摘要:为应对前进比连续变化情况下直升机动态飞行（变速前飞）场景中的减振控制问题,基于后缘襟翼主动控制技术,提出了一种基于线性变参数(LPV)模型的鲁棒减振控制方法。首先,基于CAMRAD II计算数据辨识得到直升机振动响应的线性时不变(LTI)模型,并在此基础上建立了表征直升机动态飞行过程的LPV模型。其次,基于所建立的LPV模型设计了一种积分滑模鲁棒控制算法,通过参数依赖的Lyapunov函数证明了控制系统的稳定性,设计了两种不同的直升机动态飞行场景对所提出的算法进行了仿真验证,并与直升机振动控制中常用的H∞控制算法进行了对比。最后,为了进一步验证所提出算法的有效性,将该算法应用至基于LabVIEW的半实物仿真平台进行了仿真验证。仿真结果表明,所设计的积分滑模鲁棒控制算法可在2.5 s内将桨毂垂向振动载荷降低95%以上,并且在外界干扰不确定的情况下,变前进比过程中的桨毂垂向振动载荷降低90%以上,能够对动态飞行场景下的旋翼桨毂垂向振动载荷进行有效抑制。

摘要:为实现高超声速飞行器在“目标拦截者防御者”多角色博弈场景下对拦截飞行器的逃逸,其需要与防御飞行器执行协同机动策略。然而,由于探测装置限制,高超声速飞行器面临非完美、非完备和非完整等强信息约束下的协同机动决策问题。为此,结合多智能体深度强化学习算法,提出了一种端到端协同机动决策方法,使高超声速飞行器能够在强信息约束下进行协同机动,进而成功逃逸。首先,将研究场景建模为分布式部分可观测马尔可夫决策过程,并提出一种观测信息共享堆叠机制,用于设计受强信息约束的局部观测状态空间。其次,针对多智能体强化学习稀疏奖励问题,构造一种结合博弈关系与零控脱靶量的多智能体合作决策奖励函数,提高多智能体系统在复杂博弈场景中的训练效率。最后,设计由基础智能体网络和顶层值分解网络构成的多智能体协同决策网络架构,能够从非完美、非完备和非完整信息中提取飞行器的时空轨迹特征,实现智能体系统的策略协调与飞行器的协同机动决策。结果表明,搭载所提出的智能协同机动决策方法的高超声速飞行器能够在强信息约束下的多角色博弈场景中成功逃逸,并在典型博弈场景与蒙特卡洛测试等数值仿真中展现了出色的效能和鲁棒性。

摘要:为准确辨识挠性太阳帆航天器在轨展开过程中的惯性张量参数,并提升复杂干扰环境下参数辨识模型的精度和鲁棒性,结合卷积神经网络（CNN）的局部特征提取能力和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的时间序列建模优势,提出了一种基于CNN-BiLSTM混合网络的数据驱动型参数辨识方法。首先,建立挠性太阳帆航天器的姿态－振动耦合动力学模型,并利用领域随机法生成大量训练数据。其次,构建CNN-BiLSTM网络参数辨识模型,并采用预先设计的训练策略对其进行训练。最后,使用训练完成的CNN-BiLSTM模型在不同的测量噪声条件下辨识太阳帆的惯性张量,并比较分析了该模型和单一模型的辨识结果。仿真结果表明,所构建的网络模型在无干扰的条件下,辨识出的系统惯性张量参数的平均相对误差低于1%；而在具有干扰力矩和较低信噪比的复杂测量噪声条件下,辨识结果的平均相对误差仍不超过1.5%,性能显著优于CNN和BiLSTM模型。验证了本文方法能有效克服单一网络模型的不足,不仅能准确辨识出挠性太阳帆的时变惯性张量,还能增强在复杂干扰环境中的鲁棒性。

