基于GRN模型精密机械手末端映射关系

针对相邻关节误差对机器人末端的精度影响等问题,鉴于生物细胞自组织GRN模型的运行机理,提出基于GRN模型机械手精度的映射关系,研究机械手运动学模型和GRN模型的结构特性,分析机械手相邻关节误差的累积与GRN模型中细胞间的作用特点,求解基于GRN模型机械手相邻关节影响的误差模型,考虑在几何因素的影响下,以3R机器人为研究对象,建立求解机械手末端位姿的误差值,采用基于自适应粒子群算法优化的PID神经元模型对其进行误差优化,获取粒子群算法的进化过程和PID神经元控制器的控制曲线。仿真表明:基于GRN模型重载机械手相邻关节误差模型的有效性与合理性得到了验证,且机械手相邻关节引起的末端误差得到了有效控制。     

粒子群优化变论域模糊PID的永磁同步电机矢量控制策略

永磁同步电机具有结构简单、噪音低、效率高等优点而得到广泛应用。但是传统的矢量控制方法已经不能满足当前产业的控制需要,为了获得更好的控制性能,在普通PID控制的基础上,提出了一种基于粒子群算法优化的变论域模糊PID控制方法。分析永磁同步电机矢量控制原理,并建立了PMSM在dq坐标系下的数学模型,设计了基于PSO的变论域模糊PID控制器,利用Matlab/Simulink搭建i_d=0矢量控制下的PMSM调速系统仿真模型。仿真结果表明,与传统PID控制和模糊PID控制相比,基于粒子群优化的变论域模糊PID控制方法在具备传统模糊控制和PID控制算法优点的同时,利用粒子群算法得到最佳模糊论域,提高了永磁同步电机控制系统的动态响应速度,减少了超调和波动。     

基于ARM与多模型实现的试运线列车超速防护系统

针对试运线列车运行的安全性与停车准确度的要求,提出一种基于ARM与多模型实现的列车超速防护系统。通过车载设备传感器采样时间序列数据,并将其进行小波去噪,从而得到基于傅里叶模型的目标跟踪运行曲线。设计以模糊神经网络为动态预测模型的速度控制器,利用预测控制的滚动优化与误差矫正特性增加速度控制器在不同运行环境下的鲁棒性。为加快模糊神经网络的训练速度,将改进型粒子群模糊聚类算法的聚类结果作为模糊神经网络的前件规则构建参数。以中车试运线数据为例对其进行仿真,并通过基于曲线面积误差的评价指标对全局速度下的停车精确度进行分析。仿真结果表明:所提出的以傅里叶模型作为目标函数实现的基于模糊网络的预测控制策略具有明显的优势。     

基于粒子群优化算法的上下料机械手加工空间优化

针对CNC车床上下料装置在狭小的加工空间进行自动上下料时可能出现的干涉和碰撞等情况，课题组通过粒子群算法(PSO)结合正逆运动学求解，对机械手的运动空间和各关节的运动变量进行优化设计。在已知加工起始点和终止点的情况下，在世界坐标系将各关节的移动量作为自变量，通过粒子群的不断迭代寻优，在设定的边界条件下得到优化结果，并结合蒙特卡洛法进行可视化。本研究能够直观得到机械手的最大移动空间，可将机械手在限制范围内的可移动空间最大化。     

螺丝锁付装置取放料时间寻优轨迹规划

为提高螺丝锁付装置的锁付效率，课题组针对锁付过程中最频繁的取放料操作进行时间寻优轨迹规划。课题组以旋量理论建立运动学模型，基于运动合成的思想，采用多段六次多项式插值算法进行规划轨迹，并结合改进粒子群算法得到时间插值节点的优化解。仿真实验结果表明：采用改进粒子群算法，在迭代约40次时算法达到收敛，轨迹所需时间相对于优化前缩短了约30%；关节空间下各关节的位置、速度和加速度曲线连续平滑，无明显突变，末端笛卡尔空间下轨迹满足取放料轨迹的设计要求。该时间最优轨迹规划的方法有效提高了螺丝锁付装置的工作效率。 〖HT5”H〗关键词：螺丝锁付；轨迹规划；旋量理论；改进粒子群算法；六次多项式插值算法     

