助航灯具清洗机构动力学建模与控制方法研究
发布时间：2021-02-06 01:55
针对Delta并联型机构基于运动学建模和控制方法存在的跟踪精度不高、控制能量大、鲁棒性低等问题,以本课题研制的Delta并联助航灯具清洗装置为研究对象,设计了一套基于动力学模型和计算力矩控制的动力学控制系统,实现清洗机构末端的动力学控制,以确保清洗作业的快速、精准和抗干扰。本文主要进行了助航灯具清洗机构的运动学逆解模型的误差补偿、动力学建模和参数辨识、基于分数阶PI-λDμ的计算力矩控制策略研究、分数阶PI-λDμ控制器参数整定以及整个控制系统设计与实现。首先,针对Delta并联清洗机构末端控制精度问题,提出一种基于RBF神经网络的提高Delta并联机构运动学控制精度的方法。在已有的并联清洗机构运动学控制系统的基础上,探讨了影响控制精度的因素和现有提高控制精度方法的局限性。然后对Delta清洗机构进行工作空间分析,并在工作空间内,通过实验采集训练样本。以末端实际位置为输入样本,末端的期望位置与实际位置之差为输出样本,进行RBF神经网络模型训练,得到末端实际位置与位置偏差之间的非线性映射关系,并基于此...
【文章来源】：中国民航大学天津市
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
嵌入式助航灯具
Delta并联清洗装置
中国民航大学硕士学位论文12第二章并联清洗机构的运动学误差补偿并联机器人的位姿精度是衡量其工作性能好坏的重要指标之一[49,50]。相较之串联机械臂，并联机械臂的多运动链结构能够抵消串联机械臂存在的关节累积效应，使得该机构控制精度高。但工业应用中，由于加工公差、装配误差以及在运动学分析时的一些理想条件达不到、清洗机构的运动参数测量的偏差等原因，使得并联机器人的高精度优势难以充分发挥。为实现动力学控制的高精度要求，运动学误差补偿是必要的。2.1清洗机构的运动学逆解及误差来源分析2.1.1清洗机构的逆运动学分析图2-1为本课题研究的清洗机构主体-Delta并联机构，其主要组成部分有：静平台、动平台和三条闭环运动支链。与驱动电机相连的为主动臂，驱动电机固定在静平台上，2条等长的连杆组成由弹簧固定在主动臂和静平台的球铰上，构成从动臂的平行四边形结构。所有的球铰连接处均可实现任意方向的运动，进而使动平台实现三维平动。图2-1Delta机器人模型为进行清洗机构运动学逆解的求解，可将清洗机构闭合支链模型简化，如图2-2所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]球面二自由度冗余驱动并联机器人系统动力学参数辨识及控制[J]. 李永泉,吴鹏涛,张阳,张立杰. 中国机械工程. 2019(16)
[2]嵌入式助航灯具清洗机构控制系统设计[J]. 董慧芬,代玉行,高爽笑,朱王振,史志波. 测控技术. 2019(08)
[3]基于RBF神经网络的MEMS陀螺温度漂移补偿[J]. 徐小婷,沈小林. 微纳电子技术. 2018(11)
[4]一种基于神经网络的双足机器人混合动力学系统辨识方法[J]. 吴晓光,张天赐,韦磊,李艳会,王挺进,张波. 中国机械工程. 2018(14)
[5]一种并联机器人机电耦合多能域系统动力学参数辨识、控制及试验[J]. 李永泉,王立捷,刘天旭,张阳,张立杰. 机械工程学报. 2018(11)
[6]基于量子粒子群优化设计的分数阶PIλDμ控制器[J]. 张欣,仲崇权. 控制工程. 2018(03)
[7]6自由度串联机器人D-H模型参数辨识及标定[J]. 张旭,郑泽龙,齐勇. 机器人. 2016(03)
[8]基于弹性动力学模型与遗传算法的Delta机器人模糊PID控制[J]. 郑坤明,张秋菊. 计算机集成制造系统. 2016(07)
[9]基于拉格朗日乘子法的Delta并联机器人简化刚体动力学建模方法[J]. 王刚,刘延杰,吴明月,韩海军. 机械与电子. 2015(07)
[10]基于6参数模型的6R串联机器人运动学参数辨识[J]. 白云飞,丛明,杨小磊,刘冬. 机器人. 2015(04)
博士论文
[1]机器人动态特性及动力学参数辨识研究[D]. 陈恩伟.合肥工业大学 2006
[2]基于支链单元的并联机构动力学建模方法及参数辨识研究[D]. 杨建新.清华大学 2004
硕士论文