摘要:为探究CHN-T2风洞试验中尾支撑添加前、后模型气动力特性出现局部跳跃现象的规律及其形成机制,以便后续类似风洞试验中尾支撑结构的选型及试验数据支撑干扰修正参考,采用国家数值风洞工程资助开发的数值模拟软件NNW-FSI,对CHN-T2翼/身/平尾/立尾组合体构型（计算条件为马赫数为0.85、攻角为-5°~10°）尾支撑对局部流动结构的影响进行了数值模拟研究。首先,通过开展CHN-T2模型数值模拟仿真,并将气动力计算数据与试验数据进行对比,验证了计算数据的可靠性。其次,基于有、无尾支撑的计算数据分析了尾支撑对CHN-T2模型气动特性的影响规律,并确定了气动特性发生跳跃的攻角区间。最后,对5°攻角下的结果进行了详细分析,包括翼身连接区域局部流线及分离涡、机翼展向剖面压力分布和机尾局部流动结构、机尾支撑对机尾压力分布的影响规律和机制。分析结果表明,在特定飞行马赫数和攻角区间,尾支撑会对机尾产生局部流动干扰并向前传播,提高翼根后缘处的压力,抑制翼根后缘的流动分离,消除CHN-T2翼身连接区域的分离涡,从而改变了CHN-T2模型的气动特性。

摘要:为探究民用飞机低速大迎角下平尾抖振流动特征和机理,基于应力混合涡流模拟方法,对典型民用飞机构型在流动分离状态下开展了高精度流动仿真研究。首先,以NACA 0015翼型大迎角分离流动仿真为例,验证了数值方法对分离流动的解析能力。其次,针对某型民机干净构型开展数值模拟,并与风洞试验数据进行对比。对比分析显示,数值计算得到的平尾平均压强系数和脉动压强系数在不同流动状态下均与风洞试验值吻合良好,且随迎角的变化趋势一致,验证了该方法对机翼分离流动干扰下的平尾流场仿真适用性。最后,基于仿真结果与试验数据的对比,深入分析了机翼分离流动对平尾气动干扰的机理及演化规律。分析结果表明:在抖振边界附近,机翼局部流动分离仅引起平尾较小幅度的抖振载荷；随着迎角进一步增大,强烈的机翼尾迹分离涡逐渐主导平尾流场,导致平尾抖振载荷显著增大。而当迎角继续增大,平尾逐渐脱离机翼尾迹影响区域,抖振载荷幅值增长放缓,此时平尾流场转由其自身的大迎角分离流动主导,并伴随流动主频向高频迁移。本研究揭示了机翼大迎角分离流动影响下平尾抖振载荷特征的演化规律,为民用飞机安全性能评估与设计提供指导。

摘要:为解决暴露面积较大的太阳能电池阵在微流星体和空间碎片（MM/SD）撞击下的损伤评估问题,针对毫米以下MM/SD,提出一种电池阵损伤评估方法。该方法考虑了撞击的不确定性以及损伤的累积效应,同时通过与NASA探测数据的对比,验证了电池阵撞击频次模型的有效性。以高度分别 为400、800、35 787 km的3条轨道上的太阳能电池阵为研究对象。首先,通过空间碎片环境工程模型和微流星体模型,确定了航天器轨道上MM/SD通量尺寸相对速度分布。其次,依照分布生成MM/SD数据,并随机选择撞击点进行模拟撞击试验,实现了累积效应的可视化。然后,基于电池阵的机械损伤特性和伏安特性,分析电池阵的撞击损伤特征以及功率损失。最后,以功率损失为防护指标,研究了玻璃盖片厚度对防护性能的影响。仿真试验结果表明:所提出的方法能够有效评估不同轨道上太阳能电池阵的撞击损伤情况,较为准确地刻画损伤特征,并体现出不同尺寸MM/SD对电池阵的撞击损伤差异,为航天器在轨任务损伤评估和防护结构设计提供参考。

