博士科研启动基金(B168)
- 作品数：7 被引量：21H指数：3
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- 基于无源性的不确定机器人的力控制被引量：6
- 2010年
- 根据无源性理论,从一个较新的角度对机器人系统的力控制问题进行了研究.一个严格无源的动态系统一般具有良好的动态特性和较强的鲁棒性.因此在力控制中采用无源化方法对力控制器进行设计.对于机器人建模的不准确性及环境的影响,本文采用在力控制回路中加入一个补偿项来补偿模型的不确定性.仿真结果表明这种控制方案使系统获得了较好的动态性能和较强的鲁棒性.
- 温淑焕袁俊英
- 关键词：机器人无源性鲁棒性
- 纸机模型的预测函数控制被引量：2
- 2009年
- 造纸过程是一个多变量、强耦合、大时滞的过程,采用传统的PID控制要达到很好的控制效果是很困难的。采用三种预测控制方法分别对纸机模型进行控制,并分别进行了仿真研究。从仿真结果可以看出,动态矩阵的跟踪效果不如广义预测控制,广义预测控制算法的跟踪性能较好,但是计算量较大,预测函数控制的响应速度较快,计算简单,控制效果也较好。
- 温淑焕
- 关键词：预测函数控制广义预测控制动态矩阵控制
- Hénon混沌系统的自适应预测函数控制快速算法被引量：9
- 2009年
- 提出了一种带有预测函数的Hénon混沌系统的广义预测控制快速算法.首先用时变遗忘因子的递推最小二乘方法辨识混沌系统,然后在广义预测控制的基础上引入了预测函数控制方法,并充分利用了预测信息的补偿作用.这种算法克服了广义预测控制中求解逆矩阵的缺点,提高了系统响应的速度,并且具有较强的跟踪给定信号、抑制系统参数摄动和随机噪声的能力.仿真结果验证了该方法的有效性.
- 温淑焕
- 关键词：广义预测控制预测函数参数辨识
- 未知环境下基于Elman网络力控制的移动机器人避障研究被引量：4
- 2013年
- 避障控制一直是移动机器人路径规划的难点。提出了一种未知环境下基于神经网络的机器人动态避障方法,同时把混合力/位置控制结构应用到移动机器人的避障控制中。力控制算法是通过在移动机器人和障碍物之间形成虚拟力场,并对其整定,以使它们两者之间能保持期望距离。由于移动机器人的动力学模型和障碍物的不确定性也会对避障控制的性能造成影响,因此采用Elman神经网络来补偿不确定性,同时整定移动机器人和障碍物之间的精确距离。仿真实验表明该动态避障算法是有效的。
- 温淑慧郑维
- 关键词：移动机器人避障控制位置控制ELMAN神经网络
- 基于模糊力控制算法的移动机器人避障控制
- 2009年
- 根据机器人的末端执行器和外界环境表面接触与移动机器人避障控制的相似点,将力/位置控制成功应用到移动机器人的避障控制领域内。对新颖的移动机器人避障控制算法是通过在移动机器人和障碍物之间形成虚拟力场,且对其进行整定以使两者之间能保持期望的距离。因为机器人动力学模型和障碍物的不确定性会对避障控制性能造成影响,为避免碰撞,采用模糊PD的智能混合力/位置控制来整定机器人和障碍物精确距离的力场。通过仿真研究证明了算法的有效性,可为机器人设计提出可靠依据。
- 慈宇红弓洪玮袁俊英温淑焕
- 关键词：移动机器人避障控制路径规划
- 基于RBF网络的不确定性X-Y数控平台自适应力控制研究
- 2009年
- 提出了一种基于RBF网络在线学习自适应力控制策略,将RBF网络用于X-Y定位平台的力控制回路中,利用RBF网络在线学习力控制中的不确定上界,并与反馈控制器结合,进一步确保了控制系统的稳定性,有效地提高了系统的精度和自适应能力。针对提出的控制策略,在改造后的GXY2020VP平台上进行实验验证,结果表明了该控制方法在X-Y平台力控制中的有效性。
- 温淑焕强艳辉
- 关键词：RBF神经网络鲁棒自适应
- 未知环境下Elman网络X-Y平台力控制
- 2009年
- X-Y平台执行磨削、抛光等作业时,需要在位置跟踪的同时保持与工件一定的接触力。针对此种受限X-Y平台,提出了一种在不改变X-Y平台位置控制器的前提下实现力控制的方案,即系统的外环为力控制回路,根据力误差修正参考位置,使平台与环境的实际接触力跟踪期望力。在力控制回路中,利用改进Elman网络在线辨识未知环境,不需要环境位置和刚度的先验知识,这种方法有误差补偿作用,对干扰和环境等不确定因素具有鲁棒性,仿真结果表明了控制方案的有效性。
- 温淑焕强艳辉
- 关键词：改进ELMAN神经网络未知环境
