מאמר שיטה

עיצוב מודולרי וייצור של רובוט חכם המבוסס על אסטרטגיה בקרת לולאה סגורה

11.1K צפיות

⸱

DOI:

10.3791/56422

⸱

14 באוקטובר 2017

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, 2Hunan University, 3Fuyang Normal University, 4Anhui Normal University, 5University of Chinese Academy of Sciences

במאמר זה

סיכום

אנו מציגים את פרוטוקול על עיצוב מודולרי, ייצור רובוטים חכמים לעובדים מדעיים וטכניים עיצוב חכם רובוטים במשימות הפקה מיוחדת המבוססת על הצרכים האישיים פרטנית עיצוב.

תקציר

רובוטים חכמים הם חלק של דור חדש של רובוטים כי הם מסוגלים לחוש את הסביבה, תכנון הפעולות שלהם, בסופו של דבר להגיע ליעדם. בשנים האחרונות, הסתמכות על רובוטים הן בחיי היומיום והן בתעשייה גדל. הפרוטוקול המוצע במאמר זה מתאר עיצוב וייצור של רובוט טיפול עם אלגוריתם חיפוש חכם, פונקצית זיהוי אוטונומית.

קודם כל, המודולים עבודה שונים הם ומארזים להשלמת הבנייה של פלטפורמת עבודה והתקנת manipulator רובוטית. לאחר מכן, אנחנו עיצוב מערכת בקרת לולאה סגורה, אסטרטגיה השליטה המוטורית ארבעה-רביע, בסיועם של איתור באגים בתוכנה, כמו גם להגדיר זהות ההילוכים (ID), קצב השידור ופרמטרים אחרים לעבוד כדי להבטיח כי הרובוט משיגה את הדינמיקה הרצוי ביצועים וצריכת אנרגיה נמוכה. בשלב הבא, אנחנו באגים החיישן כדי להשיג היתוך רב לרכוש באופן מדויק מידע על איכות הסביבה. לבסוף, אנו מיישמים את האלגוריתם רלוונטיים, אשר יכול לזהות את ההצלחה של הפונקציה של הרובוט עבור יישום נתון.

היתרון של גישה זו הוא האמינות שלה ועל גמישות, ככל המשתמשים יכול לפתח מגוון רחב של תוכניות בנייה חומרה לנצל את מאתר הבאגים מקיף ליישם את אסטרטגיית שליטה חכמה. זה מאפשר למשתמשים להגדיר דרישות אישית בהתבסס על הצרכים שלהם עם יעילות גבוהה ועמידות.

מבוא

. רובוטים הם מכונות מורכבות, אינטליגנטי, המשלבים ידע של מספר דיסציפלינות, כולל מכניקה, אלקטרוניקה, בקרה, מחשבים, חיישנים, בינה מלאכותית 1,2. יותר ויותר, רובוטים הם סיוע או אפילו החלפת בני אדם במקום העבודה, במיוחד בייצור התעשייתי, בשל היתרונות רובוטים בעלי בביצוע משימות חוזרות או מסוכן. העיצוב של פרוטוקול רובוט אינטליגנטי במחקר הנוכחי מבוסס על אסטרטגיה בקרת לולאה סגורה, במיוחד נתיב תכנון מבוסס על אלגוריתם גנטי. יתר על כן, מודולים פונקציונליים כבר בקפדנות חצויה3,4, אשר עשוי לספק בסיס מוצק לעבודה אופטימיזציה בעתיד, כך הרובוטים יש יכולת חזקה עבור שדרוגים.

מימוש פלטפורמה רובוטית מודולרי מתבסס בעיקר על השיטות הבאות: שילוב רב ממדית אסטרטגית הבקרה השליטה המוטורית מודול5,6, וחקירה חכם מבוסס על אלגוריתם גנטי במודול אלגוריתם אופטימיזציה.

