基于力外环控制的果蔬抓取技术研究

构建了以PC机为基础的开放式机械手抓取力控制系统。果蔬在机械手抓持过程中会发生变形,从而使抓持力逐渐变小,采摘中应考虑果蔬变形对抓持力的影响,因此提出一种适合果蔬抓取的力外环控制算法。该算法将力偏差转换为位控系统的速度输入指令,随着力偏差的减小,机械手自动减速停止,可减小力超调和振荡。在试验中分别采用比例和增量式比例积分算法设计力控制器,两种算法均可以实现随着抓持果蔬力的增大,机械手自动减速。试验表明：通过力外环控制机械手自动变速抓取是适合果蔬抓取的一种有效控制方法,可减小抓持力超调,降低农业机器人抓持果蔬的损伤。     

基于稳定抓取力学模型的末端执行器控制器设计

以苹果采摘机器人末端执行器稳定抓取为目标,建立了二指末端执行器抓取苹果的力学模型,提出了利用加速度传感器反馈进行优化控制的方法并设计基于BP神经网络和PID控制的自适应控制器。     

柑橘采摘机器人末端执行器设计与试验

作为采摘机器人的重要组成部分,末端执行器是与采摘对象直接接触的最后执行部件,由于其采摘对象的特殊性,末端执行器的研制成为了农业机器人尤其是果蔬采摘机器人的关键技术之一,它的性能优异程度直接影响机器人的收获效率。基于仿生学理念,以蛇的吞咽动作和上颚结构为构型设计原型,提出末端执行器设计的机构构型,并完成末端执行器的初步模型设计。完成其控制系统设计与气压驱动系统设计,实现下位机控制器Arduino与PC上位机的通信。根据柑橘果实的生长情况与该型末端执行器作业状态分析,设计了末端执行器采摘试验,完成其采摘成功率分析与采摘执行系统优化。     

油菜直播机组自动对厢作业控制器设计与试验

针对基于视觉的油菜直播机组自动对厢作业控制,本研究提出了结合模糊控制和带死区的PD控制的组合控制器,其中模糊控制器作为对厢作业路径跟踪控制器,带死区的PD控制器作为直播机组转向控制器。根据直播机组运动模型和相机成像模型,分析了图像路径参数跟随直播机组运动的变化规律,并设计模糊控制器的控制规则。同时,在图像中将直播机组与目标厢沟相对位置没有偏差时的图像路径标定出来作为图像目标路径,据此以图像实时检测路径与图像目标路径的角度偏差和截距偏差设计为模糊控制器输入,前轮目标转角为模糊控制器输出。对直播机组前轮转向控制则设计了带死区的PD控制器,通过两者的有机结合实现了直播机组的自动对厢作业。田间试验结果表明:油菜直播机以0.5或0.8m/s的速度行驶时,直线导航跟踪的横向偏差小于6cm,以1.0m/s的速度行驶时,横向偏差小于10cm。     

拖拉机转向跟踪复合模糊PID控制研究

为提高拖拉机在自主导航行驶中转向跟踪控制的响应特性和稳定性,设计了以拖拉机前轮转角偏差和偏差变化率为输入,以电机控制电压和PID 3个控制参数为输出的模糊控制器,结合PID控制器实现前轮转角偏差大于10°时采用模糊控制和转角偏差小于等于10°时采用自适应模糊PID控制。仿真结果表明,采用复合模糊PID控制器在前轮转角偏差较大变化范围内均能实现快速和准确的转向跟踪。     

半导体泵浦固体激光器智能温控策略与算法研究

针对半导体泵浦固体激光器温度控制过程中存在的非线性、大滞后特性,提出一种基于仿人智能策略的前馈组合控制器.前馈控制部分通过在线优化滞后参数估计值以获得被控对象的静态逆模型,逆模型辨识与直接逆控制由两个神经网络分别实现,可以在线调整网络权值.基本模糊控制器可在模糊PID和模糊PD控制算法之间进行转换,适用于控制系统的各工作状态.仿人智能控制策略根据输出误差变化的不同阶段调整所使用的控制组合,并具有自寻优功能.仿真表明,该方法可取得较好的控制效果.     

木材抓具抓取速度的实验研究

利用实验手段,定量化地分析研究了木材抓具抓取速度ν对其抓取性能的影响。实验中测试了三个评价指标。即抓取力P、抓取量m和单位抓取力P_0。实验采用横椭圆爪形抓具,以五种抓取速度抓密实楞的工况下进行。结果表明,木材抓具抓取速度过低或过高对改善抓具的抓取性能将产生不利的影响;木材抓具抓取速度的合理范围是0.1—0.25 m/s;比较合理的抓取速度是0.16 m/s,在此速度下,木材抓具不仅具有合理的抓取力,而且有较高的抓取量。     

