适应于水下抓取作业柔性臂的设计与试验研究

传统关节式水下作业机械臂存在作业灵活性受限、控制复杂等不足，为此，文中提出并研发了一种适应于水下作业、柔索驱动的柔性机械臂。通过采用对角线耦合轮系驱动，实现了一个电机控制两根驱动钢丝，并减少实际所需电机的数量；采用几何分析法建立了柔性臂驱动绳长、关节弯曲角度与末端位姿的运动学关系，并建立柔性臂运动学模型；采用MATLAB软件进行手臂运动仿真，得到柔性臂的仿真姿态与工作空间；通过ADAMS软件对柔性臂进行运动仿真，验证了算法的可行性，确定了手臂关节的最优尺寸。制造出实物样机，对其手臂动作灵活性、柔顺性进行测试，完成了气密性试验和水密性试验，并成功在水下环境对目标物进行抓取，验证了柔性臂机械系统结构的可靠性和可行性。该柔性臂不仅能满足水下环境抓取作业需求，还可以应用于各种受限空间、危险场景的抓取和检测作业。     

7自由度冗余绳驱动机械臂运动分析及仿真

针对传统机械臂负载自重比小、臂身惯量大、人机交互安全性弱等问题,对绳驱动机械臂的结构、绳驱关节耦合、冗余运动学等方面进行了研究,创新设计了一种新型7自由度冗余绳驱动机械臂。采用绳索间接驱动前端4个关节自由度,作为位置控制;采用电机直接驱动腕部关节3个自由度,作为姿态控制。利用绳索将驱动力从基座电机传递至机械臂关节处,实现驱动机构后置;对绳驱关节耦合问题进行分析,建立了电机-关节耦合映射关系;利用位姿分离方式,结合加权最小范数法,进行机械臂逆运动学冗余位置求解。仿真结果表明:耦合映射关系建立正确,冗余运动学求解准确高效,为绳驱机械臂结构优化、动力学建模奠定了基础。     

一种丝驱连续体手术机械臂的设计及其运动学分析

针对现有的连续体机械臂及其运动学模型无法得到运动学解析解的问题,设计了一种具有两个弯曲自由度的丝驱动连续体机械臂原型,并对其正逆运动问题进行了研究。基于分段常曲率假设,结合D-H法建立了连续体机械臂的正运动学模型,推导出了驱动丝长度到机械臂末端位置的映射关系,得到了正运动学解析解;通过提取机械臂骨干曲线,利用几何分析法建立了连续体机械臂逆运动学模型,推导出了机械臂末端位置到驱动丝长度的映射关系,并得到了部分逆运动学解析解;最后,通过实验对所提出运动学模型的有效性进行了验证。研究结果表明:所提出运动学模型的平均位置误差不超过2.56 mm,约占机械臂总长度的2.57%,能够很好地用于连续体机械臂末端位置控制。     

线驱动绿篱修剪机械臂运动学分析及仿真

针对当前绿篱机械臂无法在复杂环境和非结构环境下作业的问题,提出一种具有更强环境适应性、更高自由度和更大工作空间的冗余线驱动绿篱修剪机械臂。利用坐标分析法建立了单关节的运动学模型,求解了绳长与关节转角的映射关系;基于D-H参数法分析了10-DOF机械臂的正向运动学数学模型,采用遗传算法研究冗余机械臂的逆向运动学,求解了冗余机械臂的运动学逆解。仿真结果证明,遗传算法的求解精度高且求解迅速;对机械臂各关节绳索间的耦合进行了分析并推导了解耦公式。通过仿真验证了机械臂正逆运动学模型的正确性以及解耦模型的正确性,为绳驱动冗余机械臂的控制和轨迹规划奠定了基础。     

绳驱动柔性机器人运动学建模及主从控制研究

针对目前组装式绳驱动柔性机器人存在的装配复杂、控制精度差与刚度低等问题，提出了一种用于狭小空间探测的超冗余绳驱动柔性机器人。首先，设计了一种通过卯榫连接的绳驱动柔性机械臂，基于常曲率假设，利用MATLAB软件建立了该机器臂的运动学模型，并对其工作空间与绳长变化量进行了仿真分析；然后，分别设计了基于上位机软件界面和增量映射模型的主从控制方法；最后，搭建了单关节的柔性检测机器人系统样机平台，并通过旋转弯曲与负载弯曲试验，对所建模型和控制策略进行了验证。研究结果表明：新构型柔性机器臂可以解决柔性机器人刚度较低的问题，其运动特性明显优于芯柱型柔性机器人，其负载能力达到250 g时，末端位置的控制误差小于8%,满足柔性机器人的控制需求。     