אנו משתמשים כפול בקרת לולאה סגורה של מנוע DC, פעולת מנוע ארבע-רביע במודול השליטה המוטורית. בקרת מהירות כפולה לולאה סגורה פירושה כי הפלט של וסת מהירות משמש הקלט של הרגולטורים הנוכחי, ומאפשרת לשלוט זרם מומנט המנוע. היתרון של שיטה זו הוא כי מומנט המנוע ניתן לשלוט בזמן אמת בהתבסס על ההבדל בין מהירות נתונה המהירות בפועל. כאשר ההבדל בין נתון בפועל המהירויות הוא יחסית גדול, מגביר מומנט המנוע ומהירות המהירות משתנה מהר יותר לנהוג את מהירות המנוע כלפי הערך נתון מהר ככל האפשר, מה שהופך עבור מהירה בתקנה7, 8 , 9. לעומת זאת, כאשר המהירות יחסית קרוב לערך נתון, זה יכול לצמצם אוטומטית את מומנט המנוע כדי להימנע מהירות מופרזת, המאפשר את המהירות להשיג את הערך הנתון יחסית מהר עם שגיאה6, 10. מאז הפעם שוות ערך קבוע של הלולאה הנוכחי חשמלי הוא קטן יחסית, מנוע ארבע-רביע11,12 יכול להגיב מהר יותר כדי לדכא את ההשפעה של הפרעות כאשר המערכת כפופים הפרעה חיצונית. זה מאפשר לו לשפר את יציבות נגד שיבוש היכולת של המערכת.

אנו בוחרים את אלגוריתם גנטי אופטימיזציה חכמה עם היעילות הגבוהה ביותר בהתבסס על התוצאות של סימולציה להפעיל ב- MATLAB. אלגוריתם גנטי הוא אלגוריתם חיפוש מקביל סטוכסטי מבוסס על התיאוריה של הברירה הטבעית בגנטיקה. היא מהווה שיטה יעילה למציאת הפתרון המיטבי גלובלית, בהעדר כל מידע ראשוני. זה רואה קבוצת הפתרונות לבעיית אוכלוסיה, ובכך מגדיל את איכות הפתרון באמצעות בחירה רציפה, מוצלב, מוטציה, פעולות גנטיות אחרות. לגבי דרך תכנונו חכמה רובוטים, הקושי עולה כתוצאה אין מספיק מידע ראשוני, סביבות מורכבות ו- nonlinearity. אלגוריתמים גנטיים טובים מסוגלים לפתור את הבעיה של נתיב תכנון בשל היכולת הכללית אופטימיזציה, הסתגלות חזקות ועמידות בפתרון בעיות לא-ליניאריות; אין הגבלות מסוימות על הבעיה; תהליך החישוב היא פשוטה; ויש דרישות מיוחדות חיפוש מקום 13,14.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

