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液压机械传动装置（hydro-mechanical transmission, HMT）是一种机-液耦合的强非线性系统,在换段过程中存在外界负载扰动和建模误差等因素影响其换段品质。该研究在分析HMT组成及工作原理的基础上,建立了HMT换段过程动力学模型和线性二次型控制模型,提出一种基于扰动前馈补偿的换段离合器控制方法,借助扰动观测器估计HMT换段过程的总扰动,将扰动补偿增益引入控制器的前馈项,实现扰动前馈补偿,并设计了抑制换段过程扰动的控制器。仿真结果表明,与未采用扰动前馈补偿控制相比,扰动前馈补偿控制的扰动值最大降低了48.9%、冲击度降低了27.8%、滑摩功减少了29.6%、换段时间减少了15.3%。最后通过试验验证了所提方法在快速处理换段过程扰动的同时,可较好地提升HMT的换段品质。研究结果可为液压机械传动装置的工程应用提供参考。 相似文献
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四足激光除草机器人腿部结构参数优化 总被引：1，自引：1，他引：0
电驱四足激光除草机器人的续航能力取决于其电池容量和自身功耗,为了提高其续航能力,降低其目标轨迹下的驱动力矩将具有重要意义。该文以四足激光除草机器人为研究对象,提出一种动力学尺度综合方法,将其腿部尺寸参数作为优化设计目的,在给定的目标轨迹上,针对腿部关节驱动力矩进行优化,最终得到一组最优腿部杆长,使其完成目标轨迹的驱动力矩和功耗最小。以四足机器人腿部关节驱动力矩最大值最小作为优化目标,腿部尺寸参数作为约束变量,利用粒子群算法和理想点法进行二次优化,将多目标优化问题转化为单目标优化问题,得到一组最优杆长。计算结果表明:经过尺度综合后的四足机器人动力学性能得到明显改善,优化后单腿的大腿关节驱动力矩峰值下降5.29%,小腿关节驱动力矩峰值下降18.05%,验证了该尺度综合方法的有效性。该文提出的动力学尺度综合方法可为四足类机器人的设计提供参考依据。 相似文献
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为解决自动移栽机作业过程中由于机械手定位误差导致的抓取失败、伤苗及漏苗问题,实现整排取苗机械手准确快速定位,该文采用模糊PID控制算法实现自动取苗机械手的步进定位控制。根据整排取苗试验平台分析了机械手水平和竖直方向的定位精度需求,以两相混合式步进电机为对象建立步进电机角速度控制模型,设计模糊规则,建立模糊PID控制器,通过对误差及误差变化率的在线修正,来满足不同误差和误差变化率情况下的控制要求。应用MATLAB/Simulink进行系统仿真,从超调量、响应时间和稳定性指标验证了控制方法的可行性;以单位阶跃信号作为激励,分析PID和模糊PID的控制效果,结果表明:通过固定参数PID仿真分析,获得系统最优PID参数为KP=20,KI=0.2,KD=1,达到稳态所需的时间为0.285 s。在此参数下,模糊PID控制达到稳态所需时间为0.25 s,响应速度优于固定参数PID控制,系统无超调。固定参数PID和模糊PID控制加入扰动后的控制效果分析表明,模糊PID控制系统超调量为40%,达到稳态所需时间为1.34 s,均明显小于固定参数PID控制43%和1.45 s,表明模糊PID在具有扰动的环境中控制效果明显优于固定参数PID控制,步进电机系统快速响应,控制稳定。系统试验结果,模糊PID控制算法的最大误差为2.8 mm,定位平均相对误差为0.81%,定位准确度高,可以满足机械手水平定位精度要求。 相似文献
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针对目前气动关节存在的缺点,提出了采用气动柔性驱动器(flexible pneumatic actuator,FPA)直接驱动,模拟人手指侧摆运动的侧摆关节。介绍了侧摆关节的工作原理。根据热力学第一定律,结合关节的动力学方程,推导建立了关节的转角及输出力矩的动态模型,并进行了仿真分析研究了关节的动态特性;试验研究了侧摆关节的动态特性,分析了关节转角及输出力矩的实际动态响应较慢原因;采用了串联双闭环控制方法,对关节的转角及输出力矩进行了控制研究,结果表明:期望角度为15°时,关节转角闭环动态响应时间约为0.3s,稳态相对偏差小于0.65%;期望输出力矩为188N?mm时,闭环输出力矩动态响应约为0.3s,稳态相对偏差小于1.5%。侧摆关节可控性高,可满足多指灵巧手关节设计要求。 相似文献
