基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制摘 要：利用人工神经网络中的二级 BP网。模拟智能机器人的两控制参数(左 、右轮速)间的函数关系。实现避 障轨迹为圆弧或椭圆弧的轨迹控制 。并且通过调整椭圆长、短轴大小。能实现多个及多层障碍物的避障控制．该方法 的突出特点是方法简单、算法容易实现 。使机器人完成多个及多层避障动作时。不滞后于动态环境里其它机器人(障 碍物)位置的变化．在仿真实验中。取得了理想的效果． 关键词；BP神经网络I多个及多层避障控制I椭圆轨迹1 弓I言(Introduction) 在机器人中，避障轨迹的生成是一个重要的问 题．对于不确定的动态环境下的实时避障轨迹生成， 是较为困难的．有关这方面的研究，目前已有许多方 法．一些神经网络模型被设计出来，产生实时的轨迹 生成．文献113[23提供的神经网络模型产生的轨迹 生成仅能处理在静态环境下及假设空间中没有障碍 物的情况．[3]提供的神经网络模型，能为智能机器 人产生导航的避障轨迹，然而模型在计算上相当复 杂．文献[43提供了Hopfield神经网络模型，能在动 态环境下产生时实的避障轨迹生成，并在文献[5] 中，严格证明了因该方法生成的轨迹没有遭受局部 极小点逃离问题．并且文献[63用两个神经网络层叠 加起来，每层构造相似于[43中的网络结构．它是利 用第二层网络来发现下一个机器人位置的无监督模 型，然而它却加倍了计算量，尽管文献[4，6]提供的 方法能在动态环境下，产生时实避障轨迹，但都具有 较慢的运动速度，在快速变化的环境下不能恰当地 完成动作执行，因为机器人要比较好地完成避障动 作，必须不能滞后于障碍物动作变化
上传时间： 2022-02-12
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压电材料由于其力电耦合特性，能有效地将机械能与电能进行转换，于是人们将其作为激励/传感器广泛地应用于各类工程领域。压电材料常常与受控柔性结构粘接成一体，作为传感器以及激励器，以达到抑制受控结构振动的目标。因此，研究压电智能结构的振动以及振动控制有重要的科学意义和实用价值本文基于压电材料与宿主结构之间的力电耦合特性，推导了拉普拉斯变换形式卜的压电智能梁结构的阻抗矩阵，并基于阻抗矩阵研究如何建立压电智能梁结构的频率响应数值模型以及由此模型计算系统动态响应的方法，本文还研究了速度负反馈控制器作用下压电梁的控制系统性能：PPF控制器下不同系统输入时，系统的动态性能；不同控制器参数下，控制系统的效果。计算结果表明，本文模型能有效地与各种控制策略相结合，研究压电梁的振动控制问题。最后，本文还尝试由阻抗矩阵模型建立系统的TF控制模型，对于单个矩阵元素，此方法能在指定频域内得到很好的近似模型，对于由许多单元组成的压电梁，本文方法得到的结果能识别部分阶频率，因此需要进一步研究。振动是大自然中最普遍的现象，在现实的工业工程及实际生活中，人们常常遇到各种与振动有关的问题。譬如，我们常用的各种音响设备、医疗超声检测设备、雷达等设备及设施中，就利用了振动含有积极意义的一方面；另一方面，机床的剧烈振动导致工件的加工精度达不到要求、飞机机翼的颤振、飞机轮船等振动噪声过大导致乘客感到不舒适等则是振动消极一面的具体体现。为此，人们常常对这些设备的系统模型进行分析、研究，以期对振动进行控制：一方面提高起积极作用的振动的强度或将其控制在人们希望的程度上：另一方面尽可能地将起消极作用的振动削弱，达到不影响工业生产及生活的效果
标签： 阻抗法
上传时间： 2022-03-11
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1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统，提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先，将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围，在此基础上，建立自适应模型来提高系统性能；针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后，针对每个子模型设计相应的擅制器。最后，设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明，所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统，提出子一种基才聚类方法和神经网络的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理，再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上，建立两个白适应模型来提高系统响应速度和控制品质，建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后，分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后，采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换，并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题，使得系统具有良好的控制品质3.针对MMAC方法中的模型库优化问题，考虑系统实际运行数据，提出了种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模，并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明，所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。关键词：非线性系统；多模型方法；自适应控制；模糊聚类；神经网络
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-11
