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41.
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  
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   
42.
介绍了一种新研制开发的永磁吸附式双履带结构爬壁机器人,主要应用于火力发电站的大型排管锅炉中的水冷壁排管壁面的清扫和检测,并能够在检测到壁面厚度小于预置的极限值处发出报警信号、打标记,具有较高的推广应用价值。文中阐述了该机器人的结构、磁路的优化设计、自动测厚、打标系统和控制系统的研制。目前,该机器人已经经过多次现场试验。各项指标均已达到设计要求。  相似文献   
43.
基于标定及补偿提高串联机器人定位精度方法   总被引:1,自引:1,他引:1  
在使用串联机器人进行定位操作前,首先需要对机器人基坐标系与测量坐标系进行位姿关系的标定,针对具有隐藏机器人基坐标系以及机器人法兰坐标系的串联机构,本文提出一种等价变换思想并结合应用激光跟踪仪测得机器人末端靶标点的坐标数据建立标定矩阵方程,应用罗德里格矩阵变换将标定方程转化为三元二次矩阵方程形式,采用最小二乘法和牛顿迭代法求出数值解进而完成机器人基坐标系与测量坐标系标定的方法。然后应用这种方法进行标定试验得到了20组标定结果,通过比较标定结果偏差进而验证了这种方法的正确性。最后,本文验证了应用这种标定方法的标定结果并结合一种新的位姿补偿算法后,能极大地提高机器人末端的定位精度。  相似文献   
44.
    
基于Udwadia-Kalaba方程建立了双腔体吸附、轮式移动爬壁机器人的解析动力学模型。将系统的预定轨迹视为系统的约束关系,巧妙地将其融合到爬壁机器人动力学建模过程中;在不出现拉格朗日乘子的条件下,获得了满足约束所需附加力矩的解析表达式及系统的解析动力学方程;采用Baumgarte约束违约稳定法抑制了由于初始条件与约束方程不相容而导致的约束违约现象。爬壁机器人的广义坐标变量变化规律和运行轨迹的数值仿真结果证明了本文建模方法的可行性和有效性。  相似文献   
45.
机器人运行速度的提高受到其高的加、减速度所激励的振动的限制。因为手臂的振动降低了手臂到达终点的定位精度,并延长了定位到终点的时间。本文提出了一个用死拍控制规律来提高柔性机器人的运行速度、抑制终端振动及提高定位精度的设计方法,它可提高如航天飞机舱外遥控机械手的定位精度,以及机器人自动化生产的劳动生产率。  相似文献   
46.
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。  相似文献   
47.
本文介绍用于DGR-5A五自由度电动机器人关节伺服回路的脉宽调速系统。主要介绍脉宽调制型功率放大的工作原理及设计方法,同时简要介绍关节伺服回路的设计。  相似文献   
48.
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。  相似文献   
49.
碳化硅材料比刚度高、导热性好、热稳定性好,是一种优良的反射镜材料,在空间光学遥感器是有着广泛的使用。同时,它具有硬度高、脆性大的特点,给反射镜加工带来困难,且加工周期长。本文比较了碳化硅材料不同加工技术的优缺点,选择了机器人柔性砂带磨削技术作为研究对象。针对某1550mm直径碳化硅反射镜坯加强筋的去除要求,设计了一套新型机器人柔带磨削系统,利用有限元方法对加工中的镜体应力进行了分析,并完成了某镜坯加强筋的去除,残余筋高度0.5mm~1mm。反射镜镜坯在完成镜面精磨、镀膜等处理后,利用干涉仪测试面形RMS 为0.0157λ(λ=632.8 nm),满足使用需求。遥感器于2020年发射,反射镜在轨运行表现良好。  相似文献   
50.
护理机器人结构复杂、耦合度高且机械臂不满足PIEPER准则,标准遗传算法难以精准地对其逆运动学进行求解,以至于机器人手臂末端位姿误差较大。针对标准遗传算法求解过程中早熟和局部搜索能力差的问题,采用等分区间替代随机命令产生的初始种群个体,划分5个小区间以提高种群个体的分散程度和搜索效率;在适应度函数中引入可变权因子,将位置误差的变化值作为可变权因子的变量,进化过程中可变权因子在0.5~1.0之间变化,且实时有效分配位置和姿态误差权重,确保解的收敛。通过仿真和实验验证,结果表明:改进后的遗传算法能够大幅提升收敛精度和速度,并且可以同时实现对位置和姿态的精确控制,极大地减小了机器人手臂的位姿误差。  相似文献   
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