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成磊

作品数：13 被引量：30H指数：3
供职机构：常州大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术机械工程交通运输工程金属学及工艺更多>>

合作作者

文献类型

  • 12篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 7篇自动化与计算...
  • 6篇机械工程
  • 2篇交通运输工程
  • 1篇金属学及工艺

主题

  • 10篇机器人
  • 5篇并联机器
  • 5篇并联机器人
  • 4篇神经网
  • 4篇神经网络
  • 4篇自适应控制
  • 3篇机器人控制
  • 3篇仿真
  • 2篇悬架
  • 2篇主动悬架
  • 2篇鲁棒
  • 2篇模糊PID控...
  • 2篇跟踪控制
  • 2篇轨迹跟踪控制
  • 2篇PID控制
  • 2篇并联
  • 2篇车辆
  • 2篇串联机器人
  • 1篇动力学建模
  • 1篇动力学模型

机构

  • 13篇常州大学
  • 12篇盐城工学院
  • 9篇安徽理工大学
  • 9篇江苏大学
  • 2篇西安工业大学

作者

  • 13篇成磊
  • 12篇朱龙英
  • 9篇郑帅
  • 9篇陆宝发
  • 1篇苏磊

传媒

  • 2篇制造业自动化
  • 2篇机床与液压
  • 1篇机械传动
  • 1篇电子技术应用
  • 1篇机械设计与制...
  • 1篇组合机床与自...
  • 1篇盐城工学院学...
  • 1篇安徽理工大学...
  • 1篇中国工程机械...
  • 1篇中国农机化学...

