伺服控制系统建模研究论文

摘要 3-4 Abstract 4 第1章 绪论 8-17 课题背景及研究的目的和意义 8 舵机及其电液伺服系统概况 8-10 自动舵的发展历史 8-10 电液伺服系统在舵机上的应用 10 控制理论的发展概述 10-16 控制理论的发展 10-11 控制理论在电液伺服控制的应用概况 11-13 神经网络研究概述 13-16 论文的主要工作 16-17 第2章 电液伺服单元工作原理及数学模型 17-28 舵机电液伺服控制单元结构与工作原理 17-19 数学模型的建立 19-26 力矩马达环节建模 19-20 伺服阀环节建模 20-22 液压动力机构建模 22-24 电液伺服控制单元系统模型 24-26 系统模型参数的选取 26 系统模型的稳定性分析 26-27 本章小结 27-28 第3章 电液伺服单元仿真及测试实验 28-44 系统的仿真分析 28-31 电液控制单元实验台构成及其原理 31-34 实验结果及分析 34-41 稳态实验 34-37 动态实验 37-41 实验分析 41 系统的稳态误差分析 41-43 本章小结 43-44 第4章 电液伺服控制单元控制策略的研究 44-61 PID控制器 44-47 标准PID控制原理 44-46 数字PID的增量型算式 46 PID控制器的参数整定 46-47 神经元理论 47-50 神经元模型 48-49 神经元学习规则 49-50 单神经元自适应PID控制器的设计 50-54 单神经元自适应PID控制原理 50-51 采用有监督Hebb学习规则的神经元PID控制器 51-53 改进的神经元自适应PID控制器 53 单神经元自适应PID控制的学习过程 53-54 单神经元自适应PID控制仿真 54-60 本章小结 60-61 结论 61-62 参考文献 62-66 攻读学位期间发表的学术论文 66-68 致谢

基于神经网络逆系统的磁悬浮开关磁阻电动机的解耦控制 隐极同步电动机转矩可控性与解偶性分析 基于BUCK变换器的无刷直流电机转矩脉动抑制方法 基于NIOS软核处理器的直流无刷电机控制系统设计 感应电机的无速度传感器逆解耦控制 交_交变频多相同步电动机调速系统谐波转矩分析 一种新型两相感应电动机变频调速SPWM控制技术 一种利于开关磁阻电机降噪的新散热筋结构 基于瞬时无功功率理论对异步电机控制方法的改进 交流永磁同步电机伺服系统的变结构控制 直接平均转矩控制的磁链控制改进 TRT同步发电机无刷励磁系统的设计研究 笼型转子无刷双馈电机的电磁分析和等效电路 永磁式双凸极电机角度提前控制方式 带整流负载同步发电机的Saber建模及仿真 无轴承异步电机的单DSP控制 基于模糊与自校正技术的超声电机伺服控制 基于RBF神经网络的开关磁阻电机单神经元PID控制 精密工作台直线电机推力波动补偿研究 双绕组交直流发电机参数的局部辨识 混合动力汽车中开关磁阻电动_发电机纯硬件控制器的研究 基于换相过程分析的无刷直流电动机机械特性的研究 基于模糊模型无位置传感器开关磁阻电机的位置检测 气隙对双凸极电励磁发电机特性的影响分析 基于Park矢量模信号小波分解的感应电机轴承故障诊断方法 基于等效电感方法的电磁式双凸极电机系统简化控制模型 异步电机矢量控制中扩展卡尔曼滤波器的优化研究 两相异步电机的动态特性仿真 三相绕组Y接法单相电容电动机瞬态过程仿真研究 一种基于占空比控制技术的异步电机直接转矩控制方案 基于极弧系数选择的实心转子永磁同步电动机齿槽转矩削弱方法研究 无刷双馈电机基于同步角的矢量解耦控制 基于电压解耦原理的感应电机无速度传感器矢量控制 基于离散趋近律控制的直流电机速度控制系统 神经网络和模糊算法相结合的永磁同步电机的鲁棒控制 无轴承永磁同步电机控制系统设计与仿真 基于正交神经网络的无刷直流电机控制器设计 模糊自适应PI控制永磁同步电机交流伺服系统 三相异步电机的DSP矢量控制系统 新型横向磁通永磁电机研究 运用比较法浅析异步电动机运行状态 基于CMEXS_函数永磁同步电机控制系统仿真建模研究 复合笼条转子感应电动机不同转子材料特性对起动性能的影响 无刷直流电机PWM调制方式的优化研究 无位置传感器的方波驱动无刷直流电机控制系统 基于PIC单片机的二维步进电机控制系统 交流变频调速电机设计与应用 一种基于单片机的步进电机控制驱动器 直线电机系统的开发研究与应用 DSP在短行程直线电机精密位置控制中的应用研究 单片机在交流电动机软启动中的应用 数控直线电机进给定位误差补偿技术研究 异步电动机变频调速再启动方法的研究 