一种轮腿结合式步行机的步态

提出用周期函数G(X)和正函数H(X)表达步行机的支撑点位置。解决了在一个步态周期内轮子作多周期运动的动态支撑点位置描述问题,给出并证明了支撑点位置的计算公式,进而讨论了支撑点位置的极限问题。     

轮腿结合步态稳定裕度的研究

研究一种轮腿结合式步行机的步态特性和静态稳定裕度与步态参数间的关系，并对这类步态进行了计算机仿真。     

在未知环境下基于模糊预测的力/位混合控制方法

针对机器人在形状未知的接触环境表面上进行柔顺力控制的问题,在传统的力/位混合控制模型中采用一种模糊预测算法.此算法利用机械手末端与环境已产生的接触轨迹和运动方向,通过三种预测因子(满意度因子,曲率适应因子,参考比例因子),预测并调整未来采样时刻的力/位混合控制模型中的期望轨迹.每次预测时首先对以前的预测进行评估,同时考虑环境曲率和刚度变化的特点.此预测算法还可以应用于阻抗控制模型中.仿真证明,这种方法可以在不同的控制模型中取得较好的力控制效果,对未知环境的变化具有较强的适应能力.     

电磁阀测试系统综合控制研究

针对电磁阀测试系统中压力、流量等流体被控参数存在复杂、非线性、时变不确定性及一定程度的纯滞后等特点,提出了系统综合控制方案.以油介质电磁阀实验回路为原型,建立了系统数学模型,采用了智能控制综合算法来实现被控参数的精确控制.通过Matlab/Simulink进行了电液联合控制仿真,将仿真结果进行比较,验证了控制算法的有效性;将控制算法引用到电磁阀测试实验中,通过实验结果对比分析,最终确定了适合本系统的最优综合控制策略.     

研究步态分类的一种新方法

提出一种研究步态分类的新方法——“事件矩阵法”。在给出事件矩阵和有关步态分类研究中的一些定义的基础上,应用事件矩阵对步态分类问题进行了讨论,表明“事件矩阵法”比采用步态矩阵研究步态分类问题更简单、更有效。     

非结构环境下超声波传感器探测原理及其误差分析

针对机器人非结构工作环境,提出了一种基于超声波传感器的探测方法.建立了探测系统的结构模型,阐述了系统的工作原理,研究了测量误差产生的原因.超声波传感器在测量过程中是运动的,存在由运动引起的动态测量误差.此外,测量误差还包括环境温度引起的超声波传输误差和超声波传感器开角引起的误差,它们的综合作用构成了探测系统的综合误差.研究了综合误差与系统的运动参数和结构参数之间的关系,给出了补偿综合误差的方法,为提高系统的探测精度提供了理论依据.仿真结果验证了基于超声波传感器的非结构环境探测误差补偿的必要性.     

一类轮腿结合式步行机的最优稳定裕度问题

在讨论一类轮腿结合式步行机步态稳定裕度计算方法的基础上，指出此类步行机有唯一优化步态使其稳定裕度最大，并导出了确定此优化步态参数的公式，给出了优化计算的实例。     

现代机械产品智能优化设计方法及其应用

在总结前人研究成果的基础上,提出了面向现代机械产品的智能优化设计法.该方法以智能机器为研究对象,以智能控制理论和方法为理论基础,可在设计过程中实现对现代机械产品的工作参数、工作过程、工作状态以及故障诊断等方面进行智能优化.通过对现代机械产品设计特点的具体分析,建立了智能优化设计法的理论结构体系,包括智能优化设计法的含义、研究目标、研究内容、理论基础和特点等内容.以工作在非结构环境下的打磨机器人为例进行了智能优化设计研究,实验结果表明该方法可全面提高产品的智能化程度和设计质量.     

一种基于超声波传感器探测的接触力控制方法

针对机器人未知的工作环境,提出了一种基于超声波传感器的探测方法,建立了探测系统的结构模型,阐述了超声波探测系统的工作原理.对于机器人与环境表面的接触性工作存在不确定、多变和非结构等特点,将仿人智能控制方法应用于接触力的控制中.该方法以超声波传感器探测所获得的环境信息,作为系统上层控制策略的依据,根据控制误差的大小与方向变化选择相应的控制策略.实验结果表明,该方法较传统的PID控制方法可大大提高控制精度.     

模糊PID复合控制算法改进及应用

针对常规模糊PID复合控制算法的不足,在分析了其控制特性后,提出了相应的改进算法.采用基于梯形隶属函数的模糊切换算法以及基于变论域和仿人智能思想的量化因子和比例因子的在线自调整算法实现了自适应模糊PID复合控制,并将此改进算法用于PCR芯片智能温度控制系统中,使控制系统获得了良好的动态特性和稳态性能、较强的鲁棒性及适应性.实验结果表明,其控制品质远优于常规模糊PID控制和基本模糊控制.