1-בניית המכונה

  1. להרכיב המארז כמופיע, אבטחת רכיבים מכניים באמצעות מהדקים המתאים. ( איור 1)
    הערה: המארז, המהווה את בסיס, מנוע, גלגלים, וכו ', הוא המרכיב העיקרי של הרובוט אחראי בתנועה. לפיכך, במהלך ההרכבה, שמור את הכן ישר.
  2. בדיל החוט המוביל, בשתי האלקטרודות חיוביים ושליליים. הלחמה חוט שני מוביל אל שני הקצוות של המנוע, חיבור קצה החוט האדום את האלקטרודה החיובית שחור להוביל האלקטרודה השלילית.
  3. להרכיב את שרוול הפיר, את המנועים ואת הגלגלים.
    1. להתחבר המנוע שרוול הפיר ואבטח אותו בעזרת בורג.
    2. להוסיף את שרוול הפיר לתוך המרכז של ה-hub הגלגל.
    3. להתקין את המבנה הושלמה על המארז.
  4. לקדוח 2 חורים, 3 מ מ קוטר, במרכז של המארז, כדי לאפשר את התקנת המנוע נהיגה מודול. להתחבר המנוע המנוע נהיגה מודול.
  5. תרגיל אחד חור 1 ס מ משולי שני ימינה ושמאלה המארז עבור ההתקנה של הסוגריים החיישנים אינפרא-אדום בתחתית.
  6. להתקין שני מחברים במרכז משני צדי המארז.
    הערה: כדי להבטיח פעולה רגילה של החיישן אינפרא-אדום, ודא כי החלק המקשר הוא בניצב המארז.
  7. לקדוח חור, 18 מ מ קוטר, דרך כל של שני הרכיבים המבניים עבור ההתקנה של חיישנים. ( איור 2 א)
  8. להתקין את הכונן מנוע בצד התחתון של המארז. ( איור 2B) התקנת חיישן אינפרה אדום אחד הצבעה בכל ארבעת הכיוונים, בהתאמה, של המארז. ( איור 2C)
  9. להתקין את ההילוכים סימטריה. בגלל מומנט גדול שנוצר על ידי פעולת ההילוכים, להבטיח כי המנעולים מותקנים באופן המספק ג'וינט חסין ומוצק.
  10. להתקין ארבעה חיישני אינפרא-אדום על המרכז של מכונת.
  11. המקום 14.8 V ספק במרכז המכונה כוח, ולהצמיד מיקרו יחידה (MCU) כדי מארז הסוללה.
  12. מוספית ארבעה חיישני טווח בחלק העליון של המכונה. להתאים את הזווית בין כל חיישן הקרקע עד 60 ° צלזיוס, כדי להבטיח דיוק הזיהוי ביחס לשולחן העבודה.
  13. להתקין את חיישן הטיה כפול-ציר, אשר משמש כדי לזהות את המקרים כאשר המכונה לא יצליח להשיג את המטרה שלו באזור העבודה.
  14. השתמש במברג כדי לצרף את זרוע רובוטית הקדמי של המכונה. ( איור 3)

2. איתור באגים את המנוע היגוי ואת הנהג מודול

  1. פעמיים כדי לפתוח את התוכנה לאיתור באגים (למשל, רובוט Servo. Terminal2010). לחבר מחשב לוח debug עם אפיק טורי אוניברסלי (USB) המרת בכבלים. ( איור 4)
  2. קבע מנגנון ההיגוי ' s קצב השידור 9600 סיביות בשנייה, המגבלה קצב ראד 521/min, המגבלה זוויתי מגבלה 300° ומתח 9.6 V בממשק העבודה של.
  3. להגדיר את מצב העבודה של הרובוט ההילוכים כדי " מצב מנגנון ההיגוי. "
  4. להחיל תקשורת דו-סטרית למחצה אסינכרונית כחיבור בין בקר מנועים ההיגוי. בדרך זו, הבקר יכול לשלוט יותר מ- 255 מנועי ההיגוי מתוך ממשק יחיד מקלט/משדר אסינכרוני אוניברסלי (UART). ( איור 5)
    שים לב: ייתכן, לכל היותר, 6 היגוי מנועי מחוברת לחוט יחיד. מנועי ההיגוי מדי תוביל להתחממות יתר גדולה מתח ושחרר, וכתוצאה מכך התנהגות יוצאי דופן כגון איפוס ולא תקינה-תקשורת נתונים, וכו ' ( איור 6)
  5. להחיל אסינכרוני חצי דופלקס תקשורת כמו הקשר בין הבקר המנוע נהיגה מודול. ( איור 7)
  6. להגדיר מספר מזהה של המודולים נהיגה שני ואת המנגנונים ההיגוי ארבע. ID3, ID4 יישארו ריקות למטרות עדכון בעתיד. ( איור 8)
    הערה: ID1: שמאלה נהיגה מודול; ID2: נהיגה rightward מודול; ID5: שמאל מול מנוע ההיגוי; ID6: נכון מול מנוע ההיגוי; ID7: השמאלי-אחורי מנוע ההיגוי; ID8: מימין-אחורי מנוע ההגה.
  7. מפל המנועים היגוי אחת ולהתחבר המפל הבקר.
  8. להתחבר החיישנים שלהם הממשקים בקר בהתאמה. יצוין כי החיישן של מי מחבר נושא סימן משולש הוא הקרקע (GND).
    הערה: AD1: קבלה נ"צ פוטואלקטריים על התחתון; AD2: נכון נ"צ פוטואלקטריים על התחתון; AD3: אחורי פוטואלקטריים חיישן אינפרא-אדום על התחתון; AD4: חיישן אינפרה אדום שמאל על התחתון; AD5: מרחק אינפרא-אדום קבלה מדידה חיישן; AD6: נכון אינפרא-אדום מרחק מדידה חיישן; AD7: אחורי אינפרא אדום למדידת חיישן; AD8: מרחק אינפרא-אדום שמאל מדידה חיישן; AD9: שמאל מול אנטי-סתיו חיישן אינפרה אדום פוטואלקטריים; AD10: נכון מול אנטי-סתיו חיישן אינפרה אדום פוטואלקטריים; AD11: מימין-אחורי אנטי-סתיו חיישן אינפרה אדום פוטואלקטריים; AD12: השמאלי-אחורי סתיו אנטי פוטואלקטריים חיישן אינפרא-אדום.

