基于独立光伏发电系统动力的柔性关节机器人若干问题的研究

【摘要】：基于独立光伏发电系统动力的柔性关节机器人(简称“光伏动力柔性关节机器人系统”),是结合了独立光伏发电技术和柔性关节机器人技术,由光照提供能源供给,可长期驻守在无人区自主工作的柔性关节机器人系统。独立光伏发电技术的应用极大地拓宽了柔性关节机器人系统的活动空间和任务周期,尤其是在一些人类不便前往的极地和外太空等恶劣环境的科学探索实验中,发挥了重要的作用。可靠的光伏能源供给是光伏动力柔性关节机器人系统在无人值守环境下长期开展科学实验的前提条件,稳定的柔性关节机器人控制是光伏动力柔性关节机器人系统在极限环境下顺利完成工作任务的根本保证。独立光伏发电系统的能源供给性能间接影响到柔性关节机器人控制系统的稳定性,关键光伏部件的性能在应用前必须经过严格准确地测试把关。同时,准确提取的柔性关节机器人关节微弱信号可用于刚度参数的辨识,对柔性关节机器人控制系统的稳定性也至关的重要。而且,开展柔性关节机器人的模糊控制方法研究,对解决由于光伏发电的非线性特点引起的系统不确定性问题,有着积极的意义。本文针对光伏动力柔性关节机器人系统的能源供给检测方法和柔性关节机器人测试控制方法等若干问题进行了深入的研究,主要工作如下：针对光伏动力柔性关节机器人系统中光伏发电部件性能检测问题,深入分析了光伏电池的工作原理和数学模型,提出了一种满足不同类型光伏电池的电性能测试方法并设计了测试系统,同时提出了一种标准光伏电池室外阳光直射标定方法并在西藏地区开展了实验研究,还提出了一种基于多路同步修正法的太阳模拟器辐照不均匀度和不稳定度测试方法并完成了实验验证,为光伏动力柔性关节机器人系统能源供给性能模拟测试方法的研究奠定了基础。针对光伏动力柔性关节机器人系统能源供给性能评测问题,提出了一种光伏动力柔性关节机器人系统能源供给性能模拟测试方法并开展了一系列序列实验研究。以可编程直流电子负载模拟工作中柔性关节机器人的用电损耗,以可编程直流电源模拟光伏电池的发电特性,通过模拟不同辐照度条件下的光伏动力柔性关节机器人系统能源供给过程,评测了光伏动力柔性关节机器人系统的性能,为解决由光伏动力非线性特点引起的系统不确定性问题而开展的柔性关节机器人控制方法的研究提供了参考依据。为解决在极端强噪声干扰环境下工作的光伏动力柔性关节机器人系统的刚度参数辨识问题,提出了一种结合随机共振法与混沌振子法的柔性关节机器人微弱信号提取方法。利用非线性随机共振法处理采集信号,通过四阶龙格-库塔法求解langevin方程,从强噪声信号中提取微弱信号,再通过辨识混沌振子参考频率同频的微弱信号混沌相轨迹变化,滤除掉奇倍频中的虚假频率。在此基础上辨识出柔性关节机器人的刚度参数,为基于参数辨识的柔性关节机器人轨迹跟踪控制研究打下了基础。为解决光伏动力的非线性特点引起的柔性关节机器人动态不确定性问题,提出了一种柔性关节机器人的不确定模糊鲁棒控制方法。根据平行分布补偿原则(PDC)设计了模糊状态反馈控制器,通过模糊Lyapunov函数分析闭环控制系统的稳定性条件并完成了仿真实验验证。然后,针对柔性关节机器人的角度位置变化率测量不准确问题,提出了一种基于观测器的柔性关节机器人模糊控制方法。建立了柔性关节机器人的T-S模糊模型状态观测器并设计了模糊反馈控制器,通过模糊Lyapunov方程分析闭环控制系统的稳定性条件,采用线性矩阵不等式(LMI)求解了模糊反馈控制器参数和观测器增益参数并完成了仿真实验验证。接着,针对柔性关节机器人的轨迹跟踪控制问题,设计了基于柔性关节机器人参数辨识的轨迹跟踪控制器。利用分步法设计避免了角加速度测量和求导运算,通过两个模糊系统分别逼近子系统中的非线性不确定项,消除了参数辨识误差带来的影响并完成了仿真实验验证。最后针对光伏动力的非线性特点引起的柔性关节机器人建模误差对控制性能的影响以及控制器的脆弱性问题,提出了一种柔性关节机器人模糊无源控制方法。建立了柔性关节机器人的T-S模糊模型,根据平行分布补偿原则(PDC)设计了柔性关节机器人模糊无源控制器,分析了闭环控制系统的稳定性并完成了仿真实验验证。在此基础上,进一步提出了一种柔性关节机器人模糊无源非脆弱控制方法。在控制器的设计中考虑了增益加性摄动,根据无源性条件,利用Lyapunov函数求取了柔性关节机器人控制系统的闭环稳定性条件,采用线性矩阵不等式(LMI)求解了满足闭环稳定性条件的正定矩阵及控制器增益矩阵并完成了仿真实验验证。 【关键词】：独立光伏发电系统 柔性关节机器人 标准光伏电池 太阳模拟器 微弱信号 模糊控制
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM615;TP242
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-29
• 1.1 引言11-12
• 1.2 光伏动力机器人系统研究及应用现状12-16
• 1.3 微弱信号提取方法研究及应用现状16-19