基于LM算法的机器人运动学标定

机器人参数估计与误差补偿的标定方法是提高机器人末端位置定位精度的重要手段。课题组建立UR3机器人DH参数运动学模型,基于机器人末端工作空间的出现频率概率分布确定机器人测量空间域;以激光跟踪仪测量空间域内的机器人末端位置,构造出机器人末端位置误差与几何参数集间最小二乘方程目标函数,利用自适应步长的LM(Levenberg Marquardt)算法对其进行迭代求解,进行参数估计得到几何参数标定值,以此修正机器人系统理论运动学模型结构参数集。最后对标定结果进行验证和分析,结果显示标定后最大误差降低了47.48%,平均误差降低了37.98%,均方根误差降低了40.40%,证明了该标定方法的有效性和可靠性。     

基于改进麻雀算法的卷绕张力控制系统

为了在卷绕系统中建立稳定的张力控制系统，课题组使用自抗扰控制器设计了控制系统。提出采用麻雀算法(SSA)优化整定自抗扰控制器的参数。针对SSA以跳跃的方式寻优、已陷入局部最优和原点收敛性强的缺点，提出基于粒子群算法(PSO)的改进麻雀算法(PGSSA)；该方法引入了PSO的速度算子，修改麻雀算法的发现者和跟随者的位置来更新公式，增强麻雀算法的全局搜索能力。由于麻雀算法的种群多样性比较差，提出引入遗传算法的交叉和变异操作，以保证种群的多样性，避免PGSSA过早陷入局部最优。选择复卷机的收卷过程作为控制对象模型，利用MATLAB/Simulink软件平台，分别采用PGSSA和SSA对ADRC控制器和PID控制器参数进行仿真。结果表明：PGSSA的收敛速度和精度都优于SSA。ADRC控制器对扰动的反应速度和抑制能力、阶跃响应的性能指标优于PID控制器。     

基于粒子群算法与改进Ziegler-Nichols算法的PID整定方法

针对Ziegler-Nichols算法设计的PID控制器阶跃响应不理想,不具有灵活性等缺点,提出基于粒子群算法与改进 Ziegler-Nichols算法的PID整定方法。采用粒子群算法优化了Ziegler-Nichols算法中的幅值和相角,设计了具有更好性能 指标的PID控制器。实验结果表明采用该方法进行参数整定后的PID控制器响应速度较快,降低了系统的超调量。     

六自由度并联机构的误差分布研究

针对制造和安装误差对并联机构末端位姿精度的影响问题,以六自由度Stewart并联机构为研究对象,在建立运动学正解一阶误差模型的基础上,结合泰勒展开式推导出Stewart并联机构末端的位置和方向误差与驱动器不同长度变化之间非线性关系式;并用MATLAB软件仿真分析结构参数误差存在的条件下,工作空间中六自由度Stewart并联机构末端位姿误差的分布情况。分析结果表明：不同位姿下,位姿误差存在差异;在x轴正方向上,位姿体积误差的变化规律具有一致性,均随x轴正方向的移动而逐渐增大;[JP2]同时位置体积误差的变化幅值远大于姿态体积误差的变化幅值,并且最大位姿误差出现在可达工作空间边缘的顶部位置。研究结果为该并联机构后续进行精度综合及误差补偿提供参考依据。     

基于ADAMS的安全阀自动上料机械手运动学研究

针对目前安全阀离线校验阀体上料时，存在的效率低、空间要求高等问题，课题组提出了一种安全阀自动上料机械手，并根据安全阀离线校验的工况需求，在SolidWorks软件中建立了该机械手的三维模型。为了更好地制定运动控制方案及制造物理样机，课题组对该机械手进行运动学研究：采用D H法建立了机械手的运动学方程，并基于ADAMS软件对机械手整体上料过程进行了运动学仿真分析，得到了机械手在上料过程中的位移、速度和加速度等运动特性曲线。研究结果表明：所有运动特性曲线变化平稳，无突变现象，验证了该自动上料机械手物理样机制造的可行性，提高了安全阀离线校验效率。     