3. איתור באגים החיישנים

  1. סובב ויסות כפתור על הזנב של החיישן אינפרא-אדום להתאמת הטווח זיהוי של החיישן. כאשר הרובוט ממוקם במרכז השולחן עבודה, רמת לוגיקה של חיישנים אינפרא-אדום 4 העליון הוא 1. המכונה נע לקצה השולחן עבודה, רמת לוגיקה של חיישן אינפרה אדום בצד המתאים יהיה 0. ( איור 9 א)
    הערה: הרובוט יכול לקבוע את מיקומו בטבלה עבודה על-ידי ניתוח הרמה לוגיקה של חיישנים אינפרא-אדום. לדוגמה, אם רמות הלוגיקה של החיישן הקדמי ושמאלה 0, הרובוט חייב להיות באזור השמאלי-העליון של השולחן עבודה.
  2. השווה את הערכים מדוד את חיישן המרחק לערכיהם בסיסית לצורך כיול. ( איור 9B)
    הערה: חיישן המרחק הוא חיישן אנלוגי. כמו המרחק משתנה, החיישן ' משוב חוזק האות s, המתאים נמדד הערכים ישתנו גם. הערכים נמדד ינתנו למחשב המארח דרך חיישנים דיגיטליים כך שהרובוט יכול לזהות שינויים בסביבתו.
  3. באגים את חיישן זווית הטיה.
    1. למקם את חיישן זווית הטייה אופקית ולהקליט את ערכיה נמדד.
    2. שיפוע החיישן לעבר משני כיוונים שונים ולהקליט את ערכיה נמדד. אם הערכים שנמדד בטווח השגיאה, החיישן יכולות להיחשב כבלתי בפעילות רגילה.

