基于瀑布机制的重载机械手自组织精密模式

针对机械手运动中的关节误差对重载机械手精度的影响,受生物瀑布机制自动修复特点的启发,提出基于瀑布机制的重载机械手自组织精密模式。研究了机械手关节的惯性矩阵,分析了关节惯性矩阵对末端精度的影响;结合瀑布机制的工作原理,求解了重载机械手精密运动的自组织模式;从机械手关节惯性力出发,推导出关节误差对机械手关节力矩的数学模型,并对其进行仿真分析。结果表明,瀑布机制的自组织模式可减小关节误差对机械手关节精度的影响。     

新型磨机换衬板机械手的非线性控制系统设计

链式机械手是具有动态特性显著、非线性和强耦合的复杂系统。针对磨机换衬板机械手的传统线性控制各关节跟踪精度低的问题,设计一种基于双速率计算力矩法的非线性系统控制器。首先,通过SolidWorks软件建立新型磨机换衬板机械手的三维模型;其次,采用牛顿—欧拉法建立链式机械手连杆动力学方程;最后,设计机械手的线性和非线性控制器,并使用Matlab/Simulink仿真软件建立控制框图,进行仿真对比分析。MATLAB仿真结果表明:双速率计算力矩法的非线性控制对比传统的平均重力补偿PD线性控制,其机械手各关节轨迹跟踪精度提高了近5倍,且稳态误差远低于1%,从而验证了基于双速率计算力矩法控制的高效性。     

三关节机械臂运动精度的误差分析及补偿策略

针对机械臂重复运动精度差的特点,对导致机械臂运动误差的主要影响因素进行分析。基于D-H坐标系的相关理论建立位置误差模型,对机械臂关节之间的位置误差进行分析。根据D-H参数位置误差,提出误差补偿方案,提高机械臂的运动精度。采用ADAMS软件建立三关节机械臂的动力学模型,通过对各关节的运动特性的分析,讨论在不同外界条件下各关节驱动器的力矩曲线和各关节运动关系曲线的变化,为更深入研究机械臂运动学和动力学问题,以及串联关节机械臂的本体和控制器设计提供了理论依据。     

前馈控制加模糊补偿的机器人关节角度追踪

为解决不确定性机器人的关节角度追踪问题,提出一种前馈控制加模糊补偿的控制方法。将机器人动力学方程引入前馈控制,减小关节角度初始误差。为提高关节角度追踪的稳定性,模糊控制不直接输出关节补偿力矩,而是输出关节力矩补偿系数,其与前馈关节力矩相乘间接得到关节补偿力矩对机器人不确定性进行补偿。通过ADAMS和Matlab/Simulink对关节角度追踪控制效果进行验证。仿真结果表明,该方法对不确定性机器人的关节角度追踪控制是有效的,其关节角度追踪误差绝对值小于1.5×10^-4rad。     

二自由度并联机械手动力学控制方法

本文针对一种二自由度并联机械手高速运动状态下的动力学控制方法展开研究。通过对并联机械手简化刚体动力学模型的建模误差进行溯源分析,提出了一种基于双系数补偿分配策略的建模方法,对机械手的简化刚体动力学模型进行了优化,并基于该简化模型建立了机械手的动力学前馈控制方法。为进一步提高控制过程的鲁棒性,结合H_∞控制方法提出了一种H_∞+动力学前馈的控制方法。在建立机械手整机机电联合仿真系统的基础上,对所提出的两种控制方法进行了详细的仿真和对比。仿真结果表明,本文提出的控制方法可以减少力矩扰动对伺服电机输出带来的影响,大大减小了机械手末端的定位误差,提高了机械手的控制精度。     

重载精密机械手末端误差的多目标优化

针对关节几何误差对重载机械手运动精度的影响,鉴于PID神经元具有多输入和多输出优化的特性,提出重载精密机械手误差的多目标优化方法,研究重载机械手误差的关键因子,分析重载精密机械手的映射及机械手多输出目标之间的关系,探究PID控制器与神经元网络之间的对应关系,求解重载机械手精密运动的传递关系,同时推导机械手位姿、速度和加速度与关节几何误差之间的数学模型,得出机械手关节误差对其运动精度的影响趋势,以SCARA机器人为研究对象,采用PID神经元的多目标优化方法对其误差进行整合。结论表明:PID神经元的多目标优化方法有效地减小了关节几何误差对重载机械手的影响,其合理性得到了验证。     

3-DOF索杆桁架式欠驱动机械手运动控制

索杆桁架式机械手是将绳轮传动系统和平行四边形机构结合而提出的一种新型欠驱动机械手。绳索驱动力同时驱动手指关节耦合运动,而手指关节运动又会直接改变绳拉力在各指节单元的驱动力分布,导致索杆桁架式欠驱动系统具有强非线性和运动耦合特点。针对该问题,利用虚功原理,将绳轮传动系统等效为耦合的关节驱动力矩,并建立3-DOF手指准静态运动学模型。根据手指最大运动空间约束条件,确定关节弹簧配置分布并开展手指准静态运动空间分析。采用拉格朗日方程法建立手指一般动力学方程,并转换为“A-P”型等效动力学模型。在此基础上,开展预变形阶段运动控制研究。通过仿真分析和样机试验验证所提分析方法和运动控制策略的有效性。     