曲面工件超声检测机器人误差补偿分析

针对曲面工件超声波检测过程中,超声检测机器人末端探头位姿误差对检测精度影响的问题。根据超声检测机器人自身特点,提出基于多关节摄动误差补偿原理逆向求解标定误差模型参数的方法,利用误差模型参数实现对检测中所有扫描点位姿误差的实时补偿,提高检测的精度。首先,应用Denavit-Hartenberg方法建立超声检测机器人的运动学模型;其次,分析超声检测机器人的误差原因和来源,并利用矩阵微分原理建立误差模型;最后,结合超声检测机器人测距功能和多关节摄动误差补偿原理得到位姿误差实时补偿方法。通过螺旋桨曲面工件扫描检测实验验证该位姿误差补偿方法的有效性。     

自抗扰算法在无人车路径跟踪控制中的应用

为了提高无人驾驶车辆路径跟踪的精度与稳定性,设计一种对车辆不确定性和外部干扰具有较强鲁棒性的ADRC控制算法,并基于粒子群优化算法对其关键参数进行整定,进一步提高控制器效果。该控制算法优势在于设计简单,计算量较小,能够实时估计和补偿未知扰动。基于Matlab/CarSim联合仿真平台,对所研究算法与PID算法进行仿真验证。结果表明:在双移线工况下,与PID控制器相比,所提出的ADRC控制算法具有更强的鲁棒性,能够有效改善由道路曲率变化而导致车辆抖动的问题,实现更加精确、稳定的路径跟踪效果。     

基于汉明距离与免疫思想的粒子群算法

针对传统粒子群算法收敛速度慢、无法描述离散问题以及后期容易陷入局部最优解的缺陷等问题,提出一种基于汉明距离与免疫思想的改进粒子群算法(IHPSO)。首先,引入汉明距离表示位置与速度更新,使传统粒子群算法能够求解离散问题;然后,融入免疫接种、免疫选择等免疫思想,定义新的种群更新方式,解决了传统粒子群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的弊端;最后,通过TSP问题的模拟实验证明了改进的粒子群算法在求解速度与精度等方面均有明显提高。     

改进PSO算法优化LSSVM的柴油机排气预测

针对柴油机SCR系统对排气流量、排气成分和排气温度控制精度要求高的特点,提出一种基于粒子群优化支持向量机的排气预测模型。该方法采用改进粒子群算法寻找支持向量机最优的惩罚参数和核函数参数,提高模型的泛化能力,根据柴油机运行时的转速和负载,实时精准测算出排气流量、温度以及氮氧化合物浓度。结合柴油机实际排放实验仿真表明,与未经优化的PSO-SVM模型相比,该方法对柴油机排气预测有很高的精确度,可以将误差控制在1. 6%以内,平均误差仅为0. 665%。     

面向安全服务重组多目标优化的粒子群遗传算法

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但局部搜索能力差,易陷入早熟收敛,迭代效率低.粒子群算法采用速度——位置模型,可以较快收敛到指定精度.将粒子群算法与遗传算法融合,采用多目标遗传算法得出初步的优化结果,并将其作为粒子,利用粒子群算法强化局部搜索,加快收敛速度,仿真结果证明了该算法的优越性.在CSSM对底层安全服务的重组时利用粒子群和遗传算法的结合(GAPSO),能够提高效率.     

基于模型预测控制的协作焊接双机械臂轨迹跟踪算法

焊接双机械臂协作焊接时,存在从动机械臂对主机械臂末端位置的轨迹跟踪的精确性问题,课题组提出了基于模型预测控制算法的主/从位置协调控制方法。根据所建立的六自由度双机械臂的运动学模型,建立末端位置与关节角度的变换关系以及机械臂的运动预测模型;通过上述模型,对主机械臂采用位置控制方法,并通过从动机械臂末端的三维激光扫描仪测距传感器所获取的主机械臂位置及方向,对从动机械臂采用基于模型预测控制算法的位置控制;根据机械臂关节角度变换旋转运算序列及末端位置的预测模型,通过动态矩阵控制算法,由当前时刻的位置状态及下一时刻位置输入状态对未来某时域内的位置输出状态进行预测,从而实现期望的位置跟踪。最后,采用仿真实验测试来验证该算法的实用有效性,结果表明：从动机械臂末端在有较小超调的情况下快速达到稳态,实现对期望轨迹的跟踪;与传统PID控制算法相比,模型预测控制算法能够更快速、更稳定地达到对期望轨迹的跟踪效果;该算法对期望轨迹的跟踪误差在有小幅波动的情况下可保持在±0.05 mm之内,在无波动的情况下可迅速趋近于零。基于该算法,从动机械臂可根据主机械臂末端动态位置信息更加有效地实现对期望轨迹的实时跟踪。     

