为了在执行任务期间精确记录数据和稳定的飞行,多旋翼机器人机构需要能够执行长期任务和携带较重的载荷.针对这一问题,对六旋翼机器人关键技术进行了深入的研究.首先,高性能六旋翼无人机的运行需要飞行控制系统,介绍了六旋翼控制系统和本体的设计方法.其次,构建了四旋翼和六旋翼无人机的数学模型,对比了六旋翼与四旋翼控制系统的优缺点.六旋翼飞行器的飞行控制由推力和力矩完成,在俯仰,偏航和横滚分别对螺旋桨的速度进行运动控制.再次,采用模糊自适应PID控制算法设计了一款跟踪控制系统,用一个PID测试控制器进行仿真.并在真实飞行中成功地测试六旋翼机器人,达到了一个理想的效果.而不是使用分析差异,避免跟踪控制器设计过程中的"差异扩展".最后,仿真结果证明了所提技术的有效性和有效性.

为了提高智能车辆路径跟踪的精度,改善其行驶稳定性,提出了一种基于线性时变模型预测控制原理的路径跟踪控制器。对智能车辆进行动力学模型简化、三自由度动力学建模,对非线性动力学模型做线性化处理,获得线性时变状态方程,离散化得到离散方程和预测方程,考虑质心侧偏角、路面附着系数、轮胎侧偏角等约束条件,优化目标函数并转化求解方式为二次规划。基于MATLAB/Simulink和Carsim联合仿真平台,分别对直线路径和双移线路径跟踪进行仿真,结果表明,该路径跟踪控制器对目标路径有较好的跟踪效果。

针对西飞公司外协产品的检测要求,提出了通过规范检测方法减小测量误差的方法,并以实际工件为例,说明QUINDOS测量系统在产品研制、生产、检测以及质量跟踪控制方面中的重要作用.

针对液压驱动机器人在变刚度条件下力控制问题,建立了液压驱动四足机器人系统的阻抗模型和带有弹性负载的阀控缸模型.分析系统刚度变化对系统性能的影响,指出常规控制策略在精确足力跟踪控制中的不足,结合变刚度条件下阻抗模型和电液位置伺服系统的特点,提出实现精确足力跟踪的模糊自适应PID位置内环控制和模糊阻抗外环控制的复合控制策略.在半实物仿真平台上进行变刚度条件下的足力跟踪实验,仿真结果表明在变刚度条件下,足力跟踪曲线最大超调及稳态误差均小于5%,调整时间基本相同,验证了所提控制策略的有效性.

中厚板控制冷却时钢板的长度方向温度不均,冷却过程加剧了钢板纵向的温度不均匀性.采用钢板微跟踪控制可以减小或消除钢板纵向的温度不均.本文结合中厚板生产实际,采用二级计算机系统实现了钢板冷却过程的微跟踪控制.通过采用微跟踪控制,将钢板的纵向温差控制在±15℃以内.

针对以往采摘机器人的电动推杆关节伸缩过程缓慢,文中采用气动伺服控制系统代替原来的电动推杆,提高伺服系统的快速性。视觉系统采用VFW图像采集系统,可以直接访问视频缓冲区,不需要生成中间文件,实时性高。通过单目视觉系统实现气缸对果实中心位置的跟踪控制实验,验证了气动伺服定位系统的快速性和准确性。

永磁同步直线电机在执行具有重复特性的跟踪控制任务时,系统的位置误差也会出现周期性变化。针对这一问题,提出一种基于离线迭代学习补偿优化直线电机位置输入信号的控制策略。通过离线迭代学习,对直线电机系统的干扰进行迭代学习控制。对凸轮轴轨迹和正弦曲线轨迹进行迭代学习,实现对永磁直线电机运动轨迹的跟踪控制,减小直线电机的跟踪误差。实验结果表明:通过离线迭代学习控制产生的位置输入信号跟随误差较小,能很好地消除由于跟踪滞后造成的位置误差。

针对超薄非晶合金生产过程中过渡包内压力波动较大时会引起超薄非晶合金厚度不均匀且过渡包内压力受多种因素影响,常规PID控制效果不佳的问题,提出一种基于偏差组合专家PID的控制策略。分析过渡包内压力影响因素,提出一种自适应粒子群算法,用于优化BP神经网络的权值和阈值,构建过渡包内压力预测模型,得到过渡包内压力预测值,计算预测偏差;由设定值和测量值得到压力测量偏差,并将预测偏差和测量偏差通过权重因子进行组合;最后采用偏差组合后的专家控制器,在线调整PID系数,实现基于偏差组合专家PID的过渡包内压力控制。以某钢厂实际生产数据进行研究,结果表明:提出的控制方法上升时间小于30 s,超调量小于1%,稳态误差小于0.05 kPa,且可以稳定地跟踪过渡包内压力设定曲线,跟踪误差小于0.05 kPa,满足现场生产要求。与其他算法相比,该方法的控制...

针对液压柔性机械臂在运动作业过程中由于系统参数不确定、运动轨迹缺乏控制导致运动 失稳的情况首先介绍了神经网络结合柔性机械臂的高自由度特点选择适合的轨迹跟踪方法;其次结合模 糊神经网络图对液压柔性机械臂系统进行参数化设计利用其能跟踪轨迹误差的特点结合一阶梯度法寻 找液压柔性机械臂的运动期望位置;最后在满足两个关节达到期望轨迹的同时利用神经网络系统有效控 制液压柔性机械臂的运动轨迹.实验表明该智能网络方法具有更好的跟踪效果.

针对经典蚁群算法只能用于解决特定组合优化问题的缺点，提出了改进的蚁群方法。该算法首先对时间和控制变量实施离散化，以一组整数编码的蚁群路径表示可行控制策略，进而应用蚁群寻优操作搜得离散问题的最优控制策略。它能逐步收缩搜索域并迭代以消减离散化带来的偏差，不断改善寻优结果，增强算法的稳健性。最后将改进的蚁群算法应用于电液伺服系统的跟踪控制，仿真实验的结果显示此方法是可行的、有效的。