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建模、控制算法研究以及仿真试验都是燃气轮机研制过程中必不可少的环节，本文针对三者展开研究首先，采用容积惯性法代替牛顿-拉普逊法建立三轴燃气轮机非线性动态模型，并考虑变比热、引气与冷却等环节，通过与试车数据比较验证了所建模型具有良好的仿真精度。采用容积惯性法不但提高了模型的实时性，并且动态过程更接近真实燃气轮机运转状态。分析了容积惯性法建模中低转速阶段仿真时出现的参数振荡现象产生的原因，通过增加低转速特性数据消除了参数振荡，并提出了一种基于指数平衡与样条拟合的外推方法来获得低转速特性数据。通过低压压气机特性数据外推计算与分析，证明了该外推方法具有较好的准确性。然后，针对重型燃气轮机非线性强、惯性大和负载多变等特点，提出了一种基于深度信念网络的自适应控制器。该控制器结合了深度信念网络和传统PD控制器，其中深度信念网络作用是在线调整PID参数，而传统PD控制器负责控制量的计算与输出。通过数字仿真，验证了该控制器满足燃气轮机转速控制的要求，并且具有良好的自适应性，在燃气轮机不同工况下，能够对其转速进行准确控制，使得系统快速响应的同时无超调量。最后，针对燃气轮机硬件在环仿真平台的需要，设计了一种能够采集并模拟多种范围电压、电流与频率信号的接口模拟器。搭建了燃气轮机硬件在环控制平台，在试验前对接口模拟器以及控制器进行了标定与平台的实时性验证。在已有的控制器上，完成了基于RIX作系统的多任务嵌入式控制系统开发。通过硬件在环试验，进一步验证了本文设计的控制器具有良好的控制效果与较强的自适应能力关键词：燃气轮机，容积惯性，建模，仿真，自适应控制，深度信念网络，硬件在环
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-14
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准确量化和预测陆地生态系统碳水通量对于理解陆气间相互作用，预测未来气候变化和控制温室效应具有重要意义。通量观测和模型模拟是目前研究碳水通量的两种主要方法。通量观测精度较高，但观测范围局限、站点分布不均匀，易受环境影响，难以区域扩展；模型模拟可实现不同尺度参量估算，但由于理想化假设、模型参数和驱动数据等限制，导致其模拟结果往往与真实值存在较大偏差。模型-数据融合方法主要是通过参数估计和数据同化两种技术集成观测和模型信息，建立两者相互制约调节的优化关系，以提高模型结果与真实值之间的匹配程度。基于该思路，本研究在地面观测数据、遥感卫星资料以及相关气候环境数据基础上，重点突破全球动态植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感参数优化方法，获取适宜中国的参数化方案：在此基础上，引入数据同化算法，将遥感卫星产品信息与模型相融合，在模拟过程中不断校正原有模型模拟轨迹，提高模型适用性。将以上改进的模型推广至中国区域，实现对20002015年中国地区总初级生产力（Gross Primary Productivity GPP）和敬发（Evapotranspiration，ET的空间格局模拟及分析。主要结论如下1）将LP」DGwM中所选出的22个可调参数（涉及光合、呼吸、水平衡异速生长、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七个作用领域）在各自取值范围内随机获得不同的参数组合，结果表明22个参数可引起GPP和ET模拟结果产生较大的不确定性，尤其集中在生长季。所有站点GPP相对不确定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之间，不具有明显的年际变异性：ET相对不确定性RU月变化趋势明显，且基本处于0.5以下，明显低于GPP，说明所筛选的22个参数对GP模拟产生的影响更为显著。
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-16
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最新市场动态 电机控制 数字电源 适合高稳健性应用的数字信号控制器（ DSC） 总结
上传时间： 2022-04-19
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【摘要】在人们生活以及工业生产等诸多领域经常涉及到液位和流量的控制问题，例如居民生活用水的供应，饮料、食品加工，溶液过滤，化工生产等多种行业的生产加工过程，通常需要使用蓄液池， 蓄液池中的液位需要维持合适的高度，既不能太满溢出造成浪费， 也不能过少而无法满足需求。因此液面高度是工业控制过程中一个重要的参数， 特别是在动态的状态下， 采用适合的方法对液位进行检测、控制，能收到很好的效果。PID 控制（比例、积分和微分控制）是目前采用最多的控制方法。【关键词】水箱液位； PID 控制；液位控制； Matlab 仿真一．引言在人们生活以及工业生产等诸多领域经常涉及到液位和流量的控制问题， 例如居民生活用水的供应，饮料、食品加工，溶液过滤，化工生产等多种行业的生产加工过程， 通常需要使用蓄液池， 蓄液池中的液位需要维持合适的高度， 既不能太满溢出造成浪费， 也不能过少而无法满足需求。因此液面高度是工业控制过程中一个重要的参数， 特别是在动态的状态下， 采用适合的方法对液位进行检测、控制，能收到很好的效果。本论文利用PID 算法在matlab 中进行仿真并讲解实物搭接效果， 具体如下：1、利用指导书中推导的模型和实际的参数，建立水箱液位控制系统的数学模型，并进行线性化；2、构成水箱液位闭环无静差系统，并测其动态性能指标和提出改善系统动态性能的方法，使得系统动态性能指标满足σ%≤10%，调节器调节阀水槽测量变送出水阀系数＜0.5 秒，静态误差小于2%；3、通过在matlab 编程中求取合适的反馈变量K,然后与仿真模型结合构成最优控制的水箱液位系统，通过图形分析是否满足系统的性能参数；
标签： pid调节控制系统