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在线重力补偿下工程机器人自主作业轨迹跟踪性能分析 总被引：1，自引：0，他引：1
工程机器人自主作业时,工程机器人动臂举升、前臂摆动重心上升过程中需要克服自身重力做功,而在工程机器人动臂下降、前臂摆动重心下降过程中,自身重力要参与做功,影响工程机器人的运动速度,进而影响工程机器人自主作业的轨迹跟踪效果。针对这一问题,建立了工程机器人动臂、前臂的动力学模型,探讨采用最小二乘拟合法辨识动力学参数,进行工程机器人动臂、前臂的在线重力补偿,以消除在自主作业过程中重力做功对轨迹跟踪的影响。最后,在工程机器人试验台上进行了试验。试验结果表明,在线重力补偿可有效地补偿工程机器人自主作业过程自身重力,消除工程机器人动臂和前臂在运动过程中重力做功对自主作业轨迹跟踪过程的影响,有利于减小轨迹跟踪误差,提高工程机器人自主作业轨迹跟踪的性能。 相似文献
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工程机器人自主作业时,工程机器人动臂举升、前臂摆动重心上升过程中需要克服自身重力做功,而在工程机器人动臂下降、前臂摆动重心下降过程中,自身重力要参与做功,影响工程机器人的运动速度,进而影响工程机器人自主作业的轨迹跟踪效果。针对这一问题,建立了工程机器人动臂、前臂的动力学模型,探讨采用最小二乘拟合法辨识动力学参数,进行工程机器人动臂、前臂的在线重力补偿,以消除在自主作业过程中重力做功对轨迹跟踪的影响。最后,在工程机器人试验台上进行了试验。试验结果表明,在线重力补偿可有效地补偿工程机器人自主作业过程自身重力,消除工程机器人动臂和前臂在运动过程中重力做功对自主作业轨迹跟踪过程的影响,有利于减小轨迹跟踪误差,提高工程机器人自主作业轨迹跟踪的性能。 相似文献
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基于Penman-Monteith方程的日光温室番茄蒸腾量估算模 总被引：8，自引：6，他引：2
为寻求适合于温室栽培条件下番茄植株蒸腾量的计算模型,该文以Penman-Monteith方程为基础,针对日光温室特定的小气候环境,对番茄冠层整体气孔阻力、空气动力学阻力等参数进行了修正,建立了包含气象数据、番茄叶面积指数和冠层高度为主要参数的日光温室番茄蒸腾量估算模型。分别采用2009-05-02－2009-05-13（开花坐果期）和2009-06-09－2009-06-20（成熟采摘期）2个时段内的实测蒸腾量对模型模拟结果进行验证,2个时段内模型模拟结果的平均相对误差分别为8.48%和9.20%,表明所建模型可以较好地计算日光温室番茄的蒸腾量。该研究提出的蒸腾量估算模型对日光温室番茄需水规律的深入研究具有参考价值。 相似文献
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基于Penman-Monteith方程的温室番茄蒸腾量估算模型 总被引：1，自引：1，他引：0
作物的蒸腾是作物生命过程中十分重要的组成部分。为寻求适合于温室栽培条件下番茄植株蒸腾量的计算模型,本文以Penman-Monteith方程为基础,针对温室特定的小气候环境,对番茄冠层整体气孔阻力、空气动力学阻力等参数进行合理修正,建立了包含气象数据、番茄叶面积指数和冠层高度为主要参数的温室番茄蒸腾量估算模型。分别采用2009年5月2-13日（开花坐果期）和2009年6月9-20日（成熟采摘期）2个时段内的实测蒸腾量对模型模拟结果进行验证,2个时段内模型模拟结果的平均相对误差分别为8.48%和9.20%,表明所建模型可以较好地的计算温室番茄的蒸腾量。本研究提出的蒸腾量估算模型对温室番茄作物水分关系的深入研究具有重要参考价值。 相似文献
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气动柔性弯曲关节的特性及其神经PID控制算法研究 总被引：3，自引：1，他引：3
