本文選題：輪式探路機器人　切入點：無刷直流電機　出處：《沈陽工業(yè)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：動力設備的高精度快速穩(wěn)定控制一直是機器人研究的一個主要領域,而人工智能的高速發(fā)展更是推進了智能算法在智能控制的應用。模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制、遺傳算法及滑模變結構控制等技術日益成熟,成為解決非線性復雜系統(tǒng)控制問題的解決方案。如何將智能算法無縫鏈接到輪式探路機器人驅動控制系統(tǒng),從而提高其精度仍然成為控制領域的一大研究熱點。本文采用Soildworks軟件設計輪式探路機器人的底盤,建立一個四輪驅動的輪式探路機器人物理模型。根據(jù)機械原理進行動力學分析,進行運動學仿真確定機器人運動特性,再根據(jù)機器人的運動性能以及負載等要求選擇合適的電機模型。然后選取一種無刷直流電機對機器人底盤車輪進行驅動并進行仿真分析。這種無刷直流電機的速度環(huán)控制器采用Anti-windup PI和積分滑模變結構控制兩種方式,電流環(huán)采用電流滯環(huán)控制。通過對比,積分滑�？刂破鞣�(wěn)定性、快速性更為優(yōu)異,但是積分滑�？刂破鲗λ俣拳h(huán)控制時,存在抖振現(xiàn)象。為了解決抖振現(xiàn)象,引入一種BP神經(jīng)網(wǎng)絡來構成復合控制。設計的這種BP神經(jīng)網(wǎng)絡采取了在線更新學習的方式對滑模變結構系統(tǒng)進行調節(jié),從而在減小無刷直流電機控制誤差的同時,也削弱了無刷直流電機控制系統(tǒng)的抖振問題。本文構造一種滑模神經(jīng)網(wǎng)絡控制器對輪式探路機器人上的無刷直流電機進行速度環(huán)預測控制,與單獨的積分滑模變結構控制的仿真結果相比較,抖振性得到改善,控制精度取得提高,從而驗證設計的正確性和有效性,體現(xiàn)出該控制方法的優(yōu)越性。
[Abstract]:The high precision, fast and stable control of power equipment has been a main field of robot research, and the rapid development of artificial intelligence has promoted the application of intelligent algorithm in intelligent control, fuzzy control, neural network adaptive control, neural network adaptive control, neural network adaptive control, neural network adaptive control, Genetic algorithm (GA) and sliding mode variable structure control (VSC) are becoming the solution to the control problem of nonlinear complex system. How to link the intelligent algorithm seamlessly to the driving control system of wheeled road detection robot, In order to improve its accuracy is still a research hotspot in the field of control. This paper uses Soildworks software to design the chassis of wheeled road detection robot. A physical model of a four-wheel drive wheeled road finding robot is established. According to the mechanical principle, the kinematics simulation is carried out to determine the kinematic characteristics of the robot. Then according to the motion performance and load requirements of the robot, the appropriate motor model is selected. Then, a brushless DC motor is selected to drive the robot chassis wheel, and the speed of the brushless DC motor is analyzed. The degree loop controller adopts Anti-windup Pi and integral sliding mode variable structure control. The current loop is controlled by current hysteresis loop. By contrast, the stability of the integral sliding mode controller is better than that of the integral sliding mode controller, but the chattering phenomenon exists when the integral sliding mode controller controls the velocity loop. A kind of BP neural network is introduced to form the compound control. The designed BP neural network adopts the on-line updating learning method to adjust the sliding mode variable structure system, thus reducing the control error of brushless DC motor at the same time. The chattering problem of brushless DC motor control system is also weakened. In this paper, a sliding mode neural network controller is constructed to predict the speed of brushless DC motor on wheeled robot. Compared with the simulation results of the single integral sliding mode variable structure control, the chattering property is improved and the control precision is improved, which verifies the correctness and effectiveness of the design and shows the superiority of the control method.
【學位授予單位】：沈陽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP242

【參考文獻】

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本文編號：1618508