一般6R机器人的高精度逆运动学优化算法

为提高一般6R机器人逆运动学算法的精度和效率,提出一种基于符号运算和矩阵分解的优化算法。对6个基础逆运动学方程作变换,采用符号运算预处理得到14个逆运动学方程,避免大量浮点数计算累积误差。利用其中6个方程与关节变量3无关的特点,将目标矩阵从24阶降低到16阶,包含的关节变量从3个增加到4个。把一元16次方程求根问题转换为矩阵特征分解问题,并选取较高数量级的相关数据元素计算关节变量,进一步提高了算法精度。以一般6R机器人为例,求解结果表明,提出的算法能够得到具有任意期望精度的最多16组实数逆运动学解。     

高压气动比例减压阀设计与仿真

提出一种高压气动比例减压阀,该阀由比例电磁铁控制的二位三通型滑阀式先导阀和活塞提升式主阀组成,通过压力传感器和控制器构成闭环电反馈控制,最高工作压力为31.5 MPa。该阀虽然存在少量先导耗气,但保证了压力调整的快速性和稳定性,克服了先导泄漏对减压阀的影响,避免了先导阀意外结冰的发生。在介绍结构及工作原理的基础上分析了该减压阀的特点,利用AMESim建立了考虑气源压力和负载流量波动的仿真模型。仿真结果表明:该阀在气源压力缓慢下降且负载流量大范围波动的情况下能实现稳定的压力输出,在不改变控制参数的前提下,当气源压力为31.5 MPa时输出压力可在1~30 MPa范围内稳定;先导阀预开口形式对压力精度影响较小,但应避免正开口以减少气体浪费;先导阀环形间隙高度控制在10μm左右较为合适。     

基于关节力传感器的并联六自由度机构标定方法

提出了一种基于关节力传感器的并联六自由度机构结构参数标定方法.从力学角度出发,通过测量并联六自由度机构各关节驱动力,利用并联六自由度机构自身的运动学和动力学模型构造相应的辨识模型,实现其结构参数的标定.通过标定仿真验证了该方法的实用性和有效性.     

基于多元图像分析的包装罐内壁缺陷检

为提高包装罐生产线内壁缺陷检测准确性与可靠性,研究了一种采用单摄像机的内壁缺陷检测系统.利用基于形态学的区域提取算法,从罐内图像中分割出内壁检测区域图像.提出基于多元图像分析(MIA)的内壁缺陷检测算法.利用图像融合构成环形合格样本图像,消除罐内焊缝区域的影响,把多个环形合格样本图像与测试样本内壁检测区域图像堆叠起来,用重合区域的图像构造多元测试图像.用基于主成分分析(PCA)的多元图像处理方法获得多元测试图像的主分量表示,将去掉第一主分量和噪声后的Q统计图像作为内壁缺陷特征的检测空间,利用阈值处理检测缺陷,解决了罐体内壁照明困难、亮度不均造成缺陷误检率高的问题,提高了检测系统的准确性和鲁棒性.实验表明对内壁缺陷检测的误检率降低到2%,验证了检测系统的有效性和可靠性.     

考虑摩擦的谐波驱动机器人低速运动控制方法

针对摩擦引起谐波驱动机器人低速运动时速度不平稳、控制精度差的问题,提出一种考虑关节摩擦影响的期望补偿鲁棒控制算法。通过对摩擦数据的频域分析,提出采用Stribeck模型+正余弦函数的形式来描述谐波驱动关节的摩擦特性。在此基础上,设计期望补偿鲁棒控制算法以处理关节摩擦和模型不确定性的影响。该算法采用前馈的方式补偿关节摩擦的影响,且前馈补偿项可采用期望轨迹数据离线计算得到,从而避免引入测量噪声,提高了实时性。根据系统中不确定性的界,设计了鲁棒控制项以保证系统的鲁棒性。采用Lyapunov理论证明闭环系统为全局一致最终有界稳定。实验结果表明,采用提出的摩擦模型与控制算法能够实现平稳的低速正弦跟踪,关节空间的平均跟踪误差在0.005°以内。     

GPCM控制阀内流道流场仿真

广义脉码调制(GPCM)控制阀是一种组合型式的阀,组成的各基元通过液压集成块连接到一起。流体运动在液压集成块流道内的分布规律是研究液压阀流量控制与节能的关键之一,流体在流道内的分布规律决定流体能量损失的大小。利用计算流体力学(CFD)对GPCM控制阀进行了流场的仿真研究,得到了阀内部压力变化与基元流量之间的关系。研究结果有助于在设计GPCM控制阀时使结构优化,降低阀内部能耗与噪声,提高性能。