气动柔性弯曲关节可用于多指灵巧手的设计研究，为探讨其特性和控制方法，介绍了新型气动柔性弯曲关节的结构原理及其静态模型、动态模型；针对这种关节设计了神经PID控制算法，该算法主要包括两个神经网络：系统在线辨识器NNI和自适应PID控制器NNC。在NNI对弯曲关节进行在线辨识的基础上，通过对NNC的权系数进行实时调整，使系统具有自适应性。试验结果表明应用神经PID控制器能够有效地跟踪关节的运动轨迹，是适合这种关节的控制器。 相似文献
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不同轮作模式对太湖地区大棚菜地土壤氮淋失的影响 总被引：6，自引：2，他引：4
为控制太湖地区设施菜地氮素淋失,减小地下水污染风险,本研究选取2种轮作模式,即芹菜-番茄-莴苣（模式1）和金花菜-番茄-莴苣（模式2）,2种轮作模式下分别设置2个施氮量水平,即习惯施氮（N1）和减量施氮（N2）,研究不同轮作模式和施氮水平对设施菜地全年氮素淋洗的影响,并观测了不同轮作模式下土壤硝态氮含量、 电导率和pH的变化。结果表明,与模式1 相比,模式2可分别使N1和N2处理的淋洗液中的 NO-3-N 平均浓度降低了36%和38%,进而使全年总氮淋洗量减少了41% 和38%,但淋洗液体积不变。模式2 结合减量施氮（N2）对设施菜地氮素淋失阻控效果最佳,全年总氮淋失量为63.0 kg/hm2,而年经济效益最高,可达 51.9104 Yuan/hm2,最大经济效益提高29%。一年三季蔬菜收获后,N1处理下模式2的土壤硝态氮含量（020 cm）为189.2 mg/kg,而模式1的高达269.3 mg/kg。因此模式2可分别使N1和N2水平下的土壤硝态氮含量减少30% 和 26%,同时也显著降低了土壤pH和电导率（P＜0.05）。在太湖地区,选择需氮量较少的作物进行合理优化轮作（如金花菜-番茄-莴苣轮作模式）,是减少设施菜地氮素流失的有效手段,且具有较好的经济效益。 相似文献
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番茄收获机械手奇异性分析与处理 总被引：5，自引：1，他引：5
为解决番茄收获机械手的奇异性问题，分析了该机械手雅可比矩阵的奇异值和可操作度，利用阻尼最小二乘法对其奇异性进行处理与仿真试验。结果表明，番茄收获机械手经奇异性处理后，阻尼伪逆矩阵的最小奇异值远离零位置，各关节运动速度和位移变化平缓，奇异位形消失，系统工作平稳，满足番茄收获机械手作业要求。 相似文献
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果蔬采摘机器人末端执行器的柔顺抓取力控制 总被引：12，自引：10，他引：2
为了尽可能减小采摘机器人末端执行器在采摘过程中对果蔬的损伤,提出了一种基于广义比例积分(GPI,generalized proportional integral)的抓取力矩控制方法。首先,对由电机驱动的末端执行器建立模型,推导出电机输入电压与负载力矩之间的数学关系;然后,利用积分重构器设计GPI力矩反馈控制器,将力偏差转化为电机的输入电压控制。该方法不需要对力矩跟踪误差进行求导计算,避免了求导所带来的系统延时和噪声问题。仿真和实物抓取试验结果表明,采用GPI的末端执行器力矩控制对跟定信号的跟踪误差达到10-3量级,具有良好的力矩跟踪能力,与传统PI(proportional integral)控制方法相比,其控制力矩和电机控制电压输出平稳,降低了末端执行器抓取时对果蔬的损伤,无损采摘效率达到90%,比PI控制的采摘完好率高出8个百分点,适合于对果蔬的柔顺抓取控制。该研究可为果蔬采摘机器人无损采摘提供参考。 相似文献
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液力自动变速器换挡过程的反演优化控制 总被引：2，自引：2，他引：0
为了将换挡品质优化问题转化为单一目标轨迹跟踪问题,运用Back-stepping控制进行液力自动变速器换挡过程控制的优化,该文通过分析换挡过程中各阶段变速器分离离合器与结合离合器运动状态,建立了离合器输出扭矩数学模型,利用变速器输入、输出转速变化,观测结合离合器转速情况,设定目标轨迹。结合输入状态稳定理论(ISS,input-to-state stable)设计了滑摩控制器,改变离合器控制电磁阀结合电流,实现了结合离合器转速对目标转速轨迹的跟踪。联合仿真结果表明,滑摩控制器输出结果对目标轨迹跟踪紧密,有效提高了液力机械自动变速器换挡品质。 相似文献