气动三自由度并联平移型机器人的同步控制

气动三自由度并联平移机器人由固定平台、动平台、3个辅助臂和3个驱动臂组成,3个辅助臂约束机器人动平台的转动,3个气缸驱动机器人动平台沿x, y, z方向的运动。根据并联平移机器人的机械结构及运动特征,得到动平台的运动学正解和逆解。在并联平移机器人的运动控制中,不仅要减少单个驱动臂的跟踪误差,还需考虑驱动臂间的运动协调性。由于气体的可压缩性、负载的时变性和摩擦力等因素,精确的驱动臂模型难以建立,因此针对单个驱动臂设计了线性自抗扰控制器;此外,根据机器人结构特点设计基于驱动臂跟踪误差分解组合的协调控制器,解决了运动协调的问题,进一步减小了空间轨迹的跟踪误差。实验证明了该控制策略的有效性。     

机械臂运动的智能自适应模糊控制策略

为了提高机械臂轨迹跟踪控制精度同时节省驱动能量,提出了机械臂运动的智能自适应模糊控制策略。介绍了双连杆机械臂结构并建立了其动力学模型;设计了机械臂系统控制方案和智能自适应模糊控制器的实现方案;在粒子群算法基础上增加了多策略进化方法和多子群协同搜索方法,提出了多策略协同进化粒子群算法;以机械臂轨迹跟踪误差和驱动力矩最小为目标,以多策略协同进化算法为寻优算法,设计了具有智能自适应调节能力的模糊控制器。经仿真验证,自适应模糊控制器的跟踪误差幅值为PID控制误差幅值的26%左右,同时模糊控制器驱动力矩的平均振动幅值不足PID控制器力矩振动幅值的17%,充分证明了智能自适应模糊控制器能够以更小的力矩实现更小的跟踪误差。     

一种欠驱动蛇形臂机器人运动学分析方法

针对一种欠驱动冗余结构的绳驱动型蛇形臂机器人进行了运动学分析,给出了驱动绳长变量空间到关节空间的正解和反解计算公式。提出的运动学分析方法简便、实用,为后续蛇形臂机器人的实时控制奠定了技术基础。     

水下机械臂运动空间分析与轨迹跟踪算法优化

针对水下机械臂动力学模型不确定和未知外界干扰问题,采用基于HJI理论的径向基函数神经网络自适应控制算法对水下机械臂进行控制。首先,以水下六自由度机械臂为例,基于D-H法则对水下机械臂的运动学进行分析,通过仿真验证该方法的正确性;接着,基于蒙特卡洛法构建水下六自由度机械臂的运动空间云图,真实反映水下机械臂的运动空间;然后,以二自由度水下机械臂为例,设计基于HJI理论的RBF神经网络自适应控制器,利用神经网络的万能逼近原理逼近不确定干扰项,考虑到神经网络逼近存在误差,将逼近误差看作外界干扰项并通过HJI理论对逼近误差在线评价,评价系统对干扰项的抑制能力,并采用自适应算法在线估计网络权值,加快系统收敛;最后,通过仿真可知,该机械臂能较好地完成轨迹跟踪。     

索驱动堆内检测机械臂设计及控制分析

球床模块式高温气冷堆堆芯构件检测机械臂采用索驱动的方式来避免内部恶劣环境对驱动单元的影响,由于索驱动传动距离长,故检测机械臂稳定性及控制精度受温度、钢丝绳张力等影响。通过在检测机械臂内部设计基于张力轮的绳索自锁装置,提高了机械臂的稳定性,并消除了长距离传动下温度变化等因素对索驱动传动精度的影响。综合考虑传动距离、弹性变形及机械臂关节耦合等影响,对钢丝绳位移进行误差分析,提出长距离下索驱动位移补偿控制策略。基于ADAMS/Cable模块建立索驱动机械臂虚拟样机,验证了位移补偿控制策略的准确性。     

