关于工业机器人运动学反问题的两种解法

本文发展了求解工业机器人运动学反问题的两种新方法:几何法和迭代法,分别适用于可解和不可解工业机器人的工作空间综合。     

先进的超声可视化成像检测技术及其应用

通过先进的可视化成像检测技术可以准确地获取材料及其结构内部缺陷大小、位置以及三维分布特征。在众多的可视化成像无损检测方法中,超声成像检测方法是一种已经在复合材料、焊接等领域得到广泛应用的可视化成像检测技术,通过超声B-、C-、T-扫描以及三维投影成像,可以揭示材料及其结构中缺陷和微结构的三维量化分布。本文介绍了基于超声成像检测方法的典型检测应用及结果。     

基于奇异摄动与神经网络的柔性臂控制

运用拉格朗日法建立了臂杆柔性的机械臂的动力学方程。为解决柔性臂末端位置的跟踪及克服柔性臂在运动中的振动问题。运用奇异摄动法将系统分解成快、慢两个子系统，设计混合控制器。通过设计神经网络控制器线性化慢系统。使其轨迹跟踪期望值。用线性状态反馈配置极点稳定快系统，抑制振动。一个单杆柔性机械臂的仿真算例表明，本文的控制方法保证了柔性臂刚性运动的精确跟踪，同时消除了弹性振动，避免了零动力学不稳定问题。     

双臂机器人协调动力学及其优化

通过引入“虚铰”概念，将双臂机器人协调动力学问题统一归结为约束多体系统的动力学问题。利用子系统牛顿－欧拉递推法获得的单臂机器人的动力学方程以及静力传递与速度传递间的对偶关系，很方便地导出了双臂机器人的动力学方程与回路约束方程，回路约束方程的建立无需增加额外的计算。此外，文中还对双臂机器人协调动力学的求解及其优化问题进行了讨论，最后以一搬运双臂机器人为例进行了动力学的计算机辅助优化，获得了令人满意的结果。文中所得结论对双臂机器人的设计与控制均具有一定的参考价值。     

铝合金薄板焊接热裂敏感性探索

探讨了用钨极氩弧焊焊接铝合金ＬＹ１２ＣＺ及ＬＹ１２Ｍ薄板时其热裂纹的变化规律，并分析了焊接工艺参数及填充材料对热裂纹的影响。试验结果表明，选择合适的工艺参数和填充材料可以明显提高该类合金的抗裂性能。     

知识Petri网与机器人装配规划

介绍了知识Petri网（KPN），在柔性装配系统中基于KPN机器人装配规划的任务，以及用KPN为机器人装配规划的任务，以及用KPN为机器人装配规划建模和KPN的运行。文中论述了如何建立邻链表、构造KPN，以及最后如何运行KPN，获得最佳装配规划。最后，阐述了基于KPN的机器人装配规划系统中数据库、规划库及推理机的构造。基于KPN的机器人装配规划，与目前常用的机器人装配规划方法，如启发式搜索法AO和线性规划LP法相比，具有如下主要优点：由于将人工智能用于Petri网中，故智能强；适应性强，既适用于整套产品零件同时到达装配站，也适用于各零件分时到达装配站时的规划；算法简单，规划速度快，更适用于在线规划。     

改进力控方案完成异形孔装配

讨论了改进的力／位混合控制方案、异形孔装配策略规划及其在ＪＲＢ－１机器人上的实现。简述了该方案的优点，在ＪＲＢ－１机器人上实现所解决的问题，提出用适应性增益解决力控环稳定问题。文中还结合异形孔装配给出了装配任务的描述和装配策略的自动生成方法。     

基于改进型BP神经网络多关节机器人逆向运动学求解

提出采用一种3层改进型快速BP神经网络(Modified fast BP neural network,MFBPNN)求解一个5自由度多关节机器人逆向运动学问题。使用正向运动学计算获得的样本向量进行离线学习,然后充分利用人工神经网络的泛化特性,实现了机器人末端作用器位姿到各个关节转角变量之间的非线性映射。仿真结果表明,采用MFBPNN算法以后,绝对误差不超过0．005°,计算精度和处理速度能够满足机器人实时控制的要求,并且可以应用于机器人路径规划控制场合。     

力控制反馈信号的神经网络法校正

对机器人的力反馈，主动柔顺控制和双向联想记忆的神经网络进行了综合研究，针对机器人腕力传感器输出信号的部分失真，提出了机器人擦洗平面玻璃力反馈信号神经校正的方法，并建立了相应的神经网络结构，在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人上进行了试验验证，取得了满意的效果。     

含闭链机构机器人动力学探讨

本文用Appell方程就含闭链机构机器人动力学研究作了新的探讨,给出了建立含闭链机构机器人动力学方程的一般方法。旨在把含闭链机构机器人分解成相应的开链机构进行研究,因而大大简化了推导过程。文中通过一个实际工业机器人动力学方程的推导,证实了该方法的可行性。