电磁变刚度的机器人-环境交互柔顺控制方法研究
发布时间：2021-09-28 15:26
变刚度是近年来机器人柔顺控制领域的研究热点。将变刚度柔顺装置安装于机器人的操作末端并与环境发生直接的物理交互,不仅能提高机器人-环境交互的安全性,还能使机器人系统的运动控制与力控制解耦,提高自动化作业的加工质量。然而,目前的变刚度设计主要基于机械或气动的原理。前者利用机械传动系统对弹性元件进行调节获得变化的刚度,后者则通过控制气压获得可变的柔顺效果;两者都存在结构复杂、力学特性非线性以及刚度变化响应迟滞等问题。因此,目前变刚度柔顺装置执行机器人-环境交互柔顺控制的精度和稳定性均不甚理想。针对以上问题,本文提出了基于线圈-永磁铁非接触式的电磁交互效应的变刚度柔顺原理和方法,开发了电磁柔顺装置的物理样机及其力反馈控制系统;相比目前主要的变刚度设计,显著提高了柔顺控制的响应速度、精度和稳定性。为了增强机器人系统在未知环境下的力顺应能力,论文还研究了空间多自由度变刚度柔顺特性的设计方法。通过开展电磁柔顺辅助下的机器人-环境交互力顺应控制实验,充分验证了电磁柔顺在保障交互安全、提高机器人自动化作业加工质量方面所具有的应用潜力。本文的主要研究内容如下:基于电磁交互效应的变刚度柔顺方法:通过对不同磁...
【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：174 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
电磁压缩弹簧结构示意图
上海交通大学博士学位论文402.4.3结构优化结果分析为了对线圈-永磁铁共轴组合的电磁变刚度方案进行论证，2.2.2节中我们搭建了一台电磁线弹簧试验模型。易知在试验模型中，、和三个变量分别取值：2.5、1.67和3.0。通过对力学性能的测试发现，试验模型完美的展现了电磁变刚度特性，并在一定范围内能获得了近似线性的力-变形关系。因此，以试验模型永磁铁、线圈径厚比以及厚度比作为参照，在此基础上设计优化变量的优化区间如下：1.5,3.51.0,3.02.2,3.8(2-26)需要指出的是，圆柱线圈的外半径cR必然是大于永磁铁外半径mR的，不难得到、和之间必须满足以下约束条件：(2-27)对于在、、优化区间范围内，不满足上述约束条件的组合，设置相应的maxF0且1k。经过计算发现，对于大多数的、、组合，其对应的刚度标准差k值都远小于1，为了便于对优化结果观察对比，对k值取对数。显然，当、、的值不满足公式（2-27）的约束条件时，lg0k。最终，图2-21和图2-22展示了电磁柔顺装置结构参数优化的结果。图2-21优化变量-电磁柔顺装置最大负载FmaxFig.2-21OptimizationobjectiveFmaxversusthevariables.
