工业机器人柔性动态误差分析及补偿策略研究

发布时间：2017-06-06 14:17

  本文关键词：工业机器人柔性动态误差分析及补偿策略研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着工业机器人在轻质、高速、重载和高精度等工程技术方面的发展,对由于柔性引起的机器人动态误差的研究越来越多。单纯的将连杆和关节视作刚性体的研究仿真已经不能满足现代工业对机器人的要求。基于机器人动力学模型建立的动态误差补偿系统难以对机器人进行实时控制,大多都是停留在理论研究的层面上。本文利用仿真得到的动态误差数据,反向建立基于BP神经网络的机器人误差补偿模型,用以补偿机器人柔性引起的动态误差。本文首先建立机器人刚性体模型,对其进行了动力学、运动学建模和仿真,分析了不同负载对机器人各个关节力和力矩的影响,得到了机器人末端理论的位置数据;然后建立机器人刚柔耦合动力学模型,利用假设模态法对拉格朗日动力学方程进行了离散化处理,对系统整体的动力学方程进行了数值仿真,得到了机器人刚柔耦合模型下不同负载的末端误差曲线;利用ANSYS和ADAMS软件联合仿真,抽取了腰部关节、大臂、肩部关节、小臂的六阶模态,导入到ADAMS软件中建立了机器人刚柔耦合的仿真模型,分析了关节受力和力矩,并与刚性体模型做了对比,研究了关节加速度和负载对机器人末端轨迹的影响,提取了动态误差的数据。最后将得到的误差数据进行处理,整理成输入样本矩阵和目标样本矩阵,建立了BP神经网络,利用它对样本进行了训练,得到了动态误差补偿系统,通过对新样本的仿真,得到的输出与目标输出的误差很小,验证了补偿器的正确性,取得了较好的效果。
【关键词】：动态误差 误差补偿 刚柔耦合 联合仿真 BP神经网络
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242.2
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 课题研究背景及意义10-11
• 1.2 工业机器人的发展及现状11-16
• 1.2.1 概述11
• 1.2.2 工业机器人发展现状11-15
• 1.2.3 工业机器人动态误差研究现状15-16
• 1.3 本文研究的主要内容16-17
• 第2章 机器人刚体模型运动学动力学分析及仿真17-33
• 2.1 引言17
• 2.2 机器人运动学分析17-26
• 2.2.1 机器人连杆坐标系和连杆参数的确定17-19
• 2.2.2 机器人运动学正解19-21
• 2.2.3 机器人运动学反解21-23
• 2.2.4 机器人雅可比矩阵23-26
• 2.3 机器人动力学分析26-28
• 2.4 刚性体模型仿真分析28-32
• 2.4.1 机器人三维模型的建立28
• 2.4.2 刚体模型运动学仿真28-29
• 2.4.3 刚体模型动力学仿真29-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第3章 机器人刚柔耦合动力学建模33-46
• 3.1 引言33
• 3.2 建模的理论基础和方法33-36
• 3.2.1 非线性有限元法34
• 3.2.2 附加初始应力几何刚度法34-35
• 3.2.3 几何非线性法35
• 3.2.4 子系统法35
• 3.2.5 有限段法35-36
• 3.3 动力学方程的建立36-37
• 3.3.1 牛顿-欧拉方法36
• 3.3.2 拉格朗日方程36
• 3.3.3 Kane方程36
• 3.3.4 Hamilton原理36-37
• 3.4 刚柔耦合动力学建模37-43
• 3.4.1 刚性子系统动力学方程38
• 3.4.2 柔性子系统动力学方程38-39
• 3.4.3 动力学方程的离散39-42
• 3.4.4 系统整体的动力学方程42-43
• 3.5 数值仿真分析43-45
• 3.6 本章小结45-46
• 第4章 刚柔耦合模型仿真及误差数据提取46-61
• 4.1 引言46
• 4.2 ANSYS与ADAMS联合仿真叙述46-50
• 4.2.1 ANSYS软件概述及其优点46-47
• 4.2.2 ADAMS软件概述及其优点47-49
• 4.2.3 ANSYS与ADAMS联合仿真优势49-50
• 4.3 刚柔耦合模型仿真50-59
• 4.3.1 机器人模型关键部件的柔性化50-54
• 4.3.2 刚柔耦合模型动力学仿真54-56
• 4.3.3 刚柔耦合模型运动学仿真56-57
• 4.3.4 不同工况条件对机器人末端误差的影响57-59
• 4.4 机器人末端误差数据的提取59
• 4.5 本章小结59-61
• 第5章 机器人柔性引起的动态误差分析及补偿61-69
• 5.1 引言61-62
• 5.2 神经网络概述62-64
• 5.2.1 人工神经网络模型62-63
• 5.2.2 常用的神经元激励函数63
• 5.2.3 神经网络的分类63-64
• 5.3 基于BP神经网络的动态误差补偿器设计64-66
• 5.3.1 动态误差补偿器控制模型64
• 5.3.2 BP神经网络控制器设计64-66
• 5.4 动态误差补偿器的训练与仿真66-68
• 5.5 本章小结68-69
• 结论69-70
• 参考文献70-73
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果73-74
• 致谢74