年份

  • 1篇2016
  • 7篇2015
  • 5篇2014
共 13 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于动力学补偿的并联机器人鲁棒轨迹跟踪控制研究被引量：3
2015年
针对6-DOF并联机器人系统存在动力学建模误差和外界不确定性因素干扰的问题,提出了一种基于动力学补偿的并联机器人鲁棒轨迹跟踪控制策略。在充分研究了机器人系统动力学模型特点的基础上,基于Lyapunov方法获得了并联机器人的鲁棒控制率,提出了一种鲁棒轨迹跟踪控制方法,采用逆动力学对内回路进行补偿,外回路采用PD控制,然后对并联机器人进行了鲁棒控制器的设计,最后通过MATLAB进行了系统的轨迹跟踪控制仿真分析。仿真结果表明:当系统存在外界周期干扰的状况时,系统轨迹跟踪误差仍然一致终值有界,在一定程度上提高了系统的鲁棒稳定性。
朱龙英成磊郑帅陆宝发赫建立
关键词：LYAPUNOV方法鲁棒跟踪控制
波纹管的密封补偿装置被引量：1
2014年
在现有炼油设备中,炼油塔上盖板是机械密封的,但由于受热不均,上盖板出现翘曲,导致高温气体容易从炼油塔喷出,针对炼油设备中现有机械密封存在的缺陷,在原来机械密封的基础上增加一套波纹管的密封补偿装置。首先对波纹管进行两种结构设计,然后对波纹管进行参数化建模和优化设计,并用有限元分析软件ansys对波纹管进行应力分析,选折最优的结构和尺寸参数。最后对密封环的补偿量进行分析,分析结果表明补偿量满足要求。验证了该密封装置的可行性。
朱龙英陆宝发郑帅成磊
关键词：波纹管优化设计ANSYS分析
基于粒子群优化神经网络自适应控制算法的并联机器人仿真研究被引量：1
2015年
针对传统控制算法对并联机器人轨迹跟踪精度控制效果不好的问题,提出了一种并联机器人的改进粒子群优化神经网络自适应控制算法,首先对粒子群优化算法进行惯性权重的优化和变异操作的改进,然后用改进的PSO算法优化神经网络的初始权值并进行在线调节PID参数。最后以六自由度并联机器人为研究对象,将传统PID控制与基于改进PSO优化的神经网络自适应控制算法分别进行了仿真实验。仿真结果表明,在快速性和稳定性能上,基于改进PSO优化的神经网络自适应控制算法比单纯的PID控制更加优越,在一定程度上减小了轨迹输出的误差并且提高了轨迹跟踪精度。
朱龙英成磊郑帅陆宝发赫建立
关键词：PSO优化PID控制BP神经网络
并联机器人的粒子群优化神经网络自适应控制算法研究被引量：3
2014年
针对传统控制算法对并联机器人的控制效果不好的问题,提出了一种并联机器人的粒子群优化神经网络自适应控制算法,该算法在基于神经网络的自适应PID控制算法的基础上,首先对粒子群优化算法进行惯性权重的优化和收缩因子的改进,然后将该改进算法应用于原算法上。仿真试验结果表明,提出的粒子群优化神经网络自适应控制算法,在性能上远远优于传统PID控制算法和基于神经网络的自适应PID控制算法。
成磊朱龙英郑帅陆宝发赫建立
关键词：自适应控制粒子群优化
串联机器人轨迹跟踪控制模糊自适应PID算法的误差修正被引量：5
2015年
提出了一种基于改进PID控制算法的串联机器人轨迹跟踪控制策略,首先采用减聚类的方法和改进的Logistic映射对RBF神经网络进行聚类中心的优化,然后将改进RBF神经网络中的自适应学习机制和自调整能力应用于传统PID控制算法中,对PID控制算法进行最优PID控制参数的选取。仿真实验表明,提出的串联机器人轨迹跟踪控制策略相比较传统PID控制算法,其误差更小,精度更高。
赫建立朱龙英成磊郑帅陆宝发
关键词：PID控制算法RBF神经网络串联机器人轨迹跟踪控制
基于遗传算法的6-DOF机器人最优时间轨迹规划被引量：9
2015年
针对机器人在特定工作坏境下工作效率低的情况,提出一种以时间为最优的轨迹规划方法。采用七次B样条曲线完成机器人各关节位置-时间序列的插值,并将运动学约束转化为B样条曲线控制顶点的约束,以机器人关节轨迹运行时间最优为优化指标,采用遗传算法对轨迹曲线执行时间最短寻优,规划出满足运动学约束及力矩平滑的时间最优轨迹。实验结果表明,该规划算法能够明显减小加加速度的累积效应,提高机器人执行轨迹的最优时间。
赫建立朱龙英成磊殷久诚
关键词：机器人遗传算法
基于动态模糊神经网络的并联机器人鲁棒复合控制研究被引量：2
2015年
针对6-DOF并联机器人液压伺服系统存在参数摄动和外界不确定性因素干扰的问题,提出了一种基于动态模糊神经网络的鲁棒复合控制策略。在充分分析了液压伺服系统的基础上,对控制系统进行了PD控制器、鲁棒内回路控制器、零相位误差跟踪控制器以及动态模糊神经网络控制器的设计。然后基于MATLAB软件进行了控制系统的运动性能仿真实验分析。结果表明,鲁棒复合控制器的应用在很大程度上了消除了负载交联耦合干扰对系统的影响,而且提高了系统的鲁棒稳定性。
赫建立朱龙英成磊殷久诚
关键词：并联机器人液压伺服系统动态模糊神经网络
装载系统机器人化的动力学模型与自适应控制
2014年
从控制的观点来看,装载系统代表多变量的、非线性的和复杂的动力学耦合系统。考虑到拉格朗日法建立的二自由度装载系统动力学模型在现实情况中存在不稳定性和建模误差。在J E SLOTINE提出的自适应控制方法的基础上,构造李雅谱诺夫(Lyapunov)函数,设计自适应控制器,对关节位置和速度进行轨迹跟踪研究,并用Matlab进行仿真。仿真结果表明关节速度稳态误差和位置稳态误差为零,验证了控制器的有效性和可行性。
陆宝发朱龙英郑帅成磊赫建立
关键词：装载系统机器人化自适应控制MATLAB仿真
主动悬架LQG控制与模糊PID控制的比较研究
2014年
为了解决主动悬架系统控制问题,建立了1/2车辆主动悬架系统动力学模型,并设计了两种应用于主动悬架的控制器:LQG控制器和模糊PID控制器。LQG控制器以车身垂向加速度、俯仰角加速度、悬架动挠度、轮胎动位移和悬架控制力作为其性能评价指标。模糊PID控制器将PID控制器与模糊控制器并联,采用了双模糊控制,分别以质心速度及其变化率和俯仰角速度及其变化率作为前、后悬架模糊控制器的两个输入;输出分别为前、后悬架的控制力。将分别应用这两种控制器的主动悬架在Simulink中仿真,结果表明两种控制器均能很好地改善汽车平顺性和乘坐舒适性。通过对两种控制的综合比较,模糊PID控制更具有实用性。
郑帅朱龙英成磊赫建立陆宝发
关键词：主动悬架LQG控制模糊PID控制乘坐舒适性
刚柔耦合机器人仿真及振动分析被引量：6
2015年
在传统的工业机器人设计中,为避免产生定位误差和振动,其结构一般设计成刚性.但在精度、速度要求较高的作业场合,由于材料自重和外界干扰等因素,系统容易发生变形和振动,而这种变形和振动对精度的影响是巨大的.因此,必须把模型的部分构件做成柔性体,来研究工作轨迹及振动情况.运用Pro/E软件建立机器人模型,导入到ANSYS软件中创建柔性体,并在ADAMS软件中建立刚柔耦合模型.设定一具体工况进行仿真,结果表明该模型仿真过程更加贴近实际情况,所得结论为机器人的优化及振动研究提供依据.
朱龙英陆宝发成磊郑帅赫建立
关键词：机器人刚柔耦合ADAMS仿真
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