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深度强化学习下的管道气动软体机器人控制: 1; 作者江雨霏朱其新《西安工程大学学报》 2025年第2期65-74,共10页; 在复杂的管道环境中,与刚性机器人相比,软体机器人更适合执行操作任务。然而,由于具有无限自由度和非线性变形的特点,软体机器人的控制是一个较大的挑战。根据管道气动软体机器人变形方式进行动力学建模,提出一种结合预测奖励技术的深... 展开更多; 关键词管道软体机器人运动控制深度强化学习深度确定性策略梯度算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于全部参数自适应Smith预估补偿的永磁同步电机滑模前馈控制及扰动抑制被引量：3: 2; 作者朱其新王嘉祺朱永红《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期417-428,共12页; 在永磁同步电机控制系统中,逆变器的延迟效应会降低系统的跟踪性能和稳定裕度。引入Smith预估补偿器可以补偿延迟环节对系统性能的影响,但Smith预估补偿器要求延迟时间和被控对象模型参数已知,这不符合实际情况。为此提出时变模型自适... 展开更多; 关键词永磁同步电机 SMITH预估补偿全参数自适应估计位置输出超前值预测滑模前馈控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进扩张状态观测器下永磁同步电动机滑模控制被引量：3: 3; 作者杨羽萌朱其新《西安工程大学学报》 CAS 2024年第1期1-8,共8页; 为了提高永磁同步电动机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)伺服系统的鲁棒性,提出了一种基于改进扩张状态观测器(expanded state observer,ESO)和滑模控制(sliding mode control,SMC)相结合的复合控制器。首先,提出了一种基于... 展开更多; 关键词永磁同步电动机滑模控制自抗扰控制扩张状态观测器 fal函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于两级滤波的改进滑模观测器PMSM无速度传感器控制被引量：1: 4; 作者刘红俐黄旭 +1 位作者朱其新朱永红《西安工程大学学报》 CAS 2024年第1期9-15,共7页; 针对永磁同步电动机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)伺服系统中由滑模观测器引起的位置估算误差以及抖振问题,提出了一种改进的两级滤波滑模观测器。首先,根据PMSM的数学模型,设计了利用传统滑模观测器估计定子电流和反电动... 展开更多; 关键词滑模观测器两级滤波卡尔曼滤波器无速度传感器控制永磁同步电动机(PMSM); 在线阅读下载PDF 职称材料

改进D^(*)算法下的无人机三维路径规划被引量：7: 5; 作者汪小帅朱其新朱永红《西安工程大学学报》 CAS 2023年第3期83-91,共9页; 针对无人机使用传统D^(*)算法进行三维路径自主规划过程中,存在算法效率低和路径拐点多且复杂等问题,给出一种改进的D^(*)算法。首先,使用变步长的方式扩展节点,加快算法在规划阶段遍历节点的速度;同时,使用切比雪夫距离和曼哈顿距离的... 展开更多; 关键词三维路径规划 D^(*)算法无人机仿真建模; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合先验知识与深度强化学习的机械臂抓取研究被引量：3: 6; 作者缪刘洋朱其新 +1 位作者丁正凯王旭《西安工程大学学报》 CAS 2023年第4期92-101,共10页; 在应用深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)实现机械臂自主行为决策过程中,高维连续的状态-动作空间易引起数据采样效率低及经验样本质量低,最终导致奖赏函数收敛速度慢、学习时间长。针对此问题,提出一种引入先验知识的DRL... 展开更多; 关键词机械臂先验知识深度强化学习网络迁移; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名深度强化学习下的管道气动软体机器人控制: 1; 作者江雨霏朱其新; 机构苏州科技大学电子与信息工程学院; 出处《西安工程大学学报》 2025年第2期65-74,共10页; 基金国家自然科学基金项目(51875380,62063010,51375323) 苏州市科技发展计划(关键核心技术“揭榜挂帅”)项目(SYG2024148) 苏州市科技计划(基础研究)项目(SJC2023002)。; 文摘在复杂的管道环境中,与刚性机器人相比,软体机器人更适合执行操作任务。然而,由于具有无限自由度和非线性变形的特点,软体机器人的控制是一个较大的挑战。根据管道气动软体机器人变形方式进行动力学建模,提出一种结合预测奖励技术的深度确定性策略梯度(predictive reward-deep deterministic policy gradient,PR-DDPG)算法,将其应用于管道气动软体机器人的连续运动控制,为其动态的弯曲运动控制问题设计自主运动控制器。实验结果表明:PR-DDPG算法能够有效控制管道气动软体机器人在三维空间中进行自主连续运动,且可控制其前端到达目标点与目标方向。与深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法相比,PR-DDPG算法的收敛时间减少了约17%,奖励值提高了约20%,提高了管道气动软体机器人的连续运动控制性能。