分享5篇关于协同控制的计算机专业论文

今天分享的是关于协同控制的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到协同控制等主题,本文能够帮助到你

基于视觉信息的自重构机器人对接与协同控制研究

这是一篇关于自重构机器人,交会对接,深度信息,卡尔曼滤波,协同控制的论文, 主要内容为从某种意义上讲,在机器人诞生之初人们就已经预见到了它的终极形态,即拥有媲美甚至超越人类的主动性和创造性。这个目标持续启示着人们从自己身上找到机器人技术突破的灵感,时至今日单体机器人的运动能力和感知能力都得到了长足的进步。机器人技术开始着眼于机器自身特有的优点,考虑更具灵活性和可扩展性的设计方式。自重构机器人正是基于这种理念的产物,它是一种能够自动变形重构、且具备多样运动能力的模块化机器人。机器人内部的每个子模块具备一定的基础功能,多个模块以不同的方式组合时,能够应对各式各样的任务需求。如何设计一种最优的子模块结构和自重构方式尚无定论,在连接机构和协同控制方面自重构机器人也面临种种问题,对这些问题的探索和研究将进一步丰富机器人的应用域,使机器人技术在生产生活中发挥更大的作用。自重构机器人的对接和协同控制问题是最基础的两个问题,而它们都建立在自重构机器人的整体结构和对接机构的设计上。对接机构是指子模块之间的固连机构,对接控制问题指的是两个或多个子模块之间如何通过对接机构连接到一起,协同控制问题是指子模块完成对接之后,如何控制自重构机器人整体进行运动。针对上述问题,首先综合考虑自重构机器人和子模块运动能力之间的平衡,基于全向轮移动底盘搭建了一款新型自重构机器人的子模块平台。该平台可以独立在二维平面上全向运动,且有四个同构的对接曲面,采用错位滑动和磁吸的方式进行对接,对接机构的锁定和释放更加迅速和稳定。针对该子模块平台上搭载的传感器资源,提出了一种基于视觉信息的对接控制方法,利用相机对平台上的标签进行检测,从而确定两个平台之间的相对位姿。基于深度重投影和PNP优化的方法将深度信息与彩色图像信息相结合,提高了定位的准确度。同时将相机的定位结果与惯性测量单元的测量结果利用滤波算法相融合,进一步提高了相对位姿估计的有效性和鲁棒性。在获取实时相对位姿后,其中一个平台即可通过反馈控制与另一个平台进行对接。当对接完成后,提出了一种分布式的自适应协同控制算法,使自重构机器人对特定的轨迹进行跟踪。分布式体现在每个子平台只需要利用自己的传感器信息进行运算,自适应体现在当自重构机器人的负载发生变化时,能够自动对相关物理参数进行估计从而保证整体原有的运动。通过仿真或实物实验对以上算法的有效性进行了验证,实验结果表明给定的对接及协同控制任务都能圆满完成。新颖的自重构机器人平台设计为仓储物流管理、野外无人救援等实际需求提供了全新的解决方案,高度智能化的对接控制方法和灵活的协同控制方法提高了该自重构机器人平台的实用性,也对其它不同结构的自重构机器人的控制问题具有积极的参考意义。

网络化多主多从非线性遥操作系统的主从协同控制研究

这是一篇关于多主多从遥操作系统,协同控制,滑模控制,干扰观测器,固定时间,预定时间的论文, 主要内容为多主多从遥操作系统具有多边协作的优势,能够提高效率、精度、灵巧性、负载能力和协作能力等,在搬运重物、空间结构建造、手术培训、远程康复治疗等领域有着广泛的应用。但同时,多主多从遥操作系统涉及到各种不确定性和多边协作等复杂问题,这给系统的稳定性分析、控制策略设计和透明性分析带来了不小的挑战。本文的主要研究内容是针对多主多从遥操作系统设计新的控制策略,以实现良好的主从协同,并提高系统的鲁棒性、透明性、灵活性等性能。因此,如何在考虑复杂的多边协作关系、系统内部不确定性以及外部干扰的情况下为多主多从遥操作系统设计令人满意的控制策略,是本文的核心问题。本文的研究内容可概括如下:(1)针对主从端具有相同协作模式的多主多从遥操作系统,提出了基于滑模的固定时间协同控制策略。首先,在主从端具有相同协作模式的前提下,为系统构建基于虚拟主从机器人的多边协作框架,从而简化多边合作带来的复杂动态交互,有效提高系统的透明性和可利用性。其次,针对不确定性问题,分别为主从端设计新的固定时间干扰观测器来估计和抵消未知的不确定项。最后,基于滑模和干扰观测器为多主多从遥操作系统设计了固定时间协同控制策略,确保系统的主从端跟踪误差在固定时间内收敛到原点,同时提高了系统的鲁棒性、透明性、收敛精度等性能。基于Lyapunov稳定性定理,给出了系统固定时间稳定的充分条件。通过仿真结果验证了所提出的控制策略的有效性以及优越性。(2)针对主从端具有不同协作模式的多主多从遥操作系统,提出了基于滑模的预定时间协同控制策略。首先设计了能使得多主多从遥操作系统的预期目标以合作和培训方式呈现的多边协作框架,相对于第三章提出的方法,该框架将大大提高了系统的灵活性。其次,设计了新颖的预定时间非奇异滑模面,确保系统状态可以在到达滑模面后的预定时间内强制到达原点。最后,基于预定时间滑模面分别为主从端设计了预定时间干扰观测器和预定时间协同控制器,成功解决了具有内部不确定性和外部干扰的多主多从遥操作系统的预定时间协同控制问题,同时收敛精度、透明性等性能也得到提高。利用Lyapunov稳定性定理,为控制器设计提供了理论依据。通过仿真进一步验证了理论结果。

