12、蛇形机器人路径跟踪控制与简化模型研究

蛇形机器人路径跟踪控制与简化模型研究

蛇形机器人路径跟踪控制与简化模型研究

蛇形机器人路径跟踪控制及庞加莱映射分析

在蛇形机器人的路径跟踪控制中,选择全局 x 轴作为系统的庞加莱截面 S。由于 px 不包含在庞加莱映射中,所以 $S = {(\theta, p_y, \dot{\theta}, \dot{p}, \beta)|p_y = 0}$。独立的时间周期状态向量 $x$ 表示为:
[
x =
\begin{bmatrix}
\theta \
\dot{\theta} \
\dot{p} \
\beta
\end{bmatrix}
\in R^{2N + 3}
]

这里考虑的庞加莱映射是单侧的,意味着当 $p_y$ 从正值切换到负值,即机器人的质心位置从上方穿过 x 轴时,穿过庞加莱截面。

为了研究路径跟踪控制器的稳定性,以一个三连杆蛇形机器人为例,其参数设置如下:
|参数|数值|
| ---- | ---- |
|N|3|
|l|0.07 m|
|m|1 kg|
|J|0.0016 kgm²|
|$c_t$|1|
|$c_n$|10|
|α|70°|
|ω|70°/s|
|δ|70°|
|$k_p$|20|
|$k_d$|5|
|$k_{\theta}$|0.3|
|Δ|0.42 m|

通过在运行 Windows XP 的笔记本电脑上使用 Matlab R2008b 计算蛇形机器人模型的庞加莱映射,采用 ode45 求解器,相对和绝对误差容限为

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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