摘要:为提高并联机器人波浪补偿控制的抗干扰能力与控制精度,针对复杂海洋环境下现有方法鲁棒性不足的问题,以3-RSR并联机器人为对象,提出新型TNL函数观测器和T-S模糊控制策略。首先,基于机构运动特性构建了包含支链约束的运动学模型,推导关节空间与操作空间的雅可比矩阵；通过虚功原理和牛顿欧拉法建立非线性动力学模型,阐明惯性力、科氏力与重力的耦合机制。其次,针对系统的高度非线性特性,采用T-S模糊模型对动力学方程进行精确逼近,实现基于隶属度函数的局部线性化建模。创新性设计了TNL函数观测器,结合Lyapunov稳定性理论构建LMI表征的鲁棒稳定性条件,解决系统状态不可测问题。最后,通过协同设计观测器与模糊控制器,构建抗扰闭环系统,利用凸优化求解满足H∞性能指标的控制器参数,保障扰动下的动态稳定性。仿真结果表明,TNL函数观测器较传统类型具有更优性能指标。该架构能有效解决非线性状态估计与鲁棒控制难题,为海洋工程装备波浪补偿提供了创新方案,对提升舰船转载、海上救援等作业性能具有重要实践价值。

摘要:为解决现代空天防御体系中刚性结构要素与弹性能力要素割裂所导致的跨域协同效能不足、体系鲁棒性与适应性差的问题,提升复杂对抗环境下的综合效能和生存恢复能力,文中创新性地构建了基于刚柔耦合动力学的空天防御体系建模与效能评估框架。首先,突破传统线性叠加模型局限,提出四维动态刚度矩阵及其反馈重组机制,刻画战备状态与体系结构的双向动态耦合。其次,通过建立含非对称约束的马尔可夫状态转移模型,严格推导出体系稳态概率分布。然后,基于非线性系统稳定性理论,阐明空天防御体系从稳态运行到临界失效的状态相变机制,提出包含态势感知、阈值预警与参数优化的闭环管理体系。最后,通过严格数学推导证明刚弹耦合的动态调整机制能够确保空天防御体系综合效能提升。理论研究与想定验证表明,上述刚柔协同机制可显著增强体系结构自适应性,在确保体系稳定性相对裕度（10%）的前提下,有效提升综合效能、恢复战备水平、降低体系失效概率,辅助空天防御体系预警指挥决策,为智能化空天防御体系刚度塑形、弹性塑势的刚柔协同作战提供了新的理论框架。

摘要:为更加精准地预测滚动轴承剩余寿命,提出一种基于多策略改进河马优化(TOBCHO)算法与双向门控循环单元(BiGRU)融合的轴承寿命预测方法。首先,对全寿命周期信号进行特征提取,通过构建基于相关性、单调性和鲁棒性综合评价指标,筛选出敏感特征向量作为敏感特征集,并采用主成分分析(PCA)技术构建健康指标曲线。其次,针对BiGRU在滚动轴承寿命预测研究超参数难以确定的问题,提出多策略改进河马算法优化BiGRU的寿命预测模型(TOBCHO-BiGRU),该模型在河马算法种群初始化阶段引入最优最差对立学习机制,生成对立解扩展搜索空间；采用混沌映射序列替代传统随机数的生成方式以解决算法收敛不稳定的问题；在HO迭代后期引入最优个体自适应分布扰动策略,通过动态调整扰动强度以实现局部开发与全局搜索能力的平衡。最后,通过在国际通用的IEEE PHM 2012轴承数据集上进行实验验证,并与其他多种预测模型进行对比分析,结果充分证明了所提TOBCHO-BiGRU方法在预测精度方面具有显著优势。消融实验结果表明,各改进策略之间存在正向协同效应,共同促进河马优化算法性能的提升,为复杂工况下的滚动轴承寿命预测提供了高精度解决方案。

