基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黃心漢 ，O、l、L (華i 面面辜寫j幕．武漢，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一種基于傳感器和模糊規則的智能機器人運動規劃方法 ．該方法運用了基于調和函數分析的人 工勢能 場原 理 ．采用模糊規則 可減少推導勢能函數所 必須的計算 ，同時給機器人伺服 系統發 出指令 ，使它能夠 自動 地尋找通向目標的路徑．提出的方法具有簡單、快速的特點，而且能對 n自由度機械手的整個手臂實現最碰．建立 在非線性機器人動力學之上的整 個閉環系統和模糊控制器 的穩定性 由李雅普諾 夫原理 保證 ．仿真結 果證明 了該方 法 的有效性 ，通 過比較分析顯示 出文 中所提 出的最障算法的優越性 ． 美t詞：基于傳感器的機器人運動控制；模糊規則；人工勢能場；動態避障；機器人操作手 1 叫啞oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor詛sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al塒 IIovaland wa時 cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眥 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct鋤l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞rI1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眥 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一絲 In conU~astto many n~ hods，rob
上傳時間： 2022-02-15
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基于LabVIEW和OPC的數據通信的實現
上傳時間： 2013-07-14
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基于Labview與PLC的電梯遠程監控系統
上傳時間： 2013-06-14
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讀一篇文章，作一個單片機電路（八）：基于AT89C2051串口的LED數碼管顯示電路[1]
上傳時間： 2013-04-15
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仿真_《基于NI Multisim 10的電子電路計算機仿真設計與分析》
上傳時間： 2013-07-02
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基于DSP和DDS的數字立體聲調頻發射系統
上傳時間： 2013-06-18
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基于DSP與AD9852的任意信號發生器
上傳時間： 2013-04-15
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本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-05-23
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隨著電力系統自動化水平的提高以及新的變電站通信標準IEC61850的正式頒布，研究新型數字保護裝置已經變的刻不容緩。本論文圍繞設計和研制一套能符合IEC61850標準下變電站應用的新型數字保護裝置這一課題，主要研究以太網通信在數字保護中應用的可行性并參與設計基于雙網冗余的高速以太網通信網絡的網絡化數字保護平臺，在基于網絡化數字保護平臺上移植嵌入式操作系統Vxworks，討論基于VxWorks的微機保護任務的劃分并詳細介紹了實現饋線保護的功能和試驗測試結果。 論文開始概述了目前國內外數字繼電保護產品技術的發展現狀并簡單分析了變電站自動化通信網絡和系統標準IEC61850，對未來保護裝置發展趨勢進行了展望，明確了微機繼電保護裝置網絡化、平臺化、標準化的發展方向。本課題組研制的網絡化數字保護裝置則充分的考慮了IEC61850標準分層的意義和未來變電站自動化系統發展的必然趨勢，其研究對變電站改造和建設符合lEC61850標準的變電站自動化系統有重要意義。 論文首先分析數字式繼電保護裝置硬件平臺的發展過程，介紹了基于以太網通信技術的通用網絡化數字保護硬件平臺設計構想，并說明了全網絡化數字保護平臺的優點。全網絡化數字保護平臺采用模件化設計，整個裝置具體功能模件包括交流變換模件、數據采集模件、數據計算和邏輯處理模件、開入開出模件、以太網Hub模件、電源模件以及人機接口模件。 其次，概述以太網通信技術的發展和技術特點，并分析以太網通信技術應用于變電站自動化系統的可行性。根據提高以太網通信實時性的研究現狀，介紹雙網冗余高速以太網通信方案的實現，特別詳細闡述了基于以太網控制芯片LAN91Clll的以太網通信接口的設計，給出LAN91C111的初始化、以太網通信發送模塊以及以太網通信中斷接受模塊的流程。 再次，分析了在繼電保護產品軟件系統中應用前后臺系統和嵌入式實時操作系統的區別，闡明在繼電保護硬件平臺上應用嵌入式實時操作系統VxWorks的優勢。并重點闡述在嵌入式處理器AT91RM9200上移植VxWorks實時操作系統的過程。 論文分析了數字繼電保護軟件任務劃分的基本原則，合理劃分數字保護的任務和任務優先級，并通過調試工具WindView驗證任務調度的正確性。詳細的介紹網絡化數字保護平臺上實現饋線保護的具體功能和保護邏輯，最后通過試驗測試，證明裝置各項性能優越。 最后，對本論文所開展的工作作了總結，并對進一步研究的方向進行了展望。
上傳時間： 2013-04-24
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永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強、控制性能優良等優點，在中小容量調速系統和高精度調速場合發展迅速。但由于永磁同步電機的磁場具有獨特的交叉耦合和交叉飽和現象，且其控制系統是一個強非線性、時變和多變量系統，要實現高精度調速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調速系統中，位置傳感器的存在使得系統成本增加、結構復雜、可靠性降低，所以永磁同步電機的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點。本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-07-03
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