标题中的“人工智能-机器学习-柔性驱动立筒仓清理机器人转动控制方法的研究”涉及的是一个利用人工智能和机器学习技术来解决特殊应用场景问题的项目。在这个项目中，研究人员设计了一个用于清理立筒仓侧壁上板结物料的机器人，它需要在重力和吊索的作用下垂直移动并沿圆周方向转动。这种清理机器人采用柔性驱动，意味着它的运动控制更为复杂，需要处理非线性和欠驱动的动态特性。
描述中的“人工智能-机器学习-柔性流程引擎的设计与实现”可能是指设计了一个灵活且适应性强的流程管理平台，该平台运用人工智能和机器学习技术来自动化和优化工作流程。这可能与清理机器人的控制系统有关，因为机器学习可以用于调整和优化控制算法，以适应不同工况下的清理任务。
标签“人工智能 文档资料 机器学习”明确了研究的主要领域，表明该研究结合了人工智能技术和机器学习算法，可能是为了提高清理机器人的自主性和效率。
论文的部分内容提到了对立筒仓的结构研究和机器人的设计。清理机器人通过吊索悬挂，使用可伸缩的操作臂和清理执行器剥离侧壁上的物料。为了建模和仿真这个复杂的系统，研究人员利用了ADAMS软件，这是一种多体动力学建模工具，能够处理变拓扑结构的动力学问题。他们还使用MATLAB/SIMULINK进行联合仿真，以测试和优化控制策略。
控制方法部分，论文首先探讨了基于经典PID（比例-积分-微分）控制的基础方案，验证了机器人的可控性和清扫可行性。然而，由于系统的非线性和欠驱动特性，PID控制可能不足以满足需求。因此，研究人员设计了一种变论域自整定模糊PID控制法，以解决PID参数难以调节的问题。通过比较不同控制方法的仿真结果，他们优化了系统参数，实现了满足清理任务要求的转动控制。
这篇研究论文深入探讨了如何运用人工智能和机器学习技术来设计和控制一个复杂环境下的清理机器人，特别是在处理非线性、欠驱动系统时的控制策略。研究成果对采用类似柔性驱动控制系统的其他应用具有重要的参考价值。关键词包括变论域、模糊PID、转动控制和联合仿真，这些都强调了研究的核心技术和关注点。
