为确保机器人与环境接触时能保持稳定的接触力,基于对决深度Q网络设计一种自适应PID控制恒力跟踪算法。分析机器人与外界的接触过程,并构建基于PID算法的机器人力控制器;提出基于对决深度Q网络的自适应PID算法,以适应外界环境的变化,该算法利用对决深度Q网络自主学习、寻找最优的控制参数;最后,通过Coopeliasim与MATLAB软件平台展开机器人恒力跟踪实验。仿真结果表明提出的基于对决深度Q网络的自适应PID算法能够获得较好的力跟踪效果,验证了算法的可行性;相比于深度Q网络算法,力误差绝对值的平均值减少了51.6%,且收敛速度得到提升,使机器人能够更好地跟踪外界环境。

对真空隔热板和传统保温材料聚氨酯制成的两种低温冷柜进行了漏热实验分析．完成了低温冷柜温度闭环控制系统的设计．利用冰蓄冷空调系统调节测试室的温度，采用自适应参数的PID温度调节器控制低温冷柜内的温度．开发完成的软件运行可靠、人机交互界面友好、数据可动态显示并存储和打印．实验结果表明，低温冷柜隔热层用真空隔热板部分替代聚氨酯具有更好的热工性能和节能效果．

针对我校2001年从日本诚研社引进的新型土工静力-动力液压三轴-扭转多功能剪切仪,使用模拟PID控制系统,在不同频率控制信号下控制参数无法进行相应的调整而产生的控制精度问题,利用现代智能控制技术中的人工神经元控制理论对控制系统进行改造,对控制参数进行在线调整,进一步提高系统的控制精度和控制系统的鲁棒性,使系统在各种频率信号的控制下都能获得准确的控制效果.

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.

针对四旋翼机器人关键技术进行了深入的研究。首先分析了四旋翼机构特征及其主要的用途。其次,利用了四旋翼的正交的结构特征进行系统设计。再次,根据旋翼机器人的运动特点进行了本体运动控制分析,实现了悬停、前后、水平、俯仰和翻转等运动状态。最后,采用模糊自适应PID控制算法设计了一款位姿控制器,推导出一个非线性动力学仿真模型,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机器人,达到了一个理想的效果。

针对非线性不确定系统,研究并优化了基于输入信号参考自适应PID控制方法——在模型参考自适应PID控制的基础上以输入信号为参考代替模型参考对系统进行控制。控制方法是基于李雅普诺夫平衡点稳定定理控制方法的系统稳定性推演的,由于控制方法中引入稳定项后使控制过程带来微分项,控制方法中加入滤波器,通过系统的自适应调节最终使系统趋于稳定状态。同时,在控制中加入PID因子使系统的控制性能趋佳。该方法是基于输入信号为参考的自适应控制,减少了模型参考带来的误差。仿真推演结果显示,被控对象可以有较强的适应能力,趋于实现更优的过程控制效果。文中给出了运用于海洋钻井设备运动补偿装置实例的分析。

文章以单支气动人工肌肉为研究对象,分别构造了PID控制器及单神经元自适应PID控制器进行位置控制.实验证明:运用单神经元自适应PID控制器,系统响应时间快,稳态精度高,有较好的控制效果.