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为研究谐波驱动的柔性臂系统耦合动力学建模问题,分别进行了谐波驱动模型的参数辨识和柔性机械臂振动特性的耦合动力学模型辨识。通过阶跃电流激励和低匀速转动实验辨识出了关节的库伦摩擦力,在伪随机二进制信号的激励下,辨识得到了包含驱动系统转动惯量和黏性摩擦因数的驱动传递函数模型,将其与实际结构系统比较验证了此模型的准确性。理论分析了振动耦合力矩和柔性臂应变输出电压之间的线性关系,辨识得到了从电机转动角位移到柔性臂应变电压输出之间的传递函数,其输出在时域和频域上都与实际系统比较吻合,说明了建立的传递函数模型对于实际系统的适用性。综合两个辨识得到传递函数模型,实现了对谐波驱动的柔性机械臂系统的耦合动力学建模。 相似文献
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研究了压电柔性臂的系统模型辨识和振动主动抑制问题。基于自回归滑动平均模型(ARMAX,Auto-Regressive Moving Average Exogenous)确立了系统辨识模型,且其辨识精度高达97.9%,并采用平衡降阶法对高阶的辨识模型进行降阶,得到低阶模型,通过多频激励实验证实了降阶模型与实际结构具有较高的吻合度。针对柔性臂的振动控制,提出了一种基于线性二次型(Linear Quadratic,LQ)最优极点移动控制法,从求逆的角度,通过移动系统极点来确定LQ的最优状态加权矩阵Q,该方法简单有效地解决了状态加权矩阵Q和输入加权矩阵R的选择问题,具有明显的物理工程意义。试验结果证实了ARMAX模型对于压电柔性臂系统模型辨识的适用性及平衡降阶方法对模型降阶的可行性,并验证了线性二次型最优极点移动策略对柔性臂振动控制的有效性。 相似文献
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