检索结果-内蒙古大学图书馆

现代信息科技 2023年第21期7卷 49-53页

作者：伍孟涛刘彬闫小宇葛芦生安徽工业大学电气与信息工程学院安徽马鞍山243032

针对DC/DC变换器容易受到参数摄动以及外部负载扰动的问题,传统的双闭环PI控制无法得到满意的动态性能和鲁棒性,因此提出一种改进型RBF神经网络滑模控制策略。将加入积分项的滑模控制(ISMC)与RBF神经网络结合,利用RBF神经网络去同时逼近... 详细信息

针对DC/DC变换器容易受到参数摄动以及外部负载扰动的问题,传统的双闭环PI控制无法得到满意的动态性能和鲁棒性,因此提出一种改进型RBF神经网络滑模控制策略。将加入积分项的滑模控制(ISMC)与RBF神经网络结合,利用RBF神经网络去同时逼近ISMC两个未知项中f(x)和g(x),设计出一种具有较好鲁棒性的电压外环RBF-ISMC控制器,在一定程度上抑制了稳态误差和抖振,进而去提高Buck变换器的输出动态响应性能。通过Matlab/Simulink仿真验证了所设计的RBF-ISMC控制策略的可行性和优越性。

关键词： DC/DC变换器神经网络滑模控制抖振动态响应

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基于神经网络滑模控制光伏系统最大功率点跟踪

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太阳能学报 2016年第9期37卷 2386-2392页

作者：阳同光桂卫华湖南城市学院信息科学与工程学院益阳413000 中南大学信息科学与工程学院长沙410083

在光照强度和环境温度变化的情况下,难以有效跟踪太阳电池的最大功率点。针对这个问题提出一种基于神经网络滑模控制技术的最大功率点跟踪方法。首先建立以太阳电池输出功率为状态量的数学模型,并选择实际输出功率、理想光照和温度下输... 详细信息

在光照强度和环境温度变化的情况下,难以有效跟踪太阳电池的最大功率点。针对这个问题提出一种基于神经网络滑模控制技术的最大功率点跟踪方法。首先建立以太阳电池输出功率为状态量的数学模型,并选择实际输出功率、理想光照和温度下输出功率的差值构造滑模面。然后为消除时变和非线性不确定对控制系统的影响,利用RBF神经网络逼近滑模控制器的不确定部分,并通过Liyapulov稳定性理论求取RBF神经网络权值的自适应律。仿真和实验结果表明:该方法能同时实现光伏发电系统的最大功率点跟踪和变流器控制,具有良好的鲁棒性。

关键词：太阳电池最大功率点跟踪神经网络滑模控制鲁棒性

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多关节水下机器人的动力学分析与运动控制研究

多关节水下机器人的动力学分析与运动控制研究

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作者：张冬梅杭州电子科技大学

学位级别：硕士

在海洋环境应用中,多关节水下机器人是一类具有多个关节的细长型AUV,配有前进和侧移推进器,能够灵活地改变形状穿越更狭窄空间或携带工具进行水下作业。由于机器人具有冗余度高、动力控制复杂等特点,在水下运动受到外界干扰等不确定因素... 详细信息

