为提高工业机器人在焊接、喷涂等领域的工作效率和稳定性,工业机器人时间最优速度规划问题得到广泛研究,但受制于运动学、动力学模型的准确性及优化问题求解方法的效率,大多数方法很难在保证稳定性及不超速的前提下达到时间最优。文中采用指数积求解机器人运动学,考虑运动学及动力学约束对时间最优问题进行建模,最后基于凸优化问题相关理论进行求解。仿真结果表明,机器人能以相对稳定的速度达到时间最优,该方法可为工业机器人的实际应用提供理论依据。

针对传统再入轨迹优化方法收敛速度慢、对初值敏感程度高等的局限性,提出了一种基于序列凸优化的再入轨迹快速求解方法.该方法以倾侧角的变化率作为控制量,改进了现有凸化策略,考虑到抑制数值优化过程中由于数值离散方式带来的锯齿化现象,采用B样条曲线离散控制量,同时为避免算法在初始猜想值附近出现伪不可行的问题,增加额外虚拟控制量,通过一种"回溯直线"搜索的方法,提高算法的稳定性、快速性和寻优结果的光滑性.为研究飞行器再入过程中的气动参数扰动问题,采用采样点少、易于实现,计算效率高的广义混沌多项式理论研究方法,建立了基于广义混沌多项式和凸优化相结合的再入轨迹鲁棒优化模型,该模型在优化过程中考虑气动参数扰动对寻优结果的影响作用,避免了传统轨迹与制导律的复杂迭代设计环节,可有效降低优化轨迹对气动参数扰...

在地震信号和建筑结构系统的范数分析基础上,使用了混合控制优化指标J作为优化目标,并给出其物理含义.针对H2控制方案和H∞控制方案的优缺点,通过LMI凸优化方法求解混合控制器,给出了在给定γ值的前提下极小化指标J的H2/H∞混合控制方案,并给出了仿真算例.

针对旋转机械的周期性稀疏故障特征提取问题,提出了一种周期重叠簇稀疏信号优化特征提取算法.该算法根据机械故障诊断周期性特征提取问题构造了有效的稀疏优化目标函数,该目标函数中的正则项(惩罚函数)选用非凸惩罚函数来增强周期性特征的稀疏性,并且证明了非凸可控化参数在一定约束条件下可以保证目标函数整体为凸.基于优控极小化方法求解所构造的优化问题,推导出高效的快速迭代收敛数值算法,该求解算法最终收敛于优化问题的全局最优解.将所研究的周期重叠簇稀疏信号优化特征提取算法应用于仿真信号,定量分析了其相对于对比算法的优越性.最后,将所研究的周期重叠簇稀疏信号优化特征提取算法应用于轴承故障特征提取中,结果表明,该算法其可以有效地提取稀疏微弱故障特征.