摘要:为改善室内羽流扩散环境下机器人无法获得可靠羽流流向、流速等风信息导致羽流追踪效率低、搜索路径过长的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法的室内机器人自主羽流追踪方法。首先,该方法受麻雀种群捕食与反捕食行为的启发,以羽流质量分数作为个体的适应度值,使寻源机器人在不搭载羽流流向、流速传感器时能高效地追踪羽流并定位源位置。其次,使用Logistic混沌映射分散麻雀种群初始位置,并保留麻雀种群精英解以增加种群多样性；在更新最优解时加入了Metropolis准则提高算法跳出局部极值区域的概率,同时结合改进A*算法优化搜索路径。最后,将改进麻雀搜索算法与遗传算法、鲸鱼优化算法、灰狼优化算法,以及经典麻雀搜索算法进行羽流追踪仿真对比试验,并在物理场景中验证了所提算法的可行性和有效性。结果表明,相比于上述方法,所提方法的成功率分别提升了31.00%、4.84%、1.34%、13.34%,搜索路径长度分别减少了12.098、6.682、4.941、5.448 m。本研究为解决羽流扩散环境下无可靠风信息时移动机器人的高效羽流追踪提供了新的思路和参考。

摘要:为解决磁场耦合型无线电能传输(WPT)系统在实际应用中因负载动态变化、耦合系数波动、元件参数漂移所导致的输出电压不稳定,以及传输效率相对较低的问题,提出了一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)和改进的扰动观测(P&O)算法的双边移相协同控制策略。首先,构建并分析了双边LCC补偿拓扑的WPT系统数学模型,针对其模型的非线性和不确定性,设计了一种具有在线自学习能力的RBFNN控制器。通过实时采集系统输出误差信息动态调整网络权值,直接生成精准的移相角控制信号,通过控制接收端可控整流电路移相角来调节系统输出电压。有效克服了传统控制依赖于精确模型、适应性差的缺点。其次,为了在保证输出电压稳定的同时最大化系统的传输效率,发射端采用变步长的P&O算法动态调节逆变电路移相角实现系统的最大效率跟踪。最后,搭建了一台实验样机进行验证。结果表明:系统输出电压呈现良好的动态响应性能,可实现期望电压的无超调跟踪；且在扰动作用下表现出强鲁棒性,电压波动范围小于1%；同时系统效率最大提升14.9%,充分证明了所提方法的有效性。

摘要:电力系统的暂态稳定性对保障电网安全运行和持续供电至关重要,而准确识别电力系统暂态主导失稳模式(DIM)是制定有效应急控制策略的关键。文中针对电力系统暂态特征数据分布不平衡问题,提出了一种两阶段解耦学习与多教师蒸馏框架(TSDM)。该框架采用两阶段解耦训练策略,实现了表征学习和分类器训练的协同优化。首先,采用实例采样训练多个教师模型,以学习电力系统暂态特征数据的全局特征分布。其次,采用类平衡采样训练学生模型,通过特征蒸馏从教师模型中迁移高阶特征表示,而非直接复用其分类器权重,从而缓解偏差传递问题。同时对特征向量和分类器权重分别进行归一化处理,有效消除了因特征尺度差异而导致的预测偏差。最后,以可分离Transformer模块作为骨干网络,该模块通过参数共享机制和注意力优化设计,能够准确捕捉长时间序列的时空关联特征,使特征提取性能不受序列长度影响。基于CEPRI-36节点系统算例的仿真结果表明,所提方法在电力系统暂态主导失稳模式识别任务中达到98.61%的分类准确率,尤其在少数类样本识别上展现出显著优势,为电力系统暂态稳定分析提供了有效的解决方案。

摘要:为准确描述构网型直驱风机的动态特性,并分析其在不同电网强度下的稳定性,考虑风机源端特性对系统进行小信号建模。首先,基于状态空间建模方法,详细构建了基于虚拟同步机控制的构网型直驱风机全系统小信号模型,并通过仿真测试验证了所建小信号模型的准确性。其次,通过特征模态分析,研究了不同电网强度对系统稳定性的影响,评估其在弱电网环境下的适应性。同时,分析风速阶跃扰动对系统低频振荡的诱发机制,探讨系统结构参数（如直流侧电容）及控制器参数对系统动态性能的影响。最后,基于RT-LAB半实物仿真平台搭建系统模型,验证了模型在实时仿真环境下的响应能力和准确性。结果表明,构网型直驱风机在弱电网条件下具有较强的适应性,但在风速阶跃扰动下易诱发低频振荡。此外,合理调整系统结构参数和优化控制器参数可有效抑制低频振荡,提高系统在弱电网环境下的稳定性。本研究为构网型风电机组的动态特性分析提供了一种系统性的建模方法,并为进一步优化其稳定控制策略提供了理论支持。