4. לשלוט ערכת

  1. לבנות מודל סימולציה של מנוע DC, בהתבסס על DC המתח motor איזון המשוואה, השטף הצמדה משוואת מומנט איזון המשוואה.
    1. צור מתח איזון המשוואה שניתנו על ידי
      figure-protocol-1
      כאשר u d הוא מתח ישיר הציר, u q הוא מתח ציר quadrature. R d ו- R q מציינות ציר ישיר התנגדות והתנגדות ציר quadrature בהתאמה. figure-protocol-2, figure-protocol-3, figure-protocol-4, figure-protocol-5 , מייצגים את ציר ישיר הנוכחי, לכוון הציר הנוכחי, ישיר ציר השטף, שטף ציר quadrature.
    2. צור שטף שניתנו על ידי משוואת הצמדה
      < imglt = "משוואת-6" src="/files/ftp_upload/56422/56422eq6.jpg" / >
      איפה figure-protocol-6 ו figure-protocol-7 מציינות את המקדם של ישיר self-inductance ציר, ציר quadrature self-inductance בהתאמה. figure-protocol-8 ו- figure-protocol-9 הם מקדם של השראות הדדית. figure-protocol-10, figure-protocol-11 מייצגים מומנט כוח מומנט ו'טען אלקטרומגנטית-
    3. צור מומנט איזון המשוואה המחושב על-ידי figure-protocol-12.
      4. דגם
    4. לבנות סימולציה של מנוע DC. ( איור 10)
  2. להחיל לולאה סגורה כפול, השליטה מנוע DC. לנצל את הפלט של וסת מהירות כקלט של הרגולטורים הנוכחי כדי לווסת את המנוע ' s מומנט ומעודכנים.
    הערה: תרשים של מבנה מערכת הרגולציה הנוכחית. ( איור 11)
    פונקציית ההעברה של PI הרגולטורים הנוכחי מוצג figure-protocol-13, איפה figure-protocol-14 הוא המקדם פרופורציונלי של המתקן הנוכחי, figure-protocol-15 הוא קבוע זמן ההובלה של הרגולטורים הנוכחי. ניתן להשיג על ידי המקדם בקנה מידה figure-protocol-16, ואת המקדם נפרד figure-protocol-17.
    1. החל בקרת לולאה סגורה כפול של מנוע DC. ( איור 12)
  3. להחיל בקרת תנועה ארבע-רבעים של מנוע DC. ( איור 13) מעגל
    1. לנצל H-bridge נהיגה להשיג ארבע-רביע תנועה של מנוע DC להתכוונן ב- off של מתכת-מוליך-למחצה שדה-אפקט טרנזיסטור (MOSFET). ( איור 14)
      הערה: כאשר Q1 ו- Q4 מופעלים המנוע נמצא במצב חשמלי קדמי, את המשולש הראשון פועלת המדינה. כאשר Q3 ו- Q4 מופעלים, המנוע הוא באנרגיה בלימה את המשולש השני פועל המדינה והמדינה. כאשר Q2, Q3 מופעלים, המנוע הוא המדינה חשמלי הפוך, המדינה תנועה ברבע השלישי. כאשר Q1 ו- Q2, מופעלים, המנוע הוא באנרגיה הפוכה בלימה המדינה והמדינה תנועה ברבע הרביעי.
  4. להחיל אפנון רוחב פולס (PWM) להסדיר את המהירות של מנוע DC. לווסת את DC מתח דופק רוחב (מחזור) שהוחל armature מנוע על-ידי שליטה ב- off של מתג חשמלי כאשר המתח של כוח מנוע DC אספקת נשאר ללא שינוי במהותו, ובכך להתכוונן הערך הממוצע, את הקלט מהירות סיבוב ארמטורה מתח של המנוע.

5. לכתוב את התוכנית

  1. להשתמש בשורת ההורדה USB כדי לייבא קובץ בינארי (BIN) שנוצר על ידי KEIL5 לתוך הבקר.
  2. בחר את התוכנית להורג.

6. יישום תרחיש

  1. החל זיהוי צבע לסווג את המטען בבית חרושת. ( איור 15)
    1. להשתמש מצלמה אופטי כדי לאסוף תמונות ולוודא את הצבע סרוקים באמצעות המספר של מערך דו מימדי דילגתי.
    2. להרים את האובייקט עם זרועות מכניות.
    3. בפקודה כדי להעביר את האובייקט אל המיקום המיועד שימוש במצלמה ונהיגה מנוע של הרובוט.
  2. החיפוש במהירות כדי לנקות את האזורים המיועדים לכך. ( באיור 16)
    1. להשתמש החיישן האופטי ארבע הרובוט כדי לזהות את המיקומים של סביב מכשולים.
    2. הפקודה מנגנון ההיגוי להרים את האת מכני ולנקות את המכשולים באזורים המיועדים לכך.
    3. השתמש אלגוריתם גנטי כדי לקבוע את שביל החיפוש היעיל ביותר
  3. להשתמש זיהוי העצמי כדי למנוע נפילה של עבודה, שעליו מונחים נפרדות עובדים מאזור העבודה מכונת ולהבטיח בטיחות העובדים.
    1. לשנות אותות בהתבסס על ההבדל בגובה של בין ארבע העליון אופטי החיישנים, אשר מזהה את עבודה, שעליו מונחים ובאדמה.
    2. לנתח את הסימנים המשתנים כדי לקבוע את המיקום של קצות עבודה, שעליו מונחים.
    3. פיקוד המכונה כדי למנוע את הקצוות של עבודה, שעליו מונחים.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

