摘要：为了抵消伴随型非线性系统中的非线性项,可以设计控制器对非线性系统精确线性化.通常由于系统中存在外界不确定性因素导致系统模型的不确定,而不能直接设计控制器.利用"RBF神经网络能以任意精度逼近连续函数"的原理,对系统模型中的不确定项进行自适应辨识,并将辨识结果提供给控制器,从而实现伴随型非线性系统的神经网络自适应补偿控制.将控制器应用于起重机吊重摆角子系统,对摆角进行控制.实验结果表明:吊重摆角及其角速度约在5s后,得到了很好的控制,并且控制器对系统模型的不确定项的逼近误差约在5s时达到0;控制器对系统的不确定性因素和系统参数变化均具有很强的鲁棒性.

摘要：为实现机器人关节位置镇定和轨迹跟踪控制,控制律的设计须针对确定的机器人动力学模型,由于机器人结构参数、作业环境的外界干扰及结构振动等不确定性因素的存在,会造成机器人动力学模型不确定.为此,设计3个RBF神经网络分别对不确定机器人模型中的3个不确定项进行分块建模,得到机器人估计模型,神经网络的权值采用自适应算法.针对机器人估计模型设计PI鲁棒滑模控制律.将所设计的控制器用于三关节机器人的三个关节的力矩控制,研究结果表明:三关节均约在1 s时达到期望位置和跟踪期望轨迹,镇定误差和跟踪误差也快速、稳定地趋于零.通过定义基于积分型的Lyapunov函数,利用Lyapunov稳定性理论证明了控制系统是全局渐近稳定的.

摘要：为实现交流感应电动机高性能调速,快速跟踪变化的负载转矩,对静止两相坐标系中的电动机数学模型精确反馈线性化,将复杂的电动机非线性系统转换成两个完全解耦的线性转速和磁链二阶子系统.针对解耦的转速和磁链子系统设计2个结构完全相同的自抗扰控制器,实现对转速和磁链的完全独立控制.实验研究表明:电动机转速和磁链分别大约在0.7 s和0.3 s时达到参考值;负载转矩的变化将引起转速7 rad·s-1范围内的变化,但磁链仍保持给定值,实现了电动机转速和转子磁链的完全解耦;当转速稳定时,电磁转矩在1 s时间内能快速跟踪变化的负载转矩,其超调量不超过20 N·m;控制系统能适应转子电阻±10%和定子电阻±10%范围的变化.

摘要：为了使起重机电机拖动系统的电机以给定转速实时跟踪突变的负载转矩,通过等效折算得到了起升机构电机转子侧的等效转动惯量、等效负载转矩和电机拖动系统动力学方程;建立了按转子磁链定向同步旋转坐标系;应用转差角频率设计了跟踪负载转矩的矢量变频控制系统.实例计算表明:闭环系统的空载起动时间比开环系统快0.34 s,电机平稳起动,起动阶段开环和闭环系统的峰值电磁转矩差值达148 N.m;闭环系统电机消耗的电功率(综合节能的百分比)小于开环系统;在起动阶段,开环系统的峰值功率是闭环系统峰值功率的2.5倍.电机在空载起动阶段约节能50%,平稳运行阶段约节能30%.

摘要：三关节机器人结构参数、作业环境的外界干扰及结构振动等不确定因素均会造成其动力学模型不确定,导致机器人关节位置镇定或轨迹跟踪控制器的设计具有一定的难度。为此,设计三个RBF(Radical Basis Function)神经网络分别对机器人不确定模型中的三个不确定项进行分块逼近,得到三个不确定项的估计信息,从而得出机器人估计模型,神经网络的权值采用适应算法。针对机器人估计模型设计鲁棒滑模控制律,其中鲁棒项用于克服神经网络建模误差。通过定义Lyapunov函数,证明了控制系统是稳定的。实验结果也表明了三关节均约在1s时达到期望位置或跟踪期望轨迹,位置镇定误差或轨迹跟踪误差也快速、稳定地趋于零。

