导读:本文包含了机械自适应论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:自适应设计,概念设计,求解模型,创意网络图
机械自适应论文文献综述
王灵玲,骆江锋[1]（2019）在《基于自适应设计理论的机械产品概念设计》一文中研究指出为实现机械产品概念设计中一般解到特定解的迁移,分析了基于自适应设计理论的创新设计机理,根据系统化设计方法 SAPB定义建立了多维设计知识体系及其应用案例库,提出一种概念设计求解模型及与之对应的创意产生网络图,为设计者提供设计问题创新解决的步骤与方法。通过问题表征、语义本体推理等支持其从不同维度分析和解决问题。最后结合智能助餐仪的概念设计示例说明其应用。(本文来源于《制造技术与机床》期刊2019年12期）
辛旗,白蕾,孟娇娇[2]（2019）在《基于自适应模糊神经网络的机械臂控制》一文中研究指出机械臂的控制是一种重要的现代工程技术。控制机械臂的运行,必然要面对多种动态不确定因素,难以精确建模,因此,找到一种合适的控制方法是十分必要的。模糊神经网络技术具有高精度的函数逼近能力,可以通过其多层结构来确定系统模型,自适应更新规则的引入可使其更好地适应系统扰动和动态性能的变化。基于此种技术设计的机械臂控制器,经过实验验证,其控制效果优于目前传统控制方式,可以作为一种解决机械臂轨迹跟踪控制难题的方案。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2019年11期）
张志明,郑维,谢平,王洪斌,李宁[3]（2019）在《桥式天车机械系统自适应解耦滑模控制研究》一文中研究指出基于拉格朗日方程建立了桥式天车机械系统的动力学模型,并对建立的动力学模型进行简化分析,为控制器的设计奠定了理论基础。首先,针对桥式天车机械系统建模时存在的耦合性问题,构建新型饱和函数;其次,基于构建的新型饱和函数,设计出解耦滑模控制器,用来实现负载运送过程中桥式天车的快速定位与负载的消摆;然后,引入自适应参数,用来削弱了解耦滑模控制器控制过程中由于开关增益造成的系统抖振问题;最后基于桥式天车机械系统的动力学模型进行模拟仿真。仿真实验结果表明基于自适应参数而设计的解耦滑模控制器具有良好的控制性能,并且能够提高机械系统的动态特性。(本文来源于《计量学报》期刊2019年05期）
孟凡丰,赵林,于金鹏[4]（2019）在《多机械臂系统的自适应神经网络同步控制》一文中研究指出针对多个机械臂组成的网络化系统,本文基于命令滤波反步和自适应神经网络,对网络化机械臂系统的同步控制问题进行研究。建立了系统数学模型,对命令滤波控制器进行设计,运用命令滤波反步法,消除传统分布式反步控制的虚拟信号求导问题,并利用误差补偿信号,消除命令滤波产生的误差。同时,利用神经网络逼近系统的不确定非线性项,通过设计分布式控制器和自适应更新律,保证关节位置同步跟踪误差收敛到任意小的邻域内。为验证本文所提出的控制策略的准确性,在Matlab/Simulink仿真环境下进行仿真分析。仿真结果表明,在具有系统参数不确定性和外部扰动的情况下,该分布式控制方法可使网络化机械臂系统实现良好的位置同步跟踪。该研究对网络化机械臂系统的同步控制提供了新的思路,具有一定的实际应用价值。(本文来源于《青岛大学学报(工程技术版)》期刊2019年03期）
郭丁旭,姜乃晶,张舒,徐鉴[5]（2019）在《含有LuGre摩擦并联机械臂的自适应控制》一文中研究指出本文研究了含有LuGre摩擦的并联机械臂自适应控制问题.首先,在并联机械臂动力学模型中引入LuGre摩擦模型来描述伺服关节内部的摩擦行为;其次,构造含有动态摩擦补偿的自适应控制算法,并使用Lyapunov方法证明控制算法的有效性;最后,通过平面3-RRR并联机械臂数值算例,验证所提出控制算法的效果以及LuGre摩擦补偿的必要性.(本文来源于《动力学与控制学报》期刊2019年04期）
钱前,张爱华,孙艺瑕[6]（2019）在《事件驱动多关节机械臂轨迹跟踪自适应鲁棒控制》一文中研究指出针对具有不确定干扰和建模误差的多关节机械臂轨迹跟踪控制问题,基于自适应鲁棒控制算法提出事件驱动跟踪控制器。通过自适应鲁棒控制保证多关节机械臂轨迹跟踪精度,处理不确定干扰和建模误差带来的不确定性影响。利用事件驱动控制框架,以当前跟踪误差和期望状态等变量作为输入定义事件驱动系统的变量。根据Lyapunov稳定性理论获得了驱动条件,且证明了无Zeno现象发生,使系统在满足驱动条件时更新控制指令,从而减少系统能耗与通信频率,提高系统的可靠性,保证多关节机械臂跟踪控制系统半全局最终一致有界。通过仿真验证了理论结果的有效性。(本文来源于《兵工学报》期刊2019年08期）
