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迭代学习控制在下肢康复机器人中的研究与应用

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工业控制计算机 2018年第10期31卷 84-85,88页

作者：荚启波郭晨辉郭帅上海大学上海市智能制造及机器人重点实验室上海200444

针对脑卒中患者在下肢康复机器人中进行坐站训练控制问题,提出一种学习阻抗控制方法。首先,根据功能需求,搭建下肢康复机器人系统,并对其工作流程进行阐述;然后,对坐站训练建立运动学模型,并对其运动空间和约束进行分析;最后,基于PD迭... 详细信息

针对脑卒中患者在下肢康复机器人中进行坐站训练控制问题,提出一种学习阻抗控制方法。首先,根据功能需求,搭建下肢康复机器人系统,并对其工作流程进行阐述;然后,对坐站训练建立运动学模型,并对其运动空间和约束进行分析;最后,基于PD迭代学习律得到阻抗控制学习律,并进行鲁棒性分析。仿真与实验验证表明:迭代学习控制算法对重复噪声信号具有较好的抗干扰性能,对于轨迹追踪这类重复运动问题具有较好的追踪性能,并且该算法具有可用性和有效性。为后续下肢康复机器人坐站训练控制奠定基础,更为日后患者逐步纠正训练姿势提供了理论基础。

关键词：迭代学习控制下肢康复机器人坐站训练阻抗控制

基于建筑移动机械臂的地面误差建模与补偿方法研究

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工业控制计算机 2019年第7期32卷 84-87页

作者：岳承涛郭帅宋韬荚启波上海大学上海市智能制造及机器人重点实验室上海200444 上海机器人产业技术研究院有限公司上海200063

在建筑装饰中,装饰工程放线始终贯穿于整个施工过程,是对设计工作的进一步检验,是对各工序在施工中的约束标准。由土建施工引起的地面水平误差将影响建筑移动机械臂在画基准线的精度和后续装修工程的精度。提出了一种基于建筑移动机械... 详细信息

在建筑装饰中,装饰工程放线始终贯穿于整个施工过程,是对设计工作的进一步检验,是对各工序在施工中的约束标准。由土建施工引起的地面水平误差将影响建筑移动机械臂在画基准线的精度和后续装修工程的精度。提出了一种基于建筑移动机械臂的地面误差建模与补偿方法,首先通过安装在机器人上的倾斜传感器和空间全向移动平台获取地面水平误差;然后通过直接多项式拟合和分段多项式拟合法对地面水平误差进行拟合并得到误差补偿曲线;最后通过实验来验证该方法的有效性。

关键词：误差建模补偿建筑移动机械臂曲线拟合

基于全向移动平台的二自由度单级倒立摆系统建模与LQR控制算法研究

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工业控制计算机 2017年第5期30卷 73-75页

作者：郭帅戴维荚启波奚风丰上海大学上海市智能制造及机器人重点实验室上海200444 瑞尔森大学航空航天工程系加拿大多伦多M5B 2K3

由于全向移动平台具有任意方向移动,任意角度转动,零转弯半径等优点成为当今研究的热点。但麦克纳姆轮全向移动平台同时具有沿不同方向运动时的电机转矩负载不平衡的特点。以基于全向移动平台的倒立摆系统为例,进行了保证摆杆稳定的同时... 详细信息

由于全向移动平台具有任意方向移动,任意角度转动,零转弯半径等优点成为当今研究的热点。但麦克纳姆轮全向移动平台同时具有沿不同方向运动时的电机转矩负载不平衡的特点。以基于全向移动平台的倒立摆系统为例,进行了保证摆杆稳定的同时,对平台电机转矩最小化控制的研究。建立了基于全向移动平台的倒立摆系统的动力学模型。分别设计了控制量为平台加速度和电机转矩的两种LQR控制器。通过仿真验证了同参数情况下,以电机转矩为控制量的LQR控制器对转矩的优化性能更好。

关键词：麦克纳姆轮倒立摆 LQR

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七自由度机械臂动力学分析与仿真

计量与测试技术 2018年第4期45卷 18-23,27页

作者：王振荣荚启波张雷刚郭帅上海新阳半导体材料股份有限公司上海201616

针对七自由度机械臂(KUKA LBR IIWA机械手臂)的动力学模型正确性问题,对其关节1进行动力学分析。首先,采用DH法进行结构建模,得出正运动学方程,依据七自由度机械臂自运动特性,计算出机械臂各关节角。然后,采用牛顿—欧拉方法对机械臂进... 详细信息

针对七自由度机械臂(KUKA LBR IIWA机械手臂)的动力学模型正确性问题,对其关节1进行动力学分析。首先,采用DH法进行结构建模,得出正运动学方程,依据七自由度机械臂自运动特性,计算出机械臂各关节角。然后,采用牛顿—欧拉方法对机械臂进行动力学建模,推导出机械臂各关节约束力/力矩方程。最后,采用ADAMS动力学仿真和实物实验论证,分别对机械臂关节1在静态和动态两种情况所受到的力/力矩进行比较。结果表明:运用理论公式推导、ADAMS仿真和实验验证,综合分析出机械臂关节1受力/力矩结果误差不大,具有一致的,为后续机器人控制、机器人动态分析和机械臂动力学优化等问题研究奠定基础。

关键词：七自由度机械臂运动学动力学 ADAMS

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建筑移动机械臂末端定位技术研究

制造业自动化 2019年第1期41卷 44-47,88页

作者：宋韬荚启波韦邦国李沈阳郭帅上海大学上海市智能制造及机器人重点实验室上海200444 上海机器人产业技术研究院上海200062

针对建筑移动机械臂的末端定位问题进行分析与研究。首先,根据建筑装修基准线绘制的需求搭建了移动机械臂系统,对其工作流程进行分析与介绍;然后,对基于环境特征的定位方法进行了介绍;最后,分析了定位过程中所涉及的坐标转换,求解出各... 详细信息