受约束工业机械手动力学建模与仿真

工业机械手末端执行器以预定轨迹执行任务是工业生产中常见的运动形式。由于预定轨迹而产生的约束关系,使工业机械手的动力学特性表现出高度的非线性和耦合性,因此,利用传统的拉格朗日方程建立其动力学模型显得困难重重。针对受约束的工业机械手的动力学建模问题,基于分析力学界著名的Udwadia-Kalaba方程,获得了工业机械手在预定轨迹约束下各关节所需附加力矩的解析表达式及系统的动力学方程,克服了传统拉格朗日方程需借助拉格朗日乘子获得动力学方程的缺点。工业机械手的关节角变化规律和末端机械手运动轨迹的数值仿真结果证明所建立动力学方程符合实际情况。     

基于Adams和Matlab的6-DOF机械手动力学分析

运用软件Pro/e建立了某工业机械手的三维模型,设定机械手构件参数如杆长和转角等,再用Joseph-Louis Lagrange法建立机械手的动力学方程。按照仿真流程在软件Adams中对机械手进行动力学仿真,得到机械手各个关节的角度曲线、角速度曲线和角加速度曲线,以及大臂旋转关节各个方向的力矩曲线。最后再利用软件Matlab对机械手动力学方程进行求解并生成各个方向的力矩曲线,经与Adams仿真曲线和力矩值进行对比,发现两者力矩曲线走势相近,且力矩值偏差甚小,最大时仅为7.5 N·m,在合理范围内,从而验证了Adams动力学仿真的准确性。     

2UPS&UPR&UP型并联机器人精度综合

提出了一种2UPS&UPR&UP型并联机器人的精度综合方法。基于理想运动学方程,利用摄动法建立该机器人的误差映射模型,并分离出可补偿误差源与不可补偿误差源;建立不可补偿误差源与末端姿态误差的标准差关系,揭示了工作空间内末端姿态误差标准差的分布情况;利用灵敏度系数法对机器人不可补偿误差源进行灵敏度分析,确定各不可补偿误差源对末端运动精度的影响程度;依据3σ原则,以灵敏度指标作为分配系数,通过精度综合得到给定末端精度下的不可补偿误差源的值,为机器人加工制造提供理论依据。仿真实验验证了该方法的有效性。     

Dynamic load-carrying capacity of mobile-base flexible joint manipulators

A computational technique for obtaining the maximum load-carrying capacity of robotic manipulators with joint elasticity is described while different base positions are considered. The maximum load-carrying capacity which can be achieved by a robotic manipulator during a given trajectory is limited by a number of factors. Probably the most important factors are the actuator limitations, joint elasticity (transmissions, reducers and servo drive system) and relative configuration of the robot with respect to its base. Therefore, both actuator torque capacity constraint considering typical torque-speed characteristics of DC motors and trajectory accuracy constraints considering a series of spherical bounds centred at each desired trajectory are applied as the main constraints. For the desired trajectory of load, different base locations are considered. It is seen that the load-carrying capacity at different base positions is different due to distinct dynamic effects of links and load motions on joint actuators. Then, a general computational algorithm for a multi-link case on a given trajectory and different base location is laid out in detail. Finally, two numerical examples involving a two-link manipulator and a PUMA robot using the method are presented. The obtained results illustrate the effect of base location, dual actuator torque and end effector precision constraints on load-carrying capacity on a given trajectory .     

The effect of base replacement on the dynamic load carrying capacity of robotic manipulators

The problem of establishing the load carrying capacity of mobile base manipulators operated by limited force or torque actuators is presented. It is shown the maximum allowable load on a given load trajectory, is a function of base position. The load workspace is defined as the union of places where the base can be located on them and it carries a load by the manipulator on a desired trajectory. The load workspace is discretised into some grid points, and the base is positioned on each grid point. The recursive Newton-Euler method is used to compute the dynamic effects of the load and manipulator on each joint actuator, then the load carrying capacity of the mobile manipulator at each base location is computed by considering the manipulator joints and actuator torque constraints. By applying a simple procedure, a smaller subspace of the load workspace is selected, so that the load carrying capacity is near to a maximum. This procedure is repeated until the optimum base location is found so that the load carrying of the manipulator is a global maximum in the load workspace for the desired dynamic trajectory. Finally, the effect of base mobility on optimising the dynamic load carrying capacity for different robotic arms is investigated in separate case studies.     