多相异步电机谐波电流与谐波磁势的对应关系 新型无刷直流直线电机系统的总体设计 交流复励电动机的工作特性 无速度传感器异步电机按定子磁链定向的矢量控制系统 直流伺服电动机模糊控制器的设计与仿真 一种感应电机直接转矩控制磁链观测的改进方法 RTDS中同步电机模型特性研究 基于多模型自适应控制器的感应电机变频调速系统 基于矢量控制IM实时控制的dSPACE实现 基于专用集成芯片的无刷直流电机控制器 开关磁阻电机模糊PID控制系统研究 浅析直流变频电机用电磁线的开发 双处理器实现无位置传感器开关磁阻电机控制 无速度传感器永磁同步电机直接转矩控制系统 基于编码器插值技术的光衰减器电机定位系统 无刷直流电机无位置传感器的检测方法 低压异步电机重绕修理中的绝缘结构问题 基于SIMULINK的永磁无刷直流电动机及控制系统的建模与仿真 交流单相感应电动机非对称空间矢量变频调速的研究 应用PTC和ZnO实现同步发电机快速灭磁 阻尼绕组对直接转矩控制同步电机动态行为的影响 复合型超声马达纵向振动建模 基于限流变压器的高压异步电机软起动控制器 一种新型四相SR电机功率变换器的分析与设计 PLC在三相异步电动机控制中的应用 基于DSP的混合式步进电机直接转矩控制研究 无刷直流电机神经网络内模自适应控制器设计 磁场定向不准对感应电动机系统性能影响的分析 无刷直流电机广角波控制方法的研究 单个逆变器驱动两台并联感应电机的无速度传感器矢量控制方法 感应电动机交_交变频调速系统的双内模控制研究 基于神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制 开关型磁阻电动机固有频率解析计算 三自由度球形电机位置测量研究 双凸极永磁电机的控制模式 PLC对步进电动机改变转速控制的实验 MRAS异步电机无速度传感器矢量控制低速性能的改善 基于MRAS的异步电机转子时间常数实时辨识 基于DSP的无刷直流电机锁相稳速系统 基于DSP控制的小功率异步电机变频调速系统 基于耦合场的大型同步发电机定子温度场的数值计算 基于光电传感器编码的永磁球形步进电机运动控制 新型内嵌式SMA电机的非线性模型 液体媒质超声波电机运行特性的实验研究与分析 集中绕组永磁无刷直流电机电枢反应及绕组电感的解析计算 永磁同步电动机直接转矩控制的弱磁运行分析 永磁直线同步电机推力波动优化及实验研究 基于恒定开关频率空间矢量调制的永磁同步电机直接转矩控制

机器人控制技术论文篇二 智能控制在机器人技术中的应用 摘要：机器人的智能从无到有、从低级到高级，随着科学技术的进步而不断深人发展。计算机技术、 网络技术 、人工智能、新材料和MEMS技术的发展，智能化、网络化、微型化发展趋势凸显出来。本文主要探讨智能控制在机器人技术中的应用。 关键词：智能控制 机器人 技术 1、引言 工业机器人是一个复杂的非线性、强耦合、多变量的动态系统，运行时常具有不确定性，而用现有的机器人动力学模型的先验知识常常难以建立其精确的数学模型，即使建立某种模型，也很复杂、计算量大，不能满足机器人实时控制的要求。智能控制的出现为解决机器人控制中存在的一些问题提供了新的途径。由于智能控制具有整体优化，不依赖对象模型，自学习和自适应等特性，用它解决机器人等复杂控制问题，可以取得良好效果。 2、智能机器人的概述 提起智能机器人，很容易让人联想到人工智能。人工智能有生物学模拟学派、心理学派和行为主义学派三种不同的学派。在20世纪50年代中期，行为主义学派一直占统治地位。行为主义学派的学者们认为人类的大部分知识是不能用数学方法精确描述的，提出了用符号在计算机上表达知识的符号推理系统，即专家系统。专家系统用规则或语义网来表示知识规则。但人类的某些知识并不能用显式规则来描述，因此，专家系统曾一度陷人困境。近年来神经网络技术取得一定突破，使生物模拟学派活跃起来。智能机器人是人工智能研究的载体，但两者之间存在很大的差异。例如，对于智能装配机器人而言，要求它通过视觉系统获取图纸上的装配信息，通过分析，发现并找到所需工件，按正确的装配顺序把工件一一装配上。因此，智能机器人需要具备知识的表达与获取技术，要为装配做出规划。同时，在发现和寻找工件时需要利用模式识别技术，找到图样上的工件。装配是一个复杂的工艺，它可能要采用力与位置的混合控制技术，还可能为机器人的本体装上柔性手腕，才能完成任务，这又是机构学问题。智能机器人涉及的面广，技术要求高，是高新技术的综合体。那么，到底什么是智能机器人呢?到目前为止，国际上对智能机器人仍没有统一的定义。