针对建筑移动机械臂的末端定位问题进行分析与研究。首先,根据建筑装修基准线绘制的需求搭建了移动机械臂系统,对其工作流程进行分析与介绍;然后,对基于环境特征的定位方法进行了介绍;最后,分析了定位过程中所涉及的坐标转换,求解出各坐标系之间的转换矩阵。实验验证表明:移动机械臂末端定位精度能满足装修基准线绘制的精度要求。

关键词：移动机械臂激光定位末端定位

重庆官栈河大桥主桥主墩基础锁口钢管桩围堰加固

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桥梁建设 2024年第1期54卷 148-154页

作者：钱骥荚瑞馨宋世杰杨纪鹏重庆交通大学土木工程学院重庆400074 重庆交通大学山区桥梁与隧道工程国家重点实验室重庆400074

重庆官栈河大桥主桥为(62+110+62)m三跨连续刚构桥,主墩基础采用锁口钢管桩围堰施工。围堰施工正常水位+325.300 m,施工期控制水位+330.500 m。在该桥主墩围堰完成四周锁口钢管桩插打及前4道内支撑安装后,因极端天气原因,长寿湖水位上涨... 详细信息

重庆官栈河大桥主桥为(62+110+62)m三跨连续刚构桥,主墩基础采用锁口钢管桩围堰施工。围堰施工正常水位+325.300 m,施工期控制水位+330.500 m。在该桥主墩围堰完成四周锁口钢管桩插打及前4道内支撑安装后,因极端天气原因,长寿湖水位上涨到+332.200 m,危及围堰安全。为解决钢管桩围堰的安全问题,提出采用水下施工内支撑的加固方案。待围堰内部水头与外部保持一致后,将已经插打的锁口钢管桩加高至标高+334.000 m,拆除已安装好的4道内支撑,重新安装6道内支撑。采用MIDAS Civil软件分别建立加固前、后钢管桩围堰结构有限元模型,分析钢管桩及内支撑的受力安全与稳定性。结果表明:施工控制水位+330.500 m下,围堰结构最大正应力由加固前的162.6 MPa下降到加固后的82.3 MPa,下降了49.3%;承载水位可从施工控制水位+330.500 m增加到目标控制水位+333.500 m,且强度和刚度等均留有一定储备。水下施工内支撑的加固方案可提升围堰的承载能力。该桥围堰加固后整体受力效果良好,已顺利完成承台浇筑施工。

关键词：刚构桥锁口钢管桩围堰加固有限元法桥梁施工

基于EDM-LSTM的南水北调中线水质分析预测

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环境科学 2024年

作者：白冰董飞彭文启刘晓波中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室水利部京津冀水安全保障重点实验室

为深入分析南水北调中线各水质指标间的因果关系并进行高精度预测，提出一种经验动态建模（EDM）和深度学习相结合的方法。利用经验动态建模完成水质指标间的因果分析，在此基础上构建数据集训练长短期记忆神经网络（LSTM）进行水质预... 详细信息

为深入分析南水北调中线各水质指标间的因果关系并进行高精度预测，提出一种经验动态建模（EDM）和深度学习相结合的方法。利用经验动态建模完成水质指标间的因果分析，在此基础上构建数据集训练长短期记忆神经网络（LSTM）进行水质预测，并对比了不同结构LSTM的预测精度及耗时。结果表明：①南水北调中线输水水质稳定，沿程无明显突变；②南水北调中线的总氮与溶解氧和pH存在双向的因果关系；③基于因果分析结果训练的神经网络能完成南水北调中线的高精度水质预测，预测值纳什效率系数基本高于0.85。该方法能够深入分析变量间的因果关系并完成高精度预测，可为南水北调中线水质管理以及后续水生态因子的分析预测提供科学支撑。

关键词：南水北调工程经验动态建模(EDM) 深度学习水质长短期记忆神经网络(LSTM)

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基于深度学习的DGA域名检测方法研究

基于深度学习的DGA域名检测方法研究

作者：荚东升南京信息工程大学

学位级别：硕士

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基于深度强化学习的水质模型参数率定

环境科学学报 2024年第7期44卷 271-280页

作者：白冰董飞彭文启刘晓波中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室北京100038 水利部京津冀水安全保障重点实验室北京100038

为提高水质模型参数率定的精度,避免局部最优及异参同效等现象,提出一种基于深度强化学习的水质模型参数率定方法.通过深度确定性策略梯度算法(DDPG)求解水质模型参数率定这一优化问题,并设置单参数、多参数率定等不同情景对比分析DDPG... 详细信息

为提高水质模型参数率定的精度,避免局部最优及异参同效等现象,提出一种基于深度强化学习的水质模型参数率定方法.通过深度确定性策略梯度算法(DDPG)求解水质模型参数率定这一优化问题,并设置单参数、多参数率定等不同情景对比分析DDPG的参数率定效果及其影响因素.结果表明:(1)DDPG参数率定的相对误差小于1.5%,率定效果良好;(2)根据DDPG参数率定结果能够完成参数的敏感性分析;(3)DDPG参数率定主要影响因素有奖励函数设置、动作选择时噪声的设置、神经网络训练情况等.该方法能够准确地完成水质模型的参数率定,并适用于各类水质模型,为水质模型的参数率定提供了一种可靠的方法.

关键词：机器学习深度强化学习水质模型参数率定