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101.
本文通过天平横梁不等臂的介绍,分析了机械双盘天平横梁不等臂的原因及它的检测与计算方法,以及新方法的调修。 相似文献
102.
在目前机械臂控制系统中,如何减小系统体积、降低系统功耗一直是传统控制方式(即“PC/工控机+运动控制卡”)的难点。本文在对SCARA机械臂深入研究的基础上通过S3C25IOA实现了带有PCI接口的控制系统,并进行了Bootloader的移植以及PCI驱动程序的编写。 相似文献
103.
求解机械臂逆运动学问题可以采用神经网络来建立逆运动学模型,通过遗传算法或BP算法训练神经网络的权值从而得到问题的解,在求解精度和收敛速度上有待进一步改进。采用人工免疫原理对RBF网络训练数据集的泛化能力在线调整隐层结构,生成RBF网络隐层。当网络结构确定时,采用递推最小二乘法确定网络连接权值。由此对神经网络的网络结构和连接权进行自适应调整和学习。通过仿真可以看出,用免疫原理训练的神经网络收敛速度快,泛化能力强,可大幅提高机械臂逆运动学求解精度。 相似文献
104.
105.
106.
在线学习时长是强化学习算法的一个重要指标.传统在线强化学习算法如Q学习、状态–动作–奖励–状态–动作(state-action-reward-state-action,SARSA)等算法不能从理论分析角度给出定量的在线学习时长上界.本文引入概率近似正确(probably approximately correct,PAC)原理,为连续时间确定性系统设计基于数据的在线强化学习算法.这类算法有效记录在线数据,同时考虑强化学习算法对状态空间探索的需求,能够在有限在线学习时间内输出近似最优的控制.我们提出算法的两种实现方式,分别使用状态离散化和kd树(k-dimensional树)技术,存储数据和计算在线策略.最后我们将提出的两个算法应用在双连杆机械臂运动控制上,观察算法的效果并进行比较. 相似文献
107.
机械臂广泛地应用在工业自动化生产以及人们日常生活中,机械臂而示教学习作为一种重要的运动规划方式,是机械臂研究领域的一项重要研究内容。鉴于此,设计了一种基于Kinect的虚拟机械臂增强现实示教系统,通过Kinect传感器采集人手位置数据,利用机械臂逆运动学模型驱动虚拟机械臂跟踪人手运动,实现对机械臂的虚拟示教;利用增强现实技术,将虚拟机械臂叠加到真实环境中,实现对机械臂的增强现实示教。实验结果表明该系统能够将虚拟机械臂准确地叠加到真实环境中,并实时跟踪人手运动,系统具有良好的交互性。 相似文献
108.
柔性机构因其工作效率高,能量消耗低和结构简单等优点被广泛应用于机器人领域.但柔性机构由于刚度较低,易产生弹性振动,使机器人的定位精度和运动精度降低.为了验证在前期的工作中提出的柔性机械臂主动振动最优控制位置分析的正确性,搭建了一个基于Labview的测试系统.在柔性臂上不同位置粘贴压电片来实现对柔性臂不同位置的主动振动控制,通过测试系统得到最优控制位置处和最优控制位置附近的柔性机械臂振动的传感电压,根据控制前后传感电压的变化分析柔性臂抑制的强弱.根据实验结果显示,柔性臂在前三阶振动下,分别在其最优控制位置上获得最高的抑振率,从而验证了最优控制位置的有效性. 相似文献
109.
110.
赵杭波 《电子制作.电脑维护与应用》2013,(15):52
本文以双连杆机械臂为对象,针对这一类非线性的机械模型对象,利用拉格朗日法对被控对象进行运动学建模,以便于根据模型设计各种不同的控制器,不仅使双连杆机械臂系统具有良好的稳态和暂态性能,同时也保证了系统具有较好的鲁棒性。笔者通过仿真实例验证了所给结果的有效性,为机械臂的控制提供了一种新的思路。 相似文献