一般认为，智能机器人是具有感知、思维和动作的机器。所谓感知，即指发现、认识和描述外部环境和自身状态的能力。如装配作业，它要能找到和识别所要的工件，需要利用视觉传感器来感知工件。同时，为了接近工件，智能机器人需要在非结构化的环境中，认识瘴碍物并实现避障移动。这些都依赖于智能机器人的感觉系统，即各种各样的传感器。所谓思维，是指机器人自身具有解决问题的能力。比如，装配机器人可以根据设计要求，为一个复杂机器找到零件的装配办法及顺序，指挥执行机构，即动作部分去装配完成这个机器，动作是指机器人具有可以完成作业的机构和驱动装置。因此，智能机器人是一个复杂的软件、硬件的综合体。虽然对智能机器人没有统一的定义，但通过对具体智能机器人的考察，还是有一个感性认识的。 3、智能机器人的体系结构 智能机器人的体系结构主要包括硬件系统和软件系统两 个方面。由于智能机器人的使用目的不同，硬件系统的构成也不尽相同。结构是以人为原型设计的。系统主要包括视觉系统、行走机构、机械手、控制系统和人机接口。如图1所示： 视觉系统 智能机器人利用人工视觉系统来模拟人的眼睛。视觉系统可分为图像获取、图像处理、图像理解3个部分。视觉传感器是将景物的光信号转换成电信号的器件。早期智能机器人使用光导摄像机作为机器人的视觉传感器。近年来，固态视觉传感器，如电荷耦合器件CCD、金属氧化物半导体CMOS器件。同电视摄像机相比，固体视觉传感器体积小、质量轻，因此得到广泛的应用。视觉传感器得到的电信号经过A/D转换成数字信号，即数字图像。单个视觉传感器只能获取平面图像，无法获取深度或距离信息。目前正在研究用双目立体视觉或距离传感.器来获取三维立体视觉信息。但至今还没有一种简单实用的装置。数字图像经过处理，提取特征，然后由图像理解部分识别外界的景物。 行走机构 智能机器人的行走机构有轮式、履带式或爬行式以及类人型的两足式。目前大多数智能机器人.采用轮式、履带式或爬行式行走机构，实现起来简单方便。1987年开始出现两足机器人，随后相继研制了四足、六足机器人。让机器人像人类一样行走，是科学家一直追求的梦想。 机械手 智能机器人可以借用工业机器人的机械手结构。但手的自由度需要增加，而且还要配备触觉、压觉、力觉和滑觉等传感器以便产生柔软、.灵活、可靠的动作，完成复杂作业。 控制系统 智能机器人多传感器信息的融合、运动规划、环境建模、智能推理等需要大量的内存和高速、实时处理能力。现在的冯?诺曼结构作为智能机器人的控制器仍然力不从心。随着光子计算机和并行处理结构的出现，智能机器人的处理能力会更高。机器人会出现更高的钾能。 人机接口 智能机器人的人机接口包括机器人会说、会听以及网络接日、话筒、扬声器、语音合成和识别系统，使机器人能够听懂人类的指令，能与人以自然语言进行交流。机器人还需要具有网络接n，人可以通过网络和通讯技术对机器.人进行控制和操作。 随着智能机器人研究的不断深入、越来越多的各种各样的传感器被使用，信息融合、规划，问题求解，运动学与动力学计算等单元技术不断提高，使智能机器人整体智能能力不断增强，同时也使其系统结构变得复杂。智能机器人是一个多CPU的复杂系统，它必然是分成若干模块或分层递阶结构。在这个结构中，功能如何分解、时间关系如何确定、空间资源如何分配等问题，都是直接影响整个系统智能能力的关键问题。同时为了保证智能系统的扩展，便于技术的更新，要求系统的结构具有一定开放性，从而保证智能能力不断增强，新的或更多传感器可以进入，各种算法可以组合使用口这便使体系结构本身变成了一个要研究解决的复杂问题。智能机器人的体系结构是定义一个智能机器人系统各部分之间相互关系和功能分配，确定一个智能机器人或多个智能机器人系统的信息流通关系和逻辑上的计算结构。对于一个具体的机器人而言，可以说就是这个机器人信息处理和控制系统的总体结构，它不包括这个机器人的机械结构内容。事实上，任何一个机器人都有自己的体系结构。目前，大多数工业机器人的控制系统为两层结构，上层负责运动学计算和人机交互，下层负责对各个关节进行伺服控制。 参考文献： [1]左敏，曾广平. 基于平行进化的机器人智能控制研究[J]. 计算机仿真，2011，08：15-16. [2]陈赜，司匡书. 全自主类人机器人的智能控制系统设计[J]. 伺服控制，2009，02：76-78. [3]康雅微. 移动机器人马达的智能控制[J]. 装备制造技术，：102-103. 看了“机器人控制技术论文”的人还看： 1. 搬运机器人技术论文 2. 机电控制技术论文 3. 关于机器人的科技论文 4. 工业机器人技术论文范文(2) 5. 机器人科技论文