分析了阀控非对称缸系统特性,建立滑阀的流量特性方程、液压缸的流量连续性方程、液压缸力平衡方程,推导出系统输出位移与输入阀芯位移之间的关系,建立Simulink仿真模型,在MATLAB环境中Simulink模块中仿真,从而分析对称阀控制非对称缸系统的动态特性。

为提高机器人柔性末端的适应性、稳定性、精确性和易控性,以圆柱形物体抓取为例设计3种仿人手柔性手爪方案并进行优选;针对仿人手非对称手爪的变形特点,提出包括抓取对象偏心距、末端位移垂直偏差、末端位移水平偏差、柔性手指曲率半径、最小工作压力在内的5个评价指标。通过单指变形特性试验和多指手抓变形特性试验,分析不同状态下的手爪变形规律。研究表明:采用对开式三指布置能有效降低最小工作压力;与长短手指组合相结合后,能有效提高不同压力和负载下的抓取稳定性和精度,并使得手指的曲率半径变化线性度提高。总体上,传统柔性手爪方案手爪的变形非线性较强,负载的增加会使手爪所需的工作压力增大;采用非对称布置的仿人手抓取方案综合性能最优。研究结果为机器人柔性末端结构优化及其形态的精确控制提供了参考依据。

设计了基于PLC与工业机器人的步进电机智能装配系统,该控制系统由总控单元、行走单元、雕铣机单元、装配单元、输送单元、立体仓库单元等组成,采用以太网通信,实现了机器人、机器视觉、PLC之间的数据与I/O信号交换,能完成了步进电机各零部件的搬运、加工和装配等工序。提高了工厂智能制造与装配水平、降低了人工成本,具有较高推广应用价值。

针对现有直线推杆测试装置存在的负载加载不稳定、人工读取测试数据不准确的问题,设计一种新型的直线推杆综合测试仪。该测试仪使用伺服电机+滚珠丝杠螺母副的机构替代原有的气缸加载恒定负载,通过伺服电机内置编码器间接检测推杆的行程和锁紧力间隙大小,使用电流传感器、应变式力传感器实时检测测试过程中推杆电机电流、负载的大小和方向。测试结束后系统自动计算各物理量,与设定的标准值对比验证产品是否合格。试验结果表明:该测试仪加载的负载稳定且误差小,自动化程度高,漏检率低,达到了设计要求。

阀控液压缸电液伺服系统常采用对称阀控制非对称液压缸，这是因为对称阀加工相对简单，而非对称缸具有结构简单、占用空间少、承载能力较大等优点。但由于系统中采用对称阀控制非对称缸而造成整个系统的不匹配，导致系统正反两个方向的动态性能不对称。采用自适应控制器对系统进行控制，使其输出满足系统的性能要求。

为揭示工作压力与负载的作用对多腔体软体驱动器变形的影响规律,建立了多腔体软体驱动器变形评价指标,包括末端轨迹、末端接触力、曲率半径和腔体拟合圆直径4个指标。基于不同负载和工作压力下的试验结果,采用拟合的方法建立了多腔体软体驱动器曲率半径与工作压力、负载的关系模型,并采用该模型对不同负载下的驱动器曲率半径变化曲线进行预测。分析结果表明,曲率半径拟合数学模型试算结果与试验结果吻合度较高。负载的增大使多腔体软体驱动器的末端轨迹变化范围明显减小、线性度增加;曲率半径随工作压力的增加呈指数下降的趋势,曲率半径和末端轨迹受负载作用的非线性都较强;工作压力和负载对腔体拟合圆直径的影响呈相反的趋势。该研究能为不同用途下多腔体软体驱动器的设计与精确控制提供参考。

该文提出了一种基于小脑模型神经网络（CMAC）和PID的并行控制算法，以得到高精度的电液伺服系统位置跟踪性能。PID控制器实现反馈控制以保证系统的稳定性，同时一个非线性跟踪微分器（NTD）用来给PID控制器提供高质量微分信号。而CMAC用作前馈补偿器实现系统的逆动态模型，并行控制器的输出作为系统的控制动作。通过CMAC的学习过程使PID输出趋于零，从而使系统的控制作用由CMAC产生。数字仿真的结果证明了该并行算法有很高的跟踪能力和抗干扰性，并且响应速度非常快。

针对三阶电液伺服系统设计了基于Popov超稳定理论的模型参考自适应控制系统(MRAC)并给出了理论分析、设计方法和控制算法.仿真结果表明这种MRAC系统具有较好的静、动态性能具备较强的跟随性.

由于电液伺服系统死区非线性的存在，在正弦信号输入时，系统输出中存在高次谐波，使系统输出信号严重失真，对系统性能分析造成影响。本文基于Popov超稳定理论，设计了一种模型参考自适应控制（MRAC）系统，能消除死区对系统输出的影响，其稳定性分析显示，它能使跟踪误差迅速消失。从仿真结果卜看，它能有效跟踪参考模型输出，改善系统的响应特性。

分析了阀控非对称缸系统特性，建立滑阀的流量特性方程、液压缸的流量连续性方程、液压缸力平衡方程，推导出系统输出位移与输入阀芯位移之间的关系，建立Simulink仿真模型，在MATLAB环境中Simulink模块中仿真，从而分析对称阀控制非对称缸系统的动态特性。