三移动一转动4-RPUR并联机构及其位置分析

提出一种能实现三维移动和绕Z轴转动(3T1R)的新型全对称4-DOF空间4-RPUR并联机器人机构,并建立其几何模型。应用螺旋理论分析4-RPUR并联机构自由度的数目和性质,证明该机构能够实现3T1R运动,验证了选取各支链中的移动副作为驱动副的合理性。以机构杆长为约束条件,建立机构位置正解分析的非线性方程组,再转化为无约束优化问题,并采用差分进化(Differential Evolution,DE)算法求解该问题。给出机构位置逆解的显式解析表达式,且由该式可知,机构最多存在16组位置逆解。为改进差分进化算法的寻优效率,提出一种加权基矢量变异策略。当种群出现进化停滞而陷入局部最优区域时,采用自适应逃逸操作引入新个体,进而增强种群多样性。新型变异策略与自适应逃逸操作结合,形成具有较强全局优化能力的自适应逃逸差分进化(Adaptive Escape Differential Evolution,AEDE)算法。给出机构位置分析数值算例,应用AEDE算法求得所有高精度位置正解,并应用位置逆解验证位置正解的正确性。还比较了基本DE、粒子群优化和AEDE算法求机构位置正解的性能,结果表明:AEDE算法性能均优于比较算法性能。     

并联机构位置正解的人工蜂群和牛顿组合算法

将智能优化算法与数值迭代方法有机组合,构造一种并联机构位置正解求解的通用算法——混合人工蜂群和Newton迭代(Hybrid artificial bee colony and Newton iteration,HABC-Newton)算法。将差分进化(Differential evolution,DE)算法融入人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法,形成一种能快速收敛到问题近优解的混合人工蜂群(Hybrid ABC,HABC)算法,再以该近优解为初值,应用Newton-Шамарский迭代法求出高精度位置正解。以4自由度4-SPS-CU并联机构正运动学分析为例,阐述基于HABC-Newton算法的并联机构正运动学分析方法。为了验证算法的有效性和普适性,给出4-SPS-CU、3-RRR两种耦合并联机构位置正解的数值算例。结果表明,HABC-Newton算法能以较少计算开销求得并联机构的全部高精度位置正解。还比较了HABC-Newton、ABC、DE和粒子群算法求并联机构位置正解的性能,数值实验显示,HABC-Newton算法的精度、稳健性和计算效率高于对比算法。     

面对称(CRR)2S-(3R)2R并联机构运动学分析

以一种两移动两转动(2T2R)自由度面对称(CRR)2S-(3R)2R并联机构为研究对象,基于方位特征集理论分析该机构的自由度数目和性质,并对其进行了运动学分析.应用坐标变换法,建立求机构位置正解的非线性方程组,并采用差分进化算法求解该方程组.推导出机构逆解解析表达式,应用数值算例验证机构正解、逆解的正确性.采用矢量法推导机构速度及加速度表达式,并应用Matlab编程绘制机构的位置、速度和加速度曲线.同时,应用Adams进行运动学仿真,并求得Matlab理论曲线与Adams仿真曲线的最大误差.结果表明,二者运动学分析曲线基本一致,表明该机构理论分析正确可靠.     

4-RUP_aR并联机器人机构及其运动学分析

提出一种能实现三维移动和绕z轴转动(3T1R)的新型对称4-DOF空间4-RUPaR并联机器人机构。采用螺旋理论分析4-RUPaR并联机器人机构实现空间3T1R运动的机构学原理,计算其自由度,讨论输入选取的合理性。以机构的杆长为约束条件,建立约束方程,得到位置分析的非线性方程组。推导机构位置正解的一元超越方程,并应用自适应变异粒子群算法(Adaptive mutation particle swarm optimization,AMPSO)求解该方程。导出位置反解的封闭方程及速度、加速度的表达式。最后应用算例对位置正反解的研究结果进行数值验证,正解结果与反解结果十分吻合。在位置正解分析的基础上,对算例的速度和加速度正解进行分析。     