摘要:为解决变电站缺陷检测任务中存在的实时性不足、计算资源消耗高,以及实际环境下检测精度低等问题,提出了一种轻量级目标检测模型ELT-RTDETR。首先,采用EfficientFormerV2作为主干网络,结合局部卷积与轻量化Transformer设计,显著降低模型参数量与计算开销。其次,提出轻量化多尺度特征金字塔网络LMSFPN,通过多尺度深度卷积、加权融合与高效上采样策略,增强多尺度缺陷特征的表达能力,同时减少冗余计算。最后,引入基于TSSA注意力机制的TSSACFE模块,通过局部统计建模与低维投影优化特征交互,有效提升微小缺陷的检测鲁棒性。结果显示,在自建的变电站设备缺陷数据集上,ELT-RTDETR的检测精度达82.1%,较传统RT-DETR提升7.3%,同时模型计算量和参数量分别降低63.2%与50.7%。消融实验与主流算法对比结果表明,该模型在精度、轻量化,以及推理效率上均优于YOLO系列与现有RT-DETR变体,尤其在表计外壳破损和硅胶桶变色等任务中表现突出。本研究为变电站环境下的实时缺陷检测提供了高效解决方案,具备显著的工程应用潜力。

摘要:为提高复杂对抗环境下分布式防御体系的资源调度效率与战场适应性,解决传统表征方法以局部能力为主、难以全局精细化量化资源时空分布特性的问题,将空间密度评估引入分布式防御效能分析,提出一种基于杀伤网密度的分布式防御能力表征新方法。首先,提出了杀伤网密度的概念,以量化资源时空分布特性,在此基础上结合威胁加权与网格化空间分割,提出一种基于杀伤网密度的分布式防御能力表征新方法。其次,通过系统定义杀伤网密度的理论模型,结合指控中心、跟踪雷达、制导雷达,以及发射车的多维度约束条件,构建了基于极坐标系分区的动态密度评估框架,量化各单元内有效杀伤链的时空分布特性,并提出了分区密度相对极差指标,实现对资源部署均衡性的精细化评估。最后,通过典型攻防场景仿真验证分析方法有效性。结果表明,所提方法能够有效区分威胁驱动型资源倾斜与被动部署存在强弱点,可为分布式防御资源优化部署与临机调度提供评估基础,提升分布式防御在实战中适应性和高效性。

摘要:为满足现代无线通信系统对射频功率放大器（PA）在高功率、宽带高效率,以及小型化方面的需求,提出了一种在P/L/S波段（特别是L波段）适用于高功率输出的宽带高效率PA的设计方法。首先,基于连续逆F类PA高效率阻抗匹配区域的拓展原理及基波低通匹配电路的阻抗特性,提出了准连续逆F类PA的谐波阻抗高效率区域及对应的输出电路拓扑结构。其次,通过有效利用高功率PA大尺寸晶体管的寄生参数,并复用基波与谐波输出匹配电路元件,在宽频带内以较少的元件实现高效率匹配的紧凑型设计,显著降低了电路复杂度。最后,为验证提出的设计方法,采用氮化镓高电子迁移率晶体管（GaN HEMT）作为放大器的主要器件,设计了一款适应于1.3~1.9 GHz频段的准连续逆F类高功率宽带高效率PA,经实验测试,其饱和输出功率达到46.01~46.73 dBm,功率增益在24.01~24.73 dB之间,同时实现了功率附加效率（PAE）65.1%~69.6%,末级漏极效率（DE）74.1%~79.5%的高效率输出。结果表明:对比国内外相近频率范围内的PA设计,文中提出的PA设计方法在确保宽带高效率的同时,显著缩减了电路面积,提升了结构紧凑性,为低频应用的小型化宽频带高效率PA提供了一种有效方案,在无线通信、雷达系统等领域具有潜在应用价值。