• 1.4 柔性关节机器人的动力学建模与控制方法研究现状19-21
• 1.5 不确定T-S模糊模型控制方法的研究现状及在机器人系统中的应用21-24
• 1.6 当前研究存在的问题24-26
• 1.7 本文主要研究内容26-29
• 第二章 光伏电池的工作原理和测试方法研究29-55
• 2.1 引言29
• 2.2 光伏电池工作原理和数学模型29-36
• 2.2.1 载流子浓度及扩散29-32
• 2.2.2 光电流和光电压的产生32-34
• 2.2.3 光伏电池光电转化原理及数学模型34-36
• 2.3 光伏电池电性能测试方法研究36-42
• 2.3.1 不同材料光伏电池类型36-38
• 2.3.2 不同类型光伏电池电性能测试方法研究38-42
• 2.4 标准光伏电池标定方法研究42-47
• 2.4.1 标准光伏电池的量值溯源及标定42-44
• 2.4.2 基于阳光直射法的标准光伏电池标定44-47
• 2.5 太阳模拟器性能测试方法研究47-53
• 2.5.1 太阳模拟器性能特点及测试47-50
• 2.5.2 基于多路同步修正法的太阳模拟器性能测试50-53
• 2.6 本章小结53-55
• 第三章 光伏动力柔性关节机器人系统能源供给性能模拟测试方法研究55-69
• 3.1 引言55-56
• 3.2 独立光伏发电系统的特性分析56-59
• 3.2.1 光伏发电系统的类型56-57
• 3.2.2 独立光伏发电系统的组成57
• 3.2.3 独立光伏发电系统储能蓄电池特性57-59
• 3.3 光伏动力柔性关节机器人系统能源供给性能模拟测试方法59-63
• 3.3.1 模拟实验测试序列分析59-61
• 3.3.2 光伏电池发电输出模拟算法61-63
• 3.4 光伏动力柔性关节机器人系统能源供给性能模拟实验63-68
• 3.4.1 光伏电池Ⅳ特性测试64-65
• 3.4.2 系统模拟测试分析65-68
• 3.5 本章小结68-69
• 第四章 面向刚度参数辨识的柔性关节机器人微弱信号提取方法研究69-80
• 4.1 引言69-70
• 4.2 随机共振法和混沌振子法的工作原理70-71
• 4.2.1 随机共振方法70-71
• 4.2.2 混沌振子方法71
• 4.3 柔性关节机器人系统中微弱信号的提取及分析71-76
• 4.3.1 柔性关节机器人微弱信号的提取72-74
• 4.3.2 微弱信号中虚假频率的滤除74-75
• 4.3.3 微弱信号频率分析75-76
• 4.4 柔性关节机器人的刚度参数辨识76-79
• 4.4.1 柔性关节机器人系统的振动模型76-78
• 4.4.2 柔性关节机器人刚度参数辨识实验分析78-79
• 4.5 本章小结79-80
• 第五章 基于T-S模糊模型的柔性关节机器人控制80-100
• 5.1 引言80
• 5.2 柔性关节机器人的不确定模糊鲁棒控制80-88
• 5.2.1 柔性关节机器人的不确定T-S模糊模型81-82
• 5.2.2 柔性关节机器人不确定模糊鲁棒控制器的设计82-84
• 5.2.3 柔性关节机器人不确定模糊鲁棒控制系统的稳定性分析84-85
• 5.2.4 仿真实验分析85-88
• 5.3 基于观测器的柔性关节机器人模糊控制88-93
• 5.3.1 基于观测器的柔性关节机器人模糊控制器设计88-89
• 5.3.2 基于观测器的柔性关节机器人模糊控制系统稳定性分析89-91
• 5.3.3 仿真实验分析91-93
• 5.4 基于参数辨识的柔性关节机器人轨迹跟踪控制器设计93-99
• 5.4.1 基于参数辨识的柔性关节机器人轨迹跟踪控制律设计95-96
• 5.4.2 基于参数辨识的柔性关节机器人轨迹跟踪控制稳定性分析96-97
• 5.4.3 仿真实验分析97-99
• 5.5 本章小结99-100
• 第六章 柔性关节机器人的模糊无源控制100-111
• 6.1 引言100-101
• 6.2 柔性关节机器人的模糊无源控制101-105
• 6.2.1 柔性关节机器人的T-S模糊模型101
• 6.2.2 柔性关节机器人的模糊无源控制器设计101-102
• 6.2.3 柔性关节机器人的模糊无源控制系统稳定性分析102-103
• 6.2.4 仿真实验分析103-105
• 6.3 柔性关节机器人的模糊无源非脆弱控制105-109
• 6.3.1 柔性关节机器人的模糊无源非脆弱控制器设计105-106
• 6.3.2 柔性关节机器人的模糊无源非脆弱控制系统稳定性分析106-107
• 6.3.3 仿真实验分析107-109
• 6.4 本章小结109-111
• 总结与展望111-113
• 总结111-112
• 展望112-113
• 参考文献113-123
• 致谢123-124
• 攻读博士学位期间取得的研究成果124

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