全驱动机械手的结构采用PC机为上位机,大量的串联结构导致精准传动难度较大,适应负载能力较差。相比之下,欠驱动机械手结构更简单,可实现多于控制输入的自由度,但是,当连杆式欠驱动机械手出现故障时会产生自振,故障特征难以获取,信号残差阈值超出范围时无法精准判定。为此,研究一种连杆式欠驱动机械手故障残差阈值超范围判定方法。构建深度级联卷积神经网络,提取每组故障信号深层意义特征,计算故障信号残差值。利用连接层降维转换,使信号归一化处理。通过插值层提取机械手形状和点级别,输出故障信号预测标签。设计深度级联卷积神经网络信号观测器,跟随机械手运行实时更新数据,设置特征点残差阈值,以此为依据判定该特征点是否为故障点。实验测试结果证明研究方法能够精准根据故障残差信号的输出判断连杆式驱动机械手的故障位...

本文分析用于间接测量的观测器优化极点配置及其结构参数的设计方法，给出设计范例和观测器的优化参考模型。

分析了Liu混沌系统的特性，讨论了一种观测器同步设计方法。首先对响应系统状态进行重构，然后通过极点配置方法，实现两个混沌系统的状态渐进同步，并通过数值仿真对理论分析加以验证。提出利用Liu混沌系统同步进行图像保密通信的方法，在发送端利用Liu混沌信号掩盖坐标变换后的数字图像信号，在接收端能准确地恢复原始图像信号。仿真结果表明了提出的图像保密通信方法具有很好的保密性。

为了更为有效的诊断电液伺服系统的故障,针对复杂的非线性的与多参数的阀控不对称缸电液伺服系统,提出了具有较大自由度的PI观测器的设计方法。首先建立了阀控不对称缸电液伺服系统系统的线性化模型,运用线性矩阵不等式设计了PI观测器来估计系统输出,然后将估计结果和未知输入同时加入到控制率中,不仅使系统能够跟踪给定的参考模型,而且也能得到外界故障估计。最后通过MATLAB仿真将实际输出值与估计值进行比较,证明了所设计的PI观测器和控制方法的对故障诊断的有效性。

针对液压系统特点,提出基于观测器和神经网络的故障诊断方法。该方法的原理是基于观测器实现故障的判断,利用经观测器输出训练的神经网络实现故障定位。相对于故障树和专家系统等方法,该方法的优点是诊断速度更快、不需要大样本。仿真结果证明该方法有效。

设计良好的状态观测器是电液伺服控制系统故障诊断研究的关键。本文提出一种电液伺服控制系统观测器设计的新方法。针对所构建的位置伺服系统,建立系统的离散非线性模型,绘制系统的离散观测器结构,推导极小化条件数梯度下降法的算法流程并运用该算法优化计算观测器的增益矩阵和Lipschitz常数,为系统设计一个Lipschitz非线性离散观测器。将该观测器与现有的电液伺服控制系统观测器进行比较,发现本文所采用的方法具有计算简单、设计优良等特点。

针对一类不确定时滞系统,考虑系统状态的不确定性和控制器的脆弱性,在系统的状态不能直接测量得到的情况下,设计基于状态观测器的不确定时滞系统的鲁棒非脆弱H_(∞)控制器。将其应用于机械手伺服系统轨迹跟踪控制仿真,通过对机械手角度、角速度等状态信息的观测跟踪,验证了状态观测器的有效性和鲁棒非脆弱H_(∞)控制的可行性。

针对船舶传动装置机带海水冷却系统的电液伺服系统,通过详细建立阀控液压马达系统的数学模型,提出反步抗扰控制策略。该方法利用反步设计方法将系统分为3个子系统,分别设计相应的控制率;考虑系统中的非匹配干扰和匹配干扰,结合不确定性和干扰估计器以及观测器设计方法,提出一种状态和干扰估计器,估计系统状态、非匹配干扰和匹配干扰,并将估计值带入反步法设计的控制率,获得最终的反步抗扰控制率。分析状态和干扰估计器的稳定性,证明闭环系统跟踪误差最终一致有界。采用PID控制和反步控制作为对比,仿真验证反步抗扰控制的跟踪性能。结果表明:所提出的反步抗扰控制方法具有较强的抗扰鲁棒性,能够有效补偿干扰,进而获得快速准确的跟踪效果。

为提高协作机器人高速运行时碰撞检测灵敏性,提出一种基于动量观测器和双编码器的碰撞检测方法。基于广义动量的动力学模型构建机器人外力矩观测器;利用双编码器的实时位置偏差和机器人关节传动结构等效柔性特征估计外力矩;设计反应策略实现碰撞后机器人快速停车及能被人工推动。仿真和实验结果表明:在机器人高速运行时,相比传统的基于动量偏差观测器算法,此算法响应时间更短,最大碰撞力更小,提升了高速下碰撞的检测灵敏度,增强了安全防护

文中以对液压伺服系统低速运行时的摩擦力进行研究及实现摩擦补偿为目的,在对摩擦现象进行深入分析的基础上,提出了系统低速运行时摩擦力的动态补偿方法,并针对常见的电液位置伺服系统建立摩擦模型、设计了摩擦观测器.通过仿真及实验验证了该摩擦模型及动态补偿方法的有效性.