项目搭建了机器人两指末端执行器抓取系统，以番茄等果蔬为研究对象，选择伯格斯模型表征番茄的压缩变形特征，通过质构仪进行蠕变实验，获得不同成熟度番茄样本的粘弹性参数。构建了在线估计番茄粘弹性参数的神经网络模型，确定了网络的拓扑结构和参数，并利用质构仪试验实测数据对网络进行了训练，测试了网络模型的粘弹性参数估计性能。选择了匀减速、先匀速后减速以及变减速作为三种典型的抓取方式，并利用一次函数、巴特沃斯幅度平方函数和指数函数三种函数曲线描述机器人末端执行器实际抓取过程中不同抓取方式的速度变化，通过测量末端执行器抓取过程中力-时间、速度-时间以及位移-时间等数据，计算了三种抓取方式下产生的番茄塑性变形量。构建了机器人抓取过程中的触觉信息采集系统，利用主成分分析法进行触觉特征选择，基于KNN和SVM等算法进行了分类器设计，实现了末端机械手对不同果蔬硬度属性的识别。融合了自然环境中生长的果实的三维点云数据以及二维图像信息，运用GA-SVM等方法对果实进行了识别，实现了对果树枝条、树叶以及果实等不同对象的区分。项目的研究成果可以为开发抓取粘弹性物料的农业机器人提供理论基础，同时该成果也可以拓展到一般领域的服务机器人。

机器人化是农业机械的一个重要发展方向，而粘弹性农业物料机器人抓取即是其中一项关键共性技术。本项目首先在粘弹性流变特性理论基础上，采用数据挖掘技术分析抓取过程中实时采集的接触力、位移、滑动等多传感器大数据中蕴含的多维特征信息或特征组合包，通过机器学习方法实现这些数据特征与理论模型参数之间关联，构建适宜主动柔性抓取控制的粘弹性农业物料弱物理模型。其次，根据此物理模型，探索多控制模式之间的稳定切换过程，研究粘弹性农业物料主动柔性控制方法，明确抓取损伤程度与快速抓取之间的定量联系。再次，融合三维点云空间局部法向量场数据和二维图像外观信息，建立抓取作业局部空间全息描述，增强机器人多视角、多切面分析能力，提高目标位姿参数测量精度。最后，完善实验平台，开展实验室和大田试验。总体研究目标是以果蔬自动采收为实例，探索粘弹性农业物料机器人抓取一般规律。

粘弹性理论是固体力学的一个研究内容。它在考虑材料的弹性性质和粘性性质的基础上，研究材料内部应力和应变的分布规律以及它们和外力之间关系。材料的粘性性质主要表现为材料中的应力和应变率有关。粘弹性地基模型是在弹性地基模型基础上加入了粘弹性元件（阻尼器或粘壶）。对于粘性元件( 阻尼器或粘壶) 它代表牛顿流体，服从牛顿内摩擦定律。地基的粘弹性性质，可采用粘弹性模型理论来描述，粘弹性模型可以由离散的弹性元件(弹簧)和粘弹性元件 (阻尼器或粘壶) 按不同的连接方式组合而成 。

粘弹性模型的本构关系可分为两部分：其一是球应力分量下的本构关系；其二是应力偏量下的本构关系。有些研究者认为剪切变形（由应力偏量引起）和体积变形（由球应力引起）可以具有相同的流变规律，也可以具有不同的流变规律，甚至认为球应力不引起粘性变形。显然，为了合理地考察工程材料在荷载作用下的粘性变形状态，有必要分别对应力偏量和球应力进行考察。当假设剪切变形和体积变形具有相同的流变规律时，应力偏量下的粘性系数和球应力下的粘性系数之间存在何种关系。

