季華實驗室智能機器人工程研究中心青年科研人員發(fā)表多項創(chuàng)新成果

季華實驗室智能機器人工程研究中心“智能機器人基礎性關鍵性技術研究項目團隊”（以下簡稱基礎專項）自組建以來，在實驗室和中心的支持下，注重青年科研人員的培養(yǎng)和使用，鼓勵他們在工作中不斷開拓創(chuàng)新。近日，以黃秀韋博士、劉振博士為代表的青年科技工作者的多項相關成果被國際知名期刊錄用。

成果一

無模型自適應控制

—— 工業(yè)生產的新控制模式

隨著工程技術的不斷發(fā)展，實際系統(tǒng)的復雜性日益增加，導致精確的系統(tǒng)建模成為最困難的任務之一，因而，基于數(shù)學模型的控制策略不再適應這種復雜的系統(tǒng)。為了克服這一問題，僅使用輸入和輸出數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)驅動控制方法應運而生，目前已應用于許多實際場景，例如四旋翼飛行器車輛、自動駕駛汽車、連續(xù)機器人和其他工業(yè)過程系統(tǒng)。 在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅動方法中，無模型自適應控制（MFAC）方法備受關注。然而，該方法要求原始非線性系統(tǒng)滿足一個通用的 Lipschitz 條件，并且連續(xù)兩個瞬時之間的控制輸入差異非零。此外，當非線性系統(tǒng)存在不確定性和干擾，一般采用偽偏導（PPD）參數(shù)來捕獲實時動態(tài)，但不包含非線性項。這樣做的一個明顯缺點是，偽偏導數(shù)參數(shù)在復雜的非線性系統(tǒng)中具有復雜的動力學，很難精確估計。進一步，除了應對未知時變不確定性外，在工業(yè)過程中實現(xiàn)預先確定精確的瞬態(tài)和穩(wěn)定狀態(tài)性能也是十分艱巨但非常必要的。 基礎專項黃秀韋博士作為第一作者、董志巖博士作為通訊作者撰寫的題為《Discrete-time extendedstate observer-based model-free adaptive sliding mode control with prescribedperformance》的學術論文被控制領域老牌權威期刊 INTERNATIONAL JOURNAL OF ROBUST AND NONLINEAR CONTROL 錄取并于2022年2月在線發(fā)表。 該項工作針對具有未知擾動的實際非線性系統(tǒng)的軌跡跟蹤和高控制精度問題，提出了一種新的基于離散時間擴展狀態(tài)觀測器（DESO）的具有預設跟蹤性能的無模型自適應滑模控制策略。該工作不僅能使得非線性系統(tǒng)的輸出跟蹤誤差軌跡同時按預先設定的瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)軌跡收斂，還能在工業(yè)生產遭遇較大外部擾動時保持優(yōu)越的性能，具有很強的魯棒性，具體控制流程如下圖。
△ 控制策略應用流程示意圖 該工作首先采用動態(tài)線性化方法重構離散時間非線性過程，通過自適應方法獲得與控制輸入線性相關的時變參數(shù)，并通過DESO估計未知非線性項。然后，通過考慮規(guī)定的性能并使用從約束跟蹤誤差轉換而來的無約束向量，設計了一種無模型滑模控制器。此外，提出了嚴格的穩(wěn)定性分析，以顯示滑模函數(shù)的有界性以及輸出跟蹤誤差的預設瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)性能。最后將所提方法應用于水熱交換系統(tǒng)，控制方案的有效性和優(yōu)越性得到了驗證（如下圖所示）。

△ 水熱系統(tǒng)算法應用結果圖

成果二

發(fā)展非理想驅動下超聲電機并聯(lián)技術

—— 實現(xiàn)超聲電機大功率輸出

隨著科學技術的不斷發(fā)展，高新技術領域對驅動元件的要求越來越高。因此，近年來許多國內外專家學者一直專心于研發(fā)新原理、新結構的電機，如靜電電機、超聲電機（Ultrasonicmotors）、仿生電機、光熱電機、形狀記憶合金電機、微波電機等。其中，超聲電機由于其易于小型化、定位精度高、能量密度大、響應時間短、斷電自鎖、無噪聲、能適應多種極端環(huán)境、抗電磁干擾等優(yōu)點，受到了廣大學者們的青睞。超聲電機是利用壓電陶瓷的逆壓電效應來工作的，其首先通過電信號激發(fā)壓電陶瓷產生形變，然后通過與壓電陶瓷緊密貼合的彈性體將這種形變能傳遞到定子的驅動足上，再依靠驅動足與動子（或轉子）之間的摩擦作用驅動動子（或轉子）做宏觀上的直線運動（或旋轉運動）。在過去的十多年中，超聲電機廣泛地應用于多個技術領域，從我們日常生活中使用的產品（如手機、相機鏡頭、汽車、機器人等），到最先進的航空航天領域（如我國的嫦娥三號、四號和五號登月飛船以及“行云二號”的1、2號和“巢湖一號”衛(wèi)星），都能發(fā)現(xiàn)超聲電機的蹤跡。

△ 超聲電機及其在嫦娥5號登月飛船上的應用實際應用中，單個超聲電機的輸出功率比較小，往往難以滿足使用要求。為了獲得更大的輸出功率，對超聲電機并聯(lián)技術的研究成為了一個熱點。相比于改變超聲電機定子的結構，多定子并聯(lián)的一個顯著優(yōu)點是無需重新設計定子的結構。然而，多定子并聯(lián)所產生的功率并不是幾個電機功率的線性疊加。近日，基礎專項劉振博士作為第一作者在國際學術期刊 Ultrasonics 上發(fā)表了題為“Dynamic modeling andanalysis of bundled linear ultrasonic motors with non-ideal driving”(非理想驅動情況下直線超聲電機并聯(lián)動力學建模與分析 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ultras.2022.106717）的研究論文。針對兩個并聯(lián)的直線超聲電機的動力學特性進行研究，尋找實現(xiàn)并聯(lián)電機輸出功率最大化的激勵方法。論文利用構建的非理想驅動情況下直線超聲電機并聯(lián)的動力學模型，分析了并聯(lián)電機協(xié)同運動中異步問題及干涉現(xiàn)象，闡明了非理想驅動情況下雙定子工作時的力傳遞過程，所提出模型的有效性和準確性得到了試驗的驗證。
△ 并聯(lián)電機模型結構圖

△ 結果分析圖

季華實驗室智能機器人工程研究中心以“頂天立地，全面開放，以人為本，注重實效”為建設宗旨，針對我國機器人“缺芯少魂”、核心技術長期受制于人的問題，聚焦新一代泛在智能機器人理論技術體系、核心技術和系列化產品的研發(fā)，達到上可“頂天”解決高難度核心技術問題，下可“立地”推進復雜高新技術科研項目應用落地，引領中國智能機器人技術的發(fā)展?；A性關鍵性技術研究項目由國家重大人才引進工程專家張立華教授牽頭。項目針對智能機器人領域的基礎共性關鍵的卡脖子技術，基于原創(chuàng)全息群智智能理論，實現(xiàn)智能機器人適用的新一代人工智能算法；以群智芯片為基礎打造基礎硬件支撐，提供群智機器人感知、認知、決策與執(zhí)行的核心大腦；從機器人控制技術切入，攻關機器人的新型驅控、一體化關節(jié)等機器人核心器部件，助力形成全自主、智能化、高性能的機器人智能終端產業(yè)共性關鍵技術。 來源：智能機器人基礎性關鍵性技術研究項目團隊