惯性加速度计电流电压转换误差研究

在以压频转换为核心的石英挠性加速度计的数据采集应用中,以何种方式实现电流电压转换并保证引入误差最小,尚未有明确的计算与论证。本文通过对几种可能出现的电流电压转换方式的误差进行分析和计算,从基础结构上明确了这几种转换方式的优劣,得到了最佳转换方案。     

具有时延的漂浮基空间机器人基于泰勒级数预测、逼近的改进非线性反馈控制

 探讨了本体位置与姿态均不受控的漂浮基空间机器人在时间延迟(简称时延)情况下惯性空间轨迹跟踪的控制问题.利用拉格朗日方法并结合系统动量守恒关系,分析、建立了漂浮基空间机器人完全能控形式的系统动力学模型及运动Jacobi关系.以此为基础,针对系统存在时延的情况,利用泰勒级数预测、逼近的方法,建立了适用于时延情况下控制系统设计的数学模型.利用该模型,提出了一种空间机器人在时延情况下的改进非线性反馈控制方案.然后运用Lyapunov第二类方法,结合范数以及图形分析的方法证明了在时延情况下整个闭环控制系统的渐近稳定性.文中提到的控制方案能够有效地克服系统存在时延的影响,控制漂浮基空间机器人末端爪手跟踪惯性空间的期望轨迹.系统数值仿真结果证明了上述控制方案的有效性与精确性.     

漂浮基姿态受控空间机械臂关节运动的自适应神经网络控制

讨论了载体位置无控、姿态受控情况下,空间机械臂姿态及关节协调运动的自适应神经网络控制问题.由拉格朗日第二类方法及系统动量守恒关系,建立了漂浮基空间机械臂的系统动力学方程.以此为基础,借助于RBF神经网络技术和GL矩阵及乘积算子定义,对空间机械臂系统进行了神经网络系统建模;之后针对空间机械臂所有惯性参数未知的情况,设计了空间机械臂载体姿态与机械臂各关节协调运动的自适应神经网络控制方案.提出的控制方案不要求系统动力学方程具有关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练和学习,因此更适于实时应用.通过对一个平面两杆自由漂浮空间机械臂系统的数值仿真,证实了方法的有效性.      

一种航天器智能自适应控制方法

航天器智能自适应控制是航天器智能自主控制的一个重要组成部分。研究以带可伸缩挠性附件航天器为对象,以实现高精度、高稳定度和强适应性为目标的智能自适应控制的基本原理和方法,根据对象特征模型和自适应黄金分割控制律提出了基于附件长度的变参数主动控制方法,即中心刚体控制与挠性附件主动控制相结合的联合自适应控制方法。数学仿真结果表明不管航天器挠性附件伸展或收缩,亦或是受到共振扰动,该控制器都能快速抑制姿态角和模态的振动,而且姿态角和模态超调量都很小,其控制效果优于其他控制器的控制效果。     

自适应阻抗控制在广义主动加载中的应用

 以并联六自由度机构为对象,研究了阻抗控制在广义主动加载中的应用。推导了并联六自由度机构广义力、单缸力和单缸位移之间的阻抗控制数学模型,并分析了稳态误差影响因素;设计了符合现有实验条件的模型参考自适应阻抗控制器(MRAC),该控制器仅通过广义力反馈、单缸力反馈即可实现控制参数的在线修正,并由六自由度机构单缸位移反馈构成闭环控制系统。比较自适应阻抗力控制器和经典力控制器进行了广义主动加载仿真,结果表明所设计的控制器提高了系统动态响应能力,对环境刚度变化鲁棒性强,可以实现实验室条件下广义力的精确稳定跟踪。     

空间机器人柔性关节轨迹控制研究

针对由谐波减速器驱动的空间机器人柔性关节的精确轨迹跟踪问题,提出了一种由自 适应模糊系统和逐步逆向设计相结合的递阶控制方法,不仅有效地消除了模型不确定性的 影 响,而且避免了复杂的求导运算和角加速度可测的要求;推导了自适应模糊系统模糊规则参 数调整的自适应律,证明了闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐进收敛;在柔性关节测试平台 上进行了轨迹跟踪实验,试验结果表明该方法具有较高的轨迹控制精度和鲁棒性。     

柔性后缘自适应机翼的概念设计

对H.P.Monner提出的 “可转动翼肋”自适应机翼概念进行运动学研究,推导了驱动位移量和偏转变形量之间的对应关系。这种可变形翼肋可简化为由平面连杆机构组合而成的单自由度系统,能使机翼后缘柔性偏转的同时保持翼面光滑连续。提出了基于曲线逼近原理根据后缘中弧线偏转轨迹优化转轴点布局的翼肋机构设计方法。对悬臂梁型、圆弧型和反悬臂梁型3种偏转距离相等但偏转轨迹不同的柔性后缘进行了方案设计和分析,从翼肋机构的实现、承载能力以及气动特性3方面进行了建模计算和比较研究。结果表明,圆弧型是3种柔性后缘中最佳的设计方案;柔性后缘自适应机翼的设计分析方法是切实可行的,可根据实际需要设计出满足任意后缘偏转要求的自适应机翼。     

基于碰撞检测的自适应阻抗控制机械臂系统(英文)

针对柔性关节机械臂,本文阐述了机械臂能够像人手一样安全操作的方法。3种方法相结合,以便机械臂能够柔顺的接触操作对象并控制接触力在预设定范围内。首先,提出采用虚拟分解法的笛卡尔阻抗控制用来实现机械臂在笛卡尔空间的柔顺控制。其次,引入自适应关节动态补偿器使得机械臂能够实施更为精确的控制。最后,设计了基于笛卡尔力反馈的实时路径规划,从而使机械臂能够检测碰撞并控制接触力。基于碰撞检测的自适应阻抗控制器能够简化其在机械臂上的实施,保持机械臂对环境的友好操作,并且严格满足系统的全局稳定性。实验在4自由度的卫星在轨自维护机械臂平台得以验证。碰撞检测实验和轨迹跟踪实验结果证明了所提出方法的有效性和可行性。     

基于模糊控制的AIC机器人编译算法研究

为了满足烹饪机器人菜肴开发的需要,开辟烹饪机器人复现厨师操作知识的新途径。提出了基于模糊控制菜肴编译算法的新方法,对不同操作参数下烹饪机器人完成的菜肴进行评分,编译完成一个接近最优的菜肴工艺文件。解决了烹饪机器人烹饪工艺数字化、最优化问题。实验表明：该编译算法可逼近烹饪工艺的最优参数,能满足中式菜肴烹饪工艺标准化的需求。     

基于RBF网络的机械手臂逆问题的求解

机械手臂的研究,要涉及到机械手运动学逆问题,即由已知机械手末端的位姿求出机械手各个关节的关节量。逆问题的解析法存在着无解的问题,数值解法计算量太大。应用RBF神经网络良好的非线性逼近能力,对机械手臂的运动学逆问题进行非线性逼近,利用训练好的网络可以精确,快速地求出逆问题的解,且在多解情况下可以求得最优解。