基于MEMS的分散式低阶AHPRS系统设计

设计一种基于MEMS陀螺、加速度计、磁强计以及GPS模块姿态航向位置参考系统(AHPRS).首先,姿态航向参考系统主要由姿态估计卡尔曼滤波器与补偿卡尔曼滤波器构成,通过补偿滤波器周期修正姿态估计滤波器,从而弥补了由于机体的刚体运动而导致姿态角的估计误差;其次,采用分散式卡尔曼滤波器的设计思路,以估计的误差姿态角作为导航系统卡尔曼滤波器的输入量,有效降低了导航滤波方程的阶次,减小了对姿态解算计算机的性能要求;最后,通过仿真与飞行试验验证该AHPRS有效地克服了动态环境下对系统姿态估计偏差大的缺点,提高了系统的姿态航向与速度位置估计精度.     

欠驱动关节机械臂位置控制研究

以具有欠驱动关节的水平两自由度机械臂为研究对象，研究当驱动关节达到指定位置后，以幅值和频率可调的驱动关节角速度信号为控制输入量来控制欠驱动关节的位置。用平均法对欠驱动机械臂的拉格朗日动力学模型进行了简化，并基于简化后的模型给出了闭环非线性反馈控制律。仿真结果表明，所设计的闭环非线性反馈控制率能够使任意初始位置的欠驱动关节趋近其指定位置。     

一种舵机组合控制策略的书写机器人设计

本文讨论了受控制驱动力、外界扰动及参数不确定的一种舵机组合控制策略的书写机器人设计。首先,构建多舵机组合机械臂模型及其旋转拟合空间,解算并采集其正、逆运动学和动力学的仿真样本数据训练RBF神经网络自适应策略控制器,分析多舵机组合控制后的关节转角轨迹曲线及系统响应特性;进而,针对书写机器人组合舵机的运行轨迹目标跟踪末端书写过程,完成4自由度和6自由度舵机关节三维空间坐标的建模和仿真,采用RBF神经网络自适应策略和PNN神经网络策略完成书写机器人末端位置控制,比较两种控制策略的书写机器人末端控制过程的位置误差精度参数。研究表明,根据舵机组合控制策略进行书写机器人的建模与分析的特征参数,进行设计相应的书写机器人控制系统,笔尖末端轨迹运行控制能够5s内执行上位机指令,文中设计的硬笔书写机器人和软笔书写机器人都能写出具有良好辨识度的图形格式。     

基于并联机器人的块状食品包装定位方法

目的为提高包装过程中并联机器人定位精度。方法基于自抗扰控制设计一种机器人末端执行器定位方法。在传统并联机器人结构的基础上配置2台工业相机。根据双目立体视觉检测原理来确定块状食品在生产线上具体位置。为避免干扰因素降低机器人末端执行器抓取精度,设计一种自抗扰控制器,主要包括跟踪微分器、非线性反馈器、扩张状态观测器。最后,搭建实验平台并进行相关验证。结果实验结果表明,实际位置与抓取位置之间偏差距离的最大值为0.3 mm;平均误差只有0.20 mm。所设计自抗扰控制器与PID控制器相比,响应时间仅增加了1%,平均抓取精度却大幅提高。结论所述基于并联机器人的块状食品包装定位方法可使末端执行器在非常短的时间内到达指定位置;运动过程稳定、可靠,不会出现振动现象,可确保抓取精度。     

基于可拓自适应理论的三轴并联机器人控制系统设计

为了提高并联机器人的轨迹跟踪控制精度,以平面二自由度并联机器人为研究对象,构建了一种可拓自适应控制器用于其控制系统中.利用自适应控制器善于处理不变和慢时变问题,可拓控制器善于处理时变和突变问题,将2种控制器的优点结合起来,设计了一种新型的可拓自适应控制器.仿真结果表明,可拓自适应控制器能较大地提高并联机器人关节位置精度和末端执行器的轨迹精度,能够满足机器人的控制要求.研究所得的方法和结论具有较强的通用性,对并联机器人的控制具有普遍的应用意义．     

液压驱动机械臂的设计与关节驱动分析

设计了一种新型六自由度串联机械臂,并提出了基于液压摆动缸的机械臂驱动关节控制方法。机械臂驱动关节由两个输出轴相互垂直的液压摆动缸提供动能,驱动形式采用闭环液压驱动,闭环控制系统由上位机、信号控制卡、电位传感器等组成。建立了该机械臂的三维模型,应用D-H方法对其进行了运动学建模和正向运动学分析,最后对基于液压摆动缸的机械臂驱动关节控制方法进行了实验分析,得出了机械臂关节运行速度与脉宽调制(PWM)调速占空比的关系,根据实验结果得出了相应的运动曲线关系,为串联机械臂位置控制、运动路径控制研究提供了基础。     

