为了提高无人机导航路径规划的精度和稳定性,提出了复合形引导蜂群寻优的无人机航迹多目标优化方法。使用坐标变换方法,将二维规划问题降为一维;建立了航迹规划的目标函数与约束条件;在传统人工蜂群基础上,改进了蜜源初始化方法,使前后航迹点相互关联,提高航迹可行率;为了提高收敛速度,改进了雇佣蜂和观察蜂的蜜源搜索方式,提出了随机搜索与最优蜜源引导相结合的位置更新方式;提出了Metropolis准则改进观察蜂蜜源选择策略,有利于算法跳出局部最优、保留潜在最优;使用复合形法引导蜂群整体向优质蜜源运动,提出了复合形引导蜂群寻优算法。经仿真验证,与传统算法和混沌扰动算法相比,复合形引导蜂群算法的收敛迭代次数分别减少了4倍和6倍,寻优时间降低了约一个数量级,且规划航迹更优、稳定性更好。

为了提高旋转机械故障诊断的性能,提出了基于排列熵和变量预测模型的故障诊断方法。使用固有时间尺度分解法分解初始故障信号,得到多个固有旋转分量;选择含有故障信息的分量并计算其排列熵,作为故障诊断的特征值;使用训练样本得到的特征值训练不同故障状态下每个特征值的预测模型,将此变量预测模型用于诊断故障信号的故障类型;经实验验证,与BP神经网络、支持向量机等方法相比,所提出的故障诊断方法不仅诊断准确率高,而且耗时少,说明该方法有效性。

为了使柔性机械臂快速稳定到达目标位置且抑制其末端柔性形变,设计了基于分层结构的预测控制方法,分层结构采用对预测控制的方式,占据了控制的先机,而且针对机械臂的时变特性,采用滚动控制策略,增加了控制系统鲁棒性。给出了适用于一般机械臂的控制结构框架,建立了预测控制模型;设计了轨迹规划层,将最优轨迹规划问题转化为带约束的QP问题,其输出为最优轨迹;设计了跟踪控制层,此层精确跟踪上层规划出的最优轨迹;为了验证分层结构的有效性,设计了适用于柔性机械臂的分层结构,将此方法与IST方法进行比较,分层结构不仅快速稳定到达目标位置,而且抑制了机械臂在目标位置的柔性形变、控制过程中也没有出现力矩的较大波动。