A robust real time adaptive controller design for robot manipulator with eight-joints based on DSPs

In this paper we propose a new technique to the design and real-time control of an adaptive controller for robotic manipulator based on digital signal processors. The Texas Instruments DSPs (TMS320C80) chips are used in implementing real-time adaptive control algorithms to provide enhanced motion control performance for robotic manipulators. In the proposed scheme, adaptation laws are derived from model reference adaptive control principle based on the improved Lyapunov second method. The proposed adaptive controller consists of an adaptive feed-forward and feedback controller and time-varying auxiliary controller elements. The proposed control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for realtime control. Moreover, this scheme does not require any accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the proposed adaptive controller is illustrated by simulation and experimental results for robot manipulator with eight joints at the joint space and cartesian space.     

双柔性臂机器人的建模和主动振动控制

针对双柔性臂机器人在操作过程中出现的结构振动和残余振动影响控制精度的问题,提出了采用多组压电换能器对柔性臂进行主动振动的控制方法.设计了基于超声电机驱动的双柔性臂机器人,采用拉格朗日法和假设模态法对双柔性臂进行了动力学建模,并考虑了在协作搬运过程中双柔性臂机器人需要满足的闭链约束条件.提出了采用独立关节PD反馈控制器和正位置反馈控制器相结合的混合控制方法.Matlab仿真表明,所提出的混合控制器能使柔性机器人在准确完成目标物体轨迹运动的同时,实现对柔性臂的振动抑制,提高了双柔性臂机器人的搬运精度和效率.     

基于期望动力学的柔性关节控制器设计

协作机器人具有灵活,安全特点,已广泛应用于自动化领域以及中小企业中。为了保证与人交互的安全性,协作机器人通常采用中空电机与中空减速器配合的设计方案,以降低关节转动惯量,从而获得良好的外力感知与控制能力,这种设计导致协作机器人的关节具有了柔性。针对具有柔性关节的轻量级协作机器人,设计了一种基于期望动力学的柔性关节控制器,提高柔性关节机器人的轨迹跟踪精度和抖动抑制能力。在具有谐波减速器和力矩传感器的柔性关节上,基于连杆侧位置反馈与关节力矩反馈实现了从经典的电机侧控制到连杆侧控制的转变,并借助储存函数建立李雅普诺夫函数证明了该控制器的无源性与渐近稳定性。最后,通过Simulink仿真与单关节实验平台的关节轨迹追踪实验验证了柔性关节控制器的性能,结果显示其与全状态反馈控制相比具有关节力矩波动小、抖动抑制快以及轨迹跟踪误差小等优点。     

基于重力补偿的机械臂PD控制系统研究

针对多关节机器人机械臂数学描述复杂、运动学分析困难的问题,采用逆动力学方法建立机器人双关节机械臂的动力学模型,并对重力项进行补偿,采用对重力矩准确估值的PD控制算法实现机械臂运动轨迹准确跟踪,能够满足机械臂定点控制的要求,具有无超调、初始力矩小等特点,通过仿真实验表明与理论分析结果一致,表明此控制方法的有效性。     

Optimal actuator sizing and end point deformation for mobile robotic manipulators with elastic joint based on load criteria

Application of a numerical method to determine the maximum dynamic load carrying capacity (DLCC) for a robotic manipulator carrying an automobile petrol tank with joint elasticity subject to accuracy and actuator constraints is described in this paper. The maximum DLCC which can be achieved by a manipulator during a given trajectory is limited by a number of factors. The most important of which are the dynamic specification of the manipulator, the actuator limitations, and the elasticity of the joints such as reducers and servo drive system. Initially, the kinematic equations for carrying the automobile petrol tank by the robotic arm with 6 degrees of freedom (DOF) were calculated. The mechanical modeling was achieved via software programming. Dynamic modeling of the flexible joints manipulator was done simply for the three major axes. A method for determination of the dynamic load capacity with specific reference to both accuracy and actuator constraints is explained. The results obtained indicate the importance of both constraints and which constraint is more critical for accuracy and tracking.     

基于模糊神经网络的不确定机器人实时轨迹跟踪控制的研究

针对机器人建模的不精确性以及扰动的存在给机器人控制增加难度的问题,提出了一种基于模糊神经网络的不确定机器人实时轨迹跟踪控制方法。该控制方法的控制器由模糊神经网络(FNN)控制器和CMAC控制器组成,FNN控制器代替传统的计算力矩法,CMAC控制器在线补偿控制误差,有效补偿机器人存在的各种不确定性。对二自由度机器人的仿真结果表明了所提出的控制方法的可行性。     

机器人焊缝跟踪神经网络控制的研究

研究神经网络技术在弧焊机器人焊缝跟踪过程中的应用,通过神经网络在笛卡尔空间轨迹的补偿作用,确定出基于笛卡尔空间参考轨迹控制的机器人焊缝跟踪神经网络控制器。与传统的关节计算力矩法相比,所设计的神经网络控制器具有良好的控制特性及较强的鲁棒性,焊缝跟踪精度得到了显著的提高。