在海洋环境应用中,多关节水下机器人是一类具有多个关节的细长型AUV,配有前进和侧移推进器,能够灵活地改变形状穿越更狭窄空间或携带工具进行水下作业。由于机器人具有冗余度高、动力控制复杂等特点,在水下运动受到外界干扰等不确定因素,导致无法建立精确的动力学模型。面对复杂路径需要实现稳定可控的路径跟踪是实现多关节水下机器人在受限环境中保持准确航向的关键,针对这些问题本文进行了研究。首先,针对多关节水下机器人设计了一种正交齿轮驱动结构和推进器位置排布方案,并选用了合适的驱动电机类型和推进器类型;对结构耐压壳体进行了壁厚设计和稳定性及静压力分析;阐述了控制系统构成和机器人整体结构。其次,建立了有效的动力学模型以提高运动控制效果。采用牛顿-欧拉法建立了多关节水下机器人的运动学和动力学方程,考虑到机器人每个连杆的不同质量和长度的特殊性以及刚体之间的相互作用力和推进器的推力,并结合莫里森方程对水动力建模,得到比较准确的动力学模型;并以三连杆机器人模型为例,在Simulink中结合基于模型补偿的PD控制律证明了动力学方程的准确性。再次,为了获得更准确的水阻力系数,基于FLUENT软件对多关节水下机器人进行了水动力仿真分析。以国际标准潜艇模型为算例,验证采用的FLUENT求解方法的准确性后,进而对机器人进行定常直航运动下的水阻力仿真计算,得到了直航运动下的水阻力公式和直航方向的摩擦阻力系数,为运动控制提供了更准确的水动力学模型。最后,研究了一种针对多关节水下机器人路径跟踪的方法。根据分析的推进器受力分配矩阵,结合积分视线制导律的直线路径跟踪方案,通过模糊PID控制和神经网络滑模控制两种算法,在Simulink仿真平台搭建控制器,得到路径跟踪仿真模拟结果,验证了直线路径跟踪方案的可行性,并对比分析两种算法的跟踪效果,可根据需要选用更适合的控制方法。

关键词：多关节水下机器人动力学建模路径跟踪神经网络滑模控制

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消毒机器人设计与轨迹跟踪控制策略研究

消毒机器人设计与轨迹跟踪控制策略研究

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作者：张鑫安徽大学

学位级别：硕士

2020年新冠肺炎病毒爆发以来,全世界感染病例快速增长,全世界为应对肺炎疫情花费了大量的人力物力财力,针对疫情防控需要本文设计了一种低成本、结构简单但功能完善的智能消毒机器人。并针对消毒机器人在滑移扰动下模型的不确定性,对消... 详细信息

2020年新冠肺炎病毒爆发以来,全世界感染病例快速增长,全世界为应对肺炎疫情花费了大量的人力物力财力,针对疫情防控需要本文设计了一种低成本、结构简单但功能完善的智能消毒机器人。并针对消毒机器人在滑移扰动下模型的不确定性,对消毒机器人进行了运动控制建模和轨迹跟踪控制研究,论文的主要工作如下:1、制定了智能消毒机器人的设计指标,设计了符合要求的智能消毒机器人下位机底座,该底座采取双轮差速移动方式,搭配合适的传感器配件,完成了硬件和控制系统方案设计。2、设计了与智能消毒机器人底座相匹配的便携式上位机控制器,控制器主要由摇杆、触摸式显示屏、电池、外壳以及若干按钮组成,可与下位机建立实时连接,可接收由下位机传输而来的传感器数据信息,并能遥控智能消毒机器人底座的运动。3、对智能消毒机器人的差速运动原理进行分析,在非完整运动约束分析下,考虑消毒机器人可能存在的干扰情况,建立了消毒机器人的运动学和动力学模型。4、基于上述的数学模型,分析了基于名义的传统滑模算法和滑移扰动下神经网络滑模控制算法的原理,分析了两种算法在双轮差速消毒机器人运动控制中的收敛性问题,并进行了仿真验证。通过现场试验,说明滑移扰动下的神经网络滑模控制算法比基于名义的滑模控制率具有更加优越的收敛速度与追踪效果。

关键词：消毒机器人双轮差速驱动神经网络滑模控制

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面向非合作目标的空间机器人捕获控制

面向非合作目标的空间机器人捕获控制

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作者：姚程哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着空间技术的发展,太空中航天器越来越多,一旦航天器到达使用年限,就会变成太空中漂浮的垃圾。世界上的航天强国都在思索如何清理掉轨道上的失效航天器、空间碎片等垃圾。目前冗余空间机械臂捕获技术是最为成熟、可行的方案之一,本文... 详细信息

