关节回转副间隙对焊接机器人末端位姿精度影响研究

机构回转副在运行一段时间后,由于磨损必然会导致配合间隙增大,从而加剧系统动力学性能恶化,导致焊枪末端偏离理论焊接位置,焊接精度降低直至失效。为了研究回转副间隙对机械臂末端位姿的影响程度,建立了机械臂回转副间隙数学模型,采用SolidWorks软件建立焊接机械臂虚拟样机,分别对有无回转副间隙机械臂进行运动仿真分析,获得了机器人焊接过程中铰接轴的运动特性。研究结果表明,含回转副间隙机械臂的铰接轴线速度和线位移存在一定程度的波动,对焊接机械臂末端位姿有影响,降低了焊接机器人的运动稳定性与焊接精度。     

基于线性变参数控制的机械臂追踪误差仿真研究

针对目前机械臂在使用控制器时,存在轨迹追踪误差较大问题,设计了机械臂线性变参数控制方法,并且对追踪误差进行仿真验证。构造了两关节机械臂运动简图,建立机械臂刚体动力学数学模型,引入动力学参数的线性组合,推导出线性变参数模型。设计出机械臂的线性变参数控制器,采用Matlab/Simulation软件对控制器的轨迹追踪误差进行仿真。同时,与其它控制器的机械臂轨迹追踪误差仿真结果进行比较和分析。仿真结果显示,采用线性变参数控制器实际输出运动轨迹与理论期望运动轨迹更接近,运动比较平稳。采用线性变参数控制可以提高机械臂运动轨迹的追踪精度。     

双连杆柔性关节机械臂分数阶线性自抗扰控制

针对双连杆柔性关节机械臂的柔性振动和受外部干扰的问题，提出了一种复合控制器的控制策略。通过拉格朗日方程建立了考虑关节柔性的刚柔耦合的机械臂动力学模型，使用奇异摄动法对机械臂系统解耦，使其分解成代表刚性部分的慢速子系统和代表柔性部分的快速子系统；对于慢速子系统，设计了带有前馈补偿的分数阶线性自抗扰控制器来抵抗内外扰动，实现了机械臂的高精度的轨迹跟踪，对于快速子系统，采用微分补偿项补偿，来抑制关节的柔性振动，从而达到系统稳定。实验和仿真结果表明，系统可以有效地实现双连杆柔性关节机械臂的轨迹跟踪，并且相对于整数阶线性自抗扰控制器有着更好的动态性能和鲁棒性。     

液压支架油缸内壁缺陷修复机械臂的运动学分析与仿真

针对矿用液压支架油缸内壁局部缺陷修复,设计一种能深入液压支架油缸筒内进行内壁修复的焊接机械臂。基于改进D-H参数建模方法,对设计的内表面修复焊接机械臂进行运动学建模,并求解了内表面修复焊接机械臂的正、逆运动学。借助MATLAB软件,采用蒙特卡洛法,对该焊接机械臂的有效工作空间进行了仿真分析,利用Robotics Toolbox工具箱对油缸内壁缺陷修复机械臂进行关节轨迹规划,通过仿真得到各关节的角位移、角速度、角加速度曲线。仿真结果表明：该机械臂运行平稳,轨迹连续,满足运动学要求。     

新型变刚度电液串联弹性机械臂振动控制仿真研究

为了抑制变刚度电液串联弹性机械臂振动幅度,设计反演自适应模糊滑模控制器,并对机械臂输出效果进行仿真。创建新型变刚度电液串联弹性机械臂,给出阀内流体流动分布的非线性控制方程式。针对传统滑模控制器进行改进,将输入整形技术与模糊逻辑系统相结合,设计反演自适应模糊滑模控制器。引用李雅普诺夫函数对控制器的稳定性进行证明,保证系统的状态变量到达并保持在滑动面上。采用MATLAB软件对机械臂角位移、角速度和转矩变化进行仿真,与滑模控制器输出结果进行对比。结果显示：在无干扰环境中,采用滑模控制器和反演自适应模糊滑模控制器,机械臂运动轨迹与期望轨迹的误差较小,振动幅度较小;在有波形干扰环境中,反演自适应模糊滑模控制器控制效果明显优于滑模控制器,机械臂运动轨迹与期望轨迹的误差较小,振动幅度较小,自适应调节时间较短,无超调量发生。采用反演自适应模糊滑模控制器,能够抑制变刚度电液串联弹性机械臂振动幅度,减小其输出误差。     

