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1.
液体静压导轨作为精密机床的关键部件,其性能参数直接影响着机床的整机性能。应用单点激振、多点拾振的频响函数法获取液体静压导轨空间3个方向上的动态响应特性。采用一种改进的频率响应函数方法,编制了相应的辨识算法,对液体静压导轨的动态特性参数进行辨识,得到了液体静压导轨结合部导轨空间3个方向上的模态质量矩阵、刚度矩阵、黏性阻尼矩阵、结构阻尼矩阵。结果表明:导轨滑台垂直Z方向上刚度矩阵、黏性阻尼矩阵数量级随激振频率的增加而呈非线性增大,导轨进给X方向与Y方向动态参数受高频激振频率影响较小。 相似文献
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液体动静压支承的功率消耗及温升研究 总被引:1,自引:0,他引:1
流体动静压支承是综合了流体动压与静压各自优点的混合支承,本文分析了整个系统功率消耗的分布情况,提出减少功率消耗的措施中相关参数的取值原则,研究了摩擦功率转换为热能使油温升高的机理,并提出处理方法。 相似文献
3.
本文主要论述了当代科技与机械工业的发展对支承的要求;液体静压支承的发展概况以及我国液体静压轴承机床主轴部件商品化过程中有待进一步解决的问题。 相似文献
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机器人的动力学参数辨识 总被引:3,自引:0,他引:3
本文应用多刚体动力学原理,采用CAD方法编制了机器人动力学参数辨识的通用软件DPIR,并对PUMA760型机器人动力学参数进行了辨识. 相似文献
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实现数控机床自适应控制的前提条件是有相关的动力学模型。建立带有载荷、温度等非线性因素的油膜厚度动力学模型是实现重型精密数控机床垂直位移自适应控制的关键。针对没有适用于静压导轨油膜厚度的自适应控制模型,基于Navier-Stokes方程,提出了静压导轨油膜厚度的非线性动力学模型及其简化模型,两者都可用于自适应控制。该模型能体现导轨承受负载变化与油膜厚度变化关系,并包含油膜厚度变化的速度和加速度项,适用于精密液体静压数控设备。经过Simulink tools工具仿真模拟,精度达到10~(-4)的数量级,验证了非线性模型和近似模型的准确性。 相似文献
6.
液体静压导轨支承油膜的有限元分析 总被引:11,自引:2,他引:9
介绍了液体静压导轨支承的设计,并对其油膜压力分布进行了研究.根据流体润滑理论及雷诺方程,构建了导轨油膜压力的数学物理模型,提出了运用有限元法进行油膜刚度及导轨承载能力的分析与计算方法.借助非线性有限元软件Marc对一个应用实例进行了分析与计算,得到油膜压力的分布云图和曲线,求解出了油膜刚度和导轨的承载能力.计算结果表明,该方法计算结果精确,可以满足设计要求. 相似文献
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为了准确辨识出六自由度工业机器人的动力学参数,提出一种基于改进遗传算法的参数辨识方法。构建牛顿-欧拉机器人动力学模型,明确反映各关节力矩与动力学参数的函数关系;通过改进遗传算法获取优化激励轨迹,并对机器人进行动力学参数的整体辨识,减少关节间耦合作用影响,避免多次识别实验环境不一致而产生的误差。最后采用最小二乘法计算机器人的动力学参数,解决因初始值选择不合理而导致辨识精度受限的问题。实验结果表明:此方法得到的最优激励轨迹能够满足约束条件,缩短优化时间,有效提高动态参数辨识的准确性和有效性。 相似文献
8.
基于动力学模型的控制是改善机器人运动控制性能的有效方法,为了得到精确的动力学模型,需获得准确的机器人动力学参数,采用加权最小二乘法与遗传粒子群混合算法结合的辨识算法获得准确的动力学参数。关节摩擦影响动力学模型精度,传统库伦粘滞摩擦模型精度不高,引入一种新的连续摩擦模型,采用牛顿-欧拉法建立机器人动力学模型,采集机器人在激励轨迹运动下的数据,先采用加权最小二乘法辨识得到初始解,在初始解的基础上设定解的边界,分别采用遗传算法、粒子群算法、遗传粒子群混合算法辨识动力学参数,并于已有方法进行对比,结果表明遗传粒子群混合算法辨识动力学参数精度更高。最后,选取验证轨迹验证动力学参数的精度,结果表明辨识得到的动力学参数能够建立精确动力学模型。 相似文献
9.
提出一种基于改进学生心理学优化(BSPBO)算法的机器人动力学参数辨识方法。通过Newton-Euler法构建关节型机器人动力学模型,设计符合运动约束的五阶傅里叶级数作为激励轨迹;引入SPBO算法并对其进行如下改进:增加Good Student分类在学生种群中所占比例、改善迭代过程中求解变量越界的处理方式,以提高算法的开发能力和全局探索能力,克服SPBO易陷入局部最优的缺陷;以具备关节力矩测量功能的机器人平台为对象,开展动力学参数辨识实验。结果表明:BSPBO算法的收敛精度更高、收敛速度更快,能稳定高效地完成各关节动力学参数的辨识。 相似文献