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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
采用电弧熔炼方法制备Ti-5Zr-15Cu-15Ni、Ti-10Zr-15Cu-15Ni、Ti-15Zr-15Cu-15Ni和Ti-25Zr-15Cu-15Ni 4种钛基钎料,采用4种钎料对Ti-6Al-4V板材进行搭接接头真空钎焊.对不同Zr含量的钎料的熔化特性和在Ti-6Al-4V上的润湿性进行测试,并对钎焊接头的微观组织、显微硬度和剪切强度进行测试.结果表明,Zr元素的加入对Ti-Zr-Cu-Ni钛基钎料的熔化温度有显著影响,当Zr含量为5wt%、25wt%时,钎料的固液相线温差较大,且液相线温度较高;当Zr含量为10wt%、15wt%时,钎料的固液相线温差较小,且液相线温度较低.与其他钎料成分不同,25wt%Zr含量的钎料在钎料熔化过程中存在2个明显的低熔点共晶反应,其钎料在铺展过程中出现分层现象.15wt%和25wt%Zr含量钎焊接头具有更低的显微硬度.综合钎料的熔化特性以及钎焊接头的显微硬度和剪切强度,Ti-15Zr-15Cu-15Ni是最佳的钎料成分配比,具有最好的综合性能,其钎焊接头的剪切强度为298 MPa. 相似文献
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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
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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
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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
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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
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通过压入测试以获取工程服役结构、小型构件和焊接结构焊缝过渡区的材料单轴本构关系参数,且根据材料本构关系参数来估算材料的压入硬度对于工程设计和安全评估有重要意义.对于幂律材料,本文依据锥形压入试验原理和弹塑性接触有限元分析(EPFEA),揭示了不同锥角的锥形压头其压入能量比与屈服应力之间存在线性关系,提出了基于能量原理预测金属材料本构关系部分关键参数(弹性模量、屈服应力和硬化指数)的CR-EMI (Constitutive Relationship based on Energy Method of Indentation)方法.同时,基于此种线性关系提出了由Hollomon本构关系模型参数预测硬度的H-EMI(Hardness based on Energy Method of Indentation)方法.通过对多种金属材料进行压入试验和有限元分析,验证了CR-EMI方法和H-EMI方法的有效性与精确性. 相似文献