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 桑恩方;采样和量化动态误差分析[J];哈尔滨船舶工程学院学报;1982年01期

2 李莉,张凤菊,刘利民;减小热电偶动态误差的方法[J];一重技术;2003年03期

3 许珀文;;扫频法调测幅频特性动态误差的减小[J];电视技术;1988年03期

4 孔力,程晶晶,钟志平,刘文中;γ射线透射组分测量的动态误差分析[J];选煤技术;2001年02期

5 肖正林;牟建华;;惯导平台调平动态误差消除方法研究[J];宇航学报;2008年02期

6 林红斌;解静;王妍;;基于正弦直线过载的惯组动态误差标定方法[J];系统工程与电子技术;2013年10期

7 郝魁红,王化祥,潘勇;射线法两相流测量的动态误差研究[J];核电子学与探测技术;2004年06期

8 赵磊;杨杰;;基于Solidworks Simulation的三坐标测量仪动态误差分析[J];机床与液压;2012年01期

9 罗成芳，柏建国;动态误差的自动补偿[J];四川轻化工学院学报;1994年04期

10 史丽萍,孙宝元;传感器动态误差的修正方法[J];黑龙江大学自然科学学报;2003年01期

中国重要会议论文全文数据库 前4条

1 蒋敏兰;费业泰;;动态误差分解与溯源理论与方法研究[A];第三届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2005年

2 王庆刚;裴东兴;祖静;刘鹏;;测压器应用环境校准的研究[A];2004全国测控、计量与仪器仪表学术年会论文集（上册）[C];2004年

3 杜亮;;示波器测量上升时间的动态误差评估[A];2007年度中国航空学会计量技术专业委员会计量与质量专题学术交流会论文集[C];2007年

4 查月;魏学通;李莹;;基于Simulink的捷联惯导系统动态误差特性仿真研究[A];2008年船舶通信导航学术年会论文集[C];2008年

中国硕士学位论文全文数据库 前6条

1 周园;工业机器人柔性动态误差分析及补偿策略研究[D];燕山大学;2016年

2 成晓南;差动变压器式位移传感器动态误差分析及补偿技术研究[D];武汉科技大学;2015年

3 王欣;三坐标测量机动态误差分析[D];西安理工大学;2007年

4 周腾飞;Bernstein基多项式函数的高精度计算及其动态误差分析研究[D];国防科学技术大学;2011年

5 胡茂留;多功能动态精度研究实验系统的结构设计与误差分析[D];合肥工业大学;2010年

6 杨伟光;捷联惯性导航系统动态误差标定与补偿算法研究[D];国防科学技术大学;2009年

  本文关键词：工业机器人柔性动态误差分析及补偿策略研究，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：426621