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基于介电弹性体驱动器的软体机器人建模与跟踪控制 被引量:6
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作者 王亚午 叶雯珺 +3 位作者 张一龙 赖旭芝 吴敏 苏春翌 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期871-880,共10页
针对基于介电弹性体驱动器的软体机器人的跟踪控制问题,本文提出一种自适应鲁棒控制策略.根据虚功原理建立介电弹性体驱动器的动力学模型,模型中弹性势能部分采用Gent模型进行描述.考虑到介电弹性体驱动器的精确模型参数难以获取,使用... 针对基于介电弹性体驱动器的软体机器人的跟踪控制问题,本文提出一种自适应鲁棒控制策略.根据虚功原理建立介电弹性体驱动器的动力学模型,模型中弹性势能部分采用Gent模型进行描述.考虑到介电弹性体驱动器的精确模型参数难以获取,使用基于径向基神经网络的逼近器对模型中的未知项进行估计.同时,考虑到介电弹性体驱动器形变量的变化率难以被测量,设计状态观测器对系统未知状态量进行观测.根据逼近器的估计结果和状态观测器的观测结果,设计滑模控制器实现介电弹性体驱动器的跟踪控制目标.最后,通过数值仿真实验验证所提控制策略的有效性. 展开更多
关键词 介电弹性体驱动器 Gent模型 径向基网络 状态观测器 滑模控制
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介电弹性体驱动器动态电压下的变形特征及击穿行为研究 被引量:1
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作者 刘学婧 贾书海 +1 位作者 李博 陈花玲 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期9-15,127,共8页
针对介电弹性体(DE)驱动器驱动性能难以预测的问题,以VHB4910薄膜为待测DE材料,圆形DE驱动器作为研究对象,针对低频条件下(0.1~10Hz)DE驱动器的动态变形与击穿行为展开了实验研究。搭建了力电耦合实验测试平台,通过实验归纳了驱动电压... 针对介电弹性体(DE)驱动器驱动性能难以预测的问题,以VHB4910薄膜为待测DE材料,圆形DE驱动器作为研究对象,针对低频条件下(0.1~10Hz)DE驱动器的动态变形与击穿行为展开了实验研究。搭建了力电耦合实验测试平台,通过实验归纳了驱动电压参数对DE驱动器动态变形和击穿的影响规律。实验结果表明:DE驱动器的动态变形平衡位置受到电压幅值的影响,动态变形的振幅则受到电压频率和幅值的共同制约。动态击穿电压的数值分散性强,难以得到明显的规律特征,因此不能准确对动态击穿行为进行表征,而通过实验发现DE驱动器能承受的电压循环周期数会受到多种驱动电压参数的显著影响,故提出采用电压循环周期数对动态击穿行为进行分析。借鉴机械循环载荷下的经典疲劳曲线方程,提出利用名义静电应力幅值代替机械应力幅值、对DE驱动器在动态电压下的电致疲劳寿命曲线进行拟合的方法,以期为动态电压作用下DE驱动器的寿命预测提供一种新思路。 展开更多
关键词 介电弹性体驱动器 动态变形 击穿 疲劳寿命
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基于介电弹性体的软体机器人设计、建模与运动控制研究综述 被引量:3
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作者 黄鹏 王亚午 +2 位作者 叶雯珺 吴俊东 苏春翌 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第8期1389-1401,共13页
软体机器人是一个多学科交叉的新兴领域,旨在基于软质材料开发类似自然生物的多功能系统,赋予机器人强大的环境适应性、优良的运动灵活性以及高效安全的人机交互能力。介电弹性体是一种新型的软质智能材料,具有弹性模量低、变形范围大... 软体机器人是一个多学科交叉的新兴领域,旨在基于软质材料开发类似自然生物的多功能系统,赋予机器人强大的环境适应性、优良的运动灵活性以及高效安全的人机交互能力。介电弹性体是一种新型的软质智能材料,具有弹性模量低、变形范围大、能量密度高、响应速度快等优点,适合于制作软体机器人。首先,介绍几类介电弹性体软体机器人。然后,总结介电弹性体驱动器动力学建模与控制的研究进展。最后,分析介电弹性体驱动器研究当前的挑战,并展望进一步研究的机遇。 展开更多
关键词 软体机器人 介电弹性体驱动器 动力学建模 运动控制
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基于神经网络ODE和非线性MPC的DEA建模与控制 被引量:1
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作者 黄鹏 王亚午 +2 位作者 吴俊东 苏春翌 福岛 E.文彦 《自动化学报》 北大核心 2025年第1期186-196,共11页
针对介电弹性体驱动器(Dielectric elastomer actuator,DEA)建模与控制的挑战性问题,提出基于神经网络常微分方程(Ordinary differential equation,ODE)和非线性模型预测控制(Model predictive control,MPC)的DEA动力学建模与跟踪控制方... 针对介电弹性体驱动器(Dielectric elastomer actuator,DEA)建模与控制的挑战性问题,提出基于神经网络常微分方程(Ordinary differential equation,ODE)和非线性模型预测控制(Model predictive control,MPC)的DEA动力学建模与跟踪控制方法.首先,基于神经网络ODE建立DEA的动力学模型以描述其复杂的动态行为.然后,基于所建立的DEA动力学模型,设计非线性模型预测控制器实现其跟踪控制目标.最后,在所搭建的实验平台上进行一系列跟踪控制实验.在所有实验结果中,DEA的运动均能很好地跟踪目标轨迹,且相对均方根误差均不超过3.30%,说明了所提动力学建模与跟踪控制方法的有效性. 展开更多
关键词 介电弹性体驱动器 神经网络常微分方程 动力学建模 非线性模型预测控制
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