【正文】 畢業(yè)設(shè)計 (論文 )外文資料翻譯 系 部： 機械工程系 專 業(yè)： 機械工程及自動化 姓 名： 學(xué) 號： 外文出處： Advance online publication: 4 August 2020 附 件： ； 。 指導(dǎo)教師評語： 該生的外文翻譯基本正確， 沒有嚴(yán)重的語法或拼寫錯誤，已達(dá)到本科畢業(yè)的水平。 簽名： 年 月 日 附件 1：外文資料翻譯譯文 對移動式遙控裝置的智能控制 —— 使用 2型模糊理論 摘要：我們針對單輪移動式遙控裝置的動態(tài)模型開發(fā)出一種追蹤控制器，這種追蹤控制器是建立在模糊理論的 基礎(chǔ)上將運動控制器和力矩控制器整合起來的裝置。用計算機模擬來確定追蹤控制器的工作情況和它對不同航向的實際用途。 關(guān)鍵詞：智能控制、 2型模糊理論、移動式遙控裝置 I. 介紹 由于受運動學(xué)強制約束，移動遙控裝置是非完整的系統(tǒng)。描述此約束的恒等式不能夠明確的反映出遙控裝置在局部及整體坐標(biāo)系中的關(guān)系。因此，包括它們在內(nèi)的控制問題吸引了去年控制領(lǐng)域的注意力。 不同的方法被用來解決運動控制的問題。 Kanayama等人針對一個非完整的交通工具提出了一個穩(wěn)定的追蹤控制方案，這種方案使用了 Lyapunov功能。 Lee等人用還 原法和飽和約束來解決追蹤控制。此外，大多數(shù)被報道過的設(shè)計依賴于智能控制方式如模糊邏輯控制和神經(jīng)式網(wǎng)絡(luò)。 然而上述提到的發(fā)表中大多數(shù)都集中在移動式遙控裝置的運動模塊，即這些模塊是受速度控制的。而很少有發(fā)表關(guān)注到不完整的動力系統(tǒng)，即受力和扭矩控制的模塊：布洛克。 在 2020年 12月 15日被視為標(biāo)準(zhǔn)并且在 2020年 3月 5日被公認(rèn)的手稿。這一著作在某種程度上受到 DGEST—— 一個在 Grant 。研究者們同樣也受到了來自 CONACYT—— 給予他們研究成果的獎學(xué)金的支持。 在這篇論文中我 展現(xiàn)了一臺追蹤單輪移動式遙控裝置的控制器，這臺追蹤控制器用了一種控制條件如移動遙控裝置的速度達(dá)到了有效速度，還用了一種模糊理論控制器如給實際遙控裝置提供了必要扭矩。這篇論文的其余部分的結(jié)構(gòu)如下：第二部分和第三部分對問題作了簡潔描述，包括了單輪車移動遙控裝置的運動和動力模塊和對追蹤控制器的介紹。第四部分用追蹤控制器列舉了些模擬結(jié)果。第五部分做出了結(jié)論。 II. 疑難問題陳述 A移動控制裝置 這個被看作單輪移動控制器的模型（見圖 1），它是由兩個同軸驅(qū)動輪和一個自由前輪組成。 圖 1. 旋轉(zhuǎn)移動機械 手 運動規(guī)律可見平面 5的運動方程式 qamp。=0sincos??000wv M(q)amp。+V(q,q)v+G(q)=? (1) q=? ??,yx T q是描述控制器位置的坐標(biāo)矢量，（ x， y）是笛卡爾坐標(biāo)，它指出了構(gòu)件的移動中心， θ 是構(gòu)件朝向和 x軸之間的夾角（夾角為逆時針形式）； v為 速度矢量， v 和 w分別為長度和角速度 。 τ為輸入矢量， M是一個對稱的正定義的固定零件， R是一個向心的零件 ,G是重力矢量。等式（ 1， a）表示移動控制裝置的運動或駕駛系統(tǒng)。注意到防滑條件強加了一個不完整的約束，也就是說這個移動控制裝置只能夠朝著驅(qū)動輪軸線的方向移動。 ycos? xsin? =0 (2) 移動遙控裝置式的追蹤控制器構(gòu)造如下：一條特定的預(yù)想軌跡 q和移動遙控裝置的方向，我們必須設(shè)計出一個控制器使其適用于合適 的扭矩諸如測定的位置達(dá)到參考位置（由 3式表示）。 0)(lim ???? tqq dt （ 3） 為了達(dá)到控制目標(biāo)，我們基于 5的步驟，我們得到 τ(t) 利用模糊邏輯控制器（ FLC）控制著輪系 ()。追蹤控制器的大體結(jié)構(gòu)見圖 2 我們基于 Kanayama等人提議的程序和 Nelson等人解決運動模塊的追蹤問題，這由 V表示出來。