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针对移动机器人的工业无线传感云中的自适应信任进化机制

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简介:
本文提出了一种在工业无线传感云环境中,适用于移动机器人的自适应信任进化机制。该机制能够动态调整并优化机器人之间的信任关系,有效提升系统的安全性和稳定性。 在智能制造系统中,工业无线传感器网络与生产设备以分散且无人值守的方式运行。传感云作为一种潜在的技术能够有效地将这些设备集成到云端,并为移动机器人提供服务。然而,当移动机器人通过传感云平台访问远程的云设备时,由于攻击者可能利用无线信道截获密钥并监听操作内容,因此确保安全和可靠的操作需要有效的密钥管理和权限控制机制。 为了应对这一挑战,我们形式化了博弈参与者的效用函数,并分析了自适应信任度更新的过程。在此基础上提出了一种基于演化博弈的自适应信任管理机制。通过仿真实验验证发现,该方法能够显著提升传感云网络系统及设备的安全性能。

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    本文提出了一种在工业无线传感云环境中,适用于移动机器人的自适应信任进化机制。该机制能够动态调整并优化机器人之间的信任关系,有效提升系统的安全性和稳定性。 在智能制造系统中,工业无线传感器网络与生产设备以分散且无人值守的方式运行。传感云作为一种潜在的技术能够有效地将这些设备集成到云端,并为移动机器人提供服务。然而,当移动机器人通过传感云平台访问远程的云设备时,由于攻击者可能利用无线信道截获密钥并监听操作内容,因此确保安全和可靠的操作需要有效的密钥管理和权限控制机制。 为了应对这一挑战,我们形式化了博弈参与者的效用函数,并分析了自适应信任度更新的过程。在此基础上提出了一种基于演化博弈的自适应信任管理机制。通过仿真实验验证发现,该方法能够显著提升传感云网络系统及设备的安全性能。
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    本文探讨了自适应控制技术在工业机器人中的应用与实现方法,分析其优势及面临的挑战,并提出未来研究方向。 本段落介绍了工业机器人的控制方法及其应用。
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    本文探讨了在无速度传感器感应电机控制系统中的自适应观测器设计方法,旨在提高系统的稳定性和性能。通过理论分析和实验验证,提出了一种新颖有效的估计转速策略。 “无速度传感器感应电机系统的自适应观测器设计”这一主题涉及的知识点如下: 1. 无速度传感器感应电机系统:这种交流电机广泛应用于工业领域,具有结构简单、成本低及维护方便等优点。然而,由于缺乏直接测量转子速度的传感器,精确控制其速度和位置较为复杂。在控制系统中遇到传感器故障或缺失时,则需要采用无速度传感器技术。 2. 自适应观测器:这是一种用于估计难以直接测量的状态变量的技术工具,在无速度传感器感应电机系统中的应用可以基于定子电流、电压等可测参数来估算转速及位置信息。自适应观测器的设计需确保其参数能够根据电机动态特性进行自我调整,从而提高状态估计的精确性和鲁棒性。 3. 研究背景:浙江大学电气工程学院陈嘉豪博士及其导师黄进教授在国家重点基础研究发展计划(973计划)的支持下设计了适用于无速度传感器感应电机系统的自适应观测器。该研究旨在提升电机系统运行可靠性与智能控制水平,特别是在状态监测和参数辨识方面。 4. 应用领域:感应电机被广泛应用于工业驱动、电动车辆及家用电器等领域,在这些应用场景中,精确掌握电机工作状况对于实现高效能量转换至关重要。无速度传感器技术的应用有助于降低整体成本并提高系统灵活性与可靠性。 5. 研究贡献:论文可能提出了新的自适应观测器算法,并展示了该方法在感应电机控制中的实际应用及仿真测试结果;同时提供了不同工况下观测器性能的实验数据,以及与其相比的传统有传感器控制系统的表现对比分析。 6. 学术影响:这项研究为电机控制领域带来了新理论与技术进展,有望促进相关控制系统设计的进步。论文发表后获得了学术界的认可,并可通过知网查阅引用,供其他研究人员参考和进一步探讨。 7. 致谢部分:文中表达了对参与者及帮助者的感谢之情,表明该研究成果是团队合作的结晶;致谢内容通常包括导师、同事、朋友以及提供支持的各种机构和个人等。