摘要:为满足剪切式变后掠翼在变形过程中的光滑连续性需求,提出了一种表层采用预拉伸硅橡胶作为维形层的柔性蒙皮结构。为保证该蒙皮在机翼后掠角变化范围内保持光滑连续,开展该蒙皮光滑褶皱临界剪切角研究。首先,基于表征蠕变行为的三参数固体模型及量纲归一化的分析方法,建立硅橡胶表层的黏弹性预测模型。其次,依据最小应力准则,建立了考虑硅橡胶表层黏弹性的临界模型,完成预拉伸柔性蒙皮临界剪切角的求解,并提出求解临界剪切角的经验公式。最后,采用有限元方法对不同预拉伸量的蒙皮临界剪切角进行了仿真分析,通过沿x方向和y方向施加位移产生拉伸变形,沿对角线方向施加旋转和位移产生剪切变形。研究结果表明,在大拉伸应变范围内,硅橡胶表层的黏弹性模型能够准确地描述硅橡胶静态蠕变行为,考虑硅橡胶表层黏弹性的预拉伸柔性蒙皮光滑性临界剪切角模型具有较高的精度；预拉伸量与硅橡胶表层的蠕变特性对临界剪切角具有显著影响,双向拉伸有利于提高蒙皮的抗褶皱能力,从而在变后掠过程中保持表面光滑性。理论预测结果与仿真结果、实验结果吻合良好,对剪切式变形后掠翼的工程应用具有较大价值。

摘要:为改善轴流推进泵在快速启动条件下的瞬态性能,解决复杂运行环境下马鞍区扬程下降的问题,提出一种进口斜槽流动控制方法,旨在通过优化入流条件提升泵的稳态及瞬态性能。首先,对轴流推进泵的性能进行数值模拟计算,并通过试验验证数值计算的准确性。其次,设计斜槽尺寸,通过数值计算探究了进口斜槽对轴流推进泵快速启动过程瞬态性能的影响。最后,通过内部流场分析,对斜槽改善推进泵瞬态性能的机理进行探究。结果表明,斜槽有效改善了稳态马鞍区性能,扬程最高提升56.5%。根据扬程的演化,快速启动过程可划分为一次发展区、马鞍区、二次发展区和稳定运行区4个阶段。斜槽改善了启动马鞍区扬程下降的现象,最高提升27.15%。斜槽上下游的局部低压区诱导了斜槽内部的逆向流动,与主流混合,减弱了主流的周向角动量。良好的入流条件改善了泵内的流动分离,抑制了叶顶阻塞涡,减弱了动静干涉区域的压力脉动幅值,提升了快速启动过程的稳定性。

摘要:为获得内循环滚珠丝杠副更为精确的载荷分布,优化滚珠丝杠副结构参数,以提高其承载性能,在传统连续载荷分布模型的基础上,考虑反向器这一非承载区,建立一种新型的载荷分布计算模型。首先,建立滚珠螺母/滚珠丝杠接触模型,并基于滚珠与滚道间的变形协调机理,获得连续载荷分布模型。其次,基于回珠曲线确定滚珠链的空间位置分布,并在此基础上,提出一种考虑非承载区滚珠的滚珠丝杠副载荷分布求解方法。利用该方法,量化对比了本文模型与传统连续载荷分布模型在全滚珠载荷与接触应力上的差异,并深入分析了反向器个数、不同滚珠直径对接触载荷,以及静刚度等关键承载特性的影响。最后,开展静态加载实验验证所提载荷分布模型的准确性。结果表明:通过本文提出的模型获得的轴向接触变形与实验相比最大误差为5.42％,静刚度与实验相比最大误差为6.69％,验证了所提模型的准确性,相比于传统模型,本文所提的模型与实验吻合度更高,这为滚珠丝杠副的精准设计提供一种方法。

