通过对传统汽车载重测量系统的分析,提出一种基于应变传感器的汽车称重装置,利用应变传感器输出的应变量来反映汽车的载重。该传感器直接安装在钢板弹簧上,利用钢板弹簧的载荷与变形量之间的关系,得出汽车的载重。该方法利用有限元仿真,建立了某车型钢板弹簧的非线性有限元模型,分析了钢板弹簧在静动态载荷下,不同摩擦系数对钢板弹簧刚度特性、迟滞特性的影响,同时从刚度特性、迟滞特性等因素影响方面对汽车载重测量的准确性进行分析。

弹药传输机械臂是坦克自动装弹机系统中的重要组成部分,其易受到坦克车体振动而与炮尾发生碰撞,导致机械臂的工作可靠性变差;引入柔顺驱动能在碰撞时起到缓冲作用,但会引起机械臂的柔性振动,并与车体振动相互耦合,导致跟踪精度降低。针对基础振动以及柔顺特性带来的柔性振动、且具有惯量变化影响下的弹药传输机械臂的轨迹跟踪问题,运用奇异摄动理论引入双时间尺度,将复杂系统降阶解耦,分解为彼此独立的快变子系统和慢变子系统并分别设计控制器进行控制。针对慢变子系统,将基础振动和惯量变化转化为不确定干扰项,采用抗干扰能力较强的神经网络鲁棒控制对机械臂进行轨迹跟踪控制;针对快变子系统,利用速度差值反馈控制器对柔性振动进行抑制。仿真验证了所提出控制算法的鲁棒性,以及对柔性振动的抑制能力。

针对柔顺打磨机器人在移动作业过程中,在基础振动、柔性振动与环境接触力耦合作用下非线性控制问题,提出一种新型鲁棒轨迹跟踪力/位混合控制策略。使用第二类拉格朗日法建立柔顺机械臂的动力学方程,通过奇异摄动法将上述系统分为快、慢2个时间尺度的子系统。慢变子系统对系统刚性部分采用力/位混合控制方法,其中力控制采用PID控制,位置控制采用基于神经网络的鲁棒控制。快变子系统对系统柔性部分采用速度差反馈法进行控制。结果表明:利用所

为了提高物料提升机的位置控制精度和抗冲击能力，设计一种神经网络鲁棒控制和振动抑制方法。将传动链、谐波驱动装置等传动部件的关节柔性简化为无惯量线性扭（弹）簧并引入物料提升机模型中，利用拉格朗日方法建立系统刚-柔耦合动力学方程。基于奇异摄动理论将系统降阶分解为快、慢两个子系统，并设计混合控制器，其中，表征柔性振动的快变子系统采用关节速度差值反馈来直接抑制振动，而表征刚性运动的慢变子系统则采用基于HJI理论和RBF神经网络的鲁棒控制，通过神经网络对系统参数误差进行自适应调整。仿真结果表明，所设计的控制器能克服系统参数误差及外界扰动的影响，实现物料提升机位置的精确控制，并能有效抑制柔性关节的振动，保持系统的稳定性。