机械论文参考文献
在学习和工作中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，通过论文写作可以提高我们综合运用所学知识的能力。怎么写论文才能避免踩雷呢？以下是我收集整理的机械论文参考文献，仅供参考，大家一起来看看吧。
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机械工程是一门涉及利用物理定律为机械系统作分析、设计、制造及维修的工程学科。下面是我为大家整理的机械工程论文参考文献，欢迎阅读。
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机械自动化论文参考文献
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篇一：参考文献
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田烈余1，2 盛堰1，2 陈春亮1，2
（1.广州海洋地质调查局 广州 510760；2.国土资源部海底矿产资源重点实验室 广州 510760）
第一作者简介：田烈余（1981—），男，硕士研究生，研究方向为ROV机电液智能控制和海洋地质调查。
摘要 针对水下机器人机械手抓取专用工具及操作准确、快速、可靠平稳地要求，设计一种应用ROV的模糊滑模控制器（滑模控制器，本质上是一类特殊的非线性控制，且非线性表现为控制的不连续性）。该控制器的动态性能取决于滑模系数，与控制对象的参数无关，状态轨线始终保持在切换面上，从而获得全局鲁棒性（表征控制系统对特性或参数扰动的不敏感性），提高了位置控制系统的精度。联合仿真结果表明：该控制器具有良好的动态、稳定性能以及较强的鲁棒性，能够使水下机器人的机械手操作快速准确平稳。
关键词 水下机器人 模糊 滑模 联合仿真
1 引言
水下机器人的机械手是由液压缸、电液比例阀、伺服放大器、信号调节器和传感器等组成。该系统具有非线性、滞后性、大惯性等特点。而且水下机器人机械手工作在复杂的海洋环境下，考虑到运动的时变性，环境的复杂性和不确定性，建立精确的运动模型是十分困难的，所以需要对机械手有良好的控制算法。而常规PID（比例（proportion）、积分（integral）、微分（differential coefficient）控制的缩写，简称PID控制）控制需要建立被控对象精确的数学模型，难以处理复杂的时变性和非线性控制系统，它不能实时调整PID参数，且响应速度不够快。模糊控制可以把人的经验转化为控制策略，对时变的、非线性的、滞后的、高阶大惯性的被控对象，但却无法消除静态误差，需要引入积分作用［1］。基于以上原因，采用模糊滑模控制器，它是典型的非参数模型智能控制器，无需受控系统的数学模型各种准确的参数，仅需要确定机械手系统的工作环境就可以对系统进行控制，并根据不同的工作环境调整控制参数，使其达到最优的控制效果，与其他常规依赖模型的控制算法比，具有良好的过渡性能和鲁棒性特点［2，3］。
2 模糊滑模的控制方法的设计
2.1 系统描述
水下机器人的机械手是一个典型的阀控缸系统，根据以往的数学模型可知为一三阶控制系统［4，6］，其状态方程可表示为：
x（n）=f（x，t）+g（x，t）u（t）+d（t） （1）
x=[x，x，…，x（n-1）]T，y=x （2）
其中x⊂Rn，u⊂R，y⊂R，n=3。假设｜d（t）｜≤D。
2.2 滑模控制器的设计
定义全局滑模面为： 其中c ＞ 0，e为跟踪误差。
而跟踪误差为：e=r-θ其中r为位置指令。
为了实现全局滑模，函数F（t）需要满足以下三个条件：
（1） ；
（2）F（t）→0 as t→∞；
（3）F（t）一阶可导。
其中e0与 是位置误差及其导数。条件（1）使系统状态位于滑模面上，条件（2）保证了闭环系统稳定性，条件（3）是滑模存在条件的要求。
根据上述分析，将F（t）定义为：F（t）=s（0）exp（-λt） （3）
其中λ＞0，s（0）为初始时刻的s（t）。
滑模控制律设计为：
南海地质研究（2014）
2.3 模糊控制器的设计
滑模存在的条件为
南海地质研究（2014）
图1 二维平面内的滑模运动
Fig.1 The sliding mode motion in a 2D plane
由图1可见，当系统到达滑模面后，将会保持在滑模面上。K（t）为保证系统运动得以到达滑模面的增益，其值必须足以消除不确定项的影响［2］。
模糊规则如下：
如果 ，则K（t）应增大。
如果 ，则K（t）应减小。
由式可以设计关于 和K（t）之间的关系的模糊系统（图2，图3），在该系统中， 为输入，K（t）为输出。系统输入输出的模糊集分别定义如下（图2，图3）：
南海地质研究（2014）
K（t）=｛ NB NM Z PM PB｝
其中NB为负大，NM负中，Z零，PM正中，PB正大。
图2 模糊输入隶属函数
Fig.2 The membership function of the fuzzy input
模糊系统的输入输出隶属函数所示选择如下模糊规则：
（1）IF is PB THEN K（t）is PB