随着空间技术的发展,太空中航天器越来越多,一旦航天器到达使用年限,就会变成太空中漂浮的垃圾。世界上的航天强国都在思索如何清理掉轨道上的失效航天器、空间碎片等垃圾。目前冗余空间机械臂捕获技术是最为成熟、可行的方案之一,本文将从以下几个方面开展对空间机器人捕获非合作目标的研究:首先,设计了一种漂浮基空间机器人,由漂浮基座、7自由度机械臂及末端抓捕装置组成。为提升抓捕性能,机械臂末端抓捕装置为4指12自由度的“多指交叉”机构。确定好空间机器人结构之后,基于DH坐标系建模法对空间机器人进行运动学分析,得到笛卡尔空间末端速度与关节空间关节角速度的映射关系。基于Lagrange方法从能量角度出发推导漂浮基空间机器人的动力学方程。其次,针对非合作目标的运动状态预测问题,提出一种基于四元数的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法估计目标下一时刻的姿态、角速度,并将实时信息提供给空间机器人自主规划逼近轨迹。为了成功捕获目标,提出一套捕获策略和指标,并基于计算力矩法控制空间机器人对旋转目标实施捕获,验证该捕获策略的有效性。然后,针对空间机器人捕获目标过程存在的关节摩擦、末端扰动、参数误差等不确定项对捕获控制的影响,利用模糊系统逼近非线性项原理,引入模糊控制器补偿关节摩擦、参数误差和末端扰动等非线性项。在自适应模糊控制器内环中加入计算力矩法使得非线性二阶系统转化为线性二阶系统。设计Lyapunov函数证明该闭环控制系统的稳定性,并通过数值仿真分析该控制器控制空间机器人捕获旋转目标的性能。最后,针对自适应模糊补偿的计算力矩法在控制空间机器人捕获过程中出现的部分“抖振”、能耗高以及机械臂轨迹跟踪精度低、误差收敛慢等问题,提出基于滑模鲁棒项的神经网络捕获控制。利用滑模控制自身抗扰动特点,优化符号函数为双曲正切函数从而消除“抖振”,引入RBF神经网络来补偿参数误差、关节摩擦和末端扰动等不确定项的扰动,设计李雅普诺夫函数证明该闭环控制系统稳定性;最后基于多体动力学仿真软件MBDyn仿真验证,仿真结果表明算法具备良好的抗扰动能力、控制精度高、误差收敛速度快。

关键词：空间机器人轨迹规划运动状态预测自适应模糊控制神经网络滑模控制

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平流层浮空器飞行控制与动力研究

平流层浮空器飞行控制与动力研究

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作者：马家兴南京航空航天大学

学位级别：硕士

平流层飞艇因其载重大,驻空时间长,覆盖范围广,研制成本低等特点,成为当前临近空间领域的研究热点,在侦察监视、区域导航、应急救援等众多军事和民用领域具有广阔的应用前景。轨迹控制和动力推进系统设计是平流层飞艇研制和应用的关键... 详细信息