; 关键词管道软体机器人运动控制深度强化学习深度确定性策略梯度算法; Keywords pipeline soft robot motion control deep reinforcement learning depth deterministic policy gradient algorithm; 分类号 TH22 [机械工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于全部参数自适应Smith预估补偿的永磁同步电机滑模前馈控制及扰动抑制被引量：3: 2; 作者朱其新王嘉祺朱永红; 机构苏州科技大学机械工程学院苏州市共融机器人技术重点实验室江苏省智能共融机器人工程研究中心景德镇陶瓷大学机电工程学院; 出处《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期417-428,共12页; 基金国家自然科学基金项目(51875380、62063010、51375323) 泰州市科技支撑计划项目(TG202117)。; 文摘在永磁同步电机控制系统中,逆变器的延迟效应会降低系统的跟踪性能和稳定裕度。引入Smith预估补偿器可以补偿延迟环节对系统性能的影响,但Smith预估补偿器要求延迟时间和被控对象模型参数已知,这不符合实际情况。为此提出时变模型自适应预估方法,分别对延迟时间和被控对象模型参数进行自适应估计,实现Smith预估补偿器的全参数自适应。设计基于位置输出超前值预测和扰动抑制的滑模前馈控制器,与全参数自适应Smith预估补偿控制相结合,确保控制系统的全局稳定,降低系统对参数不确定的敏感性,并提高系统的抗扰性。仿真结果表明,与传统及多种改进的Smith预估补偿方法相比,该方法有着更高的跟踪精度,即使在非理想条件下,对参数不确定依然具有较强的鲁棒性,对随机扰动依然具有较强的干扰抑制能力。; 关键词永磁同步电机 SMITH预估补偿全参数自适应估计位置输出超前值预测滑模前馈控制; Keywords permanent magnet synchronous motor Smith predictor compensation full parameters adaptive estimation leading value prediction of position output sliding mode feedforward control; 分类号 TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进扩张状态观测器下永磁同步电动机滑模控制被引量：3: 3; 作者杨羽萌朱其新; 机构苏州科技大学机械工程学院苏州市共融机器人技术重点实验室; 出处《西安工程大学学报》 CAS 2024年第1期1-8,共8页; 基金国家自然科学基金(62063010) 泰州市科技计划项目(TG202117)。; 文摘为了提高永磁同步电动机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)伺服系统的鲁棒性,提出了一种基于改进扩张状态观测器(expanded state observer,ESO)和滑模控制(sliding mode control,SMC)相结合的复合控制器。首先,提出了一种基于新型趋近律的SMC,该新型趋近律中引入系统状态变量,使趋近速度变得与系统状态相关,同时能够保证系统状态在有限时间到达滑模面并收敛到零;其次,利用ESO估计系统状态并抵消外部扰动,且针对传统的fal函数易引起系统抖振和误差较大时引起系统增益大的问题,提出了一种新的fal函数;最后,在Matlab/Simulink中进行仿真。仿真结果表明:相比于使用传统SMC的系统,使用了该新型控制器的系统其响应时间快0.042 s,加入负载扰动时有更好的抗扰动性能,故在使用新型控制器下的系统有更好动态性能和控制精度。; 关键词永磁同步电动机滑模控制自抗扰控制扩张状态观测器 fal函数; Keywords permanent magnet synchronous motor(PSMC) sliding mode control(SMC) active disturbance rejection control extended state observer(ESO) fal function; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TM341 [电气工程—电机]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于两级滤波的改进滑模观测器PMSM无速度传感器控制被引量：1: 4; 作者刘红俐黄旭朱其新朱永红; 机构苏州科技大学机械工程学院苏州市共融机器人技术重点实验室景德镇陶瓷大学机电工程学院; 出处《西安工程大学学报》 CAS 2024年第1期9-15,共7页; 基金国家自然科学基金(51875380、62063010) 泰州市科技支撑计划(TG202117)。; 文摘针对永磁同步电动机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)伺服系统中由滑模观测器引起的位置估算误差以及抖振问题,提出了一种改进的两级滤波滑模观测器。首先,根据PMSM的数学模型,设计了利用传统滑模观测器估计定子电流和反电动势的估计算法;其次,分析了传统滑模观测器在PMSM伺服系统应用中的不足;再次,提出了一种新的饱和函数以代替传统的符号函数,改进了滑模观测器的控制律;最后,通过变截止频率滤波器和卡尔曼滤波器组成的二级滤波器,得到PMSM转子更精确的位置估计信息。