气动肌肉肘关节MPI迟滞模型与补偿控制

针对气动肌肉驱动的四连杆肘关节输入气压与输出角度间的迟滞进行分析。建立肘关节迟滞的PrandtlIshlinskii(PI)模型,采用Levenberg-Marquardt方法辨识模型参数;选择改进Play算子合适的包络函数,设计一种可描述非对称迟滞现象的改进PI(Modified PI,MPI)模型,相较于传统PI模型(Classical PI,CPI),MPI模型对非对称迟滞曲线拟合度更高。基于MPI模型,设计前馈积分逆补偿器,并与PID组成积分逆补偿控制器(MPI-I-I-PID);完成了MPI-I-I-PID、PID与基于CPI模型的积分逆补偿PID控制器(CPI-I-I-PID)的位置控制仿真。仿真结果表明,MPI-I-I-PID可以减小跟踪误差,提高跟踪精度。在不同负载下进行了控制实验,实验结果表明,随着负载增加,补偿效果减弱,为此在补偿器中加入分段PID,MPI-I-I-pPID可减小抖动幅度,降低肘关节跟踪误差,提高位置控制精度和稳定性,验证了迟滞补偿器的有效性。     

基于Prandtl-Ishlinskii模型的气动肌肉迟滞特性动态建模与控制方法

现有迟滞模型由于采用离线参数辨识方法,难以表征气动肌肉迟滞的时变性和负载相关性,极易产生较大的建模误差。为了精确表征气动肌肉的迟滞特性,利用Prandtl-Ishlinskii（PI）模型描述气动肌肉的位移-气压迟滞特性,并采用带遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识PI模型参数。在此基础上,结合PI逆模型设计了一种带有前馈在线补偿的复合控制方法用于气动肌肉的运动控制。同时搭建相应的实验装置进行了气动肌肉迟滞建模和运动控制实验。实验结果表明,采用在线参数辨识方法后的PI模型能有效描述气动肌肉迟滞的负载相关性,且极大地降低了负载变化带来的控制误差。     

基于粒子群算法的农用轮胎柔性环模型参数辨识方法

轮胎柔性环模型能准确表达轮胎变形,但模型的刚度参数无法直接测定,因此模型刚度参数的辨识成为建模过程中的关键。本文基于轮胎柔性环模型运动学方程,分析农用轮胎固有频率与刚度参数之间的关系,提出基于粒子群算法的柔性环模型刚度参数辨识方法。通过轮胎模态试验获取轮胎固有频率,采用粒子群算法对柔性环模型刚度参数进行辨识。将固有频率的试验值与预测值的平均误差作为评价指标,对比粒子群算法与传统算法及遗传算法辨识结果,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,平均绝对误差为1.67Hz,平均相对误差为1.66%,相较于遗传算法,平均相对误差降低16.16%,运算时间减少93.19%。通过接地印痕试验获取农用轮胎接地角度,结合辨识所得刚度参数,估算轮胎所受到的垂向力,对比垂向力的试验值与预测值,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,垂向载荷估算平均相对误差为1.97%,相对于遗传算法,平均相对误差降低12.05%。     

基于PSO算法的直接进给轴摩擦特性研究

直线电机驱动的进给轴在进给过程中易受到导轨滑动摩擦特性影响而存在高度的非线性特性,非线性摩擦是影响直线电机驱动的伺服系统动静态性能的主要因素。提出了一种新型的直接进给轴非线性摩擦迟滞模型,并给出该摩擦模型的参数辨识策略,建立了直接进给轴摩擦非线性迟滞特性的综合数学模型,并在建立的数学模型的基础上建立了基于Simulink的仿真模型。以基于电流反馈检测为手段,采集了位移和所对应迟滞摩擦力的样本点。以采集的样本点为基础,给出了通过粒子群算法(PSO)辨识摩擦迟滞模型的方法。最后,通过Simulink仿真平台验证了所提出的的摩擦迟滞模型和模型参数辨识方法的准确性。仿真结果表明,辨识的摩擦模型能准确的反映直接进给轴的摩擦分布特性,提出的直接进给轴迟滞摩擦模型参数辨识方法具有可行性。     

