弹复性两自由度机械手的关节故障检测方法研究

发布时间：2017-03-21 18:06

  本文关键词：弹复性两自由度机械手的关节故障检测方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：弹复性机器人是指能快速准确的检测到自身发生故障的位置和类型,并能自发的实施相应的故障修复策略以达到继续完成给定的任务或实现原定功能的一类机器人。弹复性机器人在很大程度上提高了机器人的自动智能化水平,并且大大延长了机器人的工作寿命,已经成为机器人领域的热点研究方向。机器人能快速准确的检测出发生故障的位置并识别故障类型是它实施故障修复策略的前提条件,机器人的故障检测与诊断技术是机器人实现弹复性功能的基础。针对弹复性机器人的故障检测问题,本文根据基于数学多模型的故障检测方法,并以两自由度机械手为对象进行仿真实验,验证了该方法的可行性和有效性。本文首先基于拉格朗日方程,推导了n自由度可重构模块机器人的动力学方程,给出了普遍适用的可重构模块机器人的动力学方程。随后,以机器人的动力学方程为基础,无色卡尔曼滤波算法为核心,建立一套基于数学模型的多模型性故障检测与诊断算法。该方法同时采用多个无色卡尔曼滤波器对机器人系统的真实状态进行实时的跟踪估计,运用广义伪贝叶斯估计对多个滤波器的估计结果进行信息融合。每个滤波器对应不同的故障模式,根据滤波器的输出结果判定机器人系统目前所处于的模式,完成机器人的故障检测与诊断。本文以最基本的两自由度机器人为例,在Matlab仿真平台上,编制了整套的故障检测与诊断Simulink程序,进行了完整的故障检测与诊断的仿真实验,有力的验证了本文提出的基于无色卡尔曼滤波的多模型故障检测方法的可行性与有效性。
【关键词】：弹复性机器人 故障检测与诊断 机器人动力学方程 无色卡尔曼滤波 广义伪贝叶斯估计
【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP241
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-20
• 1.1 弹复性机器人简介9-10
• 1.2 研究问题10-12
• 1.2.1 弹复性机器人的研究问题10-11
• 1.2.2 本课题研究问题11-12
• 1.3 可重构模块机器人的国内外研究现状12-13
• 1.4 机器人故障检测技术介绍13-18
• 1.4.1 基于数学模型的故障检测方法13-15
• 1.4.2 多模型的故障检测方法15-16
• 1.4.3 卡尔曼滤波理论的发展16-18
• 1.4.4 贝叶斯估计理论的发展18
• 1.5 本文的结构安排18-20
• 第2章 机械手的动力学模型及状态空间方程20-39
• 2.1 机械手的动力学模型20-24
• 2.1.1 拉格朗日方程20-22
• 2.1.2 机械手的动力学模型22-24
• 2.2 机械手的状态空间方程24-25
• 2.3 含故障机械手的状态空间方程25-27
• 2.3.1 机械手故障类型25
• 2.3.2 含有故障的机械手状态空间方程25-27
• 2.4 两自由度机械手动力学特性分析27-38
• 2.4.1 两自由度机械手动力学模型27-29
• 2.4.2 机械手的控制系统设计29-32
• 2.4.3 无故障机械手系统仿真32-34
• 2.4.4 含有故障的机械手系统仿真34-38
• 2.5 本章小结38-39
• 第3章 两自由度机械手的状态估计39-49
• 3.1 卡尔曼滤波理论39-42
• 3.2 无色卡尔曼滤波理论42-46
• 3.2.1 无色变化42-44
• 3.2.2 无色卡尔曼滤波算法44-46
• 3.3 状态估计仿真实验46-48
• 3.4 本章小结48-49
• 第4章 基于多模型状态估计的故障检测理论49-56
• 4.1 多模型故障检测方法49-51
• 4.2 多模型信息融合算法51-53
• 4.3 信息融合仿真实验53-55
• 4.4 本章小结55-56
• 第5章 基于多模型状态估计的故障检测仿真分析56-61
• 5.1 基于多模型状态估计的故障检测仿真程序56-57
• 5.2 系统无故障时多模型估计结果57-59
• 5.3 系统故障时多模型估计结果59-60
• 5.4 本章小结60-61
• 第6章 论文总结与展望61-63
• 6.1 本文总结61
• 6.2 工作展望61-63
• 参考文献63-68
• 致谢68-69
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文69-70
• 附录Ⅰ 动力学方程参数矩阵70-72
• 附录Ⅱ 无色卡尔曼滤波算法72-76
• 附录Ⅲ 广义伪贝叶斯程序76

【参考文献】

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本文编号：260071