三自由度可调并联机构的位置与运动学分析

针对一种三自由度的球面并联平台机构,基于符号-数字方法,建立了机构的位置正解数学模型,在此基础上推导出了末端执行器(动平台)球铰质心点的速度、加速度的正反解数学模型,研究了机构的运动学特性。利用Matlab符号运算对模型进行实例求解,验证了该方法的正确性。研究了调节驱动杆杆长和速度时动平台位置的变化规律,对该机构的动力学研究提供了基础。     

三自由度高刚度机器人动态特性分析与测试

建立三自由度高刚度机器人有限元模型并对其进行静、动态特性分析。对比分析制动器动作对机器人的刚度、固有频率和机器人在外力作用下的稳态响应的影响;对样机进行实验测试分析。结果表明：所提制动器结构方案能提高机器人的刚度和固有频率以及降低操作器末端的振幅,能够改善机器人工作时的动态特性。     

正交三自由度并联机器人控制系统研究

针对正交三自由度并联机器人,提出一种基于PC机和运动控制卡的控制系统的设计方案。以PC机作为运动控制的核心处理部分,由运动控制卡负责整个运动控制细节,并以VB6.0为工具,开发了具有开放性、通用性、灵活性的运动控制系统软硬件平台。     

基于模糊控制的三自由度并联机器人的联合仿真

根据并联机器人的特点和仿真现状,提出一种MIMO模糊控制方法,对三自由度并联机器人进行控制和联合仿真.以Deahe并联机器人为例,应用Pro/E和ADAMS软件建立其机械系统模型,应用MATLAB软件建立MIMO模糊控制器和控制系统模型,并按照给定的目标轨迹对Dealte并联机器人进行模糊控制,在ADAMs/MATLAB软件里实现联合仿真.结果表明:采用模糊控制方法可以有效地减低控制误差,提高控制精度,减少响应时间,仿真结果较为理想.这种控制方法对更复杂并联机器人的控制具有指导意义.     

多臂协同焊接机器人运动学逆解及误差分析

为了实现飞机双曲度壁板与桁条之间T形接头双侧焊缝的精准焊接,提出基于神经网络的多臂协同焊接机器人逆运动学求解方法.在构建多臂协同焊接机器人DH模型并进行有效性验证的基础上,考虑焊接机器人各关节运动范围,获取样本数据.基于BP和RBF神经网络,将18个关节子空间映射到三条机械臂末端作业空间,把高维、非线性逆运动学求解问题转换为多输入多输出预测模型.对两种神经网络模型求解效果进行对比.结果表明,基于神经网络的多臂焊接机器人运动学逆解求解结果精度高,其中BP神经网络求解速度更快,而RBF神经网络的预测效果更好.     

一种新的三自由度摇摆台位置逆解及仿真

介绍了摇摆台机构的一般特点,在分析了一种三自由度并联摇摆台的基础上指出其存在的主要问题是不能完全克服附加运动的产生,以及台面姿态角与支撑杆位置换算关系复杂,不利于进行全闭环控制.提出了一种新的三自由度摇摆台结构,并进行了空间姿态位置解算.计算发现,特殊的结构设计克服了摇摆台在横摇、纵摇旋转时的附加运动;回转运动的分离控制在减少了电动缸数量的同时也简化了控制方法.并且,直接安装角位移测试装置能测出摇摆台面的姿态角,便于进行闭环控制,这些都能提高位置精度.最后,进行数值计算并在Matlab中进行了仿真,结果表明,利用上述算法计算的摇摆台轨迹与实际运动情况一致,对摇摆台的运动控制具有直接的应用价值.     

基于OpenGL的三自由度并联机器人三维运动仿真系统

机器人三维仿真在机器人的研究开发中具有重要作用，是当前机器人研究领域中最新的研究方向之一。本系统利用Visual C 调用OpenGL图形函数对三自由度并联机器人及其工作环境进行建模和渲染。根据正解的结果显示其三维工作空间；并根据给定参考点轨迹及逆解的结果实时、动态的显示三自由度并联机器人的工作过程。     

几种三自由度并联机构的位置正解方法

以3-RPS和3-RRR两种典型三自由度并联机构为例,对开放式三自由度并联机构综合实验台拼接的三自由度并联机构的位置正解的方法进行了探讨,采用在平台上建立固定坐标系和运动坐标系,然后根据结构特点列写约束方程的方法,得出其位置正解的方程组。     

协同式三自由度运动系统设计研究

设计研究了电液伺服控制的飞行仿真器三缸协同式运动系统。该系统是由数字计算机控制的多输入出控制系统，可按飞行条件和操纵量实时解算，并输出驱动信号控制协同式三自由度运动平台和仿真座舱，实现飞行运动仿真。     

基于改进型迭代神经网络的三自由度并联机构位置正解分析

针对模拟船舶在海上运动的摇摆姿态及重载的要求,根据并联机器人机构综合理论,提出运用4SPS-1S结构的并联机构实现模拟船舶在重载情况下的摇摆运动。通过对该机构的运动学分析,推导出三自由度并联机构位置逆解的解析表达式。考虑到位置正解的解析解难以求出,运用一种改进型、高效率的迭代神经网络对其位置正解模型进行求解,最后借助Matlab软件对位置正解模型进行了仿真研究。研究结果表明:该改进型迭代BP神经网络不但性能上优于普通的BP神经网络和误差补偿函数为f(ε)=ε的迭代BP神经网络,且所建立的位置正解模型可以满足实时控制要求。     

尖晶石型LiCo0．05Ni0．05Mn1．9O3．9F0．1的合成与表征

以阴阳离子复合掺杂为基础，采用超声共沉淀法、Pechini法和高温固相法合成尖晶石型掺杂锰酸锂前驱体，使用3段热处理方式，即650℃预烧、780℃烧结、550℃回火制备得到掺杂尖晶石LiCo0．05Ni0．05Mn1.9O3．9F0.1。通过化学容量分析测定Mn含量和平均价态，用粒度分布、电镜扫描（SEM）、X射线衍射（XRD）、电化学性能测试对产物进行表征。结果表明产物的Mn含量和平均价态与理论值吻合。3种合成方法相比，超声共沉淀法产物的粒径最窄，比表面积最小（14919cm^2／cm^3），晶型完整，衍射强度最大，结晶性能最佳，晶格常数为0．821nm，晶粒尺寸为57．48nm：经装配电池电化学性能测定，超声共沉淀法产物的比容量更高，循环性能更稳定，经30次循环后容量衰减仅7．2％。