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公开(公告)号：CN114815806A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210235182.5
申请日：2022-03-11
Applicant: 山东科技大学 , 青岛博晟优控智能科技有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于AGV控制系统的运动控制方法，该方法包括以下步骤：AGV控制系统计算给定轨迹的位置坐标与当前位置传感器测量得到的AGV实际坐标差值；采用基于天牛须搜索优化的自适应解耦PID控制器对差值进行解耦，转化成角度和距离；角度控制器和距离控制器根据解耦信息分别通过控制推杆电机和数字电位器来控制AGV的转向和车速。本发明提出的基于天牛须搜索优化的自适应解耦PID控制器整定效果好、收敛速度快、生产成本低，可在工业中生产；本发明提出的基于该PID控制器的控制方法可以有效的改善AGV轨迹跟踪精度问题。
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公开(公告)号：CN114352642B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202111584276.5
申请日：2021-12-23
Applicant: 西北工业大学 , 青岛博晟优控智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种应用于控制系统的无焊接轴承组件，涉及机械控制领域。其包括推杆电机、轴承、轴承托架和尾部中间件。轴承托架设有柱形沉孔，两个沉孔对称贴合可形成一个可容纳轴承的容纳腔。轴承托架各具有延伸段作为轴承托架固定部。电机尾部中间件其中一相对侧各具有延伸段作为中间件固定部。两个轴承托架与尾部中间件固定连接，尾部中间件与推杆电机的尾部机壳固定连接。本发明通过尾部中间件以及轴承托架等相互配合，可避免推杆电机尾部机壳与旋转轴之间的直接摩擦造成推杆电机尾部机壳的磨损，能提高推杆电机使用过程中的稳定性和耐用程度，并仅通过更换中间件就可使用不同类型的推杆电机，降低后期维护以及升级的成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114352642A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111584276.5
申请日：2021-12-23
Applicant: 西北工业大学 , 青岛博晟优控智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种应用于控制系统的无焊接轴承组件，涉及机械控制领域。其包括推杆电机、轴承、轴承托架和尾部中间件。轴承托架设有柱形沉孔，两个沉孔对称贴合可形成一个可容纳轴承的容纳腔。轴承托架各具有延伸段作为轴承托架固定部。电机尾部中间件其中一相对侧各具有延伸段作为中间件固定部。两个轴承托架与尾部中间件固定连接，尾部中间件与推杆电机的尾部机壳固定连接。本发明通过尾部中间件以及轴承托架等相互配合，可避免推杆电机尾部机壳与旋转轴之间的直接摩擦造成推杆电机尾部机壳的磨损，能提高推杆电机使用过程中的稳定性和耐用程度，并仅通过更换中间件就可使用不同类型的推杆电机，降低后期维护以及升级的成本。
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公开(公告)号：CN113510704A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110709508.9
申请日：2021-06-25
Applicant: 青岛博晟优控智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习算法的工业机械臂运动规划方法，属于强化学习应用于机械臂运动规划领域。本发明将强化学习Actor‑Critic算法应用到机械臂运动规划中，使机械臂与环境建立起一种交互关系，通过与环境的实时交互进行训练，提高机械臂对环境的适应能力，从而实现自主学习控制；本发明首先搭建机械臂手眼系统的仿真环境，然后根据仿真环境建立强化学习算法模型，最终完成机械臂的运动规划训练，实现机械臂的智能控制；该发明提出基于强化学习的机械臂运动规划算法具有良好的环境适应性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119472317A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510074423.6
申请日：2025-01-17
Applicant: 山东科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性优化算法的AGV轨迹跟踪控制方法，属于轨迹跟踪技术领域，包括如下步骤：步骤1、根据AGV在二维平面中的运动学关系建立离散运动模型；步骤2、基于离散运动模型，根据参考轨迹设计AGV的二次损失函数；步骤3、计算所有采样时刻控制输入的梯度；步骤4、计算所有采样时刻控制输入的海森矩阵；步骤5、设计非线性优化算法并求最优解；步骤6、将最优解的第一个控制输入转化为控制指令驱动AGV运行；当AGV在平面坐标系下的位姿发生变化时，重复执行步骤3‑步骤5，进而实现AGV的轨迹跟踪控制。本发明计算效率高且稳定，有助于实现在线实时的高精度AGV轨迹跟踪。
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公开(公告)号：CN118672143B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411163914.X
申请日：2024-08-23
Applicant: 山东科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于最优控制器设计的新优化算法及AGV轨迹跟踪方法，属于算法及控制技术领域，新优化算法的设计过程为：将被优化问题转化为最优控制器设计问题；根据最优控制器设计问题的最优控制输入和最优状态方程，提出新的迭代格式；设计具体的优化迭代算法。本发明提出的新优化算法是超线性收敛的，比梯度下降法收敛的更快，比牛顿法适用的范围更广。进行AGV轨迹跟踪是新优化算法的应用之一，将AGV轨迹跟踪问题描述成非线性优化问题，利用新优化算法求解可得到AGV轨迹跟踪的最优控制输入序列。采用新优化算法实现的AGV轨迹跟踪，具有稳定、跟踪精度高的特点。
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公开(公告)号：CN118672143A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411163914.X
申请日：2024-08-23
Applicant: 山东科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于最优控制器设计的新优化算法及AGV轨迹跟踪方法，属于算法及控制技术领域，新优化算法的设计过程为：将被优化问题转化为最优控制器设计问题；根据最优控制器设计问题的最优控制输入和最优状态方程，提出新的迭代格式；设计具体的优化迭代算法。本发明提出的新优化算法是超线性收敛的，比梯度下降法收敛的更快，比牛顿法适用的范围更广。进行AGV轨迹跟踪是新优化算法的应用之一，将AGV轨迹跟踪问题描述成非线性优化问题，利用新优化算法求解可得到AGV轨迹跟踪的最优控制输入序列。采用新优化算法实现的AGV轨迹跟踪，具有稳定、跟踪精度高的特点。
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