针对仿生机器人关节重载情况下难以实现精确控制的问题,以及气动人工肌肉(Pneumatic artificial muscle,PAM)控制非线性、时变性、滞后性等特点,受生物关节在肌肉和骨骼的协作下产生运动的启发,提出一种气动人工肌肉和电机复合驱动的新型驱动仿生肩关节结构设计,用于提高仿生机器人肩关节的控制精度及驱动性能。基于Chou模型及能量守恒定理,推导了复合驱动仿生肩关节结构参数与动力学特性之间的映射模型;通过构建基于拉格朗日动力学的PAM-Motor复合驱动系统俯仰运动和侧摆运动的动力学模型,探究了仿生肩关节复合驱动机理。研究结果表明,PAM-Motor复合驱动仿生肩关节具有良好的精度、灵巧度和承载能力,验证了复合驱动仿生肩关节结构的合理性和有效性。

针对传统建模只能解决一对一的映射关系,而气动肌肉的参数之间是一种多对多迟滞关系的问题,引用了一种基于多项式拟合算法的神经网络建模方法。首先,搭建实验平台,获取迟滞数据;然后,利用曲线拟合构建多项式拟合模型,得到合模型的输出位移数据;最后,采用曲线拟合与神经网络相结合的方法,建立了迟滞模型。通过仿真结果对比发现基于多项式拟合的神经网络模型各项误差均优于现有模型。

提出一种能满足不同避障要求的轮足复合式爬壁机器人,利用凯恩法建立其动力学模型。基于该模型,推导爬壁机器人在极限运动状态下的吸附力方程,并建立稳定性裕度约束条件,获得满足稳定性要求最小吸附力与机器人极限运动状态的函数关系。在不同避障要求的工作环境下,为合理控制吸附力大小提供理论依据。

根据汽车起重机液压系统故障诊断的特点，建立了汽车起重机液压故障诊断专家系统。该系统提出将故障树和模糊神经网络相融合，并以汽车起重机常见故障为例建立了相应的故障树模型，完成了基于专家规则表示与模糊表示下知识数据库的构建与推理机的实现。解决了传统专家系统知识获取困难的问题；运用模糊神经网络的自学机制，保证知识库的完整性和正确性；实现了对汽车起重机液压系统的故障诊断内容的不断的更新和扩充，并及时将已发生及预测到的的故障写入数据库中，提高了查找故障的准确率及效率，有利于预防和控制汽车起重机液压系统的故障。

为了降低液压减振器气穴异响，分析了压缩和复原过程中液压油的运动状态和气穴的生成过程，建立了气穴系数与节流孔直径之间的关系模型，以及双筒液压减振器的参数模型；通过Simulink对液压减振器压缩和复原过程的仿真分析，确定了减振器气穴异响与节流孔直径和油液运动黏度的关系。结果表明：减振器的异响可以通过增加节流阀的有效节流直径和降低油液运动黏度来减轻。

提出了基于二维联合模糊评判的液压系统故障在线诊断方法；用MATLAB小波分析与模糊评判相结合的双重故障诊断模式,运用联合权重分配法构建故障诊断专家系统模糊矩阵；采用复杂样本方差估计,得出一个客观合理的故障征兆向量,实现了液压系统故障诊断的实时性,精确性；建立了起重机液压系统故障诊断专家系统.

针对折叠式高空作业车运行过程中由于频繁启动和制动引起的明显振动和冲击现象,提出了基于MATLAB/SIMULINK平台的高空作业车举升执行机构液压系统设计可靠性分析方法;建立了系统可靠性分析数学模型。通过MATLAB/SIMULINK分析,得出该控制模型的仿真结果,对折叠式高空作业车举升执行机构液压系统的性能分析和智能控制的应用研究具有实际应用价值。

根据沥青混合料摊铺机振捣系统的工作原理，建立沥青混合料摊铺机振捣系统的AMESim仿真模型，设置模型中的主要参数并进行仿真。仿真结果表明：当在系统中加入蓄能器和PID控制后，系统的性能得到很大改善；系统的稳定性随振捣频率的增加而下降，当频率超过20Hz时，系统的稳定性受到严重的影响。