针对轮式移动操作机器人的非完整性和不确定性,为其设计了鲁棒跟踪控制器.即采用分段运动学到动力学方法为移动平台设计动力学跟踪控制器,并分别为移动平台和机械手设计神经网络控制器,利用遗传算法来搜索神经网络的优化权系值,从而补偿平台与机械手间的不确定量.通过Matlab的Simulink以及CMEX文件对所设计的控制器仿真,结果表明此控制器具有较强的鲁棒性

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以带钢宽度为坐标的带钢横截面与带钢平坦度控制密切相关.常规的带钢横截面表示方法不能精确描述不规则带钢横截面情况,影响板形质量及控制精度.建立多参数带钢横截面表示方法,可以对带钢横截面做更准确全面的描述.以CVC轧机为例,利用ANSYS有限元模型对各横截面参数之间的耦合关系进行分析,提出各板形因素的综合控制以及与平坦度的解耦控制是进一步提高热轧带钢板形控制精度的难点亦是关键所在

面对板形板厚控制这一复杂、多变量耦合的非线性系统,提出一种基于模糊神经网络的综合控制方案,实现了无模型板形板厚综合控制.仿真结果表明,该控制系统收敛性好、抗干扰性强,取得令人满意的板形板厚控制精度

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