基于路径弯曲度动态预瞄搜索算法的车辆路径跟踪控制软件系统设计

为实现农业机械田间作业时的路径跟踪控制,在无人驾驶高速插秧机硬件系统基础上,采用基于规划路径弯曲度的动态搜索预瞄算法设计了路径跟踪控制软件。该算法以作业机械横向偏差和航向偏差作为航向模糊控制器的输入变量,以前轮转角期望值为输出变量,设计航向模糊控制器,实现航向控制;同时结合转向模糊免疫PID控制器对步进电机的PWM频率进行控制,实现水田作业机械的方向改变,从而完成作业机械沿规划路径自动行驶跟踪,并用Matlab/Simulink仿真平台对所采用的路径跟踪控制原理和所设计的模糊控制器进行了有效性验证,结果表明所采用的控制方法是可行的。经试验,插秧机以1 m/s的速度进行直线跟踪时最大的跟踪偏差只有4 cm,且始终围绕零值附近上下波动,计算平均跟踪偏差为0.84 cm,能够满足水田作业机械路径跟踪控制的要求。     

模糊神经网络的真空木材碳化设备控制系统设计与仿真

针对目前真空木材碳化设备的控制系统具有大滞后、强耦合、时变性以及难以建立精确数学模型等特点,提出了一种模糊神经网络算法的真空木材碳化设备控制系统。通过对输入输出变量、论域及隶属函数的选择,设计出真空木材碳化设备控制器;再将神经网络与模糊控制系统相结合,得到模糊神经控制网络。对模糊神经网络控制器的算法进行了分析;在Matlab环境下编写控制器的程序,用Simulink进行仿真实验。结果表明:模糊神经网络控制器的真空木材碳化设备输出的温度曲线,稳态误差为0、最大偏移量为1℃、调节时间约为8 s、超调量为2%;湿度曲线在6 s时即可达到稳定,稳态误差为0、最大偏差为1%、超调量为4%;加入扰动后,误差能被快速消除,温湿度的波动幅度相对减小,系统的稳定性更强。模糊神经网络控制器,可减小调节时间、消除误差、提高控制精度,具有很好的鲁棒性。将二者结合设计出的模糊神经网络控制器,具有自适应、学习、识别和模糊信息处理等功能,在处理大规模复杂的模糊应用问题方面具有更好的控制效果。     

啤酒发酵过程模糊专家控制器的设计

温度控制是啤酒发酵过程中的关键,采用常规的控制算法难以达到理想的效果。通过采用模糊专家控制方案实现对发酵过程的温度控制,可以达到传统控制无法比拟的效果。用基本模糊控制器作为直接控制环节部分,用专家控制器间接动态修正模糊控制器的量化因子和输出比例因子。     

机器人多指抓取最优规划的研究现状和发展趋势

对机器人多指抓取最优规划的研究现状进行综述。为了对多抓取进行定性分析，首先介绍了抓取的接触模型，分析了抓取的形封闭和力封闭问题，并提出了抓取的稳定操作条件，为稳定抓取提供了基础。介绍了多指手抓取点位置规划方法，如基于几何分析的方法、基于人工智能的方法和基于目标函数的方法。将抓取力规划方法分为接触力空间的抓取力优化和关节力矩空间的抓持力优化。最后讨论了该领域的问题和未来发展趋势。     

基于电动助力转向系统控制算法的研究

为了达到对转向系统控制转向轻便又不失路感的目的,通过对汽车电动助力转向系统进行力学分析,建立数学模型,提出一种模糊控制与PD控制并行的控制算法.在大转矩时采用模糊PD控制.动态响应好,转向轻便,在小转矩是采用PD控制,控制精度高,不失路感.通过MATLAB进行仿真.研究结果表明.通过采用提出的控制策略即提高了系统的控制精度,又减小了系统的超调,缩短了调整时间.能获较理想的转向助力效果和良好的跟随性能.     

基于S7-200 PLC的苹果采摘机器人控制系统研究

通过对采摘机器人控制系统要求的分析,以PLC控制器为核心,对末端执行器、物料收集装置、采摘机械大臂和小臂、移动平台和横向滑移机构等设备的控制,实现苹果采摘的全自动化控制。     

基于改进型偏差耦合结构的多电机同步控制

针对现有的多电机同步控制方案难以满足高精度控制的要求和不能实现比例同步控制的局限性,提出一种带PI补偿控制的改进型偏差耦合控制结构,可适用于多电机完全同步和比例同步控制.针对永磁同步电动机非线性和强耦合特性,设计了自适应模糊滑模变结构控制器来实现永磁同步电动机的跟踪控制.建立了4台永磁同步电动机的同步控制仿真模型,仿真实验表明,所提出的多电机同步控制结构相对于带固定增益补偿的控制结构具有更高的同步控制精度.与PID和常规滑模控制算法相比,自适应模糊滑模控制策略具有更高的同步稳定性和更强的鲁棒性.     

