14、蛇形机器人简化模型的运动特性分析与仿真研究

蛇形机器人简化模型的运动特性分析与仿真研究

1. 旋转动力学的精度问题

蛇形机器人旋转动力学模型并非从第一性原理推导得出,而是为直接捕捉蛇形机器人旋转运动的定性行为而构建。该模型通用性强,但未明确参数λ1和λ2与蛇形机器人其他参数的函数关系。不过,推测该模型的行为在定性上与具有旋转关节的蛇形机器人相似,在适当选择λ1和λ2参数时,定量上也会相似。

2. 简化模型的可稳定性分析
  • 定理6.1 :对于由(6.35a) - (6.35h)描述的平面蛇形机器人,使其达到任何平衡点的渐近稳定反馈控制律必须是时变的,即形式为u = u(x, t)。
  • 证明过程 :Brockett(1983)的结果表明,映射(x, u) → ˙x必须将xe的任意邻域映射到˙x = 0的邻域。对于某些任意的ϵ ≠ 0,形如˙x = [˙φT = 0, ˙θ = 0, ˙px = 0, ˙py = 0, ˙vTφ = 0, ˙vθ = 0, ˙vt = ϵ ≠ 0, ˙vn = 0]T的点应包含在该映射中,但对于模型(6.35a) - (6.35h),当状态向量的所有其他导数为零时,˙vt = 0 ≠ ϵ,这些点不存在。因此,蛇形机器人不能通过时不变连续状态反馈律渐近稳定到xe。又因为模型是仿射的且不能通过时不变连续状态反馈律渐近稳定,根据Coron和Rosier(1994)的结果,系统也不能通过时不变不连续状态反馈律渐近稳定。所以,蛇形机器人到任何平衡点的渐近稳定控制律必须是时变的。

简化模型的可稳定性特性与复杂模型相似,这意味着简化模型和复杂模型存在相似的基本特性

【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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