15、受限压电执行器末端执行器的鲁棒阻抗控制

受限压电执行器末端执行器的鲁棒阻抗控制

在医疗设备的应用中,力和位置控制至关重要。阻抗控制作为一种常见的力和位置控制方法,能调节运动与力之间的关系,适用于处理控制对象存在一定不确定性的任务,在机器人 - 环境交互或人机交互等关注力 - 位置关系的应用中经常被使用。本文将围绕一种基于力和位置动态协调的半自动化手术设备的鲁棒阻抗控制展开介绍。

1. 背景介绍

医疗应用任务不可避免地涉及与环境(如人体)的直接交互。随着医疗技术的不断进步,压电执行器(PA)技术成为了一个突出的发展方向。尽管该技术仍处于应用开发的早期阶段,但它已经为需要某种形式的位置和力控制的医疗设备展现出了巨大的价值和功能。

PA 因其具有无需齿轮的高扭矩操作、快速响应、紧凑轻便以及在无电源供应时的高保持扭矩等明显优势,而备受青睐。近年来,设计创新使得 PA 的尺寸更小、更坚固且更易于制造,其应用领域也不断扩大,涵盖了压电微电机技术、手持临床诊断系统、医疗设备、微纳流体、可植入设备、微操作等。

然而,在建立有效的控制方法时,PA 存在的非线性问题是一个主要关注点。此外,PA 还需要在参数不确定性和其他建模不确定性的变化下保持鲁棒性能。压电非线性和不确定性会阻碍执行器实现极高的精确运动精度和分辨率。常见的 PA 建模技术包括使用逆滞回模型前馈控制、电压驱动和电流或电荷驱动等。在大多数研究中,采用了复杂的干扰模型来补偿干扰,但干扰建模既耗时又容易在识别时出现建模误差。因此,由于效率和性能方面的优势,干扰观测器(DOB)经常被用于运动控制系统中。通过将非线性和不确定性视为实际工厂与标称模型之间的集中干扰,DOB 可以进行补偿并保证系统动态近似于标称模型。

适当的基于 DOB 的控制方法

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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