本文關(guān)鍵詞：DEAP柔性仿生驅(qū)動器的建模與控制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：介電電活性聚合物(DEAP)是一種新型的智能材料,屬于一種電子型的電活性聚合物(EAP)。DEAP在高壓驅(qū)動下可以產(chǎn)生最大30%的應(yīng)變,并且具有功能密度比大、無噪音、形變大、柔順等優(yōu)點,因此非常適合用作仿生機器人的驅(qū)動材料。但是基于DEAP材料的仿生驅(qū)動器中普遍存在著遲滯效應(yīng)、蠕變性、不確定性、非線性等現(xiàn)象,從而使得許多控制策略不能直接應(yīng)用于DEAP驅(qū)動器系統(tǒng)中。本文的主要內(nèi)容是研究DEAP驅(qū)動器的建模與控制。DEAP驅(qū)動器建模主要包括基于Prandtl-Ishlinskii模型的遲滯建模及其參數(shù)辨識�？刂撇呗灾饕獜膬蓚�方面開展,第一種不需要建立DEAP驅(qū)動器的物理模型,包括基于T-S模型的廣義預(yù)測控制和自抗擾控制,第二種需要DEAP驅(qū)動器的物理模型,包括自適應(yīng)滑模控制。本文的研究工作主要包含以下內(nèi)容:(1)針對DEAP驅(qū)動器系統(tǒng)的機電特性,使用T-S模糊模型對系統(tǒng)進行建模,在此模型的基礎(chǔ)上給出廣義預(yù)測控制,并進行了實驗驗證。實驗結(jié)果表明這種控制策略具有很高的跟蹤精度和響應(yīng)速度。(2)將DEAP驅(qū)動器系統(tǒng)中遲滯等非線性看成系統(tǒng)擾動的一部分,采用線性自抗擾控制策略對系統(tǒng)進行控制,并進行了實驗驗證。實驗結(jié)果表明該控制器具有很強的魯棒性和很高的跟蹤精度。(3)在系統(tǒng)輸入采用非線性變換的基礎(chǔ)上,使用Prandtl-Ishlinskii模型對DEAP系統(tǒng)進行遲滯建模,并且采用差分進化算法進行參數(shù)辨識。最后使用辨識模型的逆模型對系統(tǒng)進行逆補償控制,實驗結(jié)果表明跟蹤精度能控制在4%以內(nèi)。(4)將DEAP驅(qū)動器系統(tǒng)假設(shè)為Prandtl-Ishlinskii遲滯模型和一個二階的線性系統(tǒng)的串聯(lián),設(shè)計了兩種自適應(yīng)滑模控制器。其中第一種采用離線的方法對系統(tǒng)進行遲滯逆補償,并在系統(tǒng)輸入端串聯(lián)一個積分器,在此基礎(chǔ)上設(shè)計自適應(yīng)滑�？刂破�。這種控制策略能有效抑制滑模帶來的抖振。第二種采用最小二乘法在線辨識Prandtl-Ishlinskii模型參數(shù)并在線進行逆補償,在此基礎(chǔ)上設(shè)計滑�？刂�。
【關(guān)鍵詞】：DEAP Prandtl-Ishlinskii遲滯模型 T-S模型 廣義預(yù)測控制 自抗擾控制 滑模控制
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP273;TB381
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 課題研究背景及意義10-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-18
• 1.3 本文的主要工作18-20
• 第2章 DEAP驅(qū)動器特性與模型20-27
• 2.1 DEAP材料的機電特性20-21
• 2.2 DEAP驅(qū)動器的制作方法21-22
• 2.3 DEAP驅(qū)動器的靜態(tài)模型22-24
• 2.4 DEAP驅(qū)動器實驗平臺24-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 基于T-S模型的廣義預(yù)測控制27-37
• 3.1 T-S模型27-30
• 3.1.1 T-S模型系統(tǒng)27-28
• 3.1.2 T-S模型的參數(shù)辨識28-30
• 3.2 廣義預(yù)測控制30-32
• 3.3 基于T-S模型的廣義預(yù)測控制32-33
• 3.4 實驗結(jié)果與分析33-35
• 3.5 本章小結(jié)35-37
• 第4章 自抗擾控制在DEAP驅(qū)動器系統(tǒng)中的應(yīng)用37-43
• 4.1 自抗擾控制37-39
• 4.2 自抗擾控制器的設(shè)計39-40
• 4.3 實驗結(jié)果與分析40-42
• 4.4 本章小結(jié)42-43
• 第5章 DEAP驅(qū)動器的遲滯建模及其逆補償控制43-53
• 5.1 PRANDTL-ISHLINSKII模型43-45
• 5.2 DEAP驅(qū)動器的遲滯建模45-47
• 5.3 模型的參數(shù)辨識47-50
• 5.4 逆補償控制50-52
• 5.5 本章小結(jié)52-53
• 第6章 滑�？刂圃贒EAP驅(qū)動器系統(tǒng)中的應(yīng)用53-71
• 6.1 DEAP驅(qū)動器的模型53
• 6.2 滑�？刂�53-55
• 6.3 自適應(yīng)滑模控制器的設(shè)計55-62
• 6.3.1 逆補償及其誤差分析55-58
• 6.3.2 控制器設(shè)計58-60
• 6.3.3 仿真實驗60-62
• 6.4 基于在線遲滯逆補償?shù)幕？刂?/span>62-69
• 6.4.1 參數(shù)估計器設(shè)計62-65
• 6.4.2 控制器設(shè)計65-66
• 6.4.3 仿真實驗66-69
• 6.5 本章小結(jié)69-71
• 結(jié)論71-72
• 參考文獻72-78
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單78-79
• 致謝79

【相似文獻】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 鄭金文;DEAP柔性仿生驅(qū)動器的建模與控制研究[D];北京理工大學(xué);2016年

  本文關(guān)鍵詞：DEAP柔性仿生驅(qū)動器的建模與控制研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：302737