柔性机械臂振动控制系统的实验研究

本文为避开柔性机械臂传统建模的繁锁性及精确性的要求，研究柔性机械臂振动的控制规律，对并置式ＰＩＤ控制的柔性机械臂进行了系统的实验研究，包括电机轴驱动力矩和梁末端加速度响应的检测，调整系统的控制增益或运动参数，可实现柔性机械臂振动的有效抑制，通过一系列的实验研究，揭示了柔性臂振动控制规律－力相位制律，为柔性机械臂振动控制及其控制器的设计指明了方向，本实验研究亦可验证理论模型。     

机械臂的终端柔性杆的振动分析

用Ｊｕｏｕｒｄａｉｎ形式的动力学普遍方程推导出具有终端柔性体的多体系统在具有已知的刚体运动情况下,终端柔性体对于其连体坐标系的时变有限元动力学方程,再用Ｎｅｕｍａｎｎ级数一直接积分法进行数值分析,用一经典的算例说明了所建立的方程与分析方法的有效性。     

柔性机械臂振动控制研究

本文在参考国内外大量有关文献的基础上,归纳了柔性机械臂振动控制研究的目标和途径。重点介绍了主动控制方法、实验研究的现状以及柔性机械臂控制研究方面存在的问题。     

带有反馈控制的柔性机械臂动态研究与振动控制

带有反馈控制的柔性机械臂关节处边界条件不同于振动控制理论中的铰支梁或悬臂梁边界条件,为此,将其视为弹簧铰支,建立柔性机械臂动力学模型,并基于柔性臂的部分状态转速、转角及柔性梁应变的反馈,结合柔性臂机电耦合特性,得到了以柔性臂末端点转角θt为输出,以柔性臂给定转角θd为输入的传递函数.由频域的二次型目标函数,求得柔性臂应变反馈增益.一系列的试验结果证明理论分析的正确性.     

基于FWA的柔性机械臂振动抑制轨迹规划

为抑制柔性臂柔性关节的弹性振动,提出一种FWA优化算法结合傅里叶级数的轨迹规划方法。采用Lagrange法建立了柔性机械臂的动力学方程,得到了运动轨迹与残余振动的关系。以傅里叶级数的系数为待优化变量。运用FWA算法,获得待定变量的最优值,使得运动结束后机械臂末端残余振动最小,通过数值仿真验证了这种抑制振动方法是有效的。     

带有加速度反馈的柔性机械臂振动控制

以柔性臂末端点切向加速度作反馈量。结合柔性臂机电耦合特性,得到了以柔性臂末端点转角θｔ为输出,以柔性臂给定转角θｄ为输入的传递函数。将时域的二次型目标函数转化为频域的二次型目标函数,求解加速度增益。实验结果证明了加速度反馈抑制柔性臂振动的有效性和实用性。     

压电柔性机械臂系统辨识与振动主动控制

以Euler-Bernoulli悬臂梁为实验模型,研究了压电柔性机械臂系统的模型建立和振动主动控制的问题.首先,针对柔性构件在建模过程中的复杂性和非线性等特点,采用实验辨识的方法建立了由压电致动器输入到压电传感桥路的输出之间的传递函数模型;其次,对于压电柔性机械臂的弹性振动问题,基于线性二次型最优控制理论,针对加权矩阵...     

单连杆柔性机械臂的滑模振动控制

基于Lagrange方程和假设模态法,推导出单连杆柔性机械臂的动力学模型,应用微分几何输出重定义的方法,将电动机转角和振动模态变量的线性组合作为柔性机械臂系统的控制输出量,使柔性机械臂系统在平衡点附近转变为易于控制的最小相位系统。设计了一种滑模控制器,实现了柔性机械臂的振动抑制,仿真试验结果表明了该方法的有效性。     