改进狼群算法的SCARA机械臂自适应迭代学习控制

针对减小机器人重复运动的位置、速度跟踪误差的问题,给出一种基于狼群算法优化的机械臂自适应迭代学习控制策略。根据SCARA(Selective compliance assembly robot arm)机械臂驱动方程,设计动力学系统的迭代学习控制律。引入自适应步长的狼群算法,使狼群能够根据猎物气味浓度动态调整移动步长,提高了算法的收敛速度和精度。该策略对机械臂控制器参数KP、KD进行寻优时,得到了良好的控制效果,实现了对期望轨迹的有效跟踪。实验结果表明,该算法灵活性好,对系统期望轨迹具有较高的跟踪精度,有效降低了双关节机械臂的位置、速度跟踪误差,具有较强的可行性与有效性。     

机械臂关节空间轨迹的神经网络滑模跟踪控制

为了提高机械臂对给定轨迹的跟踪精度且削弱滑模控制抖振问题,提出了基于RBF神经网络滑模控制的轨迹跟踪方法。建立了多连杆机械臂系统的运动学和动力学模型。首先忽略由建模误差和系统扰动产生的系统不确定项,建立了全局PID滑模控制器,设计了由等效控制律和切换控制律组成的全局滑模控制律;而后使用单隐含层RBF神经网络逼近系统不确定项,使用神经网络对不确定项的逼近值补偿建模误差和系统扰动,达到提高控制精度的目的。经仿真验证,在机械臂初始位置误差较大的情况下,神经网络滑模控制器的调节时间、超调量、驱动力矩抖振远小于全局PID滑模控制器,证明了神经网络滑模控制器在机械臂轨迹跟踪控制中的有效性。     

轮椅带绳驱动机械臂结构设计

搭载在轮椅上的机械臂可以辅助身体不自由的人完成一定的日常操作,提高他们行动的自由度,帮助他们生活上自立。提出一种串行的带-绳驱动式机械臂的结构,该结构将驱动电机安装在机械臂外,通过同步带、绳索将动力传到各个关节,从而可以大大减轻机械臂的重量,提高机械臂的负载能力,减少不必要的能量损失。考虑绳索传动的单向性和串行机械臂绳索驱动中容易造成运动耦合等问题,绳传动部分采用套索式的绳驱动方式。同步带与绳索通过连接机构平滑过渡,消除绳驱动过程中的扭转对同步带平稳性的影响。提出的机械臂结构既具有绳驱动的优点,又具有带传动的可靠性,可以应用于轻型医疗用机械臂上。     

双电机消隙技术在串联机械臂中的仿真与应用

典型非线性齿隙广泛存在于机器人伺服系统中，为了减小齿隙对系统性能的影响，对串联机械臂采用双电机主从驱动消隙技术。首先基于双电机消隙系统的基本原理及结构建立了齿隙弹性死区非线性模型；然后根据双电机系统的动力学推导公式，建立了所采用的双电机偏置力矩消隙控制策略的Simulink模型，并给出了系统的算法框架及伺服系统硬件电路原理；最后根据实际工程设计参数数据进行原理仿真，并通过激光跟踪仪对采用双电机消隙技术的串联机械臂系统进行精度测试实验验证。仿真及实验结果表明：建立的数学模型能够反映实际系统的基本特性；工作空间为4.5 m的串联机械臂末端精度达到1.2 mm，满足工程应用性能指标要求。     

基于脊线自修正的蛇形机械臂逆运动学求解

绳索驱动的蛇形机械臂具有超冗余的运动特性,提高了自身的灵活性及避障能力。但由于机械臂存在大量的自由度,这使得其逆运动学求解变得非常复杂,导致难以实现实时运动规划。因此,文中提出了一种新型的蛇形机械臂逆运动学求解方法,通过优化脊线及关节角度求解,实现了机械臂高效和实时的运动规划。首先,搭建了蛇形机械臂运动学模型,建立了蛇形机械臂关节空间与工作空间的映射关系;之后,提出了基于多种群蚁群优化的参考脊线求解策略,并设计了移位修正法确定多任务点脊线的空间构型,减少了脊线复杂求解的计算。此外,通过考虑拟合信息和关节约束,设计了一种结合并行趋近式规则的关节优化调整方法,推导出了蛇形机械臂的关节角度,实现了关节的连续性变化。结果表明：所提出的逆运动学求解方法可以有效降低计算复杂度,保证关节角度的有效性和连续性,以及末端位姿信息的精确性。     

