微结构表面超精密切削加工的关键技术

总结了微结构表面超精密切削加工技术相对于其他加工方法所不具备的关键技术,并指出了这一领域主要的研究方向及技术难点。     

精确复现机翼摇滚运动的控制技术

为快速、精确地复现自由摇滚实验得到的机翼摇滚运动，在控制伺服电机的传统PID参数基础上增加了基准速度修正系数Kv，并将其视作PID参数的一部分，在此基础之上给出了一种PID参数的快速估计方法。利用该方法可以快速得到不同试验状态下控制伺服电机复现机翼摇滚运动的PID参数，提高了调试反馈控制量的效率。同时，发现在进行PID参数调节之前对速度时序曲线进行光滑化预处理，能为进一步进行PID调节打下坚实基础，提高电机驱动模型复现机翼摇滚运动的精度。最后，通过风洞试验对给出的方法进行了实验验证。     

带伺服滑环和空气静压轴承的转台主轴干扰力矩的实验研究

带滑环伺服系统且采用空气静压气浮轴承的高精度陀螺漂移伺服转台，其控制精度受到气浮轴承粘滞力矩、涡流力矩、轴系质量配置不当造成的静不平衡力矩和滑环伺服系统对主轴干扰力矩的影响。本文通过理论分析和实验研究认为，当主轴轴系垂直于地面放置时，其主要干扰力矩来自滑环伺服系统。论文在对实验数据进行各项检验和处理的基础上给出了主轴常值和随机干扰力矩的数学表达式，为进一步提高同类伺服转台的伺服精度提供了一条有效的途径。     

脑外科机器人视觉伺服研究

定位精度是脑外科机器人系统一个最重要的指标.提出了利用视觉伺服提高脑外科机器人系统定位精度的方法.根据机器人辅助脑外科手术的特点,选择基于位置的末端点闭环的视觉伺服方式,提出了一种利用机器人运动信息对机器人的特征点进行视觉跟踪定位的稳定可靠的方法.针对病人体内病灶点在摄像机图像中不可见的问题,推导了脑外科机器人系统的视觉伺服控制律.采用视觉伺服的方法后,系统定位精度有了很大提高,系统定位误差主要由靶点映射误差引起,受机器人绝对定位误差的影响不大.手术过程模拟和定位精度测试验证了该方法的有效性.      

电液伺服速度系统的模糊增益调度控制

针对电液伺服速度系统的非线性和参数时变特性,提出了模糊增益调度控制方法.根据系统的输出误差和误差的一阶微分变化,利用模糊推理在线实时更改比例积分微分(PID,Proportion Integral Differential)控制器参数以适应工作点的变化,使系统控制参数达到全局优化,解决了一般增益调度中控制参数只是对于某一工作点局部优化的问题;在确定P和I隶属度函数时,引入指数函数保证了系统稳准前提下响应的快速性.试验研究表明,与单纯PID控制器相比,模糊增益调度缩短了动态响应时间、降低了超调、减小了负载扰动,说明该方法对非线性系统和未能精确建模系统大范围控制的有效性.      

主-主式舵驱动系统力纷争缓解算法仿真

针对某型机舵驱动系统主-主力综合配置存在的力纷争现象,提出在控制通道引入跨通道力均衡算法的解决方案,并结合实际工程,在AMESim软件中,对该均衡方案在不同差异信号影响下的均衡效果进行仿真分析。结果表明：该方案能够有效地缓解并行驱动间的力纷争,是一种快速的力纷争缓解解决方案。     

智能移动三坐标辅助定位的自适应控制方法

飞机部件的外形测量与误差评估是提升飞机装配质量的关键。针对测量工作要求高精度、高效率和无需专用工装的情况,同时针对被测对象外形尺寸大、各部位测量规范不同等难点,提出一种基于激光跟踪仪的智能移动三坐标辅助定位自适应控制技术。该技术以激光跟踪仪作为测量工具,以直角三坐标伺服机构作为靶标的辅助定位 装置,通过对直角三坐标伺服机构及导航小车进行任务规划与优化;同时激光跟踪仪实时反馈靶标目标位置,从而以最优路径的方式实现对测量机构多站位自主移动的全闭环自适应控制,提高了靶标的定位精度及测量效率。本文在线对测量数据进行了快速处理,得出了误差分布图,并精确地反映了测量点位的误差。实验结果表明：该方法可实现大尺寸部件的高精度快速测量,满足飞机大部件的测量要求。     

导引头伺服系统预定回路滑模控制律设计

为了提高导引头伺服系统预定回路控制性能,针对系统中存在的饱和、死区等非线性环节,设计了一个基于指数趋近律的滑模控制器,并针对滑模面的可达性与整体系统的稳定性进行分析。通过调整滑模参数,可以实现系统对于非线性环节的抑制作用。通过仿真实验验证了导引头伺服系统预定回路滑模控制算法可行性,并通过与传统线性超前滞后控制器进行比较,验证了滑模控制器控制性能优于传统线性超前滞后控制器,从侧面证明了滑模控制算法对于非线性环节具有较好的抑制作用。     

单片机及多种流量计在伺服阀气动配磨中的应用

介绍了一台三种形式流量计可任选并由单片机对测试过程进行控制,采样,计算并打印输出滑阀副搭接量值的试验设备。     

基于ODE参数辨识的液压伺服系统灰箱建模

 针对液压伺服系统常规"白箱"建模由于参数无法精确获得导致所得模型精度不高及"黑箱"建模所得模型内部结构未知的问题,本文提出基于ODE参数辨识的液压伺服系统"灰箱"建模。首先,建立了工程上实用的系统状态空间模型, 根据系统特征确定了待辨识参数,将模型辨识问题转化为常微分方程(ODE)参数辨识问题;然后,采用正弦扫频信号作为激励信号和基于带边界约束的信赖域优化算法的初值问题方法进行参数辨识;为了和ODE参数辨识结果进行对比,本文同时采用系统的频率响应数据和最小二乘法辨识得到系统的"黑箱"传递函数模型;最后,通过大量实验验证了辨识模型的精确度。实验结果表明,本文提出的基于信赖域算法的液压伺服系统模型辨识方法可以有效处理参数的边界问题,使辨识模型既具有实际的物理意义,又与实际系统高度符合。