第二章基于电磁交互效应的变刚度柔顺方法41图2-22优化变量-电磁柔顺装置刚度标准差σkFig.2-22Optimizationobjectiveσkversusthevariables.在图2-21中，颜色越红，表示在此种结构参数下，电磁柔顺装置的承载能力越强。可以看到，在其他两个变量不变的情况下，线圈径厚比取值2.0左右，柔顺装置的负载能力达到最强。另外，在设定的优化变量优化区间范围内，永磁铁径厚比取值越大，电磁柔顺装置的承载能力越强。需要注意的时，随着值增大，永磁铁的结构逐渐扁平化，导致其强度随之下降，在强负载作用下更易发生破碎。整体来说，线圈-永磁铁厚度比与柔顺装置的承载能力成微弱的正相关关系。另一方面，在图2-22中，颜色越蓝，表示在此种线圈及永磁铁结构参数下，电磁柔顺装置的输出刚度稳定性越好，力-变形关系的线性化程度越高。不难看出，在优化区间范围内，取值越大，取值越小，即线圈结构越粗大而永磁铁结构越细长时，柔顺装置的刚度标准差越校此外，在一定程度上，增大值不利于获得线性的柔顺装置力与变形特性。结合对图2-21以及图2-22的分析，显然还不足以确定一组最佳的、和参数。下一节中，我们将进一步考虑线圈、永磁铁结构参数对电磁柔顺装置行程、重量以及尺寸的影响，综合的对柔顺装置线圈以及永磁铁的结构参数进行设计。2.4.4电磁柔顺装置结构参数设计本文在2.2.3节搭建了一个电磁线弹簧试验模型，在不同的线圈输入电流下，该试验模型能够实现近似恒定的输出刚度。另一方面，电磁柔顺装置在实际工作过程中，其力控制的精度可通过反馈控制得到增强。因此，在试验模型的基础上，
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于力/位混合控制的工业机器人精密轴孔装配[J]. 吴炳龙,曲道奎,徐方. 浙江大学学报(工学版). 2018(01)
[2]变刚度关节驱动器动力学特性的分析与研究[J]. 付小月,王伟,王雷,魏洪兴,贠超. 机器人. 2017(04)
[3]气电混合式机器人力控末端执行器研究[J]. 赵亚平,杨桂林,杨巍,陈庆盈,张杰. 组合机床与自动化加工技术. 2016(12)
[4]共融机器人的基础理论和关键技术[J]. 丁汉. 机器人产业. 2016(06)
[5]航空发动机叶片加工变形控制技术研究现状[J]. 李勋,于建华,赵鹏. 航空制造技术. 2016(21)
[6]磁力齿轮发展综述[J]. 付兴贺,王标,林明耀. 电工技术学报. 2016(18)
[7]机器人研究进展与科学挑战[J]. 刘辛军,于靖军,王国彪,赖一楠,何柏岩. 中国科学基金. 2016(05)
[8]与人共融——机器人技术发展的新趋势[J]. 何玉庆,赵忆文,韩建达,于海斌,王越超,王天然. 机器人产业. 2015(05)
[9]工业机器人运用技术[J]. 杨桂林. 中国科学院院刊. 2015(06)
[10]Analytic calculation of magnetic force between two current-carrying coils[J]. Xiaofan GOU,Jian QIN. Applied Mathematics and Mechanics（English Edition）. 2015(04)
博士论文
[1]基于阻抗控制的多足步行机器人腿部柔顺控制研究[D]. 朱雅光.浙江大学 2014
[2]叶片型面数控砂带磨削技术基础及应用研究[D]. 黄智.重庆大学 2010
硕士论文
[1]高性能磁力齿轮的传动性能分析与实验研究[D]. 张秀文.江苏大学 2016
本文编号：3412167
【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：174 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
电磁压缩弹簧结构示意图
上海交通大学博士学位论文402.4.3结构优化结果分析为了对线圈-永磁铁共轴组合的电磁变刚度方案进行论证，2.2.2节中我们搭建了一台电磁线弹簧试验模型。易知在试验模型中，、和三个变量分别取值：2.5、1.67和3.0。通过对力学性能的测试发现，试验模型完美的展现了电磁变刚度特性，并在一定范围内能获得了近似线性的力-变形关系。因此，以试验模型永磁铁、线圈径厚比以及厚度比作为参照，在此基础上设计优化变量的优化区间如下：1.5,3.51.0,3.02.2,3.8(2-26)需要指出的是，圆柱线圈的外半径cR必然是大于永磁铁外半径mR的，不难得到、和之间必须满足以下约束条件：(2-27)对于在、、优化区间范围内，不满足上述约束条件的组合，设置相应的maxF0且1k。经过计算发现，对于大多数的、、组合，其对应的刚度标准差k值都远小于1，为了便于对优化结果观察对比，对k值取对数。显然，当、、的值不满足公式（2-27）的约束条件时，lg0k。最终，图2-21和图2-22展示了电磁柔顺装置结构参数优化的结果。图2-21优化变量-电磁柔顺装置最大负载FmaxFig.2-21OptimizationobjectiveFmaxversusthevariables.
