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机器人血管介入手术自适应滑模预测控制
编辑人员丨2024/1/20
利用滑模控制的鲁棒性提高控制系统对不同病人血管力学特性变化的适应性,设计自适应滑模控制,通过自适应机制让控制器适应不同虚拟环境模拟的需要,降低滑模控制抖振.在自适应滑模控制作用下引用外推预测算法,降低延时对控制效果的影响,提高力反馈透明度.研究结果表明,自适应滑模预测控制能提升系统稳定性,提高力反馈控制精度,提高柔性手术器械的力反馈控制系统真实感.本研究为具有柔性控制对象的系统设计以及力反馈真实感的提升有重要理论意义和实用价值.
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编辑人员丨2024/1/20
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基于改进滑模的永磁同步电机控制
编辑人员丨2023/11/18
为提高永磁同步电机调速系统的控制性能,设计双闭环控制系统,电流反馈解耦PD作为电流环控制器,滑模控制器作为速度控制器.为解决传统指数趋近律的趋近速度与曲线抖振之间的矛盾,设计形状和幅值可调的双曲正切函数代替符号函数,减小符号函数跳变不连续产生的系统抖振;设计指数趋近律等速切换项参数模糊自整定算法和指数切换项参数分段自整定规则,不仅减小了高频抖振,也保证了滑动模态切换的稳定性.仿真试验结果显示:高速时,本文提出的策略在0.03 秒实现了对期望转速的跟踪,调节时间减少了0.02 s,抖振幅度减少44,在负载突增时,动态速降低9 r/min;低速时,本文提出的策略与常规滑模控制调节时间差别不大,但抖振幅度依然比常规滑模控制小,在负载突增时,动态速降低8 r/min.
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编辑人员丨2023/11/18
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PMSM伺服系统的RBF网络自适应滑模控制
编辑人员丨2023/8/6
针对位置伺服系统的非线性、外干扰及参数摄动的不确定性,通过引入RBF神经网络对未知干扰和不确定性进行自学习,提高伺服系统的鲁棒性.为了分析伺服系统的不确定性,将系统模型划分为名义模型和不确定模型两部分.其中,名义模型采用状态反馈方法进行控制,不确定部分采用RBF网络作为滑模动态补偿器进行控制,解决了伺服系统不确定性上界难以测量的问题,降低了抖振.仿真结果验证了该设计方案的有效性.
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编辑人员丨2023/8/6
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下肢外骨骼助行机器人滑模PD控制研究
编辑人员丨2023/8/5
穿戴式下肢外骨骼助行机器人可以辅助下肢运动有障碍者进行康复训练,助其实现正常行走.首先确定系统自由度个数,并基于拉格朗日法建立动力学模型.为提高多关节协调运动的控制精度以实现拟人化步态,研究了基于滑模函数补偿的PD控制算法.通过Matlab-Simulink仿真,对比分析了 PD算法和滑模PD算法,获得了两种算法下髋、膝关节角位移及角速度控制曲线,并计算不同算法的跟踪误差.结果表明,相对于常规的PD控制算法,基于滑模函数补偿的PD控制算法具有更好的精度和稳定性,且响应速度快;以12 s周期为例,在有扰动的情况下,滑模PD控制比PD控制提前约3 s达到稳定.将滑模PD控制算法用于下肢外骨骼机器人的步态控制,可提高控制精度和响应速度.
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编辑人员丨2023/8/5
