51、机器人控制与公共交通出行标准优先级研究

机器人控制与公共交通出行标准优先级研究

1. 机器人模型同步控制

在机器人的研究中,动力学方程的构建是关键环节。通过一系列公式,可以计算出机器人各关节的扭矩。相关参数和方程如下:
- 动力学参数矩阵
- (m_{23} = (m_4 + m_3 + 0.25m_2)a_2^3 + (m_4 + 0.5m_3)a_2a_3 \sin \theta_2 + 1)
- (m_{32} = m_{23})
- (m_{33} = (m_4 + 0.25m_3)a_2^3 + 1)
这里,(m_1)、(m_2)、(m_3)和(m_4)分别是第一、二、三连杆、末端执行器和负载的质量。
- 科里奥利力和离心力向量项
- (c_1 = \dot{\theta}_1 \dot{\theta}_2(m_4 + 0.25m_3)a_2^3 \sin(2(\theta_2 + \theta_3)) - (m_4 + m_3 + 0.25m_2)a_2^2 \sin 2\theta_2 + \dot{\theta}_1 \dot{\theta}_3[(m_4 + 0.25m_3)a_2^3 \sin(2(\theta_2 + \theta_3)) + (m_4 + m_3)a_2a_3 \cos \theta_2 \cos(\theta_2 + \theta_3)] + (m_4 + m_3)a_2a_3 \cos(2(\theta_2 + \theta_3)))
- (c_2 = \dot{\theta}_2 \dot{\theta}_3(-(2m_4 + m_3)a_2a_3 \

感应异步电机转子磁场定向控制基于模型参考自适应观测器(MRAS)+模数最优法整定电流环和对称最优法整定速度环的无感算法(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了感应异步电机转子磁场定向控制的无感算法,结合模型参考自适应观测器(MRAS)实现转速和磁链的在线估计,省去机械传感器,提升系统可靠性。控制系统采用经典的双闭环结构,其中电流环通过模数最优法进行PI参数整定,以获得快速响应和良好稳定性;速度环则采用对称最优法进行调节器设计,增强抗干扰能力和动态性能。整个控制策略在Simulink环境中完成建模仿真,验证了其在无位置传感器条件下仍能实现高性能调速的可行性。; 适合人群:自动化、电气工程及相关专业的研究生、高校科研人员以及从事电机控制、电力电子运动控制领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究无速度传感器电机控制技术,特别是MRAS在转速辨识中的应用;②掌握模数最优法对称最优法在电流环和速度环PI参数整定中的设计流程工程实践;③通过Simulink仿真平台复现先进控制算法,服务于教学实验、科研项目或工业原型开发。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型同步学习,重点关注MRAS观测器的构建原理、PI参数整定的理论推导仿真验证环节,同时可进一步拓展至参数鲁棒性分析实际硬件实现。
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