第二章基于电磁交互效应的变刚度柔顺方法41图2-22优化变量-电磁柔顺装置刚度标准差σkFig.2-22Optimizationobjectiveσkversusthevariables.在图2-21中，颜色越红，表示在此种结构参数下，电磁柔顺装置的承载能力越强。可以看到，在其他两个变量不变的情况下，线圈径厚比取值2.0左右，柔顺装置的负载能力达到最强。另外，在设定的优化变量优化区间范围内，永磁铁径厚比取值越大，电磁柔顺装置的承载能力越强。需要注意的时，随着值增大，永磁铁的结构逐渐扁平化，导致其强度随之下降，在强负载作用下更易发生破碎。整体来说，线圈-永磁铁厚度比与柔顺装置的承载能力成微弱的正相关关系。另一方面，在图2-22中，颜色越蓝，表示在此种线圈及永磁铁结构参数下，电磁柔顺装置的输出刚度稳定性越好，力-变形关系的线性化程度越高。不难看出，在优化区间范围内，取值越大，取值越小，即线圈结构越粗大而永磁铁结构越细长时，柔顺装置的刚度标准差越校此外，在一定程度上，增大值不利于获得线性的柔顺装置力与变形特性。结合对图2-21以及图2-22的分析，显然还不足以确定一组最佳的、和参数。下一节中，我们将进一步考虑线圈、永磁铁结构参数对电磁柔顺装置行程、重量以及尺寸的影响，综合的对柔顺装置线圈以及永磁铁的结构参数进行设计。2.4.4电磁柔顺装置结构参数设计本文在2.2.3节搭建了一个电磁线弹簧试验模型，在不同的线圈输入电流下，该试验模型能够实现近似恒定的输出刚度。另一方面，电磁柔顺装置在实际工作过程中，其力控制的精度可通过反馈控制得到增强。因此，在试验模型的基础上，
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于力/位混合控制的工业机器人精密轴孔装配[J]. 吴炳龙,曲道奎,徐方. 浙江大学学报(工学版). 2018(01)
[2]变刚度关节驱动器动力学特性的分析与研究[J]. 付小月,王伟,王雷,魏洪兴,贠超. 机器人. 2017(04)
[3]气电混合式机器人力控末端执行器研究[J]. 赵亚平,杨桂林,杨巍,陈庆盈,张杰. 组合机床与自动化加工技术. 2016(12)
[4]共融机器人的基础理论和关键技术[J]. 丁汉. 机器人产业. 2016(06)
[5]航空发动机叶片加工变形控制技术研究现状[J]. 李勋,于建华,赵鹏. 航空制造技术. 2016(21)
[6]磁力齿轮发展综述[J]. 付兴贺,王标,林明耀. 电工技术学报. 2016(18)
[7]机器人研究进展与科学挑战[J]. 刘辛军,于靖军,王国彪,赖一楠,何柏岩. 中国科学基金. 2016(05)
[8]与人共融——机器人技术发展的新趋势[J]. 何玉庆,赵忆文,韩建达,于海斌,王越超,王天然. 机器人产业. 2015(05)
[9]工业机器人运用技术[J]. 杨桂林. 中国科学院院刊. 2015(06)
[10]Analytic calculation of magnetic force between two current-carrying coils[J]. Xiaofan GOU,Jian QIN. Applied Mathematics and Mechanics（English Edition）. 2015(04)
博士论文
[1]基于阻抗控制的多足步行机器人腿部柔顺控制研究[D]. 朱雅光.浙江大学 2014
[2]叶片型面数控砂带磨削技术基础及应用研究[D]. 黄智.重庆大学 2010
硕士论文
[1]高性能磁力齿轮的传动性能分析与实验研究[D]. 张秀文.江苏大学 2016
本文编号：3412167
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