基于奇异摄动与神经网络的柔性臂控制

运用拉格朗日法建立了臂杆柔性的机械臂的动力学方程。为解决柔性臂末端位置的跟踪及克服柔性臂在运动中的振动问题。运用奇异摄动法将系统分解成快、慢两个子系统，设计混合控制器。通过设计神经网络控制器线性化慢系统。使其轨迹跟踪期望值。用线性状态反馈配置极点稳定快系统，抑制振动。一个单杆柔性机械臂的仿真算例表明，本文的控制方法保证了柔性臂刚性运动的精确跟踪，同时消除了弹性振动，避免了零动力学不稳定问题。     

柔性翼微型飞行器水平阵风响应特性实验研究

设计研制了一种飞翼布局的柔性翼和刚性翼微型飞行器,并在风洞中研究了两种微型飞行器在定常风和水平阵风作用下的气动特性,给出了柔性翼和刚性翼微型飞行器气动特性的差别.研究结果表明:不论是在定常风情况下,还是在水平阵风环境下,柔性翼的气动特性要优于刚性翼结构,柔性翼具有延迟失速和缓和阵风影响的能力,有利于稳定飞行.PIV测量结果表明:由于柔性翼的变形使刚性翼和柔性翼翼面上的流态不同,从而使微型飞行器的气动特性发生改变.     

不同结构柔性翼的气动特性风洞试验研究

通过对6种不同结构的柔性翼模型进行的变迎角、变风速风洞试验,研究对比了不同柔度的柔性翼的升阻特性以及对风速变化的响应特性.结果表明,微型飞机采用柔性翼虽然降低了机翼升力的产生,但能够明显改善升阻比;不同柔度的柔性翼会直接影响微型飞机对风速变化的敏感程度,当机翼结构和柔度经过设计后,可以显著提高微型飞机对风速变化的适应能力.试验数据和结论对提高微型飞机的升阻特性以及对风速变化的响应特性具有一定参考价值.     

基于微型压力传感器阵列的翼面压力分布直接测量系统

研发了微型压力传感器并构成柔性衬底基阵列,直接置于翼型外表面实现压力分布测量.结合传感器特性和气动测量需求,设计了压力传感器阵列恒流驱动电路和差分滤波电路,并通过LabVIEW调用所开发的MAT-LAB的应用程序实现了数据的在线处理和实时显示.结合NACA0012翼型对该测压系统进行了低速风洞实验.对其有效进行了初步验证.     

水下巡检蛇形机器人移动单元结构设计及计算

随着经济蓬勃发展,水生农作物市场的需求量不断增长,水域水质检测行业显得日益重要,但人工水质水域检测效率低下,为此设计一套可以搭载检测传感器的水质检测蛇形机器人,以提高检测效率、降低检测成本、减轻人工劳动力度.为适应水下环境,该机器人具备小巧、灵活、机动性能好、转弯灵活、对复杂水域适应能力强、可检测不同深度水质的特点,在...     

混合式壁面移动机器人横向移动机构及运动分析

 针对结构较复杂的椭球形壁面,提出了由两类不同移动机构组成的混合式壁面移动机器人,一类为框架移动式,实现沿壁面经线（纵向）的攀爬运动;另一类为浮动的轮轨驱动式,实现沿壁面纬线（横向）的运动,二者相互独立。重点介绍了轮轨式横向移动机构,分析了它的工作原理,根据工作环境的几何特征并结合DH法,对复杂约束环境下,机器人的横向运动进行了运动学分析,并进行了样机实验,结果表明通过控制两个驱动轮的角速度可以控制机器人横向运动的速度和姿态。     

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。     

一种面向对象的Petri网

柔性制造系统属于离散事件动态系统,具有实时、并发、异步等特性,由于Ｐｅｔｒｉ网模型的图形表述和数学描述,使它既可以采用数学分析,又可以通过图形形象地表述出离散动态系统,故广泛应用于制造过程动态行为建模与分析。而面向对象建模与设计是一种围绕真实世界的概念来组织模型的全新的思考问题方式,面向对象的模型能帮助对问题的理解,有助于同领域专家通讯交流。本文在Ｐｅｔｒｉ网基础上,引入面向对象技术,提出了一种面向对象Ｐｅｔｒｉ网（ＯＰＮ）模型,并以企业中的一项生产活动——二次电源生产过程为实例,建立了描述这一活动系统的完整的ＯＰＮ模型,真实地反映了系统的动态特性,从而为制造过程建模和分析提供了一个更为有效的工具     

多功能水冷壁排管爬壁机器人的研制

介绍了一种新研制开发的永磁吸附式双履带结构爬壁机器人,主要应用于火力发电站的大型排管锅炉中的水冷壁排管壁面的清扫和检测,并能够在检测到壁面厚度小于预置的极限值处发出报警信号、打标记,具有较高的推广应用价值。文中阐述了该机器人的结构、磁路的优化设计、自动测厚、打标系统和控制系统的研制。目前,该机器人已经经过多次现场试验。各项指标均已达到设计要求。