摘要：在传统的工业机器人设计中,为避免产生定位误差和振动,其结构一般设计成刚性.但在精度、速度要求较高的作业场合,由于材料自重和外界干扰等因素,系统容易发生变形和振动,而这种变形和振动对精度的影响是巨大的.因此,必须把模型的部分构件做成柔性体,来研究工作轨迹及振动情况.运用Pro/E软件建立机器人模型,导入到ANSYS软件中创建柔性体,并在ADAMS软件中建立刚柔耦合模型.设定一具体工况进行仿真,结果表明该模型仿真过程更加贴近实际情况,所得结论为机器人的优化及振动研究提供依据.

摘要：从控制的观点来看,装载系统代表多变量的、非线性的和复杂的动力学耦合系统。考虑到拉格朗日法建立的二自由度装载系统动力学模型在现实情况中存在不稳定性和建模误差。在J E SLOTINE提出的自适应控制方法的基础上,构造李雅谱诺夫(Lyapunov)函数,设计自适应控制器,对关节位置和速度进行轨迹跟踪研究,并用Matlab进行仿真。仿真结果表明关节速度稳态误差和位置稳态误差为零,验证了控制器的有效性和可行性。

摘要：针对6-DOF并联机器人系统存在动力学建模误差和外界不确定性因素干扰的问题,提出了一种基于动力学补偿的并联机器人鲁棒轨迹跟踪控制策略。在充分研究了机器人系统动力学模型特点的基础上,基于Lyapunov方法获得了并联机器人的鲁棒控制率,提出了一种鲁棒轨迹跟踪控制方法,采用逆动力学对内回路进行补偿,外回路采用PD控制,然后对并联机器人进行了鲁棒控制器的设计,最后通过MATLAB进行了系统的轨迹跟踪控制仿真分析。仿真结果表明:当系统存在外界周期干扰的状况时,系统轨迹跟踪误差仍然一致终值有界,在一定程度上提高了系统的鲁棒稳定性。

摘要：建立了1/2车辆主动悬架系统动力学模型和路面输入模型,将PID控制和模糊控制并联,设计了主动悬架系统模糊PID控制器。在MATLAB/Simulink中的仿真结果表明,模糊PID控制的主动悬架在车身加速度、俯仰角加速度、悬架动行程及轮胎动位移等方面明显优于被动悬架以及单纯的模糊控制和PID控制,较好的改善了车辆的行驶平顺性及乘坐舒适性。

摘要：针对6-DOF并联机器人液压伺服系统存在参数摄动和外界不确定性因素干扰的问题,提出了一种基于动态模糊神经网络的鲁棒复合控制策略。在充分分析了液压伺服系统的基础上,对控制系统进行了PD控制器、鲁棒内回路控制器、零相位误差跟踪控制器以及动态模糊神经网络控制器的设计。然后基于MATLAB软件进行了控制系统的运动性能仿真实验分析。结果表明,鲁棒复合控制器的应用在很大程度上了消除了负载交联耦合干扰对系统的影响,而且提高了系统的鲁棒稳定性。

摘要：为了解决主动悬架系统控制问题,建立了1/2车辆主动悬架系统动力学模型,并设计了两种应用于主动悬架的控制器:LQG控制器和模糊PID控制器。LQG控制器以车身垂向加速度、俯仰角加速度、悬架动挠度、轮胎动位移和悬架控制力作为其性能评价指标。模糊PID控制器将PID控制器与模糊控制器并联,采用了双模糊控制,分别以质心速度及其变化率和俯仰角速度及其变化率作为前、后悬架模糊控制器的两个输入;输出分别为前、后悬架的控制力。将分别应用这两种控制器的主动悬架在Simulink中仿真,结果表明两种控制器均能很好地改善汽车平顺性和乘坐舒适性。通过对两种控制的综合比较,模糊PID控制更具有实用性。