摘要:细胞是生命的奥秘之源,也是生物所有生命活动的基本单元,因此构建一个有生命的人工系统所面临的首要挑战是如何复制生命的原始形式——细胞。为创造具有生命活力的类细胞系统,创新性地提出了一种设计策略,即通过磁场编程控制封装在气/液界面液滴中的磁性颗粒集群,制备出了具有活力的人工类细胞,并对其捕食和寄生等仿生行为的内在机制进行了详细的分析。首先,通过调控人工类细胞的基体液滴和磁场参数,复现了自然界中细胞的基础生命活动,包括迁移、捕食和寄生等。其次,通过研究液滴质量浓度、尺寸和液体种类对类细胞行为模式的影响规律,揭示了人工类细胞仿生行为的内在机制。最后,利用人工类细胞独特的捕食和寄生特性,设计并实施了一系列的水面污染物清理和微化学反应试验。研究结果表明,文中构建的人工类细胞系统具有良好的稳定性和操控性,能够完成多种细胞仿生行为,同时有望为医疗诊断与治疗、试剂检测和环境保护等领域提供了潜在的解决方案。

摘要:为提升动态环境下全向移动机器人轨迹跟踪预测控制的性能与适应性,并克服现有基于机器学习的参数调优方法存在的数据依赖性强、短期控制精度与长期系统性能难以兼顾等局限,提出了一种融合强化学习理论与事件触发机制的模型预测控制参数在线自整定方法。首先,建立全向移动机器人运动学模型,并构建对应的轨迹跟踪模型预测控制框架。其次,提出了一种融合Actor-Critic强化学习的参数动态优化框架,通过构建联合状态误差与动态性能指标的奖励函数,驱动控制器实时优化控制参数。进一步地,将事件触发机制深度协同于参数优化框架,构建自适应控制器,通过减少参数更新频率以降低计算负载,实现高效控制。最后,搭建全向移动机器人实物实验平台,在阶跃轨迹、Lemniscate曲线追踪,以及动态避障等多场景下开展对比实验。结果表明,相比于采用静态参数的传统模型预测控制方法,所提方法在阶跃轨迹跟踪场景中降低了约70%的超调量和调节时间,在Lemniscate轨迹跟踪场景中降低了约65%的状态偏差,在动态避障场景中降低了约30%的状态偏差,从而验证了该方法在复杂动态环境下提升轨迹跟踪性能的有效性及环境适应能力。本研究为解决动态不确定环境下移动机器人的高性能轨迹跟踪控制难题提供了新的思路和途径。

摘要:为解决现有无源下肢助力机器人存在的辅助效果欠佳、自重较大,以及人机相容性不足等问题,提出了一种具备更优助力效果、更小自重和更佳人机相容性的无源下肢助力机器人。首先,通过对人体下肢开展逆运动学分析,结合Lagrange方程构建人体下肢动力学模型,为机器人设计提供生物力学依据。其次,结合下肢生物运动特性完成机械结构设计,其中髋关节采用三自由度结构以提升人机相容性,腿部采用镂空设计以减轻自重。然后,在OpenSim中建立人机融合模型进行仿真试验,验证无源下肢助力机器人的助力效果。结果显示:与未穿戴助力机器人相比,穿戴后髋关节、膝关节和踝关节力矩的平均值分别降低19.64%、24.85%和15.39%；人体的总代谢平均值降低16.35%,显著降低了穿戴者的能量消耗,有效减轻了穿戴者的肌肉负担。最后,研制无源下肢助力机器人样机并进行了样机实验。结果表明:与未穿戴助力机器人相比,穿戴后下肢主要肌肉的肌电信号降低率的均方根在5.73%～13.79%之间,实验结果证实了所设计的无源下肢助力机器人在轻量化、高协同性和多场景适应性方面的优势,为下一步样机的优化奠定了基础。