用分布式Agent和Workflow技术实现供需链管理的协同控制

这是一篇关于Agent,Workflow,Petri网,协同控制,引擎,JADE的论文, 主要内容为传统的Workflow技术在跨企业的供需链管理系统中,普遍存在耦合程度高、灵活性低和缺乏智能性等缺点,已不能满足现代应用的需要。本文在深入分析分布式Agent和Workflow技术的基础上,提出了集成分布式Agent和Workflow技术的协同控制框架,来构建支持动态联盟的供需链管理系统。本文采用基于ACPN的建模方法建立了以订单为驱动的协同控制模型;在分析协同控制机制的过程中,利用MAS间的协商模型,实现了协商发起Agent和协商参与Agent的协同过程;通过基于RAWF的分布式事务处理模型,阐述了任务之间的依赖关系,设计了协同控制引擎,在ECA规则的控制下,协同控制引擎根据Agent间的协商结果进行调度;最后应用JADE平台和J2EE平台的开发框架,实现了供需链管理系统。用分布式Agent和Workflow技术实现供需链管理的协同控制具有更好的柔性和敏捷性,能够有效地完成企业过程再造,动态控制供需链企业活动,从而使联盟企业在合作与竞争中更好地发展。

无人机集群空基回收协同控制技术

这是一篇关于固定翼无人机,集群,空基回收,协同控制,一致性,三维可视化的论文, 主要内容为目前,很多国家都在争相发展无人机集群相关技术。本文以小型固定翼无人机集群为主要研究对象,针对无人机集群空基回收过程中的关键控制问题展开研究。首先将空基回收过程分为两个关键步骤——回收网的稳定控制与无人机跟踪回收网的协同控制;接着针对回收网的欠驱动特性,设计载机拖曳回收网的的运动控制律;然后分别从运动学和动力学角度出发,针对无人机的非线性特性、非对称输入约束、模型不确定性以及外界扰动等挑战,从状态估计、控制参数调节、构建数据驱动模型等角度开展无人机跟踪回收网的协同控制理论研究和方法验证;最后对无人机协同跟踪控制方案进行了半实物仿真并搭建了全流程三维可视化仿真平台。论文的主要工作及创新点如下:(1)针对拖曳回收网的欠驱动特性,建立“载机-缆绳-回收网”模型,分析了系统内部的状态约束,提出了回收网定高运动的控制方案;考虑了回收网阻尼系数的不确定性,设计了基于反步法的非线性控制器,实现了对回收网定高运动的控制,为无人机集群协同跟踪回收网提供了前提保证。(2)针对固定翼无人机模型中非线性特性与非对称速度约束,首先基于一致性协议定义了无人机的虚拟跟踪目标;接着基于Lyapunov方法设计了速度控制律,控制无人机跟踪目标,并通过调整控制参数使控制输入的约束得到满足;最后考虑了邻居无人机速度未知的情况下对邻居无人机速度状态的估计,并利用级联系统稳定性,证明了基于观测状态的速度控制律的全局一致稳定性。(3)针对无人机动力学模型中的模型不确定性部分,建立了数据驱动下的高斯过程模型,并设计了基于学习的分布式协同跟踪控制律;考虑了环境扰动对于协同控制的影响,并基于高斯过程回归的概率误差界,证明了扰动有界的情况下,无人机一致性跟踪误差的依概率有界性,从而保证了系统的鲁棒性。(4)基于Simulink的数值运算能力与Flight Gear的三维显示功能,设计了无人机集群空基回收的三维可视化仿真平台,使回收流程更加直观形象。