行实验。建立了非理想噪声数学模型并基于增广最小二乘法设计 了一套同时考虑模型参数和噪声参数的综合辨识算法，在此基础上，利用仿真实验数据实现了UH-60直升机纵向飞行动力学模型的辨识与验证。最后，通过与普通最小二乘法的对比验证了本文方法的优越性。 