【摘 要】
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搭建了气动人工肌肉静态测试平台,在0.1~0.8 MPa气压下进行多次测量试验,对气动人工肌肉进行特性分析,根据理论模型和测试数据建立了数学模型,模型求解精度较好。考虑外负载
【机 构】
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南京航空航天大学机电学院,东北林业大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51405229),江苏省自然科学基金资助项目(BK20151470,BK20171416)
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搭建了气动人工肌肉静态测试平台,在0.1~0.8 MPa气压下进行多次测量试验,对气动人工肌肉进行特性分析,根据理论模型和测试数据建立了数学模型,模型求解精度较好。考虑外负载、气源气压和系统摩擦等因素对数学模型的影响,结合RBF网络的快速学习能力设计了一种基于RBF网络的PID控制策略。在外负载50~200 N的条件下,搭建了气动人工肌肉动态测试平台并进行了多组位置控制试验。结果表明,传统PID控制只能在一定的外负载范围内实现较好的位置控制,基于RBF网络的PID控制能自适应调整PID参数,且响应速度快,
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