基于双目视觉动态跟踪的机器人标定

采用双目视觉动态跟踪技术对自主研发的工业机器人进行运动学标定。区别于以往机器人运动学标定中复杂模型计算,在此利用双目视觉动态跟踪系统的静态测量和动态跟踪等优势特性来跟踪测量机器人的连杆参数误差,结合机器人控制系统开放性特点,运用提出的动态标定原理对机器人实施连杆参数测量、辨识、修正及补偿。实验表明,通过参数反馈补偿,自主研发的机器人的定位误差明显降低,且该方法易于实现,为机器人精度研究提供了可靠依据。     

具有谐波减速器的机器人关节建模与动力学参数辨识

针对串联机器人,提出了一种改进的机器人关节模型,并采用该模型开展了机器人动力学建模与辨识工作。建立了机器人动力学模型,对机器人关节结构进行分析,改进了关节模型,并通过谐波减速器的输入力矩近似估计其摩擦力矩。选取傅里叶级数为激励轨迹并优化其参数,通过控制关节按照所得轨迹运动,采集并处理相关数据,并基于加权最小二乘法分别辨识机器人关节模型参数与连杆动力学参数。通过关节预测力矩对所得参数进行验证,结果表明,基于改进关节模型的机器人动力学模型精度得到明显提升。     

工业机器人的电机与减速器选型优化

电机及减速器是工业机器人的核心部件,在市场上的种类很多。应用于工业机器人的电机及减速器具有高精度、高承载力及体积小等要求。因此,常规电机与减速器不具备满足工业机器人应用需求的性能。需要通过实验分析,优化工业机器人电机减速器的选型。本文运用动力学仿真分析及校核参数,初步确定两者选型,结合实验数据对比。验证参数仿真分析方法的准确性,最终确定选型,为工业机器人电机与减速器选型优化提供参考。     

绿的谐波——领跑机器人精密谐波减速器

正一、市场形势谐波减速器是机器人实现运动功能的核心部件,是轻型工业机器人和机械臂可靠、精确运行不可或缺的零部件,具有传动比范围广、啮合的齿数多、运动精度高、承载能力大、运动平稳、无冲击、噪声小、结构简单、体积小,重量轻、传动效率高、精度保持性好等特点。作为机器人的核心精密减速传动部件,谐波减速器的性能指标对整机性能影响很大,有时甚至能决定整机项目的成败。目前,全球的谐波减速器市场完全被日本公司及其子公司垄断,具有市场定价权,高端产品限制对中国出口,这严重制约了我国机器人产业的发展。由于无法实现自给自足,高端谐波减速器完全依赖进口,国外公司在价格、交期和服务上掌握主控权,提供给国     

基于移动数据窗的传递函数多新息随机梯度辨识方法

一些工业过程可以近似用一个传递函数描述,结合统计辨识方法和非线性优化策略提出传递函数参数辨识方法.该方法采用动态数据方案,使用系统观测数据获得系统更多的模态信息.基于动态观测数据,提出传递函数随机梯度参数辨识方法.为进一步提高辨识精度,利用动态窗数据将随机梯度参数辨识方法中的标量新息扩展为新息向量,提出传递函数多新息随机梯度参数估计方法.最后通过仿真例子对所提出的方法进行了性能分析和模型验证.     

具有力矩传感器的柔性关节的振动抑制

针对具有谐波减速器的柔性关节机器人容易产生振动的问题,设计了一种轮辐式力矩传感器,该力矩传感器安装于谐波减速器输出端和机器人臂杆之间,用于反馈机械臂反作用于关节的扭转力矩,从而能够直接获得关节的振动状态信息.基于该力矩传感器信息和计算的关节名义输出力矩,提出了一种新的振动抑制方法,在传统力矩负反馈PD控制器基础上通过增...     

基于ABAQUS的减速器齿轮的模态分析

减速器是原动机和工作机之间的一个独立闭式传动装置,用来降低转速和传递转矩,在工作过程中,减速器中的齿轮可能会由于机械振动而发出噪音,这样可能会降低齿轮的啮合精度和传递效率,从而影响减速器的使用寿命. 模态分析可以确定零件的固有频率和振型,使设计师在设计零件的时候,尽量使系统的工作频率和固有频率偏差较大,以防止共振,从而减少振动和噪音.模态分析的最终目标是识别系统的模态参数,为系统的振动特性分析、振动故障诊断和预报以及结构动力特性的优化设计提供依据,是结构动态设计及故障诊断的重要方法.     

