基于参数BP网络的自整定PID控制在柔性结构控制中的应用

针对大射电望远镜(LT)悬索粗调系统为一非线性慢时变大滞后柔性系统的特点,提出用参数BP神经网络自整定PID控制器来实现馈源轨迹跟踪策略.仿真研究表明,该控制算法可以很好地满足馈源系统轨迹跟踪高精度要求.     

基于动态松弛法的柔索驱动并联机器人位置正解分析

根据悬链线解析表达式推导出悬索两端固定时索端拉力与索长之间的关系,用于求解特定长度的驱动柔索对处于某一位姿的动平台的作用力.动态松弛法可以从任意的初始状态开始,通过简单迭代而使系统达到静平衡状态.将该方法应用到柔索驱动并联机器人的位置正解分析中,可以得到与特定索长对应的动平台位姿.以舱索系统为例验证了方法的正确性.     

一种大柔性Stewart平台轨迹跟踪控制方法的研究

新一代大射电望远镜（LT）粗调系统是通过6根索长的协调变化驱动馈源舱跟踪射电源的六自由度运动,其工作特点类似Stewart平台,因此被看作大柔性Stewart平台。针对该系统变结构、非线性、大滞后、强耦合等特点,提出一种卡尔曼滤波和基于优化神经网络结构的PID控制器（PID-NNC）相结合的控制算法来实现馈源轨迹跟踪控制。这种新方法通过构造卡尔曼滤波来抑制随机干扰对系统的影响,同时采用PID-NNC来实现馈源舱轨迹跟踪。理论分析和仿真实验表明,该控制算法不仅能满足对轨迹跟踪精度要求,而且具有较强的鲁棒性。