摘要：为了实现起重机吊重系统状态变量的观测,设计起重机吊重系统鲁棒滑模状态观测器,利用便于测量的小车位置信息或小车位置与速度信息,通过合理选取滑模参数矩阵和观测器增益参数矩阵,使观测器动力学矩阵是Hurwitz矩阵,不仅可以使观测器渐近地估计出全部系统状态变量,而且观测器对系统的外界有界干扰具有较强的鲁棒性。仿真结果表明:当选择小车位置信息作为观测器的输入时,各状态变量的观测偏差在约1.5s时渐近地趋于零;当选择小车位置和速度信息作为观测器的输入时,各状态变量的观测偏差在约3.5s时渐近地趋于零;观测器不仅对系统模型中的非线性不确定项具有鲁棒性,而且对不同形式的小车驱动力具有良好的适应性。

摘要：为了解决起重机吊重系统吊重摆角速度不易直接测量的问题,利用神经网络能对任意函数逼近的原理,采用RBF神经网络针对吊重摆角子系统,以吊重摆角为可测输入量,在基本状态观测器的基础上设计了神经网络状态观测器,通过合理设计神经网络参数,实现对吊重摆角速度现场软测量.与基本观测器的观测结果进行了对比仿真,结果表明:神经网络观测器的观测时间不到1 s;当系统存在建模误差和参数摄动时,神经网络观测器能较好地适应小车驱动力输入形式;在达到观测时间之前,基本观测器存在明显的高频振荡现象,且振荡的幅值随外界干扰幅值的增大而增大,神经网络观测器具有较平稳的观测过程.

摘要：针对多关节机械手关节轨迹跟踪控制问题,将机械手动力学模型分解为名义模型和建模误差两部分,并对两部分用跟踪位置误差和速度误差定义滑模函数,对这两部分设计控制律,提出了基于名义模型的机械手PI鲁棒滑模控制方法.通过定义基于积分型的Lyapunov函数,证明了控制系统是全局渐近稳定的.利用该控制器对三关节机械手进行关节力矩控制,使三关节能在3s内实现对理想轨迹的跟踪,三关节均具有良好的位置跟踪和速度跟踪性能.仿真实验验证了控制器设计的有效性,并且通过合理选择控制器参数,能够消除滑模控制器输出所存在的抖振现象.

摘要：为进一步提高防暴动能弹的本质安全化设计,借鉴法国Flash-Ball动能弹设计理念,提出设计适用于国内现役38mm防暴枪的中空球形弹,从仿真的角度检验其非致命效能,进行参数优化设计。采用八节点六面体单元SOLID164模拟弹体和仿生靶标模型,38mm中空球形弹和仿生靶标材料均选*MAT_PLASTIC_KINEMATIC,利用ANSYS/LS-DYNA有限元软件对冲击弹-靶冲击过程进行仿真,改变弹体速度和壁厚进行比对分析。结果表明,38mm中空球形弹以60m/s的速度作用于仿生靶标时产生较大形变最终变成圆饼状;弹丸致伤威力随着速度和壁厚的增加而增加;以动能和比动能检验其非致命性,当壁厚为5mm时不造成中度以上损伤的终点速度阈值为76.16m/s。

摘要：为了获取起重机吊重系统状态变量的估计信息,全维重构系统状态空间,通过坐标变换,将起重机吊重系统转换为等效的标准积分串联型系统,以惟一测量的小车位置信息作为输入,针对起重机吊重积分串联型系统设计扩张状态观测器,并将起重机吊重系统复杂的建模动态、外部干扰等因素扩张成新的状态变量.将观测器状态变量通过坐标反变换获得起重机吊重系统的估计状态向量,实现系统状态空间的重构.仿真实验表明:各状态变量误差收敛时间不超过0.2s;当连续幂次函数的线性区间长度范围为(0,0.01]时,观测器能有效地重构系统状态空间;观测器对系统参数的变化具有良好的鲁棒性.