基于PLC的果蔬机器人抓取控制系统研究

当前农业生产已经朝着机械化、智能化、精准化发展,如何提高果蔬的收获效率?果蔬机器人在农业上的应用是重点关注和研究的热点。为提高果蔬机器人的操作性、稳定性与便捷性,基于可编程逻辑控制器技术,以果蔬机器人抓取控制系统为研究对象,在分析机器人抓取关键技术的基础上,结合果蔬抓取的特点,从机械手选型和硬件结构上重构硬件系统,并从软件结构与程序流程上开发软件系统。     

象鼻型水果采摘连续机械手

本研究基于象鼻结构与运动仿生学,通过比较两种不同种类的大象象鼻的生物学特点,设计了一种新型气动象鼻型水果采摘机械手;在分析象鼻运动学机理的基础上,实现了该类机械手的运动学分析。有别于传统基于末端执行器位姿的机器人运动学分析理论,该运动学模型针对连续机械手抓取过程中圆心点所在位姿进行分析,可更有效的描述连续机器人抓取时的形态与实现稳定抓取。最后,本研究进行了该机械手的原型设计与加工,并完成了三类典型抓取实验。试验结果表明,该机械手可分别通过"卷绕"或"捏取"方式,实现较大型与小型物体的抓取。     

基于复合粒子群自适应液压伺服系统力跟踪控制与试验

为提高液压伺服系统力跟踪控制性能,针对不同环境模型及变期望力条件下,液压伺服系统末端位置力跟踪存在稳态误差及动态特性差问题,提出一种复合粒子群自适应阻抗控制策略。在建立液压伺服系统数学模型和阻抗模型基础上,根据环境刚度及力偏差,采用模糊算法确定阻抗参数范围,结合莱维飞行粒子群快速通过局部与全局搜索确定不同环境刚度下的阻抗参数,采用三次样条插值拟合阻抗参数随环境刚度变化方程;分析末端位置力跟踪稳态误差原因及并建立数学模型,根据末端位置力及当前末端位置,利用自适应算法估计环境刚度与环境位置,对期望位置补偿并选择阻抗参数。通过Matlab-Adams虚拟样机仿真,验证复合粒子群自适应阻抗算法对液压伺服系统力跟踪有效性。二连杆串联机构台架试验结果表明,采用复合粒子群自适应阻抗策略液压伺服系统力跟踪控制,末端位置稳态误差范围0~1,在期望力发生变化时,力跟踪动态性能良好。研究为液压伺服驱动足式农业移动平台及大型农业采摘机械臂末端位置力控制设计提供参考。     

基于欠驱动原理死鸡捡拾末端执行器设计与仿真分析

为解决规模化养殖场人工识别捡拾死鸡劳动强度大、效率低等问题,以3～7周周龄笼养肉鸡为操作对象,基于欠驱动理论设计3关节4指死鸡捡拾机器人末端执行器.在肉鸡体尺测量、力学特性测量基础上,采用ADAMS建立机械指参数化模型与肉鸡模型,并依据目标函数、设计变量和约束条件开展机械指结构优化,优化结果显示目标函数增大28.6％.针对3周龄与7周龄肉鸡作末端执行器运动仿真抓取试验,结果表明,机械手传动平稳,机械手结构设计合理.利用机械手试验样机,抓取死亡30 min内肉鸡平均成功率为88.3％,死亡30 min以上肉鸡平均成功率为96.7％以上,平均抓取时间32 s,机械手有较高工作效率,达到设计目标.     

柑橘采摘机器人末端执行器夹持机构设计与实验

改进末端执行器的采摘成功率是提高采摘机器人采摘能力的重要手段。由于在相同剪切速度和果柄直径下,采用简支梁的剪切方式比采用悬臂梁剪切方式更容易剪断果柄,而通过夹持机构夹住柑橘再进行剪切能实现简支梁方式剪切果柄,因此可在末端执行器增加夹持机构来提高末端执行器的采摘成功率。通过对柑橘的极限挤压试验,得出柑橘在受压面直径为14.12 mm的条件下,所能承受的极限载荷为14.0 N。据此结果和柑橘相关参数,设计了夹持机构手指,并确定了其对柑橘的最大夹持力不超过102.41 N,同时根据前期研究成果和果柄受力分析,确定夹持机构的最小加持力不得小于3.79 N。由夹持机构运动特点完成控制系统设计,建立夹持机构三维模型并进行有限元分析与验证。制作了夹持机构样机并进行了不同品种柑橘的夹持实验,并将夹持机构安装在末端执行器上,在室外自然条件下进行无夹持机构和有夹持机构的采摘对比实验。实验结果表明,夹持机构可实现对各品种柑橘的无损夹持,增设夹持机构后末端执行器采摘成功率由70%提升至85%,对末端执行器采摘成功率有显著提升,从而提高了采摘机器人的采摘作业能力。     

基于自适应模糊PID控制的猪舍温湿度控制系统研究

我国北方猪舍冬季室内外温差大,影响温湿度控制精度。文章基于自适应模糊PID控制算法研究母猪舍温湿度控制。该算法具有超调量小、响应速度快、鲁棒性强优点,可提高寒地猪舍温湿度控制精度。仿真试验数据表明,该算法系统超调量为2.57%,系统调控时间较原有PID控制算法调控时间缩短57.56%;实测结果表明,基于该算法改进温湿度控制系统最大温湿度偏差值分别为0.61℃和6.86%,较原有PID控制算法调控温湿度偏差分别减少1.8℃和2.21%,研究可为我国北方寒地猪场冬季养殖管理提供更精准温湿度环境保障。