柔性关节机械臂轨迹规划及振动抑制研究

针对工业机器人多自由度复杂机械臂系统,对其建立多刚体运动学模型,仿真验证末端运动轨迹的真确性。在此基础上,对机械臂系统的末端关节进行柔性化处理,添加随机柔性扰动,得到刚柔耦合机械臂较为真实的末端轨迹曲线。提出了基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的振动抑制方案,通过CPSO算法对机械臂末端轨迹的插值参数进行优化,定义了柔性末端的振动变形最小的目标函数,并给出了具体的求解步骤。数值仿真结果表明,在满足系统约束条件的情况下,机械臂运行平稳,不存在角速度突变的情况,相比于基本粒子群优化算法,CPSO算法保证了粒子群体的随机性,提高了群体的多样性,且收敛速度较快,不会陷入局部最优,在CPSO优化下的柔性末端轨迹振动明显减小,从而说明CPSO算法能够有效优化轨迹规划参数,减小机械臂柔性末端的振动变形。     

柔性机械臂的动力学分析与实验研究

采用有限段方法建立柔性机械臂的离散模型，以基于Ｋａｎｅ方程的Ｈｕｓｔｏｎ方法建立柔性机械臂的动力学方程。在方程中，计入几何非线性变形的惯性影响，包括非对称花面当量弹性力对于广义主动力的贡献。求解过程引入相对位移的模态变换以提高计算效率。以单柔性机械臂为例，进行动力学仿真与实气研究。结果表明数值计算结果与实验结果吻合良好。     

混合轴承-转子运动轨迹的RBF神经网络控制

提出了动静压混合滑动轴承支承-转子运动轨迹控制技术和方法,以期用于转子振动控制和非圆截面零件加工。通过调节主动节流器的参数,改变轴承油腔的压力、流量,影响轴承封油面上的压力分布,控制转子按预定轨迹运动。建立了轴承-转子系统的动力学模型,给出了基于最小资源分配（MRAN）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的径向基函数（RBF）神经网络自适应控制策略,在线辨识系统参数,以适应其非线性、参数未知特点。计算结果表明,RBF神经网络控制器具有良好的非线性逼近能力;转子不平衡响应或外部同步激励力引起的振动得到了有效抑制,得到了较为精确的转子非圆轨迹跟踪结果。     

基于PSO自整定PID控制器的柔性臂振动控制

针对压电柔性机械臂运行过程中的弹性振动问题,提出了基于粒子群优化算法（particle swarm optimization,简称PSO）自整定比例积分微分（proportional integral differential,简称PID）控制器参数的柔性臂振动抑制方法。采用标准粒子群优化算法,以时间乘绝对误差积（integrated time and absolute error,简称ITAE）准则为适应度函数,整定PID控制器的3个控制参数K-p,K-i和K-d,并采用Matlab Simulink平台建立双连压电柔性机械臂振动控制仿真模型,研制基于虚拟仪器技术的柔性臂振动控制试验系统。仿真与试验结果表明,采用常规PID控制算法和基于PSO自整定的PID控制算法均能有效地抑制柔性机械臂的弹性振动,但后者的振动抑制效果、鲁棒性与稳定性优于前者。     

基于混合近似模型的汽车正面碰撞耐撞性优化设计

以汽车前部结构主要零件的厚度为变量,采用拉丁超立方试验设计方法生成100个汽车正面碰撞有限元仿真模型样本数据并进行计算,对计算结果应用Kriging模型、最小二乘响应面模型、径向基函数模型构建前部结构质量、B柱加速度最大值和前部结构最大吸能相对于各部件厚度的三种近似模型。以B柱加速度最大值为目标,约束前部结构最大吸能、前部结构零件质量及各零件厚度,利用模拟退火算法和三种空间密集撒点优化搜索方法,最终得到一组最优的前部零件厚度组合,使得B柱加速度最大值最小。研究表明,该方法计算精度和效率较好地满足了耐撞性工程设计的需求。     

一种针对概率与非概率混合结构可靠性的敏感性分析方法

基于概率与非概率混合不确定模型,提出了一种用于不确定结构的可靠度敏感性分析方法。混合不确定模型中,使用随机分布描述不确定性变量,并给定某些关键分布参数变化区间而非精确值,通过混合可靠性分析方法,获得结构可靠性指标或失效概率区间。给出了六种敏感性指标,定量描述了可靠性区间对区间分布参数的敏感程度。该方法被用于一悬臂梁结构及一实际车门结构的可靠性分析中。     