בדיאגרמה של התוכנית בקרת תנועה כפולה לולאה סגורה, הסגול מייצג אות במהירות נתונה, הצהוב מייצג את הערך של הפלט מערכת הבקרה. איור 17 מראה בבירור כי מערכת בקרת לולאה סגורה זוגי הוא באופן משמעותי יעיל יותר מאשר מערכת לולאה פתוחה. להחטיא בפועל של הפלט במערכת לולאה סגורה זוגי הוא קטן יחסית והוא הביצועים דינמי של המערכת טובה יותר. ( איור 17)

איור 18

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

בנייר זה, תיכננו סוג של רובוט אינטליגנטי יכול להיות בנוי באופן עצמאי. אנחנו ליישם אלגוריתם חיפוש אינטליגנטי המוצע והכרה אוטונומית על ידי שילוב של מספר תוכנות עם חומרה. בפרוטוקול, הצגנו גישות בסיסיות לקביעת התצורה של החומרה, באגים הרובוט אינטליגנטי, אשר עשוי לסייע למשתמשים לעצב מבנה מכני מתאים של הרובוט שלהם. עם זאת, במהלך המבצע בפועל, יש צורך לשים לב ליציבות המבנה, מגוון הניתוחים, דרגת חופש, ניצול שטח, כדי להבטיח כי הפרמטרים האלה עומדים בדרישות. מבנה מכני סביר מבטיחה דיוק גבוהה, גמישות גבוהה ועמידות גבוהה של הרובוט. כדי ...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

המחברים אין לחשוף.

תודות

המחברים רוצה לבטא את מר Yaojie הוא תודתם על עזרתו ביצוע הניסויים דיווח בעיתון הזה. עבודה זו נתמך בחלקה על ידי נבחרת מדעי הטבע קרן של סין (מספר 61673117).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
חלקים מבנייםUPTECMONYH HARL1-1
חלקים מבנייםUPTECMONYH HARL2-1
חלקים מבנייםUPTECMONYH HARL3-1
חלקים מבנייםUPTECMONYH HARL4-1
חלקים מבנייםUPTECMONYH HARL5-1
חלקים מבנייםUPTECMONYH HARL5-2
UPTECMONYH HARU3A
חלקים מבנייםUPTECMONYH HARU3B
חלקים מבנייםUPTECMONYH HARU3C
חלקים מבנייםUPTECMONYH HARU3F
חלקים מבנייםUPTECMONYH HARU3G
חלקים מבנייםUPTECMONYH HARU3H
חלקים מבנייםUPTECMONYH HARU3J
חלקים מבנייםUPTECMONYH HARI3
חלקים מבנייםUPTECMONYH HARI5
חלקים מבנייםUPTECMONYH HARI7
חלקים מבנייםUPTECMONYH HARCGJ
רכיבקישוררכיב קישור UPTECMONYH HARLM1
קישורUPTECMONYH HARLM2
רכיב קישורUPTECMONYH HARLM3
רכיב קישורUPTECMONYH HARLM4
רכיב קישורUPTECMONYH HARLX1
UPTECMONYH HARLX3
רכיב קישורUPTECMONYH HARLX4
רכיב מבנה גלגל היגויUPTECMONYH HARKD
רכיב מבנה גלגלי היגויUPTECMONYH HARDP
חיישן אינפרא אדוםUPTECMONYH HARE18-B0חיישן דיגיטלי
אינפרא אדום  טווח  FinderSHARPGP2D12
חיישן מפלס אפורSHARPGP2Y0A02YK0F
proMOTION  תקליטוריםחדים  5516רובוט היגוי הילוך
מנוע כונן מודול RisymHG7881
חוט הלחמהELECALL63A
מסוףחוט בהיר5264
מנועBX60JX
מצלמהLogitechC270
מכונת קידוחXIN XIANG16 מ"מאנא היזהר
תחנת הלחמהYIHUA8786DBe  זהירות  ל  להיות  מברג לשרוף
EXPLOIT043003
פינצטהR'DEERRST-12
חלקים מבניים רכיב רכיב קישור UPTECMONYH HAR LX2