  • 模型永磁直线仿真程序代码
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    本项目提供了一套基于无模型自适应控制策略的永磁直线电机仿真程序代码。通过该代码可实现对电机系统的高效、精确控制,适用于科研与工程应用。 我发表的小论文使用了程序代码来研究永磁直线电机的速度位置跟踪问题,并采用了无模型自适应控制方法。
  • 常用用解析
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    本文章深入分析了各类常用传感器如力矩传感器、视觉传感器等在工业机器人中的重要功能与作用,旨在提高读者对这些技术的理解及其在自动化制造领域的应用价值。 在工业自动化领域,机器需要依靠传感器提供的数据来准确执行任务。机器人已经广泛使用各种类型的传感器以提高其适应性。例如,许多协作型机器人配备了力矩传感器与摄像机等设备,从而能够在操作过程中获得更佳的视角,并确保工作环境的安全。 以下是一些可以集成到机器人单元中的常用传感器类型: 1. 二维视觉传感器:这种技术类似于普通的摄像头,但它能够执行多种任务,如检测移动物体或在传送带上定位零件。市场上已经存在一段时间的二维视觉系统,在行业中占据了一定份额。智能相机可以通过识别零件来帮助机器人确定其位置,并根据接收到的信息调整机器人的动作。 2. 三维视觉传感器:相较于二维图像技术,这种类型的传感器可以提供更详细的空间信息和深度感知能力。
  • 永磁同步电位置系统
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    本研究探讨了在自适应控制策略下,实现永磁同步电机无位置传感器系统的可行性与优越性,通过算法优化提升了电机运行精度和稳定性。 该系统包含电机仿真及详细报告。此系统以PMSM作为控制对象,并采用模型参考自适应算法实现对PMSM转子速度与位置的辨识。同时使用矢量控制技术,构建了PMSM无传感器控制系统。
  • 线网络归属性路由容错
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    本研究聚焦于提升无线传感器网络性能,提出一种基于人归属性的高效路由容错机制,旨在增强网络稳定性与数据传输可靠性。 无线传感器网络(WSN)中的传感器由于能量消耗及硬件故障等原因容易出现故障,因此容错成为了该领域的一个关键问题之一。当前的容错机制要么需要额外的能量来检测并从故障中恢复,要么就需要使用更多的硬件与软件资源。 本段落提出了一种新的适用于WSN的能量感知型容错机制——Informer Homed Routing(IHR)。在我们的方案下,非簇头节点仅选择有限数量的目标进行数据传输,从而减少了能量的消耗。实验结果显示,在能耗方面,相较于现有的两种协议——低能耗自适应群集层次结构(LEACH)和双归属路由(DHR),我们提出的IHR机制能够显著降低能源使用量。
  • 基于模糊滑模力学控用(2011年)
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    本文探讨了将自适应模糊滑模控制策略应用于移动机器人的动力学控制中,以提高其运动性能和稳定性。研究于2011年完成。 针对非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题,本段落提出了一种结合自适应分流运动学控制与自适应模糊滑模动力学控制的混合算法。通过采用自适应分流运动学控制方法解决了由于初始位姿偏差较大而引起的速度突变问题;利用滑模控制的稳定性和鲁棒性优势来应对机器人的参数和非参数不确定性挑战,同时引入了基于自适应调节算法的模糊控制系统以调整滑模控制器中的增益设置。这种方法能够增强系统对随机不确定性的适应能力,并有效消除滑模控制中常见的输入抖振现象。设计过程中采用了Lyapunov方法确保整个系统的稳定性和收敛性。仿真结果表明,该混合控制器可以产生平滑的速度输出信号,从而提高非完整移动机器人的轨迹跟踪性能和稳定性。