第1章 绪论1

1.1 过程动态特性辨识建模1

1.1.1 过程辨识建模的对象范围1

1.1.2 典型的过程动态特性描述模型3

1.2 模型拟合准则与评价指标6

1.3 过程控制系统组成与技术发展8

1.3.1 过程控制系统组成与主要任务8

1.3.2 过程控制技术的发展10

1.4 控制系统稳定性与性能指标11

1.4.1 稳定性判据11

1.4.2 控制性能指标13

1.5 本章小结16

习题17

参考文献17

第一部分　过程辨识建模　/20

第2章 基于阶跃响应实验辨识开环稳定过程20

2.1 阶跃实验与频率响应估计21

2.2 常用模型结构的参数辨识方法22

2.2.1 带时滞参数的一阶模型和重复极点高阶模型22

2.2.2 带时滞参数和不同极点的二阶模型24

2.2.3 带时滞参数和不同极点的高阶模型25

2.2.4 一致性参数估计分析和模型结构选择27

2.2.5 应用案例30

2.3 抗扰辨识模型参数的方法34

2.3.1 阶跃响应实验设计34

2.3.2 模型参数辨识35

2.3.3 应用案例40

2.4 基于闭环系统阶跃响应实验辨识模型参数42

2.4.1 对象频率响应估计42

2.4.2 模型参数辨识44

2.4.3 应用案例45

2.5 本章小结47

习题48

参考文献49

附 辨识算法程序50

第3章 基于阶跃响应实验辨识积分和不稳定过程54

3.1 基于阶跃响应实验辨识积分过程54

3.1.1 频率响应估计54

3.1.2 模型参数辨识56

3.1.3 应用案例58

3.2 基于闭环系统阶跃响应实验辨识积分和不稳定过程59

3.2.1 积分型过程模型辨识60

3.2.2 不稳定型过程模型辨识60

3.2.3 应用案例64

3.3 本章小结68

习题68

参考文献68

附 辨识算法程序69

第4章 基于持续激励实验抗扰辨识采样系统74

4.1 线性模型参数估计74

4.2 迭代辨识算法77

4.3 收敛性分析79

4.4 应用案例84

4.5 本章小结89

习题89

参考文献89

附 辨识算法程序90

第5章 基于持续激励实验辨识积分型采样系统92

5.1 输入激励设计93

5.2 模型参数辨识算法"para" label-module="para">

5.3 收敛性分析97

5.4 应用案例98

5.5 本章小结100

习题100

参考文献100

附 辨识仿真程序101

第6章 基于持续激励实验辨识非线性系统参数103

6.1 自适应参数辨识算法103

6.2 收敛性分析108

6.3 应用案例109

6.4 本章小结111

习题111

参考文献111

附 辨识算法程序112

第二部分　控制系统设计　/113

第7章 单回路控制113

7.1 内模控制(IMC)原理113

7.2 改进的IMC滤波器设计115

7.2.1 FOPDT稳定过程116

7.2.2 SOPDT稳定过程118

7.3 PID整定123

7.3.1 基于IMC设计的PID整定123

7.3.2 离散域PID整定124

7.4 应用案例128

7.5 本章小结132

习题132

参考文献133

附 控制仿真程序134

第8章 两自由度控制136

8.1 开环稳定和积分过程137

8.1.1 抗扰控制器138

8.1.2 设定点跟踪控制器140

8.1.3 鲁棒稳定性分析141

8.1.4 应用案例142

8.2 开环不稳定过程148

8.2.1 设定点跟踪控制器148

8.2.2 抗扰控制器149

8.2.3 鲁棒稳定性分析153

8.2.4 应用案例154

8.3 本章小结158

习题159

参考文献160

附 控制仿真程序161

第9章 采样控制系统163

9.1 含时滞的开环稳定过程163

9.1.1 抗扰控制器164

9.1.2 设定点跟踪控制器166

9.1.3 控制性能评估166

9.1.4 鲁棒稳定性分析168

9.1.5 应用案例169

9.2 含时滞的积分和不稳定过程172

9.2.1 抗扰控制器172

9.2.2 设定点跟踪控制器175

9.2.3 鲁棒稳定性分析177

9.2.4 应用案例179

9.3 基于通用无时滞输出预估器的两自由度控制184

9.3.1 通用的无时滞输出预估器185

9.3.2 两自由度控制方案187

9.3.3 闭环抗扰控制器187

9.3.4 设定点跟踪控制器191

9.3.5 系统稳定性分析191

9.3.6 应用案例192

9.4 本章小结197

习题198

参考文献199

附 控制仿真程序200

第10章 主动抗扰控制(ADRC)203

10.1 含有不确定性和干扰的对象描述203

10.2 基于无时滞输出预估的ADRC设计204

10.2.1 扩张状态观测器(ESO)205

10.2.2 两自由度控制器206

10.3 系统稳定性分析207

