简介:当机械臂的质量很轻,尤其是空间应用场合,机器人系统将受到高度柔性限制并且不可避免地产生机械振动.本文为了证实提出的控制不期望残余振动的方法,设计并建立了柔性机器人实验平台.控制方案采用交流伺服电机通过谐波齿轮减速器驱动柔性机械臂,利用粘贴在柔性臂上的压电陶瓷片(PZT)作为传感器来检测柔性臂的振动.对由于环境激励,尤其是在电机转动(机动)时由于电机力矩产生的振动,采用了几种主动振动控制器:包括模态PD控制,软变结构控制(VSC)和增益选择变结构方法,进行柔性臂的振动主动控制实验研究.通过实验比较研究,结果表明采用的控制方法可以快速抑制柔性结构的振动,采用的控制方法是有效的.
简介:以灰色预测控制理论为基础,采用现代控制理论中的二次型优化原理,以控制力和响应加权最小为目标函数,设计了两种基于灰色预测理论的转子系统振动主动控制方案--灰色GM(1,1)预测优化控制方案和灰色Verhuslt预测优化控制方案.并将该两种方案分别应用于带电磁阻尼器转子轴承系统的转子振动主动控制中,通过数值仿真验证了两种控制方法的有效性,并对两种方法的控振效果进行了比较.
简介:针对无人动力伞在执行任务时常常在低空、城市上空等复杂气流环境飞行,无人动力伞的响应特性受到飞行速度、航向角和各种风的综合影响,具有的非线性和不确定性.导致事先设计的控制规则不再适合,对此基于PID的控制算法难以达到满意的控制效果.本文提出了一种模糊神经网络控制无人动力伞航向控制策略,利用RBF神经网络所特有的局部逼近能力,对模糊控制规则进行在线推理并获得连续输出,采用GA算法对神经网络参数进行调整来实现对模糊控制器规则库的优化和模糊规则的自动生成.使控制器能够进一步适应无人动力伞实时控制中的时变性和不确定性,保持良好的控制性能;仿真表明算法是可行的.