机器人减速器传动误差建模与优化

为提高工业机器人旋转矢量(RV)减速器的传动精度,合理分配各零件的加工和装配公差,本文提出一种基于等价模型的RV减速器传动误差建模与优化方法.该方法根据RV减速器的传动结构,构建17自由度的等价误差模型,利用传统经验参数进行求解,获得减速器仿真传动误差;同时,将仿真传动误差与实际测量传动误差进行对比,运用最小二乘法建立经验参数辨识模型;在此基础上通过粒子群算法优化辨识模型中的经验参数,将该参数运用到实际RV减速器生产中,结果显示:与传统经验参数建立的误差模型相比,本文提出的方法使得传动精度的仿真精度误差平均缩小9.99%,大幅度提高了等价误差模型的准确性.     

基于解耦线性化的变刚度关节动态刚度辨识

为了能够利用变刚度关节实现对机器人动态特性的调整,需要对关节的动态刚度进行有效的辨识和控制.本文首先根据机器人变刚度关节的结构特点建立了简化模型,并对其刚度输出特性表达做出假设;然后对模型中的力矩相关参数进行解耦,消除了关节刚度调节参数对力矩的影响,获取与刚度辨识相关的归一化力矩;利用泰勒展开对归一化力矩进行线性化处理,采用卡尔曼滤波器进行了系数优化,并进一步实现了对关节动态刚度的辨识.仿真中该刚度在线辨识方法可以将辨识误差控制在±2%以内,在实现动态刚度辨识的基础上研究了基于前馈的刚度闭环控制方法,通过仿真实验验证了该方法对于机器人关节刚度闭环控制是有效的.     

基于快速动力学辨识的免外部传感器机器人碰撞检测

针对人机协作时机器人极有可能与人发生碰撞所导致的安全问题,提出一种基于动力学模型、无需要外部传感器的机器人碰撞检测方案.首先,根据对机器人低速下的动力学特性分析,采用逐次动力学辨识,在对机器人重力及摩擦力使用最小二乘法辨识后,运用Lasso对复杂的残余力矩进行辨识以获得简化模型,避免了复杂符号推导.然后,针对模型的不确定性,根据优化设计运动状态相关的动态阈值来处理残差的异常峰值.最后,以轻型工业机械臂为实验平台,让机器人执行作业轨迹与人类发生碰撞以验证碰撞检测算法.实验结果证明了碰撞检测方法的可行性和简单性,其能够实现对机器人快速动力学辨识,并可以实现灵敏准确碰撞检测,保证人机协作时操作人员的安全.     

行业动态(新技术)

正《机器人用谐波齿轮减速器》国家标准颁布实施国家质量监督检验检疫总局、国家标准化管理委员会在《中华人民共和国国家标准公告》2014年第14号中发布,《机器人用谐波齿轮减速器》(GB/T 30819-2014)已于2014年5月6日发布,并于2014年12月31日起正式实施。GB/T 30819-2014《机器人用谐波齿轮减速器》国家标准由苏州绿的谐波传动科技有限公司、江苏省减速机产品质量监督检验中心、上海ABB工程有限公司和北京工商大学负责编制。标准基本涵盖了机器人用谐波齿轮减速     

具有谐波减速器的柔性关节参数辨识

为了辨识具有谐波减速器的柔性关节模型的关键参数,设计了一套基于多传感器融合的离线辨识方法,根据电机的位置传感器、电流传感器和关节力矩传感器的实验数据完成柔性关节模型关键参数的辨识.首先,建立采用谐波减速器柔轮输出的柔性关节模型;然后,使用正反转加载力矩的方法辨识出电机的力矩系数;并在空载的情况下,由关节力矩和电机输出力矩分别辨识出关节端和电机端的摩擦力;最后,采用敲击法初步辨识出关节的刚度和阻尼后,在关节位置受限条件下,逐渐增加电机输出力矩,得到柔性关节刚度和关节力矩的非线性关系.多次实验的结果显示,辨识出的参数具有较高的重复性,验证了该方法的有效性.     