（2）IF is PM THEN K（t）is PM
（3）IF is Z THEN K（t）is Z
（4）IF is NM THEN K（t）is NM
（5）IF is NB THEN K（t）is NB
采用积分的方法对 的上界进行估计：
南海地质研究（2014）
其中G为比例系数，G＞0。
控制系统的结构如图4所示。
用 代替6的K（t），则控制率为
南海地质研究（2014）
图3 模糊输出隶属函数
Fig.3 The output fuzzy membership function
图4 模糊滑模控制系统结构
Fig.4 Fuzzy sliding mode control system structure
3 水下机器人机械手的系统建模及联合仿真
仿真模型所有的物理参数都按照实际条件进行设置，系统液压油泵输入转数为1450r/min，公称排量：63mL/r，供油压力设定37.4 MPa，油缸规格一样，缸筒内径为50mm，活塞杆的直径为32mm，长度为300mm；两个缸活塞杆的初始位置都为150mm；所有油管的内径都为14mm；液压油密度ρ=0.87×103kg/m3，弹性模量β为680MPa，比例阀的最大通油面积为5×10-5m2，最大开口度为0.005m，节流口流量系数为Cd=0.7；泄露面积为1×10-12m2，模拟负载力为75KN。
在Simulink（Simulink，为MATLAB最重要的组件之一）中的部分主要是 fuzzyxc（fuzzyxc，Simulink组件中的模糊控制仿真模块）控制部分，因为在Simulink中实现液压机械手庞大的机械系统（图5），显然是非常复杂，而相对于机械系统来说，仅只是控制器部分，将会使模型变的非常的简单［2，4］。图6为Simulink模型中的模糊滑模控制模块，其中包括了控制器、AMESim仿真模型以及信号处理子系统［5，6］。
图5 机械手系统仿真模型
Fig.5 Hydraulic transfer feeder simulation model
图6 主程序图
Fig.6 Main program diagram
4 仿真结果分析
表示给出的位移指令y=sin（2πt），取M=2，采用控制式（7），取G=400，c=150，λ=10，仿真时间为10s时的位移跟踪曲线。从图7可以看出0.2s就可以跟踪上给定的位移指令，机械手运动时间一般为30s。
图7 正弦位置跟踪
Fig.7 Sine position tracking
5 结语
通过分析型水下机器人的动态特性，建立了位置控制的动态模型。并针对系统特性设计了模糊滑膜控制器，在MATLAB环境中进行了仿真实验，结果表明模糊滑膜控制比传统的PID具有更好的快速性、稳定性，而且能够克服外界扰动的影响。解决了水下机器人机械手的非线性、滞后、大惯性等难以控制的问题，具有重要的理论意义和工程实际应用价值。
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Fuzzy Sliding Mode Controller Applied Research in the ROV's Mechanical Hands
Tian Lieyu1，2Sheng Yan1，2Chen Chunliang1，2
（1.Guangzhou Marine Geological Survey，Guangzhou，510760；2.Key laboratory of Marine Mineral Reasources，MLR，Guangzhou，510760）
Abstract：For underwater robot manipulator grab special tools and operation accurate，fast，reliable smoothly requirements，design a kind of application of fuzzy synovial controller ROV.The controller of the dynamic performance depends on the sliding mode coefficient，and the parameters of the controlled objects，not state rail line remains in on the switch，so as to achieve global robustness，and improve the precision of the position control system The union simulation results show that the controller has good dynamic，stable performance and strong robustness，can make underwater robot manipulator smooth operation quickly and accurately.
Key words：ROV；Fuzzy；Silding；The Union Simulation