气动肌肉力-位移迟滞特性实验与建模

搭建了气动肌肉收缩力测试实验台,通过分析不同压力、行程、收缩速率及频率下气动肌肉收缩力与位移的关系曲线,得出气动肌肉的力-位移迟滞现象具有非对称性、非局部记忆性、大压力弱相关性和准率不相关性。针对常见Prandtl-Ishlinskii（PI）类模型难以准确描述气动肌肉力-位移迟滞曲线的问题,对通用PI迟滞模型的dead-zone算子进行方向上的修正,建立气动肌肉修正PI+Dead-zone迟滞模型,利用最小二乘法进行参数辨识,并与经典PI模型、经典Bouc-Wen（BW）模型、PI+Polynomial模型、Wang-Wen模型、BW+Polynomial模型进行精度对比分析。结果表明,PI类模型性能显著优于BW类模型,且修正PI+Dead-zone模型精度最高,各行程下绝对平均误差不超过1N、均方差不超过1.5N,能无差别处理气动肌肉力-位移迟滞曲线非对称性问题。小行程工况下,气动肌肉经典PI模型也具有一定的描述其力-位移迟滞现象的能力,且其模型参数相对较少。     

基于初参数法的丝杠径向支撑刚度辨识方法

针对丝杠径向支撑刚度辨识问题,基于初参数解析方法建立丝杠的初参数矩阵方程,使用边界条件和内力平衡条件,求出矩阵方程中的初参数值。利用初参数值,建立丝杠两端支撑处、螺母处和导轨滑块处的刚度辨识模型。测量丝杠振幅、简谐力幅值和频率、左轴承组中间位置点与螺母中间位置点的间距、螺母中间位置点与简谐力作用点的间距、简谐力作用点与右轴承组中间位置点的间距等参数,识别丝杠支撑点径向刚度。实验研究表明:基于初参数解析方法建立的丝杠支撑点径向刚度辨识模型简单,具有可行性。     

小麦茎秆变刚度模型与临界载荷

在对麦类作物茎秆整体抗倒性的研究中,针对作物茎秆结构参数如弹性模量、惯性矩、节间长度以及载荷分布等在不同节间的变化情况,建立了变刚度杆件模型,采用初参数法对该模型的临界载荷作了分析.通过对乳熟期的小麦品种晋农190的测试,得到了其在不同节间位置处的结构参数,采用变刚度模型对该品种的承重能力作了计算,得到该品种的安全系数为1.97,表明该品种有较强的抗倒伏能力.针对该品种茎秆各节间局部失稳的分析表明,该品种在自重及穗重作用下很难发生Brazier屈曲.     

基于初参数法的丝杠轴向支撑刚度辨识方法

针对丝杠轴向支撑刚度辨识问题,基于初参数解析方法建立丝杠的初参数矩阵方程,使用边界条件和内力平衡条件,求出矩阵方程中的初参数值.利用初参数值,建立丝杠两端支撑处和螺母处的轴向刚度辨识模型.测量丝杠振幅、简谐力幅值与频率、左轴承组右端面与螺母中间位置点的间距以及螺母中间位置点与右轴承组左端面的间距等参数,识别丝杠支撑点轴向刚度.实验研究表明:基于初参数解析方法建立的丝杠支撑点轴向刚度辨识模型简单,具有可行性.     

基于LuGre摩擦模型的轮胎稳态模型参数识别

研究了基于LuGre摩擦模型的轮胎稳态模型参数识别方法.用稳态轮胎试验数据获得了LuGre动态轮胎模型中的参数,得到了模型参数随垂直载荷的变化关系:静态摩擦因数与库伦摩擦因数均随载荷的增加而线性降低;纵向轮胎刚度随载荷的增加而线性增加;而侧向轮胎刚度与载荷的关系呈现非线性.识别出的参数可用于LuGre轮胎模型动态特性的研究.仿真结果表明,LuGre动态轮胎模型不仅具有与魔术公式相似的稳态特性,而且还能反映出转弯制动过程中的轮胎动态响应特性.     