码垛机器人刚柔耦合动力学仿真分析

目的以码垛机器人为例,探讨刚柔耦合系统的运动学、动力学仿真分析方法,分析杆件弹性变形对机器人末端运动精度的影响。方法利用Matlab/Robotics工具箱编程,对码垛机器人进行运动学仿真,获取各关节角位移曲线;利用ADMAS建立虚拟样机,对码垛机器人进行动力学仿真;同时,利用Ansys对机械臂等杆件进行柔性化处理,生成mnf中性文件,导入ADAMS中建立刚柔耦合模型进行仿真分析。结果得出了码垛机器人在高速重载运动过程中机械手末端的位移偏差曲线,以及各关节的驱动扭矩。结论刚柔耦合分析方法更加直观、准确地模拟了机器人的实际工作状况,提高了在动载荷作用下对零部件动态响应分析的准确性,为码垛机器人的设计优化及驱动选型分析提供了理论依据。     

基于腕力传感器的绳驱动拟人臂的力/位混合控制研究

该文在研究7-DOF绳驱动拟人臂运动控制的基础上,结合安装在关节处的角度传感器的反馈信息,提出一种改进的耦合球关节闭环控制算法,使拟人臂的运动精度大大提高;同时利用安装在末端的腕力传感器的反馈信息,提出一种基于阻抗控制的力位混合控制算法,并讨论了容易建模和不易建模的两种环境下的轨迹规划问题,结合PC+PMAC分级控制系统和上面两种算法完成了7-DOF拟人臂的高精度位置伺服控制和与外界环境的接触力控制。实验和仿真结果表明算法的正确性和控制的有效性。     

航空发动机叶片的型面质量测量方法对比

航空工业是一个国家的工业之花,其中航空发动机又是其中的核心。在航空发动机的制造过程中,叶片又是航空发动机总体三大部分中压气机中较难制造的部分,其制造的精度以及其型面质量都会对发动机的性能造成严重的影响,以及对航空发动机叶片的检测也提出了较为严峻的考验。现今对于航空发动机叶片型面质量的检测方法众多,不同的检测方法具有不同的适用情况,在航空发动机叶片的检测精度以及测量能力等方面都有着不同的特性。本文将在对比分析的基础上提出航空发动机叶片型面测量技术的发展趋势。     

浅谈增压机匣径向复杂孔系的加工方法

航空发动机导向叶片增压机匣是航空发动机上的关键部件之一。机匣上安装导向叶片的孔系是零件加工的关键,该孔系形状复杂,尺寸精度、位置精度都要求高,在加工过程中容易出现孔的尺寸和位置度超差。通过选用数控机床及刀具和适当的加工参数达到减少该零件的加工变形,保证零件的设计要求。     

Extended Kalman filter-based sensor fusion for operational space control of a robot arm

Accurate measurements of positions, velocities, and accelerations in both joint and operational space are required for achieving accurate operational space motion control of robots. Servomotors used for joint actuation are normally equipped with position sensors and optionally with velocity sensors for interlink motion measurements. Further improvements in measurement accuracy can be obtained by equipping the robot arm with accelerometers for absolute acceleration measurement. In this paper, an extended Kalman filter is used for multisensor fusion. The real-time control algorithm was previously based on the assumption of a jerk represented as a processed white noise with the zero mean. In reality, the accelerations are varying in time during the arm motion, and the zero mean assumption is not valid, particularly during fast accelerating periods. In this paper, a model predictive control approach is used for predetermining next-time-step jerk such that the remaining term can be modeled as Gaussian white noise. Experimental results illustrate the effectiveness of the proposed sensor fusion approach.     

Precision measurement and compensation of kinematic errors for industrial robots using artifact and machine learning

Industrial robots are widely used in various areas owing to their greater degrees of freedom (DOFs) and larger operation space compared with traditional frame movement systems involving sliding and rotational stages. However, the geometrical transfer of joint kinematic errors and the relatively weak rigidity of industrial robots compared with frame movement systems decrease their absolute kinematic accuracy, thereby limiting their further application in ultraprecision manufacturing. This imposes a stringent requirement for improving the absolute kinematic accuracy of industrial robots in terms of the position and orientation of the robot arm end. Current measurement and compensation methods for industrial robots either require expensive measuring systems, producing positioning or orientation errors, or offer low measurement accuracy. Herein, a kinematic calibration method for an industrial robot using an artifact with a hybrid spherical and ellipsoid surface is proposed. A system with submicrometric precision for measuring the position and orientation of the robot arm end is developed using laser displacement sensors. Subsequently, a novel kinematic error compensating method involving both a residual learning algorithm and a neural network is proposed to compensate for nonlinear errors. A six-layer recurrent neural network (RNN) is designed to compensate for the kinematic nonlinear errors of a six-DOF industrial robot. The results validate the feasibility of the proposed method for measuring the kinematic errors of industrial robots, and the compensation method based on the RNN improves the accuracy via parameter fitting. Experimental studies show that the measuring system and compensation method can reduce motion errors by more than 30%. The present study provides a feasible and economic approach for measuring and improving the motion accuracy of an industrial robot at the submicrometric measurement level.The full text can be downloaded at https://link.springer.com/article/10.1007/s40436-022-00400-6     