六自由度水下机械臂设计与分析

为了解决有缆水下机器人(ROV)上搭载的机械臂作业范围不大、水下作业能力有限的问题，对六自由度(6-DOF)水下机械臂进行了研究，设计了一种带有平动开合功能夹持手爪的六自由度水下机械臂，实现了主手对从手的关节驱动器(液压缸或摆动缸)进行位置控制的目的。首先，基于多目标优化规则对夹持手爪进行了计算，求解出液压缸最短行程在20 mm时即可实现手爪的120 mm平动开合范围目标；然后，建立了六自由度机械臂活动关节的D-H数学模型，对机械臂的正、逆运动学进行了求解；最后，采用Solid works软件对设计的机械臂进行了干涉检查，并利用MATLAB软件仿真分析了6个活动关节的运动轨迹，采用蒙特卡洛法求解了机械臂的工作空间范围，并进行了样机测试和水下实验。研究结果表明：机械臂的仿真模型位姿与三维模型位姿一致，机械臂的6个活动关节速度和加速度曲线都是光滑平顺的、无突变点，不存在超调现象；设计的六自由度水下机械臂夹持手爪可以按照预定指令进行120 mm开合运动，ROV上的从机械臂能够跟随主机械臂运动，加减速性能良好，各关节转角范围满足设计要求，可为下一步机械臂的结构优化奠定基础。     

变论域模糊补偿的机械臂积分终端滑模控制

为了减小机械臂在环境扰动、参数漂移和建模误差等影响下的轨迹跟踪误差,设计了基于积分终端滑模和变论域模糊补偿的组合控制器。采用拉格朗日方程建立了机械臂系统的动力学模型,制定了不确定因素影响下机械臂跟踪控制方案;设计的积分终端滑模控制器可以将系统初始状态限制在滑模面上,消除了控制过程的抖振并提高了跟踪速度;提出了自适应论域策略,该策略可以提高补偿力矩的输出细粒度,并将变论域模糊算法用于不确定因素补偿。经实验验证,变论域模糊补偿控制对关节1角位置的最大跟踪误差为0.103 rad,误差绝对均值为0.025 rad,对关节2角位置的最大跟踪误差为0.073 rad,误差绝对均值为0.012 rad,跟踪控制精度高于模糊补偿控制、RBF-BP控制和自适应鲁棒控制,验证了变论域模糊补偿控制方法的有效性和先进性。     

基于模糊滑模的机械臂鲁棒轨迹跟踪控制

针对存在外部扰动及建模误差的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于模糊滑模的鲁棒轨迹跟踪控制策略。在传统鲁棒控制器的基础上引入模糊滑模控制器取代等效控制项,解决了由初始系统误差较大引起的速度跳变、抖振等问题。其中模糊滑模控制器采用自适应模糊逻辑修正指数滑模趋近律中的常数项,可以优化滑动模态的品质,有效消除抖振。利用Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真实验结果表明,该控制算法轨迹跟踪误差小,误差收敛速度快,具有良好的实时性。     

专用高压环网柜分合闸智能机械臂设计初探

针对高压环网柜人工分合闸操作难度大、危险性高等问题,本文研究了一种远程控制的二轴机械臂。结合某电网公司高压环网柜开关实际情况,计算机械臂各手臂在分合闸时的力矩,并基于此选取合适的单轴机械臂、二轴机械臂、电机驱动以及底座等装置;采用D-H法对二轴机械臂进行正运动学和逆运动学分析,并用拉格朗日法建立机械臂动力学方程;控制电路采用STM32单片机发射脉冲,利用模糊PID算法对PWM进行调制后实现对机械臂的精确控制;基于Java语言开发Andriod平台Application对机械臂进行远程控制。     

基于干扰观测器的机械臂自适应模糊滑模控制

机械臂在轨迹跟踪控制中存在建模误差和外界干扰等问题。为了提高机械臂轨迹跟踪的精度和速度,设计了一种基于干扰观测器的机械臂自适应模糊滑模控制策略。首先,使用新型趋近律来减小机械臂滑模控制系统中抖振的影响;其次,采用干扰观测器对机械臂建模误差和外界干扰进行估计,根据干扰观测器的观测值对机械臂的输入力矩进行补偿;最后,对于无法观测的部分,采用模糊系统中的万能逼近原理对未知的干扰进行估计,进一步提高机械臂的轨迹跟踪性能。通过仿真试验表明,该控制策略不仅可以克服建模误差和外界干扰所带来的影响,还可以有效地削弱系统的抖振,保证了机械臂各关节位置跟踪的精度和速度。同时也说明了该控制策略的有正确性和有效性。