考虑5指差异化的外骨骼康复机械手结构设计

针对传统外骨骼康复机械手结构臃肿、适配性低的问题，课题组设计了一款考虑人手5指差异化的连杆滑槽式外骨骼康复机械手。课题组根据人手生物学特征设计了单根手指的结构，并通过分析各关节间的运动关系，构建了单根手指的数学模型；以机械手指关节和人手指关节的旋转中心在运动过程中始终保持重合，及人手运动特性为约束，把机械手指各杆长之和最短作为优化目标，设计了求解该模型的粒子群算法，得到满足康复训练需求且结构紧凑的手指尺寸最优解；在单指优化的基础上改变近端指节长度，保持各手指运动特性不变前提下做出5指差异化设计，经过多次算例计算后得到5指尺寸最优解；最后根据优化结果构建了样机模型，并对模型进行运动学仿真。仿真结果表明：设计的外骨骼机械手指的运动参数符合设计要求，指间运动轨迹特征符合人手运动规律。该机械手满足康复训练要求。     

基于模糊卡尔曼滤波车速估算的泊车运动学模型

为更好地进行泊车运动过程的研究,建立适合泊车过程的专用泊车运动学模型,通过对实际泊车运动过程的分析,提出了一种基于模糊卡尔曼滤波车速估算的泊车运动学模型。泊车的运动过程是低速高精度的控制过程,尤其在较小泊车位中进行超低速自动泊车时,对车速的测量会由于起步惯性和轮胎磨损引起速度测量误差,这就需要对实际车速进行精确估算。通过车轮转动速度与车身加速度积分所得车速进行模糊卡尔曼滤波融合,得到泊车不同阶段的车速估算值。输入估算的车速与前轴中心转角建立泊车运动学模型,得到泊车车辆的位置信息与姿态航向角。经Matlab/Simulink仿真和泊车实验的数据对比分析,结果表明:建立的基于模糊卡尔曼滤波车速估算的泊车运动学模型与原泊车运动学模型精度整体上提高15%,与实际泊车情况偏差3%。因此,提出的泊车运动学模型符合泊车过程车辆运动学模型的要求,降低了泊车整个过程的位移和航向角计算误差,对于进一步研究泊车路径规划与控制具有重要意义。     

电磁式主动悬置系统分目标控制研究

为提高汽车动力总成悬置系统的隔振性能,建立了同时考虑动力总成及车身垂直、俯仰方向的6自由度半车主动悬置系统动力学模型。考虑作动器动态特性对系统控制精度的影响,采用分目标控制的方式,将主动悬置系统分成悬置部分和作动器两部分。对悬置部分设计了适应性强、鲁棒性好且易于实现的模糊控制器及变论域模糊控制器,作动器电路部分则选择简单实用的PID控制器,并利用粒子群算法对PID参数进行优化。为验证控制器的效果,以发动机和路面的联合激励为系统输入进行仿真。结果表明:与被动悬置系统相比,采用分目标控制的主动悬置系统,作动器能更好地跟踪输出悬置所需的理想控制力,使得系统各方面性能均得到不同程度的改善,提高了整车舒适性水平。     

仿生机械灵巧手的手指设计

针对医疗假肢手指难以解决残疾人日常生活问题的情况,结合人体手指运动的机理,设计了一种仿生机械灵巧手。该机械灵巧手由手掌体、设在手掌体上的1根大拇指和4根手指构成;大拇指由两拇指段构成,大拇指单自由度转动连接于手掌体;四指结构形式一致,且由2个手指段构成,二者之间采用单自由度转动连接。基于指数积公式对所设计的灵巧手进行运动学分析,求解相关数学模型;采用UG软件对灵巧手进行仿真分析,结果表明:所设计的灵巧机械手能满足残疾人简单握持及敲打等日常需要,对康复机械设计有一定的参考价值。