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考虑控制器饱和约束的单杆柔性机械臂鲁棒H∞保性能控制方法
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作者 高兴泉 杨昊 孙浩 《长江信息通信》 2024年第2期42-46,共5页
针对单杆柔性机械臂建模误差,控制器饱和及外界扰动的不确定性因素,提出了单杆柔性机械臂的鲁棒H∞保性能控制方法。现有单杆柔性机械臂控制方法多是忽略了其质量对系统性能的干扰,未考虑控制器输入饱和对电机寿命的影响。因此,文章将... 针对单杆柔性机械臂建模误差,控制器饱和及外界扰动的不确定性因素,提出了单杆柔性机械臂的鲁棒H∞保性能控制方法。现有单杆柔性机械臂控制方法多是忽略了其质量对系统性能的干扰,未考虑控制器输入饱和对电机寿命的影响。因此,文章将柔性机械臂的质量作为建模不确定性,然后基于李亚普诺夫函数推导出不确定线性系统鲁棒H∞保性能控制器存在的充分必要条件,将控制问题转换为一个线性矩阵不等式的优化问题。最终使二次性能指标上界或H∞变化范围最小。仿真结果表明,所设计的控制器对于柔性机械臂的振动有很好的抑制效果。 展开更多
关键词 控制器饱和 单杆柔性机械臂 鲁棒H∞保性能控制器 振动抑制
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基于伺服运动系统的三步非线性控制方法
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作者 高兴泉 孙浩 杨昊 《科学技术创新》 2024年第6期75-78,共4页
为了提高伺服运动系统的瞬态性能,加快系统的响应速度,获得更优的轨迹跟踪效果,本文提出了伺服运动系统三步非线性控制方法。首先假定伺服运动系统达到稳定状态,求得类稳态控制律;其次考虑参考目标的动态变化,求出前馈控制律;接着利用... 为了提高伺服运动系统的瞬态性能,加快系统的响应速度,获得更优的轨迹跟踪效果,本文提出了伺服运动系统三步非线性控制方法。首先假定伺服运动系统达到稳定状态,求得类稳态控制律;其次考虑参考目标的动态变化,求出前馈控制律;接着利用参考目标与实际输出之间的差值设计误差反馈控制律,最后通过仿真验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 伺服运动系统 三步非线性控制 轨迹跟踪
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基于双向长短时记忆网络的刀具状态预测
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作者 王子硕 王育锋 +1 位作者 郭育畅 高兴泉 《长江信息通信》 2024年第12期46-50,共5页
针对长短时记忆(Long-Short-Term Memory, LSTM)网络方法预测刀具状态仅考虑过去信息而忽略未来信息的问题,无法准确预测刀具状态,提出了一种基于双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)预测刀具状态的方法,... 针对长短时记忆(Long-Short-Term Memory, LSTM)网络方法预测刀具状态仅考虑过去信息而忽略未来信息的问题,无法准确预测刀具状态,提出了一种基于双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)预测刀具状态的方法,该方法首先利用主成分分析法(Principal components analysis, PCA)用以降维数据,然后,将降维处理后的数据输入到Bi-LSTM网络中,最后对刀具状态进行预测。通过实验对比,表明PCA结合Bi-LSTM网络的预测准确率达到98.3959%,优于LSTM网络和PCA结合LSTM网络,并且误差也小于其他两种模型,验证了该方法对于刀具状态预测的有效性。 展开更多
关键词 双向长短时记忆网络 刀具状态 主成分分析法 预测准确度
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基于KNN聚类的三维点云去噪方法研究
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作者 王子硕 郭育畅 +1 位作者 赖天翔 高兴泉 《长江信息通信》 2024年第12期78-80,98,共4页
针对三维点云的随机高斯噪声问题,提出了一种基于层次的K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)聚类的三维点云去噪方法。该方法首先通过KNN寻找每个数据点周围最近的K个邻居,根据邻居的数值对三维点云数据的随机高斯噪声进行初步去噪处理,以... 针对三维点云的随机高斯噪声问题,提出了一种基于层次的K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)聚类的三维点云去噪方法。该方法首先通过KNN寻找每个数据点周围最近的K个邻居,根据邻居的数值对三维点云数据的随机高斯噪声进行初步去噪处理,以减少孤立点的影响。然后,利用基于距离的聚类方法将三维点云数据按照距离进行分组,对点云数据进行进一步去噪,识别主要簇并剔除次要簇,以提高三维点云去噪精度。实验结果表明,KNN聚类算法的峰值信噪比提高了4~15dB,在去噪效果和保留点云细节方面均表现出优势,既能够较好的去除三维点云噪声,又能够保留点云的几何特征和细节信息,并且在三维点云去噪效果上表现出更高的性能和鲁棒性。 展开更多
关键词 KNN聚类算法 三维点云 随机噪声 峰值信噪比
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基于IMFAPC的二自由度柔性机械臂轨迹跟踪控制
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作者 高兴泉 郭峰 范砚策 《长江信息通信》 2024年第2期66-71,共6页
针对二自由度柔性机械臂轨迹跟踪误差大、易产生抖振问题,提出了一种改进无模型自适应预测控制(Improve Model-Free Adaptive Predictive Control, IMFAPC)方法。首先在控制律中增加了对误差变化率的限制,并对误差变化率的差分也进行了... 针对二自由度柔性机械臂轨迹跟踪误差大、易产生抖振问题,提出了一种改进无模型自适应预测控制(Improve Model-Free Adaptive Predictive Control, IMFAPC)方法。首先在控制律中增加了对误差变化率的限制,并对误差变化率的差分也进行了限制。其次,设计时变参数的估计与预测机制,引入I/O数据信息预测未来时刻系统控制输入,从而有效解决二自由度柔性机械臂轨迹跟踪过程易振荡和发散问题,明显提高了对目标轨迹的跟踪精度且有效降低了柔性臂的弹性抖振。最后,经过仿真和实验验证了本文所提方法的有效性。 展开更多
关键词 二自由度柔性机械臂 轨迹跟踪 IMFAPC 降低抖振
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