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公开(公告)号：CN110190795B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201910499568.5
申请日：2019-06-11
Applicant: 东北大学
IPC: H02P21/22 , H02P25/026 , H02P27/08
Abstract: 本发明的一种永磁同步电机级联式鲁棒预测电流控制方法，包括：获取实际电机位置与期望位置的差值输入PI速度调节器，得到期望的q轴电流分量；建立永磁同步电机鲁棒预测电流控制器，将期望的d轴和q轴电流分量输入鲁棒预测电流控制器，得到电机的d轴和q轴电压分量，并通过park逆变换后经过电压空间矢量脉宽调制后实现永磁同步电机的精确控制。鲁棒预测电流控制器由模型预测电流控制和扰动补偿控制器串联连接，是一种级联式复合控制方法。本发明利用扰动补偿控制器取代传统的扰动观测器/参数估计器，消除了扰动观测/参数估计不准确对控制系统的影响。
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公开(公告)号：CN110190795A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910499568.5
申请日：2019-06-11
Applicant: 东北大学
IPC: H02P21/22 , H02P25/026 , H02P27/08
Abstract: 本发明的一种永磁同步电机级联式鲁棒预测电流控制方法，包括：获取实际电机位置与期望位置的差值输入PI速度调节器，得到期望的q轴电流分量；建立永磁同步电机鲁棒预测电流控制器，将期望的d轴和q轴电流分量输入鲁棒预测电流控制器，得到电机的d轴和q轴电压分量，并通过park逆变换后经过电压空间矢量脉宽调制后实现永磁同步电机的精确控制。鲁棒预测电流控制器由模型预测电流控制和扰动补偿控制器串联连接，是一种级联式复合控制方法。本发明利用扰动补偿控制器取代传统的扰动观测器/参数估计器，消除了扰动观测/参数估计不准确对控制系统的影响。
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公开(公告)号：CN109543332A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811460086.0
申请日：2018-11-30
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种系列化机器人腕部减速器选型方法，包括以下步骤：S1、选定确定系列的减速器范围；构建以下约束条件，在确定系列的减速器范围内，首选额定扭矩最小的减速器；S2、选定确定系列的伺服电机范围；在确定系列的伺服电机范围内，首选额定输出功率最小的伺服电机；S3、伺服电机及减速器的匹配；确定惯量匹配、验证条件，进行验证步骤，选择符合标准的伺服电机和减速器组合。本发明所述的系列化机器人腕部减速器选型方法，和传统计算方法相比，降低了繁琐的计算量，并在保持伺服系统高性能的同时使其具有更高的性价比，是一种新的系列化机器人腕部减速器选型方法。
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公开(公告)号：CN109459254A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811226479.5
申请日：2018-10-22
Applicant: 东北大学
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明公开一种多关节机器人动力学半物理仿真平台，该平台包括多组关节半物理仿真模块、信号采集模块和控制模块；所述关节半物理仿真模块包括依次连接的机器人关节驱动电机、位置传感器、扭矩传感器、磁粉离合器和变惯量加载机构。本发明能够满足不同类型机器人的不同位置关节的动力学测试，同时实现对多关节进行同步性能测试。每组仿真模块的动力学测试范围更宽，有效地模拟测试不同工况下的机器人各关节的动力学性能。本发明设计结构简单，易于实现，具有较高的安全性和可靠性。本发明对机器人动力学验证与优化具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113095390B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202110359489.1
申请日：2021-04-02
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/2415 , G06N20/20 , G06F16/28 , G01C21/18
Abstract: 本发明的基于云数据库和改进集成学习的手杖运动分析系统及方法，根据手杖采集的数据集训练LightBE模型，将训练好的模型移植到Raspberry Pi zero w系统板。再通过姿态传感器实时采集加速度、角速度数据，经过窗口矩阵处理后输入系统板中进行实时分类，将分类后的运动状态和时间信息上传云数据库，供远程智能终端获取。本发明的方法能克服分类过程中相似类别分类准确率低和噪声影响的问题，实现了对运动状态的高精度分类，物联网技术的应用使得看护者可在任何地点实时监测使用者的运动状态，也可实现一段时间的运动分析和历史记录查询。对运动行为的分析也为进一步的看护和照顾提供了方便。
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公开(公告)号：CN114055477B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202111534995.6
申请日：2021-12-15
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的一种用于双电机共轴驱动机器人关节的消隙控制方法，设计一种基于导纳控制策略的自适应位置补偿器保证双电机一直处在对抗状态。补偿器包括接触力控制模式、抗扰模式及两种模式的切换条件；根据双电机消隙原理对动力学模型进行简化，将简化后的动力学模型重构成扩展状态方程的形式；基于扩展状态方程，设计双电机位置跟踪控制器；将自适应位置补偿器和双电机线性自抗扰位置跟踪控制器融合，得到双电机共轴驱动机器人关节消隙控制方法。本发明方法在实现负载跟踪的前提下，当机器人关节存在外部扭矩扰动时以及考虑机械加工与装配误差导致齿隙大小不均匀，仍能够消除齿隙非线性的影响，并最大限度地降低双电机能耗。
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公开(公告)号：CN114055477A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111534995.6
申请日：2021-12-15
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的一种用于双电机共轴驱动机器人关节的消隙控制方法，设计一种基于导纳控制策略的自适应位置补偿器保证双电机一直处在对抗状态。补偿器包括接触力控制模式、抗扰模式及两种模式的切换条件；根据双电机消隙原理对动力学模型进行简化，将简化后的动力学模型重构成扩展状态方程的形式；基于扩展状态方程，设计双电机位置跟踪控制器；将自适应位置补偿器和双电机线性自抗扰位置跟踪控制器融合，得到双电机共轴驱动机器人关节消隙控制方法。本发明方法在实现负载跟踪的前提下，当机器人关节存在外部扭矩扰动时以及考虑机械加工与装配误差导致齿隙大小不均匀，仍能够消除齿隙非线性的影响，并最大限度地降低双电机能耗。
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公开(公告)号：CN113095390A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110359489.1
申请日：2021-04-02
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的基于云数据库和改进集成学习的手杖运动分析系统及方法，根据手杖采集的数据集训练LightBE模型，将训练好的模型移植到Raspberry Pi zero w系统板。再通过姿态传感器实时采集加速度、角速度数据，经过窗口矩阵处理后输入系统板中进行实时分类，将分类后的运动状态和时间信息上传云数据库，供远程智能终端获取。本发明的方法能克服分类过程中相似类别分类准确率低和噪声影响的问题，实现了对运动状态的高精度分类，物联网技术的应用使得看护者可在任何地点实时监测使用者的运动状态，也可实现一段时间的运动分析和历史记录查询。对运动行为的分析也为进一步的看护和照顾提供了方便。
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公开(公告)号：CN109459254B
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201811226479.5
申请日：2018-10-22
Applicant: 东北大学
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明公开一种多关节机器人动力学半物理仿真平台，该平台包括多组关节半物理仿真模块、信号采集模块和控制模块；所述关节半物理仿真模块包括依次连接的机器人关节驱动电机、位置传感器、扭矩传感器、磁粉离合器和变惯量加载机构。本发明能够满足不同类型机器人的不同位置关节的动力学测试，同时实现对多关节进行同步性能测试。每组仿真模块的动力学测试范围更宽，有效地模拟测试不同工况下的机器人各关节的动力学性能。本发明设计结构简单，易于实现，具有较高的安全性和可靠性。本发明对机器人动力学验证与优化具有重要意义。
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