装载机铲掘作业的轨迹规划

为给装载机的铲掘作业寻找一条能耗较小的铲掘轨迹,根据经验及有关文献给出的较理想的直线和曲线两种铲掘作业的轨迹方程,经过对装载机铲掘作业的轨迹规划及运动学建模,实现铲掘轨迹由直角坐标空间向关节空间转换以及由关节空间向驱动空间转换,得到动臂油缸和转斗油缸的驱动方程,并给出铲斗在实现铲掘轨迹的过程中所受的作用力。对在ADAMS环境下ZL40装载机仿真模型进行仿真,结果表明,装载机在同样时间内完成同样的作业量下,直线铲掘轨迹所作的总功小于曲线铲掘轨迹。     

3-RRRT并联机器人轨迹跟踪控制研究

为了实现3-RRRT并联机器人的轨迹跟踪控制,在运动学分析的基础上,应用拉格朗日方程建立了3-RRRT并联机器人的动力学模型。设计了基于计算力矩算法的控制律,并利用Matlab软件进行了控制器仿真。仿真表明计算力矩控制可以使3-RRRT并联机器人实现全局稳定的动态轨迹控制。     

基于计算力矩法的3-RRRT并联机器人控制研究

为了实现3-RRRT并联机器人的轨迹跟踪控制,在运动学分析的基础上,应用拉格朗日方程建立了3-RRRT并联机器人的动力学模型.设计了基于计算力矩算法的控制律,并利用Matlab软件进行了控制器仿真.仿真表明计算力矩控制可以使3-RRRT并联机器人实现全局稳定的动态轨迹控制.     

装载机工作装置轨迹的自适应模糊滑模控制

为实现装载机工作装置的轨迹跟踪控制,建立装载机工作装置的二自由度运动学和拉格朗日动力学方程。装载机工作装置具有明显的非线性和不确定性特征,并存在外部干扰,设计了自适应模糊滑模变结构控制器。利用模糊控制动态调节切换增益,将模糊控制的切换项转化为连续的模糊系统,增强了控制系统对装载机工作装置的不确定性和外界干扰的鲁棒性,削弱了滑模控制的抖振现象。设计过程采用了方法,保证了控制系统的稳定与收敛,仿真结果给出了自适应模糊滑模控制的跟踪性能及误差。     

装载机铲装运动作业轨迹规划研究

装载机正在往智能化、节能化、低能耗趋势发展,为装载机规划一条低能耗、高效率的铲装轨迹尤为重要。现阶段验证装载机轨迹最佳方法未考虑工作环境带来的测量误差,近而规划铲装轨迹不能适用与真实工况的装载机。本文根据经验公式及插入深度公式混合计算,结合软件算法设计出比较接近真实工况的一次铲装曲线轨迹和混合铲装轨迹曲线轨迹,并将两条轨迹曲线输入到装载机工作装置试验台分进行测试验证。相比较传统的仿真模拟验证方法,本文采用真实工作台收集数据,还原铲装作业真实环境,引入铲斗满斗率和作业阻力双重标准进行评判。实验结果表明,对于相同作业量、相同时间内混合铲装轨迹法所受的力小于一次铲装轨迹法,且满斗率混合铲装法高于一次铲装法。     

装载机铲装过程自动化控制研究

根据相关文献给出的较理想的直线铲装作业轨迹曲线构建方法,构建某型1.2 t铲斗直线铲装作业轨迹曲线,然后以铲装作业轨迹曲线的初始位置为绝对坐标原点,构建装载机工作装置多刚体运动方程,并根据铲斗铲装过程最小阻力姿态特性建立最小阻力铲装策略,通过该策略和作业轨迹曲线获得铲斗姿态和斗尖坐标,导入装载机工作装置多刚体运动方程获得动力源驱动速度控制曲线,最后对速度曲线进行优化,减小动力源的驱动速度曲线的高频抖振的现象,使输出的速度控制曲线符合实际应用。     

轮式移动机器人的反步轨迹跟踪控制

在建立轮式移动机器人运动学和动力学模型的基础上,结合反步设计法,将动力学问题反步为运动学问题,设计了具有全局渐近稳定的轨迹跟踪控制律。该控制律由机器人的两驱动电机的力矩组成,简洁且易于实现。利用Lyapunov函数对控制系统进行了稳定性分析,仿真结果验证了所设计控制器的有效性和精确性。     

模块化机器人神经网络补偿计算力矩控制研究

为了解决模块化机器人由于构型可变等特点导致参数不确定与非参数不确定性增大引起轨迹跟踪不理想的问题,设计神经网络补偿计算力矩复合控制器。考虑机器人参数不确定与摩擦、干扰等非参数不确定性,将动力学模型分为理想部分和不确定部分,用计算力矩法实现理想模型控制,用BRF神经网络补偿不确定部分。利用Lyapunov理论证明控制器稳定性并采用自适应算法实现神经网络权值在线自调整。最后,仿真发现使用该控制器取得良好的轨迹跟踪效果。     

基于迭代学习的旋耕机刀轴焊接机器人轨迹跟踪控制研究

旋耕机是我国农业生产主要机械装备,对农业现代化发展具有十分重大的意义。针对旋耕机刀轴焊接加工对机器人轨迹跟踪精度的要求,对其控制环节进行改进分析,着力提高焊接作业质量。利用MDH法建立机器人运动学模型,利用牛顿-欧拉迭代法建立动力学模型。在此基础上,将反馈计算力矩控制与迭代学习方法相结合设计一种迭代学习控制器来处理旋耕机焊接机器人轨迹跟踪问题。最后使用ADAMS与MATLAB\Simulink进行联合仿真来验证算法的有效性和实用性,并将采用迭代学习控制器的机器人运动控制仿真结果与PID控制器仿真结果进行比较,结果表明迭代学习控制器具有较高的跟随精度与较明显的控制效果,是一种较优的控制方法。     

全方位移动机械手运动控制Ⅰ——建模与控制

针对一类由轮式驱动全方位移动平台和机械臂所组成的全方位移动机械手,首先通过对机械结构和运动特性的分析,建立一体化运动学模型,并利用拉格朗日力学法建立动力学模型,分析这两种模型的运动性质.然后根据所建立的模型,分别设计轨迹跟踪控制器,并对控制器的稳定性予以证明.在基于动力学模型的轨迹跟踪控制器中,通过结合全方位移动平台的运动学模型和全方位移动机械手的动力学模型,定量地分析移动平台运动状态对机械臂的耦合作用,并在相应的轨迹跟踪控制器中予以补偿.仿真结果不仅显示所提出两种模型的正确性和相应轨迹跟踪控制器的有效性,而且也说明所述方法可以作为一类移动机械手通用的建模和控制方法.