基于ADE-Newton算法的3-RPS并联机构位置正解分析

将智能算法和数值迭代法相结合,构造一种组合式算法——自适应差分进化算法-Newton迭代(Adaptive differential evolution and Newton iteration,ADE-Newton)算法。以3-RPS并联机构为研究对象,详细阐述利用ADE-Newton算法求并联机构位置正解的原理和步骤。为了验证ADENewton算法的有效性和通用性,给出3-RPS并联机构在不同驱动杆长条件下的数值算例。仿真结果表明,ADE-Newton算法能够以较高的效率求得不同驱动杆长条件下的全部高精度位置正解。还比较了ADE-Newton、人工蜂群、粒子群和差分进化算法求3-RPS并联机构位置正解的性能,比较结果显示,ADE-Newton算法的计算效率、收敛精度、稳健性以及可靠性高于对比算法。     

并联机构位置正解的自适应差分进化算法

根据杆长约束条件,建立求6自由度一般6-SPS并联机构位置正解的无约束优化模型,再应用差分进化(Differential evolution,DE)算法求解该问题。针对基本DE算法可能出现进化停滞或陷入局部极值区域的缺点,提出一种引入新个体的自适应策略,以增强算法全局优化性能。将引入新个体的自适应策略融入DE算法,并使用混合变异算子及基于三角函数扰动的缩放因子和交叉因子,形成自适应差分进化(Adaptive DE,ADE)算法。数值结果表明,对于一般6-SPS并联机构正运动学分析问题,ADE算法能以较少计算开销求出全部高精度位置正解。通过与基本DE算法、自适应变异粒子群算法和改进人工蜂群算法比较,验证了ADE算法的收敛精度和计算稳健性指标优于对比算法。     

6-CRS并联机器人机构及其位置分析

提出一种新型6-CRS广义Stewart并联机器人机构,建立了其几何模型。应用螺旋理论分别分析了以圆柱副中的转动和线性移动作为主动输入的合理性,研究了相应的机构位置正反解问题。为提高差分进化算法(DE)的寻优效率,将其改进为自适应逃逸差分进化算法(AEDE),可有效克服早熟收敛并提高计算精度。建立了以转动输入为主驱动的机构位置正解非线性方程组,并应用AEDE求其解;推导了以移动输入为主驱动时的位置正解封闭表达式。数值实例表明,AEDE能快速求出以转动输入为主驱动时的全部高精度位置正解,并通过位置反解验证了位置正解的正确性。     

混联贴标机构运动学分析及工作空间研究

根据成捆圆钢端面贴标的工程应用场景提出一种新型3T2R混联机构,该机构由3-RRP~(4R)R并联机构和2自由度旋转串联机构串接而成。提出运用两次蒙特卡洛法相结合的办法求解混联机构工作空间。建立混联机构运动学模型,根据并联机构的几何关系得到反解方程,并确定并联机构工作空间的约束条件,采用蒙特卡洛法得到并联机构工作空间内的点集;根据坐标变换矩阵求得串联机构运动学正解及混联机构运动学正解,并将并联机构工作空间内的点坐标代入混联机构位置正解中,采用蒙特卡洛法得到混联机构的工作空间内的点集。     

求十面体变几何桁架机器人位置正解的改进粒子群算法

根据杆长约束条件,给出了求解6-DOF十面体变几何桁架并联机器人机构位置正解的无约束优化模型,并应用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解此优化问题.针对PSO直接在整个解空间内寻优时很难求得全部位置正解的问题,提出了求并联机器人机构位置正解的改进粒子群算法--分区搜索粒子群算法(PSO Based on the Regional Search,PSObRS).数值实例表明,PSObRS能求出并联机器人机构的全部高精度位置正解.     

2-(CRR)2R结构降耦并联机构及其运动学分析

提出一种能实现三移动一转动(3T1R)的新型完全对称4-CRU并联机构,其4条支链结构完全相同。基于单开链理论及结构降耦原理,对4-CRU并联机构进行结构降耦设计,得到耦合度κ=1的低耦合度2-(CRR)_2R并联机构。其优点在于动平台由两条混合支链并联构成,且支链完全对称,机构姿态转角相对较大。2-(CRR)_2R并联机构耦合度降为1,极大地降低了机构位置正解的难度,有利于机构运动学分析。根据该机构的几何关系与运动约束,建立位置正解的一维搜索模型,再应用黄金分割法求出全部高精度位置正解。推导出机构位置逆解方程,应用数值实例验证了位置正、逆解的正确性。采用矢量法对机构动平台速度及加速度进行分析,得出速度及加速度正、逆解,并利用MATLAB软件编程进行数值计算。同时,应用Adams进行运动学仿真分析,验证了自由度分析的正确性;其运动学分析曲线与MATLAB计算结果一致,表明文中建立的解析模型和分析方法是正确、可行的。