平流层飞艇因其载重大,驻空时间长,覆盖范围广,研制成本低等特点,成为当前临近空间领域的研究热点,在侦察监视、区域导航、应急救援等众多军事和民用领域具有广阔的应用前景。轨迹控制和动力推进系统设计是平流层飞艇研制和应用的关键技术。本文围绕平流层飞艇巡航飞行控制和离子风电推进开展如下研究工作:(1)平流层飞艇的运动学与动力学建模。对飞艇进行受力分析,综合考虑重浮力、附加惯性力、空气动力和推力,通过牛顿-欧拉方程建立平流层飞艇的六自由度动力学模型,并分析计算得出飞艇水平方向简化模型。(2)针对平流层飞艇巡航过程的轨迹跟踪问题,改进设计了一种双环神经网络滑模控制方法。首先采用滑模控制方法设计飞艇轨迹跟踪控制器,验证控制器性能。然后考虑到滑模控制器存在的抖振大与响应速度慢等问题,改进设计了双环神经网络滑模控制方法:位置误差作为外环控制器的输入,输出为参考速度,速度误差作为内环输入,输出系统控制力;神经网络控制器采用RBF神经网络结构,以内外双环的滑模面作为输入,输出滑模控制器的控制参数k。仿真结果表明:双环神经网络控制器能够准确的跟踪参数化指定轨迹;相比于单环滑模控制,RBF神经网络可以调节控制参数,有效削弱滑模控制存在的抖振。(3)针对平流层飞艇长时间驻留问题,采用了一种神经网络自适应滑模控制方法。首先针对平流层飞艇区域驻留问题建立了区域控制系统模型。然后定义控制误差与滑动模态,采用RBF神经网络系统精确逼近飞艇不确定模型,通过自适应律实时调整神经网络系统的最优逼近参数。仿真结果表明:神经网络自适应滑模控制可以在模型不确定和风干扰条件下实现区域驻留控制,提高了区域驻留控制精度。(4)针对传统螺旋桨推进系统受大气密度等环境变化影响,推力和效率显著下降的特点,提出新型离子风电推进系统应用于平流层飞艇,为飞艇推进问题提供新的动力技术方案。首先结合COMSOL多物理场仿真软件仿真分析了大气风速、电极间距和施加偏压对离子风推进器产生推力大小的影响。然后基于水平方向简化模型设计Simulink模块,开展轨迹跟踪与定点控制仿真,对15km到30km高度上螺旋桨和离子风作为平流层飞艇主动力的飞行轨迹进行对比分析。结果表明,40kW功率下,在20km以上高度,离子风动力飞艇的飞行曲线偏移量与瞬态响应时间远小于螺旋桨动力飞艇,离子风有可能作为飞艇的主动力。论文研究的轨迹跟踪、区域驻留控制和离子风电推进系统,对平流层飞艇设计具有重要的工程应用价值;研究中发展的各种理论和方法不仅适用于平流层飞艇,还可拓展至组合式浮升飞行器、翼伞等领域,对推动临近空间飞行器的发展具有重要意义。

关键词：临近空间平流层飞艇神经网络滑模控制轨迹跟踪区域驻留离子风电推进

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直线电机驱动H型运动平台模糊迭代学习同步控制

直线电机驱动H型运动平台模糊迭代学习同步控制

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作者：李雨蹊沈阳工业大学

学位级别：硕士

本文所研究的对象是由三台完全相同的永磁直线同步电机构成的H型运动平台。虽然在两个Y轴上选用了完全相同的直线电机,但由于电机参数变化、机械耦合、负载扰动和摩擦力等不确定性因素会导致两个平行的直线电机运动不同步,这不仅影响工... 详细信息

本文所研究的对象是由三台完全相同的永磁直线同步电机构成的H型运动平台。虽然在两个Y轴上选用了完全相同的直线电机,但由于电机参数变化、机械耦合、负载扰动和摩擦力等不确定性因素会导致两个平行的直线电机运动不同步,这不仅影响工件加工精度,严重的可能会导致系统损坏甚至威胁人身安全。为了提高H型运动平台加工精度,推动平台发展,因此,针对这一问题,在系统单轴和双轴间设计控制器来减小误差。本文在考虑了横梁运动对双轴的干扰后,对H型运动平台建立数学模型。在单轴上设计了递归RBF神经网络摩擦补偿滑模控制器来减小单轴跟踪误差,在双轴上设计了二型模糊迭代控制器来减小双轴间的同步误差,进一步提高系统精度。首先,在查阅了相关的资料后,对PMLSM驱动的H型运动平台在国内外的发展现状及一些控制策略的研究现状进行综述。由于X轴上的负载在沿X轴方向进行往复运动时会对Y轴上的直线电机产生扭摆力,从而使Y轴上的两台直线电机受力不均匀,根据PMLSM的基本原理,对H型运动平台建立了数学模型。其次,针对单轴的跟踪误差问题,设计了递归RBF神经网络滑模控制器,神经网络与滑模的结合可以有效的削弱滑模控制时易发生的抖振现象,并且为了更好的提高单轴跟踪精度,对摩擦力产生的影响进行了补偿,之后根据李雅普诺夫定理,验证了这一控制器的稳定性。通过MATLAB/Simulink对本章所设计的控制器进行仿真,并与普通的滑模控制器进行比较。最后,设计了同步控制器来减小系统在双轴间的同步误差,但由于H型运动平台做往复运动时易产生重复扰动,针对这一问题,将控制重复扰动非常有效的迭代学习控制与区间二型模糊控制相结合,这两种控制策略相结合可以加快迭代学习控制的收敛速度并且增强了被控系统的抗干扰能力,提高系统精度。通过MATLAB/Simulink对两种控制器进行建模仿真与分析,并将这两种控制器的仿真结果进行比较,验证本章所设计控制器的有效性。