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机器人肩关节的动力学建模及伺服电机峰值预估 总被引：5，自引：3，他引：2
为了增加机器人肩关节的工作空间和承载能力,提出一种基于三自由度正交球面并联机构的机器人肩关节.首先,采用第二类拉格朗日方程方法建立了肩关节的动力学模型,推导了肩关节的惯性矩、哥氏力—离心力和重力项的表达式.在肩关节动力学模型的基础上,建立了肩关节伺服电机峰值预估模型.其次,通过给定的动平台运动轨迹,分析了肩关节伺服电机... 相似文献
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基于关节构形空间的混联采摘机械臂避障路径规划 总被引：5，自引：3，他引：2
针对混联采摘机器人在非结构性环境中进行避障采摘作业的要求,该文提出了一种基于关节构形空间的混联采摘机械臂避障路径规划算法。根据机械臂和障碍物的几何特征,对机械臂及障碍物模型进行合理简化,通过分析末端执行器目标点和串联机械臂结构参数选取合适的并联机械臂动平台目标点,然后采用遍历法构建串联机械臂关节构形空间,并利用快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法搜寻串联机械臂无撞路径,再通过同样的方法获得并联机械臂关节空间障碍物映射模型和无撞路径,最后综合串、并联机械臂的无撞路径,获得混联机械臂整体的避障路径。仿真和试验结果表明,文中所提出的算法搜索的避障路径能够驱动采摘机械臂避开工作空间内的障碍物,引导末端执行器到达目标点。 相似文献
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六足步行机器人腿部机构运动学分析 总被引：8，自引：7，他引：1
为了提高农业自动化程度,拓宽农业机器人的应用范围,提高农业机器人对工作环境的适应性及工作的灵活性,该文介绍了一种六足步行机器人三自由度腿部机构。该机构由并联驱动机构和行走机构组成,既具有并联机构的特点,又具有很好的防护性。该文建立了驱动机构动平台线速度与角速度之间的关系矩阵和该腿部机构全雅可比矩阵,绘制了全雅可比矩阵条件数分布图,建立了并联驱动机构和腿部行走机构显式3×3×3形式Hessian矩阵。在满足步矩为300 mm、越障高度为200 mm的条件下,利用组合多项式的方法,对该腿部足端进行轨迹规划,并求出了足端轨迹函数。将该轨迹函数作为足端输入,分别绘制了机构驱动关节在摆动相的角速度、角加速度理论曲线和虚拟样机仿真曲线。分析曲线中的数据可得角速度、角加速度的理论与仿真结果相近度均可达到10-3 mm,从而验证了理论分析的正确性。该研究为六足机器人的开发和控制提供了参考。 相似文献
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基于Sylvester方程变形的荔枝采摘机器人手眼标定方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对视觉荔枝采摘机器人的Eye-in-Hand视觉与机器人关联方式的手眼标定问题,该文提出一种基于优化的求解齐次变换矩阵方程的手眼标定方法。该方法通过机器人带动其臂上的双目相机从多个位置观测标定板,使用Sylvester方程变形对手眼标定近似方程线性化,再对简单的初值进行优化计算,最终得到精确的标定结果。该方法的软件用C++/Open CV开发实现,并进行了多个试验。试验结果表明,视觉与机器人关联后,定位误差与机器人运动次数相关,当距目标1 m左右,静态时的视觉系统误差均值为0.55 mm;动态工作时,视觉关联机器人重复定位误差的均值为2.93 mm,标准差为0.45 mm,符合具有容错功能的视觉荔枝采摘机器人的实际使用需求。使用基于Sylvester方程变形的手眼标定方法标定的视觉荔枝采摘机器人,在野外环境下,总体采摘成功率达到76.5%,视觉系统成功识别、定位采摘点的情况下,采摘成功率达92.3%。 相似文献