  • 基于MRAS速度控方法
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    本研究提出一种基于模型参考自适应系统(MRAS)的感应电动机无传感器速度控制策略,通过算法优化实现精确且稳定的电机转速控制。 为了应对传统感应电动机转速辨识算法仅限于识别电机转速而不考虑定子电阻变化对辨识结果影响的问题,本段落提出了一种基于MARS的改进型无速度传感器控制方法。该方法利用电压模型输出作为转子磁链和定子电阻的理想值,并采用电流模型输出来估算这些参数的实际值。依据MARS理论,将电压模型设为参考模型而电流模型则作为自适应调整模型,以此来进行电动机转速及定子电阻的辨识工作。仿真测试表明,该方法能够同时准确地识别出电机转速和定子电阻的变化情况,并有效解决了因定子电阻变化导致的电动机速度估计偏差问题,从而显著提升了感应电动机控制系统在低速状态下的性能表现。
  • 型MRAS速度系统探究
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    本研究聚焦于改进型模型参考自适应系统(MRAS)在无传感器感应电机控制中的应用,旨在提升系统动态响应及稳定性。通过优化算法实现精确转速估计,进而提高整个驱动系统的性能和可靠性。 在研究感应电机矢量控制系统的过程中,针对转速闭环控制环节的必要性以及受限于速度传感器成本、安装维护困难及工业现场环境恶劣等因素的影响,朱姝和李阳对无速度传感器技术进行了深入的研究,并提出了改进型模型参考自适应(MRAS)的无速度传感器矢量控制方案。他们利用MATLAB软件建立了感应电机无速度传感器转子磁链定向矢量控制系统模型并通过仿真验证了该系统的可行性与实用性。 感应电机矢量控制基于电动机的动态数学模型,将不能分离的转矩电流和励磁电流分离开来,并通过相位差90°的转矩电流和励磁电流分别进行控制以获得类似直流电动机的性能。在矢量控制中,基本思路是产生同样的旋转磁场,通过Park变换将三相坐标系中的交流电流转换为两相静止坐标系上的交流电流,再通过同步旋转变换等效于同步旋转坐标系上的直流电流。其目标在于让感应电机转子总磁通接近直流电动机的励磁磁通,从而实现转矩和励磁解耦。 在动态模型分析中,采用两相同步旋转坐标变换来实现矢量控制的关键是获得准确的转子磁链信号。该系统中的转子磁链模型主要分为电流模型和电压模型两种类型:其中电流模型通过测量电机电流估算出转子磁场;而电压模型则基于电机电压与电流变量进行估计。 无速度传感器矢量控制技术的研究始于上世纪70年代,学者们提出了多种方法来识别并计算电动机的速度,包括直接计算法、模型参考自适应法(MRAS)、扩展卡尔曼滤波器等。其中,模型参考自适应法是目前较为传统且广泛使用的一种方法。该方法通过设置不含未知参数的数学模型作为参考模型,并将含有待估算参数的数学模型设为可调节模型,利用输出量误差来形成自适应律以实时调整可调模型参数,从而实现控制对象输出跟踪参考模型的目标。 在MRAS速度辨识中,转子磁通估计法是常用的方法之一。具体而言,在此研究中作者采用了电压模型作为不含电机转速的参考模型,并使用含有电机转速信息的电流模型作为调节模型。通过基于两者之间误差构成自适应律来调整可调模型参数实现输出跟踪控制。 感应电机矢量控制技术的进步不仅促进了交流调速系统的快速发展,还推动了整个电机控制系统理论与实践的进步。通过对无速度传感器技术的研究和改进可以进一步降低成本并提高系统可靠性及适用性,特别是在工业现场等恶劣环境下使用该技术将具有更大的优势和发展前景。随着算法和技术的不断进步,未来的感应电机控制将会更加精确高效,并能满足更多样化的工业需求。