非常规突发事件中焊接机械臂避障轨迹规划

随着自动化设备在非常规突发事件的中广泛应用,焊接机械臂在复杂环境的突发、紧急事件中得到了前所未有的发展。其中,焊接机械臂在提高焊接速度,提升抢险效率中扮演了重要角色。运用遗传算法对机械臂的轨迹进行规划,可以得到一条无碰撞的较优路径,利用JAVA仿真平台对遗传迭代结果进行仿真验证,为机械臂提供了较优的轨迹。     

自适应鲁棒控制在机械臂轨迹跟踪中的应用

以仿人型机械臂为研究对象,针对常规PID控制器在机械臂轨迹跟踪控制中存在速度较缓慢、位姿误差较大的问题,设计了一种自适应鲁棒控制策略。利用SolidWorks进行机械臂结构的自主设计,根据所设计的机械臂参数进行控制器设计,利用Simulink建立机械臂控制系统模型,在直线和曲线两种运动目标轨迹下进行轨迹跟踪控制验证。实验结果表明,相对于常规控制器该自适应鲁棒控制方法可以更为准确地控制机械臂的末端轨迹,跟踪速度快且跟踪位姿准确,具有较好的可行性及可移植性。     

美巨型焊接机器人系统可助力军事应用

正美国最新开发了一款焊接机器人系统,该机器人可处理要求极高的焊接工作,助力商业和军事项目的进展。据美国金属加工公司ATF公司消息,其新型焊接机器人系统包含有多轴可编程焊接机械臂,可处理要求极高的焊接工作,同时提供持续和高品质的焊接质量。该机械臂由于使用6轴技术,可实现较高的动作自由度,从而实现高精度。机械臂内安装有光学激光系统用于确定位     

基于径向基函数神经网络控制的机械臂轨迹误差研究

当前,机械臂关节运动轨迹容易受到外界环境的干扰,导致运动轨迹不稳定,抖动现象特别严重,不能很好地满足轨迹跟踪任务的要求。对此,文中创建机械臂双关节运动简图模型,采用径向基函数(RBF)神经网络自适应控制方法跟踪机械臂关节的运动轨迹。分析了机械臂运动轨迹所产生的误差,设计了机械臂关节神经网络自适应控制器,引用李雅普诺夫函数对控制器的稳定性和收敛性进行了证明。结合具体实例,借助于Matlab软件对机械臂双关节的运动轨迹追踪误差进行仿真。同时,与模糊PID控制的仿真误差进行对比和分析。仿真曲线显示,机械臂关节采用RBF神经网络自适应控制方法,运动轨迹追踪所产生的误差较小,输入力矩的振动幅度相对较小。因此,机械臂关节末端采用RBF神经网络自适应控制器,可以降低运动轨迹的跟踪误差,改善振动现象。     

机械臂自适应神经网络控制虚拟实现

针对机械臂自适应神经网络控制效果不能直观显示的问题,在深入研究各种虚拟仿真,可视化仿真方法的基础上提出了一种基于ADAMS和MATLAB的虚拟样机联合仿真方法.采用该方法对三自由度机械臂进行动态仿真,首先在ADAMS中建立机械臂模型,然后在MATLAB中实现自适应神经网络控制器和机械臂终端轨迹的设计,最后进行联合仿真.仿真结果非常直观地显示了机械臂的动态控制过程和控制器各参数的实时变化情况,验证了该方法的有效性,为机械臂的复杂控制算法的仿真研究提供了新的有效方法.