关键词： H型运动平台永磁直线同步电机神经网络滑模控制重复扰动模糊迭代学习控制

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智能汽车多模式驾驶仿真平台开发

智能汽车多模式驾驶仿真平台开发

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作者：李竹峰扬州大学

学位级别：硕士

智能汽车是当前汽车领域的前沿研究热点。由于技术限制,完全的自动驾驶技术短时间内较难实现,具备手动驾驶模式和自动驾驶模式的多模式车辆是当前和今后一段时间内智能汽车的基本特征。当科研人员关注把重点放在实现自动驾驶技术时,有... 详细信息

智能汽车是当前汽车领域的前沿研究热点。由于技术限制,完全的自动驾驶技术短时间内较难实现,具备手动驾驶模式和自动驾驶模式的多模式车辆是当前和今后一段时间内智能汽车的基本特征。当科研人员关注把重点放在实现自动驾驶技术时,有关极限工况下智能汽车驾驶安全性验证和多模式驾驶带来的人机交互以及驾驶员的情景意识和注意力、认知负荷、行为特征等研究越来越受到关注。本课题基于虚拟现实和模拟驾驶技术,结合智能汽车路径跟踪控制策略,构建智能汽车多模式驾驶仿真平台,为极限工况下智能汽车驾驶安全性验证、人-车辆-环境系统交互、以及多模式驾驶的驾驶员心理和行为特征等研究提供平台。建立了多模式驾驶的车辆动力学模型。通过对车辆纵向受力分析,联合车辆纵向受力平衡方程式和传动系统动力学建立车辆纵向动力学模型;基于一定的假设与简化条件,建立了以二自由度车辆动力学模型为基础的车辆横向动力学模型;分析了车辆前轮转角与方向盘转角之间的函数关系,建立了行驶方向控制模型;设计了车辆动力学模型在虚拟行驶场景中的应用方案,把动力学模型和虚拟行驶场景结合了起来。设计了智能汽车路径跟踪控制策略和运动控制系统方案。针对智能汽车多模式驾驶仿真平台自动驾驶模式路径跟踪控制问题,结合车辆横向动力学模型,提出了一种基于RBF神经网络滑模控制的智能汽车路径跟踪控制方法,利用MATLAB/Simulink建立路径跟踪控制仿真验证模型,验证了方法的有效性;通过分析自动驾驶模式运动控制系统设计要求,明确了总体方案设计,结合路径跟踪控制方法,提出了运动控制系统模块化设计方案。构建了虚拟行驶仿真场景模型。基于Multigen Creator和Vega Prime软件,建立了虚拟行驶仿真模型;基于模拟驾驶“沉浸感”的需求,利用层次细节模型技术、碰撞检测、场景特效设计,优化了虚拟行驶场景;基于MFC单文档对整个行驶环境进行了应用配置开发,构建了虚拟行驶场景主线程设计框架。完成了智能汽车多模式驾驶仿真平台搭建。通过分析平台硬件环境设计要求,明确平台硬件环境设计方向,从操纵装置设计,操纵信号采集等方面设计了平台的硬件环境;结合平台操纵装置,设计了自动驾驶执行装置和电气控制回路方案,对关键零件和重要的电气元件进行选型;通过分析了现有智能汽车驾驶模式切换方法的弊端,提出了基于阈值的驾驶模式切换方法,完成了驾驶模式切换模块设计和重要的电气元件进行选型;设计了系统调试软件,完成了智能汽车多模式驾驶仿真平台系统调试;通过实验,验证了驾驶模式切换系统和自动驾驶运动控制系统的可靠性。

