缝纫机壳体打磨的机械臂轨迹规划研究

发布时间：2017-07-08 20:19

  本文关键词：缝纫机壳体打磨的机械臂轨迹规划研究

  更多相关文章： 缝纫机壳体打磨 拉丁超立方体抽样 参数可调B样条插值 自适应遗传算法 打磨工艺流程

【摘要】：人工打磨作业会产生粉尘、火花、高速颗粒和振动,属于高强度重复性工作,并且作业效率不高。随着机器人技术的发展以及劳动力成本的提高,将操作人员从人工打磨作业中解放出来成为趋势。以“保证机械臂打磨作业时各关节角位移、角速度和角加速度平稳光滑无突变,降低非作业动作时间”为目的的研究,能够提高缝纫机壳体打磨作业效率、延长打磨机械臂的使用寿命,具有重要意义。本文做了如下研究。首先,计算机械臂可以作业的空间范围,确保缝纫机壳体需打磨部位处于机械臂末端可以达到的位置。用D-H法对机械臂建立数学模型,采用连杆坐标系变换的方法求出其运动学正解。对比了蒙特卡洛法和拉丁超立方抽样(LHS)的优缺点,根据机械臂笛卡尔空间和关节空间的映射关系,设计LHS法分析其工作空间,得到各坐标轴取值范围。通过MATLAB机器人工具箱仿真验证了求解结果的正确和有效,保证打磨作业实现的可能性。其次,以平滑的B样条函数曲线连接各个关节角度的变化值,确保缝纫机壳体打磨时的平顺性。分析B样条插值理论,引入参数对其进行改进。分析引进的可调参数对样条曲线的影响。于工作空间内截取一段包含缝纫机壳体需打磨部位所有几何特性的打磨路径,分别用B样条插值和改进B样条插值对其进行轨迹规划,对比在各关节角速度和角加速度上的规划效果。再次,优化过渡路径,缩短整个打磨周期。过渡路径用4-3-4多项式插值连接,使用遗传算法优化机械臂的动作时间。针对传统遗传算法的缺点,提出自适应性交叉概率、自适应性变异概率和精英保留策略的改进。用MATLAB仿真得到自适应性遗传算法在时间优化上的改进效果。最后,在RX-90机械臂平台上编程验证轨迹规划方案。设计RX-90平台上的缝纫机壳体打磨工艺流程,计算工艺参数。通过VAL3语言,将算法在平台上实现。
【关键词】：缝纫机壳体打磨 拉丁超立方体抽样 参数可调B样条插值 自适应遗传算法 打磨工艺流程
【学位授予单位】：中国计量学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP241
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-15
• 1 绪论15-27
• 1.1 研究背景及意义15-16
• 1.2 国内外研究现状16-24
• 1.2.1 机械臂打磨系统16-18
• 1.2.2 机械臂运动学求解18-19
• 1.2.3 机械臂工作空间求解19
• 1.2.4 机械臂轨迹规划19-22
• 1.2.5 机械臂轨迹优化22-24
• 1.3 论文结构安排及主要研究内容24-27
• 2 打磨机械臂的运动学分析27-36
• 2.1 D-H坐标系理论建模27-32
• 2.1.1 位姿描述27-29
• 2.1.2 坐标变换29-31
• 2.1.3 打磨机械臂的改进D-H建模31-32
• 2.2 机械臂运动学正解分析32-34
• 2.2.1 连杆变换矩阵及其乘积32-33
• 2.2.2 打磨机械臂运动学正解33-34
• 2.3 机械臂运动学反解分析34-35
• 2.4 本章小结35-36
• 3 打磨机械臂工作空间分析36-47
• 3.1 壳体打磨的机械臂工作空间求解需求分析36-37
• 3.2 蒙特卡洛法和拉丁超立方体（LHS）抽样对比37-38
• 3.3 拉丁超立方体抽样求解工作空间38-41
• 3.4 LHS工作空间求解结果验证41-46
• 3.4.1 MATLAB机器人工具箱建模41-42
• 3.4.2 三个坐标轴外端点范围验证42-44
• 3.4.3 X轴和Y轴内端点范围求解和验证44-45
• 3.4.4 缝纫机壳体空间固定坐标确定45-46
• 3.5 本章小结46-47
• 4 打磨路径的机械臂轨迹规划47-62
• 4.1 壳体打磨的机械臂关节角度规划需求分析47
• 4.2 B样条插值及改进B样条插值的数学原理47-53
• 4.2.1 传统B样条插值47-49
• 4.2.2 改进B样条插值49-53
• 4.3 反算控制点53-58
• 4.3.1 缝纫机壳体打磨位置几何特征分析53-55
• 4.3.2 截取段路径型值点选取55-57
• 4.3.3 型值点反算控制点57-58
• 4.4 两种B样条轨迹规划方法的MATLAB仿真58-60
• 4.5 本章小结60-62
• 5 过渡路径的机械臂时间最优轨迹规划62-72
• 5.1 壳体打磨的过渡路径轨迹优化需求分析62
• 5.2 过渡路径的 434 多项式轨迹规划62-64
• 5.3 遗传算法求解 434 多项式时间最优轨迹规划64-68
• 5.3.1 传统遗传算法64-65
• 5.3.2 求解 434 多项式时间最优轨迹规划65-68
• 5.4 改进遗传算法求解 434 多项式时间最优轨迹规划68-71
• 5.4.1 交叉概率的自适应调节68-69
• 5.4.2 变异概率的自适应调节69
• 5.4.3 精英个体保留策略69-70
• 5.4.4 改进遗传算法的MATLAB仿真70-71
• 5.5 本章小结71-72
• 6 基于史陶比尔RX-90 平台的轨迹规划方案验证72-88
• 6.1 RX-90 系统72-74
• 6.1.1 RX-90 硬件系统72-73
• 6.1.2 VAL3语言73-74
• 6.2 打磨工艺流程设计74-81
• 6.2.1 工艺路线制订74-75
• 6.2.2 工艺相关计算75-81
• 6.2.3 打磨工艺流程81
• 6.3 机械臂末端打磨轨迹的VAL3语言实现81-87
• 6.3.1 打磨程序流程81-84
• 6.3.2 机械臂末端打磨轨迹生成验证84-87
• 6.4 本章小结87-88
• 7 总结与展望88-90
• 7.1 全文总结88-89
• 7.2 不足与展望89-90
• 参考文献90-94
• 作者简历94

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