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41.
42.
研究了支柱型绝缘子带电清扫机器人伸缩臂运动引起升降臂振动的问题,将升降臂和伸缩臂分别建模为柔性臂和刚性臂,形成末端具有移动刚体的柔性臂系统,在假设模态法的基础上建立了系统的Lagrange动力学模型,建模考虑了大多数柔性臂模型忽略的重力和非线性耦合的影响,分析了伸缩臂全局运动与升降臂局部振动的相互影响。提出一种单变量优化方法,以升降臂的残余变形能为性能指标,优化伸缩臂的运动轨迹,降低升降臂的残余振动。应用该方法对梯形速度曲线进行了优化,结果表明可以有效地控制升降臂的残余振动。该方法计算量小,便于在线实现。 相似文献
43.
针对拓扑结构为无向连通的多机械臂系统,提出了一种自适应与迭代学习相结合的分布式控制协议来实现整个系统对给定期望参考轨迹的一致性跟踪.通过引入一个适当的自适应迭代学习参数,所提自适应迭代学习控制协议能够克服机械臂系统中的干扰和模型不确定性,并且每个机械臂的自适应迭代学习控制(AILC)律仅需要利用其与邻居机械臂的相对交互信息.进一步,在只有一部分机械臂具有期望参考轨迹信息的前提下,该控制协议可以实现整个系统对期望参考轨迹的跟踪,同时能够保证轨迹跟踪误差与控制输入的有界性.此外,利用李亚普诺夫分析方法证实了所得结论的正确性,并且通过一个实例验证了所提自适应迭代学习控制协议的有效性. 相似文献
44.
为适应行星表面较大范围的采样要求及系统减重的需求,采样机械臂通常是细长形臂杆加多关节组成的连杆型关节机械臂,这使得抑制柔性振动成为机械臂控制系统的研究重点。针对采样机械臂的工作过程,提出带抛物线过渡的平滑轨迹规划方法,即在运动过程中使加速度连续,避免关节转动的力矩突变,并且最大限度降低峰值。首先建立基于D-H法的机械臂运动学方程,然后在考虑臂杆及关节柔性的动力学模型环境下,进行变加速—匀速—变减速的笛卡尔空间加速度连续平滑轨迹规划运动,达到减小柔性臂振动、提高定位精度的目的。仿真结果表明,在运动规划中引入抛物线过渡的加速度连续环节、降低加速度冲击可以明显改善运动平稳性,对提高动态跟踪精度有直接作用。 相似文献
45.
根据现有空间机械臂的结构特点,参照几种轻型机械臂的设计,设计了一种两自由度机械臂运动模块,并根据此模块研制了一台6自由度空间机械臂。运动模块由两个相邻关节轴线正交的关节组成,关节内部没有驱动器。机械臂内有一根高速主轴,为各个串联关节提供动能。机械臂控制系统采用上下位机方式,上位机根据虚拟场景仿真的运动轨迹发出控制指令给关节控制器,下位机根据关节状态表控制离合器组输入关节的能量。为确定机械臂在工作过程中的强度和稳定性,建立了机械臂的有限元模型,分析了其工作态的应力情况和动态特性。仿真结果表明,机械臂在工作态有足够的强度,在抓取的过程中,机械臂固有频率远离激励源的激励频率,无共振现象。通过多关节联动,机械臂可实现多种组合姿态,适用于在轨维修、加注等复杂空间任务。 相似文献
46.
基于浮空器的新型应急通信监测系统 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种新型的机动式空中应急通信监测系统,该系统以机动式系留气球和小型遥控飞艇为空中平台,搭载各种通信、侦察、监测等电子设备,具有快速灵活、机动性强、费用低廉等特点,能够适应复杂环境,面对突发事件时可以快速布置到任何需要的地方。 相似文献
47.
在基于协作机械臂的航电联调联试系统中,为了解决机械臂在检测航电开关时存在环境复杂、需要适应不同种类开关与定位误差等问题,提出了两种基于关节力传感器的航电开关柔性检测算法,用来检测航电联试环境中主要的3大类开关.基于外力阈值检测的接触定位与操作算法,通过广义动量观测器估计末端外力,并在控制机械臂运动时设置操作力阈值,实现... 相似文献
48.
49.
文章针对非合作目标抓捕问题设计了基于误差反馈系数的机械臂轨迹规划算法.考虑到空间机械臂在轨服务要求,采用反作用零空间方法来规划机械臂运动轨迹以实现机械臂与航天器之间的协调运动.为避免在规划起始阶段位姿误差较大可能导致机械臂关节速度过大的问题,引入了位姿误差反馈系数.为对空间机械臂抓捕非合作目标的轨迹规划技术进行验证,搭建了地面半物理仿真系统.试验结果表明,通过合理选择位姿误差反馈系数,设计的轨迹规划算法能够使固定基座机械臂末端执行器以较为均匀的速度逼近非合作目标,并能以较高精度实现对非合作目标的抓捕.该试验可以为空间机械臂抓捕非合作目标的轨迹规划提供参考. 相似文献
50.
基于神经网络的机器人迭代学习控制 总被引:1,自引:0,他引:1
王从庆 《南京航空航天大学学报》1998,30(4):395-399
针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合,反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹,神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于BP神经网络的学习控制算法。仿真结果表明,该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,具有良好的鲁棒性和控制性能。 相似文献