低周疲劳失效的涡轮盘可靠性灵敏度设计

将有限元方法、低周疲劳模型、径向基函数神经网络技术与可靠性理论相结合,给出了涡轮盘低周疲劳可靠性灵敏度设计方法。应用径向基函数神经网络拟合得到随机设计变量与失效寿命之间的函数关系式,根据随机摄动法与可靠性灵敏度技术进行灵敏度设计。径向基函数神经网络技术的引入克服了工程实际无法给出极限状态函数显式的问题,而灵敏度技术使各变量对可靠度的影响得以定量表达,具有很好的指导意义。     

基于支持向量回归的温度场数值分析

为深入分析并提取温度场的参数化特征,提出一种基于支持向量回归的温度场数值分析方法。首先利用常用的有限元分析方法建立被研究对象的温度场模型,进而抽取模型节点及温度信息数据;然后,对被研究的结构进行特征分区,并据此确定分析的敏感方向;最后借助支持向量回归方法对各分区数据进行分片回归分析,并提取温度场的参数化特征信息,获得对被研究对象整体传热性能的综合定量评价。对换热器冷却栅的仿真分析结果证明了该方法的有效性,也显示了它在过程自动化控制以及机械结构优化设计等方面具有较大的应用潜力。     

时域内动态载荷识别的径向基形函数法

为了减小载荷识别过程中的不适定性,稳定地实现动态载荷的时域重构,提出了基于径向基形函数的时域动态载荷识别方法。在离散化系统动力响应卷积关系式的基础上,将载荷在时间域内划分单元,采用径向基函数构造载荷形函数,并在整个时间域内进行组装,得到整体形函数响应矩阵,建立载荷识别的正向模型;在此基础上,利用正则化方法实现动态载荷识别。算例表明,该方法能够有效减小核矩阵的规模,改善核矩阵的病态性,在采样时间步长较大且响应存在测量噪声的情况下,可保证动态载荷反演的稳定性和精确性。     

Quality monitoring of resistance spot welding based on electrode displacement characteristics analysis

A new method is developed to monitor joint quality based on the information collection and process in spot welding. First, twelve parameters related to weld quality are mined from electrode displacement signal on the basis of different phases of nugget formation marked by simultaneous dynamic resistance signal. Second, through correlation analysis of the parameters and taking tensile-shear strength of the spot-welded joint as evaluation target, different characteristic parameters are reasonably selected. At the same time, linear regression, nonlinear regression and radial basis function (RBF) neural network models are set up to evaluate weld quality between the selected parameters and tensile-shear strength. Finally, the validity of the proposed models is certified. Results show that all of the models can be used to monitor joint quality. For the RBF neural network model, which is more effective for monitoring weld quality than the others, the average error validated is 2.88% and the maximal error validated is under 10%. __________ Translated from Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2006, 42(10): 176–181 [译自: 机械工程学报]     

外星轮热挤压模具结构及工艺参数联合多目标优化

针对外星轮热挤压过程模具负载大、填充性能波动的问题, 对关键的模具结构参数（入口斜度,根部圆角,模口圆角）及核心工艺参数（挤压速度,摩擦因数,坯料初始温度,模具预热温度,模具硬度）开展联合优化,以期获得负载和填充性能的平衡。首先应用部分析因试验设计,针对最大成形载荷和填充能力进行主参数效应筛选,对得到的关键因子进行拉丁超立方抽样并对样本点进行有限元模拟。以关键因子为变量、有限元模拟结果为响应,分别建立最大成形载荷和填充能力的径向基函数近似模型。基于上述近似模型,采用线性加权和法将所得近似模型转化为单目标函数,利用粒子群算法进行全局寻优,得到优化的关键结构和工艺参数组合,并通过仿真和生产试验验证了优化结果的正确性。     

轻轨锚固螺杆单位脉冲响应信号的稀疏径向基函数网络提取

轻轨锚固螺杆是轻轨交通中连接轨道梁和墩台的关键受力部件,脉冲响应函数的提取是其健康监测的关键和核心技术。引入稀疏优化算法取代经典径向基网络的最小二乘法,构建网络的输入输出方案,引入二维DCT基对学习权值矩阵进行稀疏表示并通过正交匹配追踪算法来获得尽可能稀疏的网络训练权值。将单位脉冲激励信号输入该网络即可获得系统的单位脉冲响应函数。实验结果表明,所构建的稀疏径向基网络能准确提取单位脉冲响应函数,对工程应用具有参考价值。