行星采样柔性机械臂运动规划研究

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。     

一种用于运动目标捕获的行星轮差动式欠驱动臂

为解决运动目标捕获过程中的碰撞问题,采用欠驱动自适应原理研制了具有碰撞能量吸收能力的机械臂。三自由度的机械臂由2个电机驱动:基关节由单个电机驱动;中关节和末关节由一个单输入双输出行星轮组完成动力分配。在机械臂捕获运动目标过程中,碰撞产生的部分冲击能量通过欠驱动行星轮组传递到末关节,转化为关节动能。依靠欠驱动机械系统完成对碰撞的响应,解决了控制系统因时延而无法快速对碰撞进行响应的难题。为完成对目标的抓取,基于阻抗控制提出了机械臂运动目标捕获控制算法。运动目标捕获实验验证了机械臂对碰撞的快速响应能力及运动目标捕获控制算法的可行性。      

基于神经网络的机器人迭代学习控制

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。     

多关节轻型机械臂的设计研究

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。     

头盔伺服系统的主动柔顺控制

 对头盔伺服系统(HMDPM)主动柔顺控制策略的主要内容——轨迹规划和控制方法进行了研究。首先,采用基于力反馈和滑动杆动力学模型的头部运动预测法进行轨迹规划,该方法利用并联机构(PM)分支杆长与运动平台位姿间的映射关系,通过力反馈信息和6-3UPS并联机构滑动杆动力学模型对头部运动进行预测,为头盔伺服系统的位置控制提供期望轨迹;然后,基于头盔伺服系统的动力学模型对系统的惯性项和非线性项进行了计算,设计了惯性项和非线性项补偿控制器,在进行头部运动跟踪的同时,实现了头盔显示器与头部间接触力的控制;最后,采用SimMechanics模块建立了HMDPM—人交互模型,并进行了相关验证实验。仿真结果表明,基于力反馈和滑动副滑动杆动力学模型的头部运动预测法能实时地、较为准确地预测出头部运动位置;基于动力学模型的惯性和非线性项补偿控制器不仅可以较为准确地跟踪头部运动,而且还能有效地减小头盔显示器与头部间的接触力,降低执行机构的刚度、减少系统摩擦力等非线性因素对使用者的干扰。     

基于状态观测器的空间机械臂关节故障诊断

为了实时检测空间机械臂关节故障的发生并获得有效的故障信息,提出一种基于状态观测器的关节故障诊断方法。通过结合滑模变结构控制理论设计滑模状态观测器,获得机械臂各运行状态的残差信息,并将其与设定的阈值比较,实现关节故障的检测。进而引入不同的故障模式,构建故障数据库,将实际关节故障所导致的机械臂故障残差信息与故障数据库对比,完成故障发生位置及其故障程度的识别。所提诊断方法考虑了空间机械臂系统内部强耦合特性,能够及时检测故障的发生并获取有效的故障信息。最后以7自由度空间机械臂为对象开展数值仿真研究,验证了所提关节故障诊断方法的有效性。     

具有不确定参数的机器人鲁棒轨迹跟踪控制

研究了具有不确定参数的机器人轨迹跟踪控制问题。提出了一种鲁棒控制方案,它由改进力矩发生器和鲁棒补偿器组成,理论分析及仿真实验表明,该控制方案具有较好的跟踪性能。     

绝缘子清扫机器人的动力学建模及轨迹优化

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。     

NUMERICAL STUDY OF TWO INTERFACE METHODS FOR COMPRESSIBLE MULTI-FLUID FLOWS

INTRODUCTIONThe direct numerical simulation of com-pressible multi- fluid flows is an important re-search topic with various key applications.Therelatively dominant difficulty of simulation lies intreatment of the moving material interface. Ingeneral,there are two basic approaches to treatcontact discontinuities.The first,front trackingmethod[1,2 ] ,explicitly characterize the interfacemotion by the motion of individual points on theinterface. The other approach is front capturingmethod[3…     

基于动力补偿的液压并联运动平台控制策略

针对所研制的飞行模拟器用大负载液压六自由度并联运动平台,在对系统闭环动力学模型进行详细分析的基础上,依据系统数学模型存在外扰力、摩擦力及不确知参数等因素影响的控制特性,利用系统闭环动力学模型的动力补偿特性,采用六维动力补偿器,提出一种PD控制器加小波神经网络补偿器进行在线动力学补偿的实时控制策略,并通过实验验证了其控制的有效性.结果表明:该方法具有良好的跟踪特性,能够提高系统响应快速性、运动精度及抗负载扰动能力,很大程度上克服了系统的动力耦合及参数时变和未知力扰动带来的影响,为多自由度运动系统的高性能实时控制开辟了崭新途径.