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随机时延下的遥操作双边控制技术研究

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第1章 绪 论

1.1 课题背景及研究意义

1.2 空间机器人遥操作系统的技术研究

1.3 双边控制综述

1.4 课题来源及章节安排

第2章 Anderson法与单边PD控制的性能分析

2.1 Anderson法的结构与数学模型

2.2 单边PD控制的性能研究

2.3 本章小结

第3章 改进的单边PD控制策略研究

3.1 改进后的单边PD控制

3.2 模糊PD自正定控制

3.3 仿真与分析

3.4 本章小结

第4章 基于在线辨识与Smith算法的策略研究

4.1 预测控制

4.2 系统性能分析

4.3 仿真与分析

4.4 本章小结

第5章 基于模糊神经网络的改进

5.1 FuzzySmith控制的局限

5.2 模糊神经网络

5.3 基于标准模糊神经网络整定的遥操作控制系统

5.4 仿真与分析

5.5 本章小结

结论

参考文献

致谢

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摘要

目前遥操作机器人在空间探索、水下作业、远程医疗等领域都发挥了很大的作用,其既能保证操作人员的安全又降低了任务的成本。但时延一直是遥操作中的一个难题,特别是对于空间机器人,由于天地间通讯时延比较大,因此极大影响了系统的稳定性和透明性。并且随着网络的普及,随机时延问题也日益突出,如何在随机时延下保证系统的稳定性一直是双边控制的一个难题。因此本文在前人的研究基础上,对遥操作双边控制技术展开了深入的研究。论文的主要工作如下:
  首先,论文介绍了无源性控制理论与单边PD控制这两种经典的方法,并对单边PD控制的稳定性、透明性和跟踪性进行分析,比较了这两种控制方法的特点及其应用场景。然后根据两种方法的优缺点,提出了改进的单边PD控制,用模糊控制来正定PD控制器,该方法改善了系统在随机时延下的稳定性。接着用Matlab仿真证明,结果表明该方法改善了系统的稳定性,但跟踪性还有待提高。
  然后在上述改进的模糊单边PD控制上加入了预测控制,在主端加入在线辨识系统来预测未知的环境模型,并在从端加入Smith预估器,来改善主手到从手的时延与从手返回主手的时延导致的系统稳定性差的问题。该方法有效改善了系统在随机时延下稳定性性差的问题。此外还在从端加入了切换控制律,提高了系统的跟踪性。接着对该方法进行了仿真验证,仿真结果表明该方法有效改善了系统主端的稳定性,并提高了系统的跟踪性。
  最后对上述系统进行了完善,用模糊神经网络对时间进行预测,使Smith预估器中的参数更加精确。并将模糊PD控制器的改为模糊神经网络整定的PD控制器,使得对从端的机器人控制更加精确,从而在随机时延下更加稳定。然后对其进行仿真验证,结果表明该系统可以在随机时延下保持稳定。

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