沈显庆,任琳琳[7]（2019）在《基于自适应RBF控制的下肢康复机器人机械结构动力学仿真》一文中研究指出针对下肢康复机器人轨迹跟踪效果不理想的问题,采用刚体连杆装置,设计一种下肢康复机器人外骨骼机械结构,提出RBF神经网络补偿逼近运动学矩阵参数的控制方法。利用Matlab软件对两关节机器人轨迹跟踪开展仿真实验。结果表明:无补偿情况下,机械结构控制输出的跟踪轨迹与理想轨迹偏差较大;采用RBF补偿逼近后,轨迹跟踪效果得到改善,误差收敛速度达到最佳。该研究可为下肢康复机器人控制系统研究提供重要参考。(本文来源于《黑龙江科技大学学报》期刊2019年04期）
程林云,张雷,宋晓娜[8]（2019）在《基于RBF神经网络的机械臂自适应控制方法》一文中研究指出针对机械臂受内部摩擦和时变扰动等不确定性因素的影响,其轨迹跟踪控制系统的跟踪精度会下降,且影响系统的稳定性,提出一种基于径向基函数神经网络的自适应控制方法;首先,利用RBF神经网络采用离线训练和在线学习的方式对机械臂的动力学模型进行辨识;其次针对机械臂控制系统中的摩擦,设计RBF神经网络自适应控制算法对其进行逼近得到补偿控制量;针对时变扰动和神经网络逼近误差设计鲁棒项,以克服众多不确定性因素带来的影响,同时通过构造李亚普诺夫函数对所设计的控制系统进行稳定性分析;最后,仿真实验结果证明提出的控制方法具有较高的跟踪精度、抗干扰能力和较强的鲁棒性。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年07期）
石大磊,高宏力,李克斯[9]（2019）在《基于CEEMD与小波阈值的机械密封声发射信号自适应降噪方法》一文中研究指出针对机械密封声发射信号容易受到环境噪声干扰,难以有效地从背景噪声中分离的问题,提出将互补集合经验模态分解(CEEMD)与改进小波阈值降噪方法相结合的声发射信号自适应降噪方法。根据白噪声经经验模态分解(EMD)后其固有模态函数分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常数的特性,自适应地判定CEEMD信噪分量的分界点;为避免小波原阈值函数的缺陷,应用改进小波阈值函数对高频IMF分量进行降噪处理,然后同其余的IMF分量进行信号重构,完成降噪过程。对仿真信号和采集的机械密封声发射信号的降噪结果,证明了该降噪方法的有效性和可行性。(本文来源于《润滑与密封》期刊2019年07期）
段礼祥,陈瑞典,张来斌,秦天飞,王宁[10]（2019）在《机械设备振动监测的自适应变采样算法研究》一文中研究指出采样频率设置过高将会增加数据冗余与系统能耗。根据机械设备振动信号的非平稳性设计了一种自适应数据采集算法。该算法通过自适应脉冲采样获取当前信号,并从时、频域2方面分析信号,再利用突变检测模型对分析结果进行处理,以指导自适应变采样,随后利用插值算法对数据进行重构。最后基于MATLAB平台对算法进行了实现,并以离心泵正常和故障下信号的仿真结果验证了该算法的有效性。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2019年07期）
机械自适应论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
机械臂的控制是一种重要的现代工程技术。控制机械臂的运行,必然要面对多种动态不确定因素,难以精确建模,因此,找到一种合适的控制方法是十分必要的。模糊神经网络技术具有高精度的函数逼近能力,可以通过其多层结构来确定系统模型,自适应更新规则的引入可使其更好地适应系统扰动和动态性能的变化。基于此种技术设计的机械臂控制器,经过实验验证,其控制效果优于目前传统控制方式,可以作为一种解决机械臂轨迹跟踪控制难题的方案。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
机械自适应论文参考文献
[1].王灵玲,骆江锋.基于自适应设计理论的机械产品概念设计[J].制造技术与机床.2019
[2].辛旗,白蕾,孟娇娇.基于自适应模糊神经网络的机械臂控制[J].自动化与仪器仪表.2019
[3].张志明,郑维,谢平,王洪斌,李宁.桥式天车机械系统自适应解耦滑模控制研究[J].计量学报.2019
[4].孟凡丰,赵林,于金鹏.多机械臂系统的自适应神经网络同步控制[J].青岛大学学报(工程技术版).2019
[5].郭丁旭,姜乃晶,张舒,徐鉴.含有LuGre摩擦并联机械臂的自适应控制[J].动力学与控制学报.2019
[6].钱前,张爱华,孙艺瑕.事件驱动多关节机械臂轨迹跟踪自适应鲁棒控制[J].兵工学报.2019
[7].沈显庆,任琳琳.基于自适应RBF控制的下肢康复机器人机械结构动力学仿真[J].黑龙江科技大学学报.2019
[8].程林云,张雷,宋晓娜.基于RBF神经网络的机械臂自适应控制方法[J].计算机测量与控制.2019
[9].石大磊,高宏力,李克斯.基于CEEMD与小波阈值的机械密封声发射信号自适应降噪方法[J].润滑与密封.2019
[10].段礼祥,陈瑞典,张来斌,秦天飞,王宁.机械设备振动监测的自适应变采样算法研究[J].仪表技术与传感器.2019