[1]重载机器人动力学建模及前馈控制方法研究与实现[D]. 孙玉阳.东南大学 2017
[2]Delta并联机器人运动规划与动力学控制[D]. 郭晓彬.广东工业大学 2015
[3]Delta并联机器人动力学控制技术的研究[D]. 侯雨辰.东北大学 2015
[4]并联机器人神经网络自适应控制策略研究[D]. 徐胜男.武汉理工大学 2012
[5]基于粘接理论的跑道灯除污试验及设备研究[D]. 孙广奇.西南交通大学 2009
本文编号：3019951
【文章来源】：中国民航大学天津市
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
嵌入式助航灯具
Delta并联清洗装置
中国民航大学硕士学位论文12第二章并联清洗机构的运动学误差补偿并联机器人的位姿精度是衡量其工作性能好坏的重要指标之一[49,50]。相较之串联机械臂，并联机械臂的多运动链结构能够抵消串联机械臂存在的关节累积效应，使得该机构控制精度高。但工业应用中，由于加工公差、装配误差以及在运动学分析时的一些理想条件达不到、清洗机构的运动参数测量的偏差等原因，使得并联机器人的高精度优势难以充分发挥。为实现动力学控制的高精度要求，运动学误差补偿是必要的。2.1清洗机构的运动学逆解及误差来源分析2.1.1清洗机构的逆运动学分析图2-1为本课题研究的清洗机构主体-Delta并联机构，其主要组成部分有：静平台、动平台和三条闭环运动支链。与驱动电机相连的为主动臂，驱动电机固定在静平台上，2条等长的连杆组成由弹簧固定在主动臂和静平台的球铰上，构成从动臂的平行四边形结构。所有的球铰连接处均可实现任意方向的运动，进而使动平台实现三维平动。图2-1Delta机器人模型为进行清洗机构运动学逆解的求解，可将清洗机构闭合支链模型简化，如图2-2所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]球面二自由度冗余驱动并联机器人系统动力学参数辨识及控制[J]. 李永泉,吴鹏涛,张阳,张立杰. 中国机械工程. 2019(16)
[2]嵌入式助航灯具清洗机构控制系统设计[J]. 董慧芬,代玉行,高爽笑,朱王振,史志波. 测控技术. 2019(08)
[3]基于RBF神经网络的MEMS陀螺温度漂移补偿[J]. 徐小婷,沈小林. 微纳电子技术. 2018(11)
[4]一种基于神经网络的双足机器人混合动力学系统辨识方法[J]. 吴晓光,张天赐,韦磊,李艳会,王挺进,张波. 中国机械工程. 2018(14)
[5]一种并联机器人机电耦合多能域系统动力学参数辨识、控制及试验[J]. 李永泉,王立捷,刘天旭,张阳,张立杰. 机械工程学报. 2018(11)
[6]基于量子粒子群优化设计的分数阶PIλDμ控制器[J]. 张欣,仲崇权. 控制工程. 2018(03)
[7]6自由度串联机器人D-H模型参数辨识及标定[J]. 张旭,郑泽龙,齐勇. 机器人. 2016(03)
[8]基于弹性动力学模型与遗传算法的Delta机器人模糊PID控制[J]. 郑坤明,张秋菊. 计算机集成制造系统. 2016(07)
[9]基于拉格朗日乘子法的Delta并联机器人简化刚体动力学建模方法[J]. 王刚,刘延杰,吴明月,韩海军. 机械与电子. 2015(07)
[10]基于6参数模型的6R串联机器人运动学参数辨识[J]. 白云飞,丛明,杨小磊,刘冬. 机器人. 2015(04)
博士论文
[1]机器人动态特性及动力学参数辨识研究[D]. 陈恩伟.合肥工业大学 2006
[2]基于支链单元的并联机构动力学建模方法及参数辨识研究[D]. 杨建新.清华大学 2004
硕士论文
[1]重载机器人动力学建模及前馈控制方法研究与实现[D]. 孙玉阳.东南大学 2017
[2]Delta并联机器人运动规划与动力学控制[D]. 郭晓彬.广东工业大学 2015
[3]Delta并联机器人动力学控制技术的研究[D]. 侯雨辰.东北大学 2015
[4]并联机器人神经网络自适应控制策略研究[D]. 徐胜男.武汉理工大学 2012
[5]基于粘接理论的跑道灯除污试验及设备研究[D]. 孙广奇.西南交通大学 2009
本文编号：3019951
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