为了提高工业机器人运动轨迹的控制准确度,提出一种运动误差观测控制策略。分析机器人的组成结构,明确其工作原理。建立工业机器人的坐标系,并在该坐标系上求取机器人连杆间坐标系的变换矩阵;利用连杆间坐标系的变换矩阵,得到机器人末端执行器的运动学模型。以机器人的测量运动误差为依据,联合工业机器人的标称正向运动学模型,求取传感器架以及标称架与底座之间的变换模型;通过该变换模型,计算传感器架相对于标称架之间的位置向量及动态误差变换矩阵,得到测量运动误差值;通过测量运动误差值,构造运动误差观测器,用于获取机器人的估计运动误差,并将估计运动误差联合神经网络控制器,以实现对机器人运动轨迹的准确控制。利用此方法和滑模控制策略对平面和空间标定运动轨迹进行追踪,结果显示此方法能准确地对平面和空间标定运动...

传统的气动肌肉执行器存在结构单一、功能低下的问题,为此,基于蛇在蜿蜒运动时的灵感,提出了一种具有向两个相反方向弯曲能力的双弯曲型气动肌肉执行器(DB-PMA)。首先,以传统的收缩式气动肌肉执行器(CPMA)为切入点,描述了DB-PMA的机械结构,包括DB-PMA仿生学设计基础以及DB-PMA的基本机械结构;然后,在“放松”、“加压”、“特殊”3种不同状态下,展开了对DB-PMA的相关运动学分析;并基于DB-PMA进行了实验,对实验结果进行了分析,将其与传统CPMA进行了性能方面的对比;最后,基于该执行器设计了一款软体机械臂,对该机械臂的性能进行了展示,并使用两种方法对其进行了优化改进,并对改进后的机械臂做了分析。研究结果表明通过第一种改进方法可以使机械臂的最大弯曲角度增加到213°,通过第二种改进方法可以明显地使机械臂的控制更精准;相较于最初的机械臂,...

文章针对气动位置伺服系统本身的特点,将神经网络控制算法应用于实际控制中,实验证明神经网络控制和辩识器的联合使用可以有效地消除由于气体本身的压缩性和摩擦力时变性所造成的系统非线性的影响.

本文针对一高精度电液伺服系统，利用神经网络设计了控制器，实验表明，该控制器有较强的鲁棒性。

电液比例控制系统具有多变量、强耦合、非线性的特点。采用常规的PID控制时，系统的控制性能对模型的误差比较敏感，在系统工况变化较大（如长行程、变负荷等工况）时，系统的总体控制精度不高，不能满足工作装置的控制要求。神经网络控制器具有的强非线性拟合特性为解决此类问题提供了一条有效的途径。该文以液压挖掘机的电液比例控制系统为对象，利用仿真试验手段对神经网络控制器应用于电液控制系统时的设计及参数调整方法进行深入的研究，以期利用神经网络控制器提高在高时变强非线性系统时获得良好的全局控制性能。该文首先介绍了液压挖掘机大臂液压比例控制系统的组成及控制要求，基于此电液比例控制系统的特点并结合神经网络控制理论基础，对神经网络控制器的设计方法进行探讨，在仿真过程中通过观察控制器参数对...