浙江省自然科学基金(Y1090212)
- 作品数：5 被引量：40H指数：4
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- 基于终点时刻末端误差的柔性臂迭代学习控制
- 2012年
- 针对柔性臂重复运行的情况,在仅能测量运行终点时刻末端位置的条件下,提出一种新的结合计算力矩法的迭代学习控制(ILC)方法.该方法利用柔性臂的简化动力学模型,给出各关节控制力矩的参数化表示;并依据终点时刻柔性臂末端位置的误差,通过迭代学习算法调整控制力矩的参数,实现精确到达预期末端位置的目标.算法利用ILC不依赖模型的特点,弥补计算力矩法需要精确模型的缺陷;参数的迭代学习主要起到消除模型误差和各种干扰的作用,增强算法的鲁棒性.通过理论分析给出所提算法的收敛条件.最后在柔性臂系统上进行仿真及实际试验.结果表明,所提出的ILC算法能够克服连杆柔性对柔性臂末端误差的影响,显示良好的控制效果.
- 金博刘山
- 关键词：计算力矩法柔性臂
- 变负载条件下柔性臂自适应预整形振动控制被引量：4
- 2012年
- 针对单连杆柔性臂负载发生变化的情况,提出克服柔性臂末端振动的在线自适应输入预整形(OAPCA)方法.该方法将柔性臂连杆角速度的变化看作2阶振动模态的组合,在线设计前馈脉冲预整形输入,脉冲的时间和幅值由模态频率和阻尼值计算得到.当系统振动频率随负载变化后,预整形器失去振动抑制作用,将前馈输入整形控制、比例积分(PD)控制及快速傅里叶变换(FFT)算法相结合,设计自适应整形器抑制柔性臂末端振动.理论上证明OAPCA方法的可行性,并对频率失配的情况进行鲁棒性能分析,进行仿真研究.结果表明,柔性臂OAPCA方法具有良好的末端振动抑制能力和关节角跟踪能力,能够有效解决变负载单模态振动控制问题.
- 倪初锋刘山
- 关键词：柔性臂自适应振动
- 多机器人协作搬运路径规划研究被引量：8
- 2010年
- 针对多机器人协作系统,提出了一种新的混合定点转动和遗传算法的方法,解决其协作路径规划问题。该方法利用遗传算法并行计算、不易陷入局部最优的优点,具备概率上寻找全局最优解的能力,同时结合了定点转动法易实现、有效减少单机器人路径浪费的优点。仿真实验结果表明,该规划方法运算速度较快,在得到有效规划路径的同时,也易于实现对单机器人的控制。
- 刘山梁文君
- 关键词：多机器人路径规划遗传算法
- 基于逆系统的变轨迹迭代学习控制被引量：17
- 2010年
- 针对一类未知非线性时变系统,本文提出一种不同次迭代运行过程中期望轨迹可变的迭代学习控制算法。该算法利用高斯径向基网络逼近系统逆的未知参数,并采用迭代学习的方式修正网络逼近的系数,然后结合变结构技术设计控制律。收敛性分析表明,随着迭代次数的增加,逼近系数与最佳系数的差异逐渐减小。最后,在机械臂上的仿真验证了算法的有效性。
- 王晔刘山
- 关键词：迭代学习控制逆系统非线性时变系统
- 非最小相位系统的扩展Laguerre基函数迭代学习控制被引量：11
- 2012年
- 针对非最小相位系统的跟踪问题,提出了一种新的基函数迭代学习控制算法.该算法利用新型的非因果Laguerre扩展基函数逼近系统逆传递函数,设计最优迭代学习律使系统输入收敛到系统的稳定逆,保证了控制性能.算法不依赖于系统的先验模型,仅需以基函数信号作为系统输入进行模型辨识,减少了模型不确定性的影响.通过对单连杆柔性机械臂这样的典型非最小相位系统跟踪问题的仿真,验证了该方法的良好效果.
- 刘山刘杰
- 关键词：迭代学习控制非最小相位系统
