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题名基于迭代学习PID算法的苹果采摘机器人设计
被引量：15
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作者
陈明霞
张寒
王晓文
李徐勇
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机构
桂林理工大学机械与控制工程学院
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出处
《农机化研究》
北大核心
2020年第6期83-86,129,共5页
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基金
桂林理工大学科研启动基金项目(GLUTQD2012028)
国家自然科学基金项目(61863009)
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文摘
为了提高采摘机器人机械手控制系统的精准性和采摘机器人的移动效率,设计出基于迭代学习PID算法的苹果采摘机器人。借助MatLab软件平台进行模型搭建及控制系统仿真测试,实验室条件下进行硬件结构设计,并完成采摘过程测试、路径规划避障测试和采摘果实破损率统计分析。实验验证表明:基于迭代学习PID算法设计的采摘机器人可准确锁定采摘目标,迅速实施稳定的采摘动作,以最佳采摘角度最大程度地保证采摘果实完整性。基于迭代学习PID算法设计的苹果采摘机器人有效提高了采摘的精度和效率,使苹果整体完好率达到98.3%以上,最大限度保证了采摘苹果的质量。
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关键词
苹果采摘机器人
路径规划
迭代学习
PID算法
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Keywords
apple picking robot
path planning
terative learning
PID algorithm
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名非线性系统的改进型迭代学习控制算法研究
被引量：3
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作者
郝晓弘
周勃
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机构
兰州理工大学计算机与通信学院
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2018年第6期29-32,共4页
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基金
国家自然基金项目(61263008
61540033)
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文摘
针对普通闭环PD型迭代学习控制算法收敛速度慢且收敛精度不高的问题,通过在闭环PD型控制算法中引入动态扩张-收缩因子(dynamic expansion compression coefficient,DECC)的方法,提高闭环PD型算法的收敛速度以及收敛精度。同时将鲁棒控制引入至算法中,进一步提高算法抑制外界干扰的能力。通过构造李雅普诺夫函数证明了在所提改进的控制律作用下的信号是有界且收敛的。最后将改进的迭代学习控制算法应用在一类具有重复运行性质的非线性系统中,证明所提算法是有效的。
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关键词
非线性系统
迭代学习控制
PD型学习率
动态扩张-收缩因子
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Keywords
Nonlinear System
I terative learning Control
PD-Type learning Algorithm
Dynamic Expansion Compression Coefficient
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名FNS中肢体运动的迭代学习控制研究
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作者
鄢达来
周兆英
窦惠芳
张毓笠
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机构
清华大学
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出处
《测试技术学报》
1998年第3期25-30,共6页
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文摘
肢体运动测量与控制技术是功能性神经肌肉电刺激(FNS)技术的一个重要内容。本文阐述了 FNS 中肢体测控技术的主要研究内容。着重讨论了迭代学习控制在肢体运动控制中的研究,并从仿真和实验的角度,讨论了迭代学习算法(ILC)对于 FNS系统的非线性和时变性良好的控制性能。该方法是首次被用于肢体运动的控制研究。
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关键词
FNS
迭代学习控制
康复工程
测量控制技术
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Keywords
Functional Neuromuscular Stimulation(FNS), terative learning Control (ILC), Rehabilitation Engineering, Measure & Control Technology
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分类号
R496
[医药卫生—康复医学]
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