利用Matlab,对使用了传统观测器的系统和使用改进的观测器的系统分别进行了仿真,仿真结果表明:与使用了传统观测器的PMSM伺服系统相比,使用了改进观测器的PMSM伺服系统转速误差更小、估算结果更准确。; 关键词滑模观测器两级滤波卡尔曼滤波器无速度传感器控制永磁同步电动机(PMSM); Keywords sliding mode observer two-stage filtering Kalman filter speed sensorless control permanent magnet synchronous motor(PMSM); 分类号 TM341 [电气工程—电机]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进D^(*)算法下的无人机三维路径规划被引量：7: 5; 作者汪小帅朱其新朱永红; 机构苏州科技大学电子与信息工程学院苏州科技大学机械工程学院/建筑智慧节能江苏省重点实验室/苏州市共融机器人技术重点实验室景德镇陶瓷大学机电工程学院; 出处《西安工程大学学报》 CAS 2023年第3期83-91,共9页; 基金国家自然科学基金面上项目(51875380,62063010) 泰州市科技计划资助项目(TG202117)。; 文摘针对无人机使用传统D^(*)算法进行三维路径自主规划过程中,存在算法效率低和路径拐点多且复杂等问题,给出一种改进的D^(*)算法。首先,使用变步长的方式扩展节点,加快算法在规划阶段遍历节点的速度;同时,使用切比雪夫距离和曼哈顿距离的融合式作为代价值,改进代价函数,缩减算法计算量,克服算法效率低的问题;最后,将三维地图以及所得路径投影到二维平面上,选取关键节点,舍弃冗余节点,优化生成路径,所得路径的拐点数减少、复杂性降低。使用MATLAB进行仿真实验,仿真结果表明:改进后D^(*)算法可以有效利用于无人机在三维环境下的路径规划,在加快算法效率和提高路径质量方面取得了预期效果。; 关键词三维路径规划 D^(*)算法无人机仿真建模; Keywords three dimension path planning D^(*)algorithm unmanned aerial vehicle simulation modeling; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合先验知识与深度强化学习的机械臂抓取研究被引量：3: 6; 作者缪刘洋朱其新丁正凯王旭; 机构苏州科技大学电子与信息工程学院苏州科技大学机械工程学院/建筑智慧节能江苏省重点实验室/苏州市共融机器人技术重点实验室苏州科技大学电子与信息工程学院/建筑智慧节能江苏省重点实验室; 出处《西安工程大学学报》 CAS 2023年第4期92-101,共10页; 基金国家自然科学基金(51875380,62063010) 泰州市科技计划项目(TG202117)。; 文摘在应用深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)实现机械臂自主行为决策过程中,高维连续的状态-动作空间易引起数据采样效率低及经验样本质量低,最终导致奖赏函数收敛速度慢、学习时间长。针对此问题,提出一种引入先验知识的DRL模型。该模型与机械臂逆运动学相结合,在DRL采样阶段引入先验知识指导智能体(Agent)采样,解决学习过程中的数据采样效率低、经验样本质量低的问题;同时通过网络参数迁移的方式验证引入先验知识的DRL模型在面对新任务时仍具有较强的泛化能力;最后,利用Python和CoppeliaSim仿真平台进行联合仿真实验。结果表明:引入先验知识的DRL模型比原始模型的学习效率提升了13.89%、12.82%,完成任务的成功率提高了16.92%、13.25%;在新任务中,学习率提升了23.08%、23.33%,成功率提高了10.7%、11.57%。; 关键词机械臂先验知识深度强化学习网络迁移; Keywords robotic arms prior knowledge deep reinforcement learning network migration; 分类号 TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	深度强化学习下的管道气动软体机器人控制	江雨霏朱其新	《西安工程大学学报》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于全部参数自适应Smith预估补偿的永磁同步电机滑模前馈控制及扰动抑制	朱其新王嘉祺朱永红	《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进扩张状态观测器下永磁同步电动机滑模控制	杨羽萌朱其新	《西安工程大学学报》 CAS	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于两级滤波的改进滑模观测器PMSM无速度传感器控制	刘红俐黄旭朱其新朱永红	《西安工程大学学报》 CAS	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	改进D^(*)算法下的无人机三维路径规划	汪小帅朱其新朱永红	《西安工程大学学报》 CAS	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料
6	结合先验知识与深度强化学习的机械臂抓取研究	缪刘洋朱其新丁正凯王旭	《西安工程大学学报》 CAS	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料