地面模拟微重力育种系统的控制方法研究

发布时间：2017-03-23 00:02

  本文关键词：地面模拟微重力育种系统的控制方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文介绍了地面模拟微重力育种系统的研究目的及意义。通过分析比较多种地面模拟微重力环境装置的优缺点,提出基于数学模型,采用半主动式气浮法设计了三维空间三自由度地面模拟微重力育种装置的控制系统。论文研究了系统的动力学问题,并重点描述了三维空间内育种平台的运动姿态。地面模拟微重力育种系统是一个参数随机时变、非线性的复杂系统,传统PID控制器无法使系统精确建模,其控制效果不理想。因此,在没有真实的物理实验装置条件下,本文只做原理性的分析设计。分析系统动力学和模拟目标受力平衡基础上,本文选用径向基RBF神经网络在线学习并自整定PID参数的控制算法对育种系统进行控制,该控制器可以使系统快速、稳定的达到所要求的理想形态。基于育种平台在Z轴向上所实现的重力补偿问题,进一步规划并描述三自由度系统的空间位姿。首先分析给定的椭圆空间曲线轨迹,建立数学模型;然后根据齐次空间坐标变换和参数化理论,利用三次样条插值函数逼近算法列出参数方程;最后通过Matlab编程求解系数并列出x,y,z三轴的参数方程,从而实现控制育种平台三维位姿的目的。Matlab软件仿真验证本文基于数学模型算法的合理可行性。由仿真结果可知,径向基RBF神经网络PID控制算法可以达到在地面上模拟太空微重力环境进行育种的效果;三次样条插值函数逼近算法在控制系统空间位姿的研究中,可以使并联机构实现给定的空间轨迹曲线,即本文对地面模拟微重力育种系统控制方法的设计和规划是合理,可行的。
【关键词】：微重力育种 RBF神经网络PID控制器 三次样条插值 Matlab仿真验证
【学位授予单位】：黑龙江八一农垦大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S33;TP273
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 课题研究的目的和意义8-9
• 1.2 课题研究现状9-12
• 1.2.1 地面模拟微重力环境试验方法简介9-10
• 1.2.2 地面模拟微重力环境的方法研究综述10-11
• 1.2.3 智能控制系统研究概述11-12
• 1.3 本课题研究的主要内容和方法12-14
• 第二章 系统整体设计与动力学分析14-33
• 2.1 地面模拟微重力育种系统的总体设计14-18
• 2.1.1 系统设计规划及技术路线14-15
• 2.1.2 系统在垂直地面Z向上重力的补偿法15-17
• 2.1.3 系统的组成及工作原理17-18
• 2.2 地面模拟微重力育种系统中主要机构的特性研究18-27
• 2.2.1 系统机构自由度数的分析18-19
• 2.2.2 模拟系统的质量估算19
• 2.2.3 系统中主要机构的参数选择19-21
• 2.2.4 低摩擦气缸的数学模型21-23
• 2.2.5 先导型比例减压阀的特性分析23-25
• 2.2.6 丝杠的特性研究25-27
• 2.3 地面模拟微重力育种系统动力学方程的研究27-32
• 2.3.1 模拟目标的受力平衡分析28-29
• 2.3.2 对系统动力学的分析29-32
• 2.4 本章小结32-33
• 第三章 径向基RBF神经网络自调整PID参数的控制器设计33-42
• 3.1 传统PID控制器的设计33-35
• 3.1.1 传统PID控制器的局限性33-34
• 3.1.2 增量式PID参数控制方法34-35
• 3.2 RBF神经网络控制算法的研究35-38
• 3.2.1 RBF神经网络的基本原理35-36
• 3.2.2 RBF神经网络的模型36-37
• 3.2.3 RBF神经网络的学习算法37-38
• 3.3 基于RBF神经网络的PID控制器设计38-40
• 3.4 本章小结40-42
• 第四章 系统三维运动姿态的描述研究42-57
• 4.1 系统椭圆空间轨迹的规划研究42-49
• 4.1.1 分析给定的椭圆形空间曲线42-45
• 4.1.2 建立给定的椭圆空间轨迹数学模型45-47
• 4.1.3 系统运动轨迹的规划47-49
• 4.2 系统运动轨迹参数的系数求解过程49-56
• 4.2.1 三维空间位姿的描述49-50
• 4.2.2 空间齐次坐标变换过程50-52
• 4.2.3 样条函数的参数化研究及系数求解52-56
• 4.3 本章小结56-57
• 第五章 控制算法的仿真验证分析57-66
• 5.1 MATLAB软件介绍57-58
• 5.1.1 Matlab中Simulink模块简介57
• 5.1.2 Matlab中Spline工具箱简介57-58
• 5.2 验证RBF神经网络在线调整系统PID参数的可行性58-61
• 5.2.1 传统PID控制器的仿真结果58-59
• 5.2.2 基于RBF神经网络整控PID参数的仿真结果59-61
• 5.3 轨迹规划的仿真验证61-64
• 5.4 本章小结64-66
• 第六章 结论66-68
• 参考文献68-72
• 致谢72-73
• 个人简历73

【参考文献】

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