超弹性N形杆纯弯曲力矩理论建模和试验验证

为了使N形杆在空间结构中顺利展开,对其缠绕过程中的力学特性进行了分析。基于协变基向量法建立了纯弯曲条件下各向同性单片带簧在缠绕时应变能理论模型,并采用最小势能原理推导了弯矩的理论模型,然后通过拟合曲率推导了N形杆缠绕时的理论模型。研制了4根N形杆样件,并搭建了试验平台,使用数显式推拉力计分别对杆件在缠绕过程的拉力进行了5次测试,然后求出峰值力矩,发现试验值与理论值的偏差不大于8.83%,偏差平均值为2.813%,从而验证了理论模型的准确性。该研究可用来分析超弹性杆在纯弯曲状态下的峰值力矩,对超弹性杆在宇航空间中的应用具有重大意义。     

复合材料人形杆压扁过程数值模拟分析

为了避免超弹性杆因应力集中而产生疲劳裂纹，延长其使用寿命，借助于ABAQUS软件，采用S4R壳单元和粘结单元，建立了人形杆复合材料压扁有限元模型。利用显示动力学法对人形杆压扁过程进行了非线性数值模拟分析，分析单一材料、两种材料铺层方式和不同铺层角度时人形杆各层应力特点，进而选取出应力最小的铺层方法。该研究对可展开机构中人形截面超弹性杆复合材料最佳铺层方式的合理选取具有重要意义。     

基于混合策略的麻雀搜索算法改进及应用

针对麻雀搜索算法(SSA)搜索精度不高、全局搜索能力不强、收敛速度慢和易于陷入局部最优等问题，提出了一种基于混合策略的麻雀搜索算法(HSSA)。采用改进的Circle混沌映射初始化种群，提高种群多样性；结合樽海鞘群算法改进发现者的搜索公式，提高算法迭代前期的全局搜索能力和范围；在加入者的搜索公式中引入自适应步长因子，提高算法的局部搜索能力和收敛速度；通过镜像选择机制，提升每次迭代后的个体质量，提高算法的寻优精度和寻优速度；在位置更新处加入模拟退火机制，帮助算法跳出局部最优。利用8种测试函数进行测试，结果表明，改进算法比SSA有更好的寻优性能。将改进前后算法与极限学习机结合进行实验，人体表面肌电信号数据集的分类预测精度从80.17%提高到90.87%，证实了改进算法的可行性和良好性能。     

基于Hammerstein模型的非线性建模与预测控制

所有实际的运动机构中都包含一定的非线性,对其进行精确的建模和控制是运动控制中具有挑战性的难题。文中提出了基于粒子群优化算法的RLS-PSO系统辨识建模方法,所得伺服转台模型具有良好拟合效果;对该模型提出改进的两步法,应用基于预测函数控制(Predictive functional control,PFC)的全局优化预测控制;伺服转台的仿真运行结果表明跟踪效果良好。     

复合干扰下永磁球形电机的全阶滑模控制

针对受外部干扰和模型不确定性影响的永磁球形电机运动系统,提出一种基于有限时间干扰观测器的全阶滑模控制方法。首先,在复合干扰下建立永磁球形电机的动力学模型,其不确定性包括建模误差和外界干扰。其次,设计有限时间干扰观测器以快速、准确地估计出系统的复合干扰。然后,为永磁球形电机设计了全阶滑模面,理想滑模运动时反映其全阶动态特性,而不是传统滑模控制系统中的降阶动态特性。最后,通过李雅普诺夫定理证明了所提控制方法的闭环系统的稳定性。仿真和实验结果表明所提控制器在复合干扰情况下具有良好的动态特性和抗干扰能力。     

三棱柱伸展臂超弹性铰链的力学建模与分析

针对对向多层超弹性铰链展开状态的稳定性问题,分别基于铁木辛柯屈曲理论和欧拉梁屈曲理论建立对向多层超弹性铰链折叠峰值力矩模型。搭建实验平台,分别对12种规格对向单层、双层超弹性铰链进行实验研究,发现理论值与实验值偏差不大于7.73%,偏差均值不大于4.93%,偏差标准差不大于4.97%,验证了基于欧拉梁屈曲理论建模的准确性。对对向多层超弹性铰链进行参数研究,发现半径、中心角、厚度和层数与屈曲力矩正相关,而长度则是负相关的。     

永磁球形电机的自适应反演滑模控制

针对非线性、强耦合、直驱型的永磁球形电机动力学系统,设计了一种自适应反演滑模控制器。首先,通过拉格朗日第二方程以及卡尔丹角坐标变换建立永磁球形电机的转子动力学方程。然后,将反演设计方法和滑模控制有机结合抑制外界扰动和参数摄动的影响。其中,基于类李雅普诺夫方法获得外界扰动上界的自适应律,并采用一种新颖的趋近律消除抖振问题。最后,仿真结果对比证实:该控制器不仅能保证永磁球形电机动力学系统高精度的轨迹跟踪、快速的动态响应,而且对外界扰动具有较强的鲁棒性。     

基于深度学习的视觉检测及抓取方法

针对现有机器人抓取系统对硬件设备要求高、难以适应不同物体及抓取过程产生较大有害扭矩等问题，提出一种基于深度学习的视觉检测及抓取方法。采用通道注意力机制对YOLO-V3进行改进，增强网络对图像特征提取的能力，提升复杂环境中目标检测的效果，平均识别率较改进前增加0.32%。针对目前姿态估计角度存在离散性的问题，提出一种基于视觉几何组-16(VGG-16)主干网络嵌入最小面积外接矩形(MABR)算法，进行抓取位姿估计和角度优化。改进后的抓取角度与目标实际角度平均误差小于2.47°，大大降低两指机械手在抓取过程中对物体所额外施加的有害扭矩。利用UR5机械臂、气动两指机械手、Realsense D435相机及ATI-Mini45六维力传感器等设备搭建了一套视觉抓取系统，实验表明：所提方法可以有效地对不同物体进行抓取分类操作、对硬件的要求较低、并且将有害扭矩降低约75%，从而减小对物体的损害，具有很好的应用前景。     

Yoshimura折痕的双指机械手设计与分析

折纸的连续弯曲、扭转、伸展收缩和线性运动的特性，使得折纸构型比较适合机械手机构设计；然而，折纸在机械手方面的应用特别是对非柱状的机械手应用较少。基于图论和折痕分配算法提出了一种基于Yoshimura折痕的双指机械手机构，该机构由对应折痕等效形成的销杆连接构成。通过对折痕进行几何分析研究了该机构的运动特性，发现双指机械手机构能够实现弯曲抓取，具有弯曲程度大、抓取适应性强和结构刚度大的优点。对Yoshimura折痕的双指机械手机构进行了三维结构设计，通过对双指机械手机构进行自由度分析和几何分析，发现双指机械手单元具有3个自由度，机械手每个单元上的杆间角度越大可抓取物体的半径越小，且随着机械手横向和纵向单元数目增加其可抓取物体的半径变大。