10.4 应用案例210

10.5 本章小结214

习题214

参考文献215

附 控制仿真程序215

第11章 反饱和控制217

11.1 含有输入饱和约束的过程描述217

11.2 基于ADRC的反对称输入饱和控制218

11.2.1 反饱和扩张状态观测器219

11.2.2 无时滞输出预估器219

11.2.3 两自由度控制器220

11.2.4 系统稳定性分析221

11.2.5 应用案例226

11.3 基于ADRC的反非对称输入饱和控制229

11.3.1 对称饱和约束变换230

11.3.2 反饱和扩张状态观测器230

11.3.3 广义预测器与控制器231

11.3.4 系统稳定性分析232

11.3.5 应用案例235

11.4 本章小结238

习题239

参考文献239

附 控制仿真程序240

第12章 串级控制系统244

12.1 开环稳定过程的串级控制244

12.1.1 控制器设计245

12.1.2 鲁棒稳定性分析247

12.2 开环不稳定过程的串级控制248

12.2.1 控制器设计248

12.2.2 鲁棒稳定性分析249

12.3 应用案例250

12.4 本章小结255

习题256

参考文献256

附 控制仿真程序257

第13章 多回路控制系统259

13.1 系统输入-输出变量配对选择259

13.1.1 相对增益阵列(RGA)259

13.1.2 奇异值分解(SVD)260

13.2 多回路系统的可控性261

13.3 多回路控制设计262

13.3.1 期望的对角传递函数矩阵262

13.3.2 多回路PI/PID整定264

13.4 稳定性分析264

13.5 应用案例266

13.6 本章小结269

习题269

参考文献270

附 控制仿真程序271

第14章 多变量解耦控制系统273

14.1 双输入双输出系统的解耦控制273

14.1.1 解耦控制前提274

14.1.2 期望系统传递函数矩阵274

14.1.3 解耦控制器矩阵设计276

14.1.4 稳定性分析279

14.1.5 应用案例280

14.2 多输入多输出系统的解耦控制284

14.2.1 解耦控制前提284

14.2.2 期望系统传递函数矩阵285

14.2.3 解耦控制器矩阵设计287

14.2.4 稳定性分析288

14.2.5 应用案例290

14.3 多变量系统的两自由度解耦控制295

14.3.1 期望设定点跟踪和闭环抗扰传递函数矩阵295

14.3.2 解耦控制器矩阵设计297

14.3.3 稳定性分析298

14.3.4 应用案例300

14.4 本章小结304

习题305

参考文献305

附 控制仿真程序307

第15章 批次过程控制310

15.1 基于IMC结构的迭代学习控制(ILC)310

15.1.1 ILC方案310

15.1.2 IMC控制器311

15.1.3 ILC控制器312

15.1.4 稳定性分析313

15.1.5 应用案例316

15.2 基于PI回路的间接型ILC方法318

15.2.1 间接型ILC方案和二维系统描述319

15.2.2 鲁棒PI控制器整定321

15.2.3 ILC控制律设计323

15.2.4 应用案例328

15.3 基于广义ESO 的间接型ILC方法330

15.3.1 闭环反馈控制器331

15.3.2 间接型ILC设计332

15.3.3 应用案例335

15.4 本章小结337

习题338

参考文献338

附 控制仿真程序340

符号表343

缩写术语表344

2100433B

麦克斯威尔模型是由一个弹簧和一个阻尼器串联而成的粘弹性力学模型，麦克斯威尔连接方式相当于电路中的串联电路，也称松弛模型，它是模型理论中的一种基本模型。

三参量固体模型是固体在施加或取消应力后，通常立即发生一定大小的弹性应变，接着是蠕动。二参数模型中的麦克斯威尔和开尔文这两种粘弹性体模型都部分地反映了真实固体的上述性质，但在许多情况下它们并不能满意地描述应力—应变特征。对于复杂地基有时需要用到比较复杂的粘弹性模型， 所以就需要用基本元件和基本模型串联或者并联组合成较为复杂、合理的粘弹性模型。由一种基本模型和一种基本元件经过串联或者并联可以组合成不同的四种三元件模型。

广义开尔文模型是一种粘弹性体模型，它由一个虎克体和n 个开尔文元件组成。不同应力分量下的广义开尔文模型。

三参量流体模型由粘性元件与开尔文模型串联或由粘性元件与麦克斯韦模型并联而成的一种线性粘弹性模型。体现粘性流动与延滞弹性的特征。

伯格斯模型是由麦克斯韦单元和开尔文单元串联而成的线性粘弹性体的一种模型。表征一种四参量流体。蠕变柔量为麦克斯韦 流体和开尔文固体两者柔量之和，呈流体特征；松弛模量含两个指数函数。可用以表示非晶态聚合物粘弹行为的基本特征，能近似地描述一些金属蠕变曲线的前两个阶段。2100433B