小麦茎秆变刚度模型与临界载荷

在对麦类作物茎秆整体抗倒性的研究中,针对作物茎秆结构参数如弹性模量、惯性矩、节间长度以及载荷分布等在不同节间的变化情况,建立了变刚度杆件模型,采用初参数法对该模型的临界载荷作了分析。通过对乳熟期的小麦品种晋农190的测试,得到了其在不同节间位置处的结构参数,采用变刚度模型对该品种的承重能力作了计算,得到该品种的安全系数为1.97, 表明该品种有较强的抗倒伏能力。针对该品种茎秆各节间局部失稳的分析表明,该品种在自重及穗重作用下很难发生Brazier屈曲。     

变冲击系数的几何参数化变矩器特性模

为解决变矩器特性模型中因冲击损失造成理论预测误差偏大的问题,建立了变冲击损失系数的几何参数化变矩器特性模型.模型以键合图作为系统动力学工具,采用模块化建模方法,分析了各工作轮的工作特性与能量损失,实现了通过几何参数进行工作特性的预测,采用变冲击损失系数的方法来增加模型精度.与样机性能实验结果对比表明,在转速比0至1全区段内,变冲击损失系数方法得出的变矩比和效率百分比误差的波动变化更小,这说明在工况复杂的情况下采用变冲击损失系数方法有一定优势.     

软体手臂刚度特性分析

气动肌肉驱动的软体机器人具有质量轻、功率密度比高、人机交互安全性高等优点。提出了一种由伸长型及收缩型气动肌肉组成的变刚度软体机器人手臂,能够实现位置与刚度的解耦。针对单根收缩型及伸长型气动肌肉进行了刚度测试实验,利用最小二乘法建立了单根气动肌肉气压、位移及刚度关系模型。基于所建立的单根气动肌肉刚度模型,针对所设计的软体手臂,建立了手臂刚度模型。搭建了手臂刚度测试实验平台,通过实验验证可知理论模型与实验模型的刚度变化趋势一致,平均相对误差为3.60%,最大相对误差为6.17%。     

考虑压力效应的液压缸摩擦模型研究

应用经典摩擦模型描述液压缸摩擦力时,由于未考虑油液压力效应对摩擦力的影响,模型预测效果欠佳。为了克服该问题,引入压力影响系数和动态摩擦时间常数,基于Stribeck和广义Maxwell滑动模型（GMS）提出了改进的稳态摩擦模型（P-Stribeck）和动态摩擦模型（P-GMS）。搭建了伺服阀控液压缸系统摩擦特性测试实验台,在不同密封形式、不同缸径、不同负载、不同加速度及频率下进行了液压缸往复运动摩擦特性测试。采用智能遗传算法,利用液压缸测试实验台采集的进出口压力、位移、速度、摩擦力等数据,分别采用改进的稳态摩擦模型和动态摩擦模型进行参数辨识和模型检验。对不同复杂工况下实验数据与经典摩擦模型以及所提出的改进模型的预测结果进行对比和误差分析,结果表明：P-Stribeck模型预测液压缸稳态摩擦力的精度明显优于Stribeck模型,P-GMS模型预测液压缸动态摩擦力的精度优于GMS摩擦模型,从而验证了所提出摩擦模型的有效性。     

基于力传递模型的连续体机器人驱动误差补偿研究

针对绳索传动系统中的非线性摩擦、驱动线伸长及关节间耦合效应导致的连续体机器人控制精度较低的问题,提出了一种考虑非线性摩擦的连续体机器人误差补偿方法。基于虚功原理构建包含关节间耦合作用的连续体机器人静力学模型,分析不同预紧力、不同包角等参数对绳-轮传动系统力传递效率的影响规律,并基于改进的Capstan方程建立包含绳索弯曲刚度及非线性摩擦的力传递模型,提出一种基于力传递模型的驱动误差补偿方法,通过运动实验对所建模型及控制方法进行验证。结果表明,补偿前后连续体机器人运动控制精度得到明显提高,平均位置误差由补偿前5.94 mm降低至补偿后3.15 mm,补偿率达46.97%。     

