【摘 要】
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针对室外环境中的复杂气流扰动对无人机姿态控制的影响,对姿态控制结构和控制器参数自整定进行研究。首先,建立复杂风场环境模型,并将其引入到无人机动力学模型中;其次,在此基础上,设计自抗扰控制器,并针对自抗扰控制参数过多整定困难的问题,使用RBF神经网络实现控制器参数自整定,采用IAE和ITAE性能指标来判断控制器性能好坏。通过与常规PID和反步法进行对比,证明了基于RBF神经网络优化后的非线性自抗扰控
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针对室外环境中的复杂气流扰动对无人机姿态控制的影响,对姿态控制结构和控制器参数自整定进行研究。首先,建立复杂风场环境模型,并将其引入到无人机动力学模型中;其次,在此基础上,设计自抗扰控制器,并针对自抗扰控制参数过多整定困难的问题,使用RBF神经网络实现控制器参数自整定,采用IAE和ITAE性能指标来判断控制器性能好坏。通过与常规PID和反步法进行对比,证明了基于RBF神经网络优化后的非线性自抗扰控制器具有较高的控制精度和较好的抗风扰能力。
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针对圆刀片磨削加工后表面质量不均匀的现象,研究了硬质合金圆刀片刃面磨削加工工艺中砂轮倾角和砂轮粒度对刃面质量影响。通过运动学分析,建立了切削表面纹理与切削工艺参数的数学关联模型,揭示切削参数对切削模式、表面纹理的影响规律。利用光学三维形貌仪测量了不同位置的刃面微结构及面粗糙度,对比了双区域磨削、单区域磨削和砂轮粒度对表面形貌的影响。结果表明,单区域磨削的面粗糙度具有更好一致性,多区域磨削具有更低的面粗糙度,对于精加工选用单区域磨削可有效也提高圆刀片表面质量。
为了降低机械臂运动轨迹偏差、提高精确度,设计了六自由度机械臂模型并对末端执行器进行运动轨迹规划。从运动学出发建立机械臂的连杆坐标系并获得D-H参数,通过机械臂运动学公式求解得末端执行器位置和姿态;借助MATLAB中的神经网络工具箱设计RBF神经网络,利用轨迹离散转化得到的离散点训练RBF神经网络。仿真结果表明,采用RBF神经网络优划后得到的运动轨迹为平滑曲线、且在各坐标轴的趋近误差均低于±0.4 mm,降低了趋近误差,实现了机械臂在笛卡尔空间的轨迹优划。实验结果达到了预期效果,表明此次轨迹优化的合理性。对
随着经济全球化的发展,企业在国际市场上的竞争愈演愈烈,企业要在市场中占有优势就应当具备其他企业所没有的特色,企业的品牌形象显得尤为重要。在这个日趋年轻化的市场环境下,品牌需要人格化、情境化,企业IP应运产生。企业IP,可以理解为利用一种吸引人的标签化符号实现品牌价值的传递和变现,要与企业的品牌/产品/服务完美匹配,联想直接,并符合目标受众的心理需求。因此,有辨识度、独特性的企业特色IP设计尤为重要。
针对冗余机械臂运动规划过程中的避碰问题,提出一种基于深度学习的避碰运动规划方法。首先,建立冗余机械臂的运动学模型,借助Gilbert Johnson Keerthi算法进行碰撞检测,确定机械臂连杆与障碍物之间的安全距离;其次,将避碰运动规划问题转换成多元函数优化问题,以循环神经网络为主体框架,用天牛须搜索机制来防止算法陷入局部最优值和保证解的多样性;最后,在仿真环境下验证文中所提算法的有效性,结果表明:该算法的预测精度比改进人工势场法平均高出10.89%、算法时间节约2.44 s,其可以帮助冗余机械臂规划
针对机械手在工作过程中由于自身参数的不确定性导致系统稳定性受到影响,提出一种滑模自适应控制算法进行机械手的轨迹跟踪。首先通过运用拉格朗日方程推导出机械手的动力学方程,将未知负载变化、机械手连杆重量、连杆长度及其连杆质心等作为未知变量进行滑模函数以及自适应律的设计,用自适应律调节未知量对稳定性的影响,保证系统的跟踪精度;其次,通过运用李雅普诺夫稳定性分析判断控制算法是否能够使系统最终达到渐进稳定;最后仿真实验表明机械手的轨迹能被稳定跟踪以及未知变量具有快速收敛性,证明了算法的有效性和优越性。
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磁悬浮永磁同步电动机具有无机械摩擦和磨损,可以达到长寿命的高速或超高速运行,但电动机工作时需要不停地对磁悬浮电磁合力进行抗负载干扰调节,由此产生的电磁振动和噪声也比常规永磁同步电动机大很多,不可忽视。提出一种开口圆弧段定子绕组的永磁同步电动机,由4个这种电动机并联悬浮支承同一转子并驱动其旋转构成整体的磁悬浮永磁同步电动机;针对圆弧定子绕组式的磁悬浮永磁同步电动机进行电磁振动噪声研究,建立电动机气隙磁场及电磁力密度波的分布模型,基于电磁力密度波优化电动机绕组参数,并对电动机振动和噪声进行仿真研究。通过仿真结
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