上传时间： 2022-06-18
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随着近年来传动系统的发展，多电机传动已被越来越广泛地应用于各种领域中。为了提高多电机传动系统的动态和稳态性能，以及满足一些特定系统对于多电机精确同步的要求，多电机同步控制方法的研究也变得越来越重要。目前，有许多方法用来研究多电机同步控制策略，本文采用的是偏差耦合控制方法，利用模糊PID作为速度同步补偿器的控制算法，使用遗传算法来整定PID的参数范围，解决了多电机同步控制系统中多电机速度的同步控制问题。本文首先分析了多电机同步控制的原理及其特点，根据偏差耦合控制策略的优点，确立了基于模糊PID补偿器的多电机同步控制策略，提出了模糊PID补偿器的设计方法。其次，利用罗克韦尔实验室现有的设备，构造了一个与生产现场类似的试验环境，设计了电机同步控制系统的实验平台。在单个永磁同步电动机调速系统的基础上，实现了多电机同步控制。基于实验平台，分别对硬件和软件部分进行了设计，其中包括控制系统网络的组建和硬件连线的设计和对运动控制模块进行组态以及运动控制梯形图的编制。根据本文设计的多电机同步控制方法在保证系统具有优良抗干扰性能的同时，使系统获得了较好的跟随性能及同步跟踪精度。经过Matlab的仿真以及实验结果说明了本文设计的控制算法的有效性和实用性。最后，总结了所做的研究工作，并对多电机同步控制系统中存在的其它问题进行了简单的分析，以及对未来研究方向进行了阐述。关键词：多电机同步控制；：模糊PID；遗传算法；永磁同步电动机；偏差耦合控制
标签： 模糊PID补偿器
上传时间： 2022-06-18
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机器人是整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物，能实现环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能。机器人代表了科学技术的最高水平，在工业、农业、医学建筑业甚至军事等领域中均有重要用途]。宋健院士在国际自动控制联合会第14届大会报告中指出：“机器人学的进步和应用是20世纪自动控制最有说服力的成就，是当代最高意义上的自动化”2吗。现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般来说，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会（Robot Institute of America，RlA）于1979年给机器人的定义：一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统]。作为机器人研究领域的一个重要分支，双足机器人（Humanoid Robot）由于其广阔的应用空间一直是研究热点之一。所谓双足机器人，又称仿人机器人，是具有人形的机器人，是关节转动灵活，控制系统复杂，能完成高难度的动作的机器人。它是机械、自动控制技术、计算机技术、人工智能、微电子学、模式识别、通讯技术、传感器技术、仿生学等多学科和技术综合的结果，代表着一个国家高科技发展水平。研制与人类特征类似，具有人类智能、灵活性，并能与人类交流，不断适应环境的双足机器人一直是人类的努力的目标]。与传统机器人相比，双足机器人具有显著的优势，比一般机器人有更大的机动性、灵活性，同时也具有更广泛的应用领域。双足机器人的出现是控制科学、传感器技术、人工智能、材料科学等学科的技术进步，以及机器人使用范围的扩大和人类日常生活需要的产物。双足机器人在工农业生产、科学探测、军事侦察、生活服务与娱乐等很多方面都有广泛的应用前景。首先双足机器人在拓展人类的认知范围上发挥着重要作用，在外层空间、深海等人类尚不能到达的环境都有双足机器人的身影；其次双足机器人已经广泛应用在恶劣、危险条件下或其它不适合人类活动的环境中。双足机器人的迅速发展和广泛应用，对人类社会的生活和生产产生了深远的影响。也正是因为双足机器人的广泛的应用背景和商业价值，所以近年来，双足机器人成为机器人研究领域内的一个热点]。
上传时间： 2022-06-18
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本文为一个名叫 Besiding的双足机器人建立了完整的力学模型和控制模型，使机器人能在平面上实现稳定的动态行走。并且对模型的可靠性和实用性进行了仿真计算，结果证实了文中模型的合理性和可行性。这个名为 Besiding的机器人有10个自由度，从机械学的角度看，其结构能实现基本的步行动作为了使建立的模型利于计算机控制和编程计算，文章采用了一种递推的 Newton Euler方法来建立机器人的力学模型，这种方法的特点是利用递推计算的办法来形成力学方程中动力矩阵和关联矩阵的元素，这就使得非常复杂的动力学方程在编程计算的时候显得非常简洁、有效，在这个基础上，文章对步行策略进行了设计，并得到了实现稳定的动态行走所必须满足的力学条件在 Besiding机器人的控制问题上，文章采用的是跟踪式的PD控制法，具体措施是首先把机器人的行走过程按一个很小的时间区间分成许多时间域，其次把机器人的力学方程在每个时间领域里线性化，然后在这个时间域内对机器人进行PD控制。其实这种控制方法允许对机器人控制系统的特性参数进行设计，这就更容易使控制系统达到我们的要求：另外，Besiding还添加一个控制环节，使其具有一定的鲁棒性，来抵消由于实际机器人的某些力学参数很难精确测量所带来的对稳定性的负面影响文章的最后对力学模型和控制用Maab进行了仿真计算，列出一些重要的计算结果，对稳定性、跟踪误差、响应性能等重要的控制指标进行了分析。其结果显示，文章所采用的建模方法、行走策略和控制措施是合理的、有效的实用的。关键词：双足机器人、力学模型、动态步行、行走策略、控制模型、仿真计算
上传时间： 2022-06-19
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