26、机器人操作器容错控制器的性能评估

机器人操作器容错控制器的性能评估

1. 引言

随着机器人系统的引入,工业生产在生产率、产量和产品质量方面都有了显著提升。然而,随着技术进步带来自动化程度的提高,系统复杂度也随之增加,组件数量增多,故障或异常运行的概率也相应上升,这可能导致操作人员面临危险、用户使用困难以及经济损失等问题。尽管无法完全消除故障,但可以通过合适的控制系统对其进行有效管理,以减少工业过程中的性能下降。

当系统发生故障时,可能会进入性能下降区域,但有些系统能够恢复到最佳性能区域或接近该区域,这类系统被称为容错系统。容错系统对于机器人操作器,尤其是在太空、水下或核环境等远程或危险环境中执行任务的操作器,变得越来越重要。

为了评估容错控制器的性能,我们考虑了一个冗余SCARA型机器人的前三个自由度,该机器人需遵循由线性段组合而成的笛卡尔测试轨迹。我们使用经典控制定律开发了三种容错控制器:双曲正弦 - 余弦、计算扭矩和自适应惯性。这些控制器的测试将在通过MatLab/Simulink软件开发的仿真环境中进行。性能测试要求模拟在轨迹执行过程中操作器的一个执行器发生阻塞的故障情况。最后,我们将通过关节和笛卡尔误差,以图形和均方根率的方式对这些容错控制器进行性能评估。

2. 容错控制

容错控制的概念最早源于飞机的容错控制,在科学层面上,它在1991年第一届IFAC SAFEPROCESS大会上被确立为基本目标,并自21世纪初以来得到了更深入的发展。容错控制可分为主动和被动两种方法,具体如下:
- 被动容错控制 :基于反馈系统补偿扰动、系统动态变化甚至系统故障的能力。它通过对反馈控制系统进行稳健设计,使其对某些特定故障具有免疫力

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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