步履式气动爬壁机器人结构设计及其可靠性研究

发布时间：2017-08-15 13:28

  本文关键词：步履式气动爬壁机器人结构设计及其可靠性研究

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【摘要】：结构稳定,吸附可靠,控制灵活,同时具有较高的可靠性是爬壁机器人实现高空壁面作业的基本要求。本文结合国内外现有的爬壁机器人技术以及理论研究成果,研发了一种新型的步履式气动爬壁机器人原理样机,并对该机器人的设计方案、机械结构、控制系统、可靠性等方面进行了相关研究。(1)爬壁机器人整机结构与气动回路设计。通过对爬壁机器人国内外研究现状的总结与分析,本文构建了一种全新的步履式气动爬壁机器人三维模型,设计了成对长、短腿组成的全新移动机构,并对机器人可靠吸附状况下的抗滑落和抗倾覆条件进行分析,设计了组合式真空多吸盘配置,提高了吸附的适应性与安全性。(2)爬壁机器人蓝牙无线控制系统设计。结合步履式爬壁机器人特定的交替吸附步态以及功能要求,本文构建了一套蓝牙无线控制系统,上位机约定为Android手机客户端,STC89C52单片机作为主控芯片,约定为下位机。两者之间通过HC-06蓝牙模块进行串口通讯,通过单片机相应I/O口的输出电平,控制继电器开关电路,达到控制爬壁机器人的目的。(3)爬壁机器人关键零部件可靠性研究。针对步履式爬壁机器人对可靠性要求高的特点,利用模糊故障树分析法,建立了步履式爬壁机器人关键零部件的故障树,对各零件的可靠性进行定性和定量分析,获得了关键零部件的模糊重要度,从而为机器人的可靠运行提供了一定的理论依据。理论分析和爬壁机器人样机运行实验表明:本文基于步履式爬行方式研发的爬壁机器人,能够顺利完成直行、转向、越障等运动性能测试,并且具有运动过程平稳,越障性能较好,控制简单灵活的特点,实验结果验证了步履式气动爬壁机器人结构设计与可靠性研究的有效性。
【关键词】：步履式 爬壁机器人 无线控制系统 模糊数 故障树分析
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-23
• 1.1 研究背景及意义9
• 1.2 爬壁机器人国内外研究现状9-19
• 1.2.1 国外爬壁机器人研究现状9-15
• 1.2.2 国内爬壁机器人研究现状15-19
• 1.3 爬壁机器人分类与比较19-22
• 1.4 本文研究的主要内容22-23
• 第2章 步履式爬壁机器人结构设计与分析23-41
• 2.1 步履式爬壁机器人总体方案23
• 2.2 步履式爬壁机器人设计方案选取23-27
• 2.2.1 行走机构选取24-25
• 2.2.2 吸附方式选取25-26
• 2.2.3 驱动系统选取26
• 2.2.4 控制系统方案选取26-27
• 2.2.5 应用软件27
• 2.3 步履式爬壁机器人整机结构设计27-31
• 2.3.1 步履式爬壁机器人长腿结构设计28-29
• 2.3.2 步履式爬壁机器人短腿结构设计29-31
• 2.4 步履式爬壁机器人运动过程31-33
• 2.4.1 直线运动31-32
• 2.4.2 转向运动32-33
• 2.5 步履式爬壁机器人整机结构分析33-40
• 2.5.1 吸盘组的布置形式33-34
• 2.5.2 机器人吸附力最小状态受力分析34-35
• 2.5.3 机器人元器件主要参数35-39
• 2.5.4 气路原理图39-40
• 2.6 本章小结40-41
• 第3章 步履式爬壁机器人控制系统设计41-49
• 3.1 控制系统设计任务与要求41-42
• 3.2 控制系统方案选择与设计42-43
• 3.2.1 无线技术选择42
• 3.2.2 核心控制元件选择42-43
• 3.2.3 控制系统整体方案设计43
• 3.3 控制系统硬件设计43-46
• 3.3.1 单片机最小系统44
• 3.3.2 蓝牙通信系统设计44-46
• 3.4 控制系统软件设计46-47
• 3.4.1 系统软件介绍46
• 3.4.2 系统程序流程图46-47
• 3.5 控制系统总成47-48
• 3.6 本章小结48-49
• 第4章 步履式爬壁机器人可靠性研究49-66
• 4.1 步履式爬壁机器人模糊故障树建立49-51
• 4.1.1 零部件故障模糊数归一化处理49-50
• 4.1.2 爬壁机器人故障树建立50-51
• 4.2 基于FTA的爬壁机器人重要度分析51-65
• 4.2.1 步履式爬壁机器人吸附系统重要度分析52-57
• 4.2.2 步履式爬壁机器人气动回路重要度分析57-59
• 4.2.3 步履式爬壁机器人控制电路重要度分析59-62
• 4.2.4 步履式爬壁机器人机械结构重要度分析62-63
• 4.2.5 步履式爬壁机器人整机重要度分析63-65
• 4.3 本章小结65-66
• 第5章 总结与展望66-67
• 5.1 工作总结66
• 5.2 研究展望66-67
• 参考文献67-70
• 致谢70-71
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果71-72
• 附录72-76

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本文编号：678436