基于EEMD-RobustICA和Prony算法的谐波和间谐波检测方法

针对经验模态分解存在的模态混叠现象和Prony算法对噪声敏感的问题,将总体经验模态分解与鲁棒性独立分析法和Prony算法进行有机的结合,应用到谐波和间谐波的检测中。首先将含有噪声的谐波信号进行总体经验模态分解,得到不同阶数的固有模态函数,然后将其作为鲁棒性独立分量分析法的输入,对得到的独立分量进行软阈值去噪后进行逆变换得到重构后的固有模态函数,叠加得到去噪后的信号,最后用Prony算法对谐波和间谐波信号进行参数辨识,得到谐波和间谐波的参数。仿真结果表明,该方法具有较好的抗噪性,克服了Prony算法对噪声敏感的缺点,有效地提高了谐波和间谐波检测的精度。     

MSC Patran在浮筏隔振装置模态分析中的应用

基于MSC Patran建立浮筏隔振系统模型. 在对系统进行模态分析之前,把认为薄弱的环节划分为一组,并首先对该组进行模态分析,通过对模态参数的辨识,对整个系统的动态特性进行预估,指导系统结构的优化设计.     

基于LabVIEW的加速度计模型参数辨识模块设计

加速度计的模型参数辨识对研究加速度计动态特性具有重要作用.针对加速度计动态特性测试系统中加速度计模型参数辨识模块的设计,利用LabVIEW图形化编程的特点,以最小二乘原理为基础,通过对加速度计频域响应函数的拟合实现了加速度计模型参数的辨识,并构建了可视化软面板.实验测试表明:所设计模块能够实现加速度计模型参数辨识,有较高的参数辨识精度,并具有良好的人机交互,所辨识出的模型能够描述加速度计的动态特性.     

智能制造“十二五”规划强调机器人为培育重点

在《智能制造科技发展"十二五"专项规划》中,对"工业机器人"有专门的阐述:攻克工业机器人本体、精密减速器、伺服驱动器和电机、控制器等核心部件的共性技术,自主研发工业机器人工程化产品,实现工业机器人及其核心部件的技术突破和产业化。     

3关节单杠体操机器人的动力学参数辨识

在采用拉格朗日方法确定了3关节单杠体操机器人动力学模型结构的情况下,动力学参数的精确辨识对机器人实时控制的实现显得十分重要.为实现对体操机器人多个动力学参数的精确辨识,在传统的遗传算法中,通过引入混合编码、海明距离、可变精度的交叉操作、正交试验设计、动态编码和反馈式突变等思想,再加上特殊设计的适应度函数,形成了一种改进的遗传算法.该算法在统计上更加合理,鲁棒性更强,更容易搜索到接近全局最优的可行解.通过体操机器人各个关节自由运动实验与模型数值仿真实验数据的实际比较,验证了所提出改进遗传算法的有效性,实现了3关节单杠体操机器人模型更为优化的动力学参数辨识.     

虚拟现实在机器人仿真中的应用

本文在对PUMA560机器人进行运动学分析的基础上,对机器人在工作过程中的位姿进行了仿真研究。应用ADAMS软件对3R机器人各运动构件的运动特性和载荷进行实时仿真分析,获取系统模态参数。通过仿真表明了虚拟现实技术在机器人仿真中的作用。     

排爆机器人及相关技术

对比国内外排爆机器人的发展玑状,对排爆机器人的关键技术进行了分析;根据排爆机器人的自身的特点．从机器人的行走机构、白主导航与控制、路径规划、障碍辨识、越障稳定牲、机器人系统动态辨识、遥控操作、通信等许多方面部进行了深入地分析研究。     

面向工业过程的建模辨识平台的设计与实现

提出了一种面向工业过程的可视化建模辨识平台的设计和实现方法.该平台加载了多种辨识算法,并使用OPC技术和各类工控系统进行数据交互,以实现对复杂工业系统的动态特性测试.基于输入输出数据,获得系统的参数模型或非参数模型.对实际工业对象建模辨识的结果,表明该平台大大提高了建模的效率和精度.