关键词：智能汽车虚拟现实多模式驾驶神经网络滑模控制

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永磁同步风电机组神经网络滑模多目标优化控制

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可再生能源 2015年第1期33卷 43-48页

作者：刘吉宏陈小荣肖莹北京电子科技职业学院自动化工程学院北京100176

将永磁同步风力发电机组中的变流器和电网用等效负载代替并对控制回路进行简化,得到非线性仿射形式的机组模型,利用反馈线性化方法对系统进行精确线性化。固定参数离散指数趋近律滑模控制算法主要缺陷是如两个参数匹配不当,可能会使求... 详细信息

将永磁同步风力发电机组中的变流器和电网用等效负载代替并对控制回路进行简化,得到非线性仿射形式的机组模型,利用反馈线性化方法对系统进行精确线性化。固定参数离散指数趋近律滑模控制算法主要缺陷是如两个参数匹配不当,可能会使求得的控制量过大,同时系统在滑模面附近剧烈的高频抖振会导致机组所要承受的机械应力增加,动态性能变差,利用神经网络的自适应学习能力对这两个控制参数进行实时优化,根据机组控制目标定义一个综合性能指标,通过优化该指标得到网络权值修正算法。仿真结果表明,该方法可以使系统快速到达滑模面,实现了机组对最优转速的快速跟踪;同时有效抑制了系统的抖振,减小了额外的疲劳载荷,实现了多目标优化控制。

关键词：反馈线性化神经网络滑模控制离散指数趋近律多目标优化抖振削弱

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功能性电刺激下关节自适应运动控制研究

功能性电刺激下关节自适应运动控制研究

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作者：吴强华中科技大学

学位级别：硕士

功能性电刺激(Functional electrical stimulation,FES)是一种重建肢体运动功能的神经康复技术,具有易于使用、便携、促进血液循环、防止肌肉萎缩等优点。由于人体肌肉骨骼系统是非常复杂的系统,存在高度非线性、参数时变、内外扰动,以... 详细信息

功能性电刺激(Functional electrical stimulation,FES)是一种重建肢体运动功能的神经康复技术,具有易于使用、便携、促进血液循环、防止肌肉萎缩等优点。由于人体肌肉骨骼系统是非常复杂的系统,存在高度非线性、参数时变、内外扰动,以及肌肉疲劳等特点,使得FES开环控制系统在多次重复运动之后控制精度下降,甚至无法完成预期的运动。因此,本文设计了一个FES运动康复的闭环控制系统,并补偿参数时变、内外扰动以及肌肉疲劳对系统性能的影响。本文从以下几个方面展开了相关研究:(1)建立了电刺激下膝关节肌肉骨骼系统的数学模型,设计了一种神经网络滑模控制算法。该算法基于采用边界层法消除抖振的等效滑模控制,使用径向基神经网络在线估计系统的建模误差、参数时变、肌肉疲劳等不确定特性,并通过多组仿真验证了算法的有效性。(2)基于上述理论分析,搭建了FES运动控制平台,对主要的人体肌肉骨骼系统的参数进行了辨识,设计了多组人体电刺激实验验证了控制算法对参数时变、外部扰动、肌肉疲劳的自适应补偿能力。(3)在单肌肉电刺激的基础上,进一步开展了主动肌-拮抗肌共同刺激的膝关节运动控制研究。基于主动肌-拮抗肌交互激活原理,设计了应用于主动肌-拮抗肌共同刺激的膝关节运动控制算法,并通过多组仿真和人体电刺激实验共同验证了本文所提出的控制算法的有效性。

关键词：神经网络滑模控制运动控制肌肉骨骼系统主动肌-拮抗肌功能性电刺激

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