混合阻塞变刚度软手指设计与实验

为了解决单一阻塞介质变刚度软机械手抓取复杂外形物体效果不佳的问题,受人体手指结构启发,设计了一种仿指腹结构的混合阻塞变刚度软手指。将其设计为双层结构,外层为气动驱动器,内层为基于主动层干扰与被动颗粒阻塞的混合阻塞变刚度层,使得软手指自动贴合被抓取对象,实现主动驱动的被动适应,并通过调整刚度实现可靠抓取。基于传统缝纫工艺,采用超弹性硅胶材料制造软手指。采用Euler-Bernoulli梁理论和虚功原理,建立了基于悬臂梁结构下的多材料软手指的刚度控制模型,并据此提出增大整体刚度的材料筛选方法。弯曲特性实验表明软手指的弯曲性能优异。变刚度和抓取实验结果表明,混合阻塞软手指刚度增大4.6倍,建立的刚度模型最大相对误差为3.4%;在抓取对象表面粗糙度增大的条件下,软手指拉脱力仍增大17%,达到1.7N;相较于单阻塞介质软手指,抓取成功率和承载能力均得到显著提高。     

非完全对称气动柔性弯曲关节力学特性实验

为改进柔性机器人驱动器结构及数学模型,提出了一种非完全对称气动柔性弯曲关节及其数学模型。为了实现其实时闭环控制系统,进一步简化了原有数学模型,并对其力学特性进行了实验研究。搭建了力学特性实验平台,并对两种不同规格(长度分别为40、60 mm)的关节进行了测试。采用Matlab曲线及曲面工具箱对测试结果进行分析,得到了新型气动柔性弯曲关节的经验模型。该经验模型表明气动柔性弯曲关节的弯曲角度与初始长度、关节内外气压差、输出力之间存在非线性关系。与简化的数学模型比较,该经验模型具有更高的精度,其中输出角度模型相对误差平均值小于6.7%,输出力模型相对误差平均值小于2%。同时,该经验模型纠正了原有数学模型中,认为关节初始长度与弯曲角呈正比的错误结论。     

基于滑块摇杆机构的柔性三指机器人手爪研究

多指机器人手爪普遍存在指端作用力弱的问题,柔性机器人手爪也出现末端作用力不足的现象,采用气压驱动的软体手爪虽驱动力增强,但不利于手爪控制的准确性,为此,设计了一种基于滑块摇杆机构的柔性三指机器人手爪。该手爪每根手指的指尖、指中节采用滑块摇杆机构实现,不仅增强了指端作用力,而且结构简单、易实现。为避免手指与目标物的刚性接触,手指尖、指根运动均通过弹簧来实现手爪的柔性;指尖驱动弹簧设计得较软,有利于初始接触的柔性;指根采用腱传动方式,指根腱采用较硬的弹簧来传递舵机扭力,可保证足够的作用力;手指表面均设计有较平的表面,有利于粘贴触觉传感器。通过理论分析与计算,证明指尖可获得较大的作用力,并分析了弹簧的选取方法。通过抓取实验证明本文设计的机器人手爪具有较好的适应性和抓取能力;与本课题组前期设计的钢丝绳耦合欠驱动式机器人手爪进行了抓取力对比测试,结果表明,手爪的抓取力有了很大提升,最大抓取质量达1.71kg;通过测试指端正压力与驱动舵机旋转角的关系以及抓取典型目标物的损伤情况,证明了设计的手爪具有一定柔性。有关性能实验证明了设计的手爪具有较好的实用性。     

自压喷灌输水管的线性规划模型

以标准管径的管长为优化变量,建立自压喷灌输水管优化设计的线性规划模型,当喷灌区边界已定条件下,利用这一模型可计算出各标准管径的最优管长,并可确定输水管首端位置.