מקורות

  1. Charalampous, K., Kostavelis, I., Gasteratos, A. Robot navigation in large-scale social maps: An action recognition approach. Expert Syst Appl. 66 (1), 261-273 (2016).
  2. Huang, Y., &Wang, Q. N. Disturbance rejection of Central Pattern Generator based torque-stiffness-controlled dynamic walking. Neurocomputing. 170 (1), 141-151 (2015).
  3. Tepljakov, A., Petlenkov, E., Gonzalez, E., Belikov, J. Digital Realization of Retuning Fractional-Order Controllers for an Existing Closed-Loop Control System. J Circuit Syst Comp. 26 (10), 32-38 (2017).
  4. Siluvaimuthu, C., Chenniyappan, V. A Low-cost Reconfigurable Field-programmable Gate Array Based Three-phase Shunt Active Power Filter for Current Harmonic Elimination and Power Factor Constraints. Electr Pow Compo Sys. 42 (16), 1811-1825 (2014).
  5. Brogardh, T., et al. Present and future robot control development - An industrial perspective. Annu Rev Control. 31 (1), 69-79 (2007).
  6. Wang, E., Huang, S. A Novel DoubleClosed Loops Control of the Three-phase Voltage-sourced PWM Rectifier. Proceedings of the CSEE. 32 (15), 24-30 (2012).
  7. Li, D. H., Chen, Z. X., Zhai, S. Double Closed-Loop Controller Design of Brushless DC Torque Motor Based on RBF Neural Network. Proc. 2nd International Conference on Frontiers of Manufacturing Science and Measuring Technology. (ICFMM 2012), , 1351-1356 (2012).
  8. Tian, H. X., Jiang, P. L., Sun, M. S. Double-Loop DCSpeed Regulation System Design Basd On OCC). Proc. 4th International Conference on Advances in Materials and Manufacturing (ICAMMP 2013), , 889-890 (2014).
  9. Xu, G. Y., Zhang, M. Double Closed-Loop Feedback Controller Design for Micro Indoor Smart Autonomous Robot). Proc. International Conference on Material Science and Engineering Technology. (ICMSET 2011), , 474-479 (2011).
  10. Chen, Y. N., Xie, B., Mao, E. R. Electric Tractor Motor Drive Control Based on FPGA. Proc. 5th IFAC Conference on Sensing, Control and Automation Technologies for Agriculture (AGRICONTROL), , 271-276 (2016).
  11. Zhang, J., Zhou, Y. J., Zhao, J. Study on Four-quadrant Operation of Brushless DC Motor Control Method. Proc. International Conference on Mechatronics, Robotics and Automation. (ICMRA 2013). , 1363-1368 (2013).
  12. Joice, C. S., Paranjothi, S. R., Kumar, V. J. S. Digital Control Strategy for Four Quadrant Operation of Three Phase BLDC Motor With Load Variations. Ieee T Ind Inform. 9 (2), 974-982 (2013).
  13. Drumheller, Z., et al. Optimal Decision Making Algorithm for Managed Aquifer Recharge and Recovery Operation Using Near Real-Time Data: Benchtop Scale Laboratory Demonstration. Ground Water Monit R. 37 (1), 27-41 (2017).
  14. Wang, X. S., GAO, Y., Cheng, Y. H., Ma, X. P. Knowledge-guided genetic algorithm for path planning of robot. Control Decis. 24 (7), 1043-1049 (2009).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

בקש הרשאה לשימוש חוזר בטקסט או באיורים של מאמר JoVE זה

בקש הרשאה

תגיות

מאמרים קשורים