假設(shè)軌跡 q達(dá)到了（ 4）式的要求： qd =0sincosdd??100ddwv (4) 用遙控器的局部框架（圖 1中的移動坐標(biāo)系），錯誤的坐標(biāo)可被定義為： e=Te (qd q),?eeeyx =1000cossin0sincos????? =?????dddyyxx (5) 輔助速度控制著輸入量，其可以對（ 1， a）實現(xiàn)追蹤。表示如下： vc =fc (e,vd ),ccwv =?? ekvekww ekevdyddxd s inc os321?? ?? (6) 其中 k1, k2 and k3是連續(xù)的正整數(shù) 模糊邏輯控制器的目的是找出控制輸入量 τ 如實際速度矢量 v和速度矢量 vc之間的關(guān)系 0vlim ???? vdt （ 7） 就像圖 2中所顯示的一樣，根本上說 FLC有兩個輸入變量相應(yīng)的引出兩個速度錯誤，分別是長度和角度 ，且兩個輸出變量，驅(qū)動和旋轉(zhuǎn)輸入扭矩，分別為 F和 N，他們的作用分別是 1的所有直角和 2的梯形，且很容易被估算出來。 圖 3和圖 4描繪了 N,C,P代表的模糊方框中的 MFS結(jié)合了每一個輸入和輸出變量，這些變量都被包括在范圍 [1,1]中 圖 2. 追蹤控制結(jié)構(gòu) 圖 3. 輸入可變電壓 ev 和 ew 圖 4. 輸出的 F和 N FLC中包含 9條控制著輸入和輸出關(guān)系的直線，這采用了 Mamdani形式的推論引擎，我們利用了萬有引力中心的方法來實現(xiàn)非模糊程序。在表格 1中，我們表現(xiàn)了一種直線形式： Rule i: 假如 ev 是 G1 ， ew 是 G2 那么 F 是 G3 ， N 是 G4 Where G1..G4 are the fuzzy set associated to each variable and i= 1 ... 9. 表 1 模糊尺組 In Table I, N means NEGATIVE, P means POSITIVE and C means ZERO. 在 Matalb實現(xiàn)的模擬實驗是用來測試移動式遙控裝置的追蹤控制器（在（ 1）中已有定義）。我們認(rèn)為初始位置 q和 初始速度 v。在圖 5到圖 8中，我們體現(xiàn)了對于情況 1的模擬結(jié)果。位置和方向錯誤分別見圖 5和圖 6，錯誤可近似于零。追蹤軌跡（見圖 7）也和預(yù)想的及其接近，速度錯誤（見圖 8）減小至 0，達(dá)到了整個模擬過程中 1秒內(nèi)的控制目標(biāo)。圖 9是測試控制器的模擬簡圖。圖 10是三個變量的追蹤錯誤。最后，圖 11是遺傳運算法則的演化過程，這個通常用來查找模糊控制器的最佳參數(shù)。 圖 。（直線為 x，虛線為 y） 圖 圖 圖 8. 速度錯誤 : 實線 : 錯誤在 e, 虛線 :錯誤在 evw 圖 9 控制器的模擬板塊 圖 10三個變量的跟蹤錯誤 圖 11 查找最優(yōu)的方案仿真 表 2為模糊控制器在 25個在不同環(huán)境下所產(chǎn)生的模擬結(jié)果。從這個表中我們同樣選擇了不同的速度和位置參數(shù) 表 2 不同模糊控制器實驗仿真 追蹤控制器是將單輪移動遙控裝置的模糊邏輯控制器與可測定點的穩(wěn)定性和速度軌跡的動力學(xué)整合起來的。計算機模擬結(jié)果確定了這臺控制器可以實現(xiàn)我們的目標(biāo)。在以后的工作中，圖 2中的控制結(jié)構(gòu)可以做些擴展，比如說增加些跟蹤的準(zhǔn)確性或工作性能。 附件 2：外文原 文 Intelligent Control of an Autonomous Mobile Robot using Type2 Fuzzy Logic Abstract— We develop a tracking controller for the dynamic model of unicycle mobile robot by integrating a kinematic controller and a torque controller based on Fuzzy Logic Theory. Computer simulations are presented confirming the performance of the tracking controller and its application to different navigation problems. Index Terms—Intelligent Control, Type2 Fuzzy Logic, Mobi