简介:主要介绍一种基于Modelica语言的泵车臂架系统多领域耦合动力学仿真建模方法.泵车臂架系统是典型的机械、液压、控制等多领域耦合系统,在其频繁的启动、制动过程中,变幅机构和液压元件均承受着强烈的冲击和振动.传统的单一领域动力学建模方法很难全面反映泵车臂架系统的整体动力学性能,然而通过几种仿真工具进行联合仿真的方法亦难免存在建模效率、仿真速度等方面的问题.针对以上不足,以某型泵车为研究对象,提供一种基于多领域统一建模语言Modelica的机械、液压及控制等多场耦合的泵车臂架系统动力学建模方法,并对其工作过程进行了动态仿真.该模型具有模块化、层次化、规范化和参数化,以及仿真模型互操作性和重用性强的特点.
简介:根据符号动力系统与真实动力学系统拓扑共轭的特性,本文提出动态标架分割法,把动力学系统的某时间变量序列转化成符号序列;运用Lemple-Ziv复杂度算法计算该符号序列的复杂度值,据此对动力学系统的复杂性进行分析,从而可以对动力学系统的性质进行定性地判断,以杜芬振子为例,数值模拟结果表明基于动态标架分割法计算得到的复杂度能够很好地描述系统的复杂性,并可定性地判断系统的性质。
简介:探讨了漂浮基空间机械臂系统在轨捕获参数未知目标卫星后组合体航天器的镇定控制问题.首先在耦合空间机械臂系统捕获目标卫星操作过程动量、冲量的传递的基础上,建立了适用于漂浮基空间机械臂系统在轨捕获漂浮卫星控制系统设计的组合体航天器数学模型.利用该模型,设计了一种基于模糊高斯基神经网络的非奇异Terminal滑模控制算法.提出的控制算法不仅不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,而且也不需要预知系统惯性参数;由于利用神经网络的自学习能力修正模糊控制的控制规则和隶属函数,这样在系统参数识别中,模糊神经网络可减少模糊规则数,更适应于空间机械臂系统在轨捕获的实际应用.最后通过仿真试验对比结果验证了所提出的控制算法的有效性.