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基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣動人工肌肉PID位置控制

發(fā)布時間:2021-06-15 13:38
  搭建了氣動人工肌肉靜態(tài)測試平臺,在0.1~0.8 MPa氣壓下進(jìn)行多次測量試驗(yàn),對氣動人工肌肉進(jìn)行特性分析,根據(jù)理論模型和測試數(shù)據(jù)建立了數(shù)學(xué)模型,模型求解精度較好?紤]外負(fù)載、氣源氣壓和系統(tǒng)摩擦等因素對數(shù)學(xué)模型的影響,結(jié)合RBF網(wǎng)絡(luò)的快速學(xué)習(xí)能力設(shè)計了一種基于RBF網(wǎng)絡(luò)的PID控制策略。在外負(fù)載50~200 N的條件下,搭建了氣動人工肌肉動態(tài)測試平臺并進(jìn)行了多組位置控制試驗(yàn)。結(jié)果表明,傳統(tǒng)PID控制只能在一定的外負(fù)載范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)較好的位置控制,基于RBF網(wǎng)絡(luò)的PID控制能自適應(yīng)調(diào)整PID參數(shù),且響應(yīng)速度快,調(diào)節(jié)時間短,超調(diào)量小,能更好地補(bǔ)償其數(shù)學(xué)模型誤差并實(shí)現(xiàn)精確的位置控制。 

【文章來源】:華南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,48(05)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】:7 頁

【部分圖文】:

基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣動人工肌肉PID位置控制


FESTO氣動肌腱

基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣動人工肌肉PID位置控制


PMA結(jié)構(gòu)簡圖

原理圖,靜態(tài)測試,原理圖,氣壓


氣動人工肌肉靜態(tài)測試原理如圖3所示,測試平臺如圖4所示。測試臺主要由氣動人工肌肉、比例伺服閥(SMC 公司,ITV1050- 312- L2)、氣泵(V- 0.25/ 12.5)、氣壓傳感器(SMC 公司,PSE530)、位移傳感器(GRFRAN公司,PK- M- 400)、8通道數(shù)據(jù)采集卡(ART公司,PCI8735)、8通道運(yùn)動控制卡(ART公司,PCI8201)、拉力傳感器(PSK- 100)和測控軟件組成。比例閥可與電壓信號成比例地對氣壓進(jìn)行無極控制,靈敏度高,電壓值0~10 V線性對應(yīng)氣壓值0~0.9 MPa;控制卡和采集卡插在PC機(jī)的PCI插槽中,減壓閥保證氣壓穩(wěn)定,不會過大導(dǎo)致?lián)p壞比例閥和人工肌肉。圖4 PMA靜態(tài)測試平臺

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于UMAC的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制[J]. 李明,封航,張延順.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報. 2018(10)
[2]基于滑模補(bǔ)償?shù)牧S機(jī)械臂RBF網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制[J]. 王宏,鄭天奇.  東北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(11)
[3]基于氣動人工肌肉變剛度并聯(lián)減振系統(tǒng)模型及特性研究[J]. 劉延斌,李志松,底復(fù)龑.  液壓與氣動. 2013(11)
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[5]下肢康復(fù)機(jī)器人技術(shù)及氣動肌肉的應(yīng)用[J]. 滕燕,楊罡,李小寧,呂征.  機(jī)床與液壓. 2012(15)
[6]基于氣動人工肌肉的自適應(yīng)模糊小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)位置跟蹤控制[J]. 沈偉,施光林.  上海交通大學(xué)學(xué)報. 2012(04)
[7]氣動人工肌肉手臂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Smith預(yù)估控制[J]. 王冬青,王鈺,佟河亭,韓平疇.  控制工程. 2012(02)
[8]氣動肌肉驅(qū)動的康復(fù)機(jī)器人關(guān)節(jié)建模及位置模糊控制[J]. 王建,江先志.  機(jī)械制造. 2011(03)
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[10]氣動人工肌肉驅(qū)動多自由度平臺的非線性特性(英文)[J]. 施光林,周愛國,鐘廷修.  華南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2004(09)

碩士論文
[1]氣動人工肌肉柔性機(jī)械臂控制策略研究[D]. 吳陽.南京航空航天大學(xué) 2019
[2]基于氣動肌肉驅(qū)動的仿蛙腿跳躍機(jī)構(gòu)控制系統(tǒng)研究[D]. 焦磊濤.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013



本文編號:3231156

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