焊接机器人翻转工作台的设计与分析

针对焊接精度要求不高的焊接机器人应用场合,设计出一种成本较低、位置控制精度较好的翻转式焊接工作台,以满足中低端产品的焊接工艺要求。在该翻转式焊接工作台中,采用气动马达作动力输出,蜗轮蜗杆大传动比传动系统作高精度分度装置,光电编码器作位置信息获取装置,并通过闭环控制实现高精度翻转运动。仿真结果表明,该焊接工作台最高转速达到14r/min,能够满足大多数产品的焊接需求。设计的焊接机器人翻转工作台为中低端焊接产品提供了一种经济、有效的焊接机器人应用方案,对降低焊接机器人的应用成本、提高焊接生产效率具有重要意义。     

Particle Filtering for State Estimation in Nonlinear Industrial Systems

State estimation is a major problem in industrial systems, particularly in industrial robotics. To this end, Gaussian and nonparametric filters have been developed. In this paper, the extended Kalman filter, which assumes Gaussian measurement noise, is compared with the particle filter, which does not make any assumption on the measurement noise distribution. As a case study, the estimation of the state vector of an industrial robot is used when measurements are available from an accelerometer that was mounted on the end effector of the robotic manipulator and from the encoders of the joints' motors. It is shown that, in this kind of sensor fusion problem, the particle filter outperforms the extended Kalman filter, at the cost of more demanding computations.     

基于扩展卡尔曼滤波的气力输送动态称重系统

为了提高粉料在气力输送过程中动态称重的精度,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波算法的动态称重方法。通过设置多个称重传感器,对采集的数据进行融合并滤波处理,以消除干扰噪声对系统测量的影响。同时采用减重计量法,将数据处理结果通过智能控制器实时调节卸料控制阀的开关度,以提高动态称重的精度。实验结果表明:称重30kg二氧化硅粉末,平均误差在0.3%以下。     

精油微装量系统的卡尔曼滤波CMAC-PID控制

目的解决传统精油灌装机精度低、速度慢等问题。方法设计一种基于卡尔曼滤波的CMAC-PID液体微装量自校正控制系统。首先采用卡尔曼滤波方法抑制噪声和干扰信号,再利用有监督学习功能的CMAC-PID控制器来提供反馈控制、保持系统稳定,并结合系统模型,通过Matlab进行仿真验证。结果仿真结果表明,使用卡尔曼滤波CMAC-PID控制方法使系统具备了响应快、超调量小、抗干扰能力强等特点。结论该方法在确保灌装精度的同时,能够较好地满足系统对灌装速度的要求。     

FTP动态测量航空发动机叶片三维型面

针对高速旋转状态下航空发动机叶片每个时刻形变量的研究,提出一种利用主动结构光,基于动态傅里叶变换轮廓术对不同速度下每个时刻三维型面及形变量的测量方法.利用对射激光传感器与AVR单片机设计同步控制装置,结合千兆网相机完成对高速旋转中航空发动机同一叶片的瞬态图像采集,再利用傅里叶变换轮廓术计算出每个时刻下该叶片的三维型面,...     

Design and analysis of turnover platform for welding robot北大核心CSCD

A turnover platform for welding robot was designed for the application of welding robot with lower accuracy requirement, which was of low cost and higher position accuracy. In this turnover platform, the pneumatic motor was used as the power output, and the indexing mechanism with high accuracy was the transmission system with high transmitting ratio based on worm and wheel. The position information was acquired by using the photoelectric encoder, and the turnover motion with high accuracy was realized through the closed-loop controller. Simulation results showed that the maximum speed of the welding platform approached 14 r/min, and the platform could meet the requirements of most welding products. Such a turnover platform can offer the application program of the welding robot with low cost for the middle and low level products, and reduce the cost of welding robot and improve welding productivity.     

扩展容积卡尔曼滤波定位技术研究

为提高被动定位技术的精度与环境适应性,本文提出运用一种新的非线性滤波方法—扩展容积卡尔曼滤波算法进行多角度传感器目标定位;它首先利用EMD(经验模态分解)算法对目标的量测噪声协方差矩阵进行估计;然后,将过程噪声协方差和量测噪声协方差融入循环过程;同时,为保持算法的稳定性和正定性,利用求平方根的形式对算法改进。通过对扩展容积卡尔曼滤波与UKF(不敏卡尔曼滤波)算法跟踪目标的结果进行比较,在运算复杂度与UKF相当的前提下,扩展容积卡尔曼滤波算法不仅可以对未知量测噪声情况下的目标进行跟踪,而且显著提高了被动定位的精度。