机器人装配作业控制技术

机器人装配作业是机器人应用的一个重要领域，装配机器人作为自动化技术，机构学，传感器技术，材料科学，信息处理等多学科综合而成为机器人研究的热点。对于扩大机器人的应用领域，其适应性极其重要。本文简要地介绍了装配机器人结构及其工作原理以及装配机器人被动适从和主动适从的实现问题，详细地介绍了机器人装配作业控制中的动力学问题以及不确定性问题，最后指出了装配机器人控制的努力方向。     

机器人装配作业静力特性研究

本文主要分析在保持机器人稳态平衡状态下,在作业过程中.作用于机器人各主动关节上的力和力矩.以此作为确定机器人各主动关节动力元件与控制元件的依据.为使机器人智能化.还可依此在各主动关节上配置所需的传感器.它是保证准确可靠装配作业的重要因素.     

基于传感器信息的机器人精密装配作业分析

介绍了一个应用力传感器组成的智能机器人精密装配作业的宏／微操作系统，它能够完成一般凸形销孔零件沿任意方向的精密装配作业。     

装配机器人在日本的发展

日本作为机器人王国，各产业中应用的机器人总数占世界的40％。其中装配机器人近年来异军突起，发展迅速。据日本产业机器人协会统计，在1982－1991年的10年中，日本用于装配作业的机器人生产台数为177，500台，居工程应用数量之首。一、由来已久：日本装配机器人发展的历史R背景日本的自动装配已有约30年的历史。60年代，是学习和引进的时期。日本仿效先进国家进行了自动装配的偿试。70年代，是开发时期。开发了移送、供给、安装等自动装配的单元技术，并用于进行批量生产的企业。装配的自动化，成为支撑日本经济增长的重要因素。70年代的…     

磁悬浮伺服的机器人装配夹具及其智能控制

首先,设计了一种新型磁悬浮伺服的机器人装配夹具．描述了其结构和静力分析; 绘制了机器人装配系统示意图．其次,分析了磁悬浮伺服夹具的智能控制．描述了其静态平 衡控制;选择了合理的间隙传感器、电磁铁、功率驱动电路、A/D和D/A转换电路作为控制电 路的硬件;采用基于CMAC的神经网络控制作为主动柔顺智能控制方式．然后,根据神经网络 控制算法应用VC++语言和MATLAB软件混合编程．给出了在VC++中实现DLL编程和通过VC++调 用MATLAB的方法．     

基于PETRI网的机器人装配作业建模及装配路径优化方法的研究

本文基于装配过程离散控制的思想，以扩展库所／变迁网对装配过程进行作业建模，提出了装配状态优化变迁序列的生成方法和算法．该方法有利于在不确定性存在时在任务级上实现装配过程的控制．     

机器人柔顺装配机理研究

本文对柔顺装配中轴，孔位姿偏差和装配力变化规律进行了分析；对装配中一些非正常情况提出了解放；提出了装配作业的可行域；指出了改善装配作业的可能途径。本文所提出的数学模型和约束条件不仅是研究各类外部柔顺技术的理论基础，而且也是研究力－运动轨迹控制策略的理论依据。     

一个机器人柔性装配规划系统

柔性装配及其装配顺序是近年来在计算机辅助制造和计算机集成制造系统方面一个十分重要的研究领域.在知识表示和专家系统技术的基础上.本文首先简述了几种装配顺序的表示方法,然后提出一个基于知识的柔性装配规划系统的原型及其典型机构装配顺序的计算机模拟.本文所提出的方法,可以推广至更复杂的装配工作,并且为CAM和CIMS的控制和编程提出新的要求.     

四足步行机器人模糊神经网络控制

本文以模糊控制与神经网络应用于四足步行机器人的力与位置混合控制系统为目的，针对ＪＴＵＷＭ－ＩＩ四足步行机器人，进行了有关神经网络、模糊控制的理论研究和实验     

前向人工神经网络的生成系统

开发了一个前向人工神经网络生成系统的软件包，集网络的生成，学习使用和数据处理功能一身，调用灵活，已将该软件包应用于试验优化设计，多元校正。     

基于神经网络的机器人碰撞检测系统研究开发

要保证机器人本身具有比较高的健壮性、安全性和实用性,机器人必须具有碰撞检测功能,给出一种采用人工神经网络进行机器人碰撞检测的原理及实现方法.在分析机器人三轴多功能位置卡有关脉冲数据的基础上,总结机器人运动连续性的规律,并建立机器人碰撞检测问题的人工神经网络模型,设计并实现了相关的机器人碰撞检测算法及控制模块,最后介绍使用多线程方法,将碰撞检测模块加入到了机器人控制系统中.     

门窗封条装配机器人工作站

铝合金门窗已经广泛用于各种建筑中，这里介绍怎 样使用工业机器人装配铝框和玻璃之间密封橡皮条的技术．其中三项关键技术在日本取得了 专利．     

高速公路动态交通系统的神经网络预测控制

提出一种高速公路动态交通系统的神经网络预测控制方法。根据高速公路的实际北景导出其非线性动态模型，利用神经网络及辨识的串并联结构来建立模型的映射，在此基础上给出控制变量带有上下界约束的预测控制算法。根据实测数据进行了仿真研究，结果表明算法是有效的，因而为解决高速公路的动态控制问题提出了一种新的方法。     

用最优成员选择方法训练人工神经网络

对遗传算法采用实数编码用于训练神经网络进行了讨论，由实际运算发现，因为只有好的成员才能繁衍，所以无论淘汰率较小或较大时，经过若干代的进化后，往往形成近亲繁衍生息的情况，近亲繁衍时交叉操作对进化作用不大，如何工只取一个最优成员采用突变方法产生子代成员来训练神经网络能得到很好的结果，最翁     

人工神经网络及其在化学领域中的应用

简化了人工神经网络的定义及分类,着重介绍了ＡＮＮ中一种较经典的网络模型－ＢＰ网络模型的网络结构和学习原理,总结了ＡＮＮ在化学领域中的应用,包括谱图分析,药物分子等。同时讨论了在使用ＡＮＮ方法时应注意的几个问题,如隐层节点数目的确定等。     

人工神经网络在表面张力数据处理中的应用

用人工神经网络方法进行表面张力的数据处理,并对网络直接救亡地,得到表面过乘吸附附量与浓度的数据关系,直接可推出表面饱和吸附量,从而得到了正丁醇的横截面积为２．０＊１０＾１９ｍ＾２。     

基于神经网络的采矿方法选择专家系统的研制

针对采矿方法方案选择的特点，本文将人工神经网络和专家系统技术结合起来，设计并开发和用于采矿方法方案选择的专家系统，阐述了其设计原理及组成，系统的初步运行表明：将神经网络和专家系统技术引入到矿业中来，是切实可行的。     

基于人工神经网络进行财务危机预警的改进方法

利用Ruck的研究成果,对人工神经网络进行财务危机预警的方法进行了改进,输出公司未来的财务状况是正常还是陷入危机的概率.利用我国上市公司1998年到2003年的财务数据,实验证明改进方法能够有效预测公司财务状况,提前2年判断公司是否会陷入财务危机的正确率达到82%.