微管道机器人及其智能控制系统的研究

【摘要】： 微机器人的研究有着广泛的应用前景和社会需求，微机器人可应 用于生物医学、航空航天、国防、工业、农业及家庭等领域。微机器 人技术是多学科技术的综合，它是驱动器、传动装置、传感器、控制 器、电源等的高度集成。智能机器人的控制是目前自动控制的一个重 要研究方向，由于机器人本身的特点，对微机器人实现自主控制有着 特别的意义。 本文基于国内外已取得的科研成果，针对特种微机器人——微管 道机器人及其控制技术的若干理论和实际问题，进行深入的研究。主 要工作有以下几个方面。 （1）本文在查阅和掌握大量有关文献资料的基础上，系统地研 究了微管道机器人的驱动原理、移动原理及结构形式，并提出选择微 机器人移动机构的理论依据，指出微管道机器人设计应注意的主要问 题。 （2）分析了微管道机器人移动原理，阐述了电磁式微管道机器 人的设计，用最优化设计方法，设计了电磁式微管道机器人的微驱动 器，阐明了电磁式微管道机器人的组成与结构。设计并制造出电磁式 微管道机器人。 该机器人借用仿生学原理，结构独特、简单、新颖，驱动方式简 便、实用，移动灵活且速度快，能在一定形状的弯管内运动，可以方 便地实现前进和后退。 （3）对电磁式微管道机器人进行了实验研究，阐述了微管道机 器人及其控制系统结构与控制策略，分析了微管道内机器人的控制信 号序列，对微机器人的位移（速度）和驱动力进行了测量，提出了基于 激光干涉仪的微管道机器人运动（位移）的测量新方法。根据实验及测 中国科学院 博士学位论文 一 量结果给出了所设计的电磁式微管道机器人的技术性能指标。 N）根据微管道机器人运动的特点及其运行环境，分析了微管 道机器人运动的动力学稳定性。提出管道内受限微机器人运动的动力 学模型，并根据这一模型利用奇异摄动理论对微管道机器人管内运动 稳定性进行了研究。并通过计算机仿真研究得出了管道内微机器人的 稳定性条件。从理论上确认了微管道机器人管内运动的可能性和稳定 性，证明了电磁式微管道机器人设计计算的合理性。 瞩）将模糊神经网络技术用于微管道机器人的控制，以实现微 管道机器人的自主控制。根据提出的机器人的运行环境、神经网络结 构等参数高度集成的模糊神经网络自学习算法（该方法包括基于环境 识别的自监督学习算法和增强模糊神经网络结构等参数自学习算法＊ 对微管道机器人的自主学习控制进行了计算机仿真研究，并得出了初 步的仿真结果。