基于RBF神经网络的混合输入机构自适应控制

提出一种伺服电动机对常速电动机运动进行闭环跟踪的控制策略,控制伺服电动机的运动,以实现对常速电动机速度波动的补偿。由于系统精确模型难以获得,设计了基于名义模型的径向基函数网络自适应控制器,进行混合输入机构轨迹的跟踪,应用径向基函数(RBF)神经网络对系统中摩擦、外部扰动和动力耦合等不确定因素的和进行逼近,网络输出权值由自适应算法学习确定,并对该控制器进行稳定性分析。仿真结果表明,所设计的控制器稳定有效, 具有较强的鲁棒性。     

基于RBF神经网络的混合输入机构自适应控制

提出一种伺服电动机对常速电动机运动进行闭环跟踪的控制策略,控制伺服电动机的运动,以实现对常速电动机速度波动的补偿.由于系统精确模型难以获得,设计了基于名义模型的径向基函数网络自适应控制器,进行混合输入机构轨迹的跟踪,应用径向基函数(RBF)神经网络对系统中摩擦、外部扰动和动力耦合等不确定因素的和进行逼近,网络输出权值由自适应算法学习确定,并对该控制器进行稳定性分析.仿真结果表明,所设计的控制器稳定有效, 具有较强的鲁棒性.     

考虑关节摩擦效应的并联机构动力学分析

分析了一种4-SPS/CU并联机构的运动学,将该机构的关节摩擦力视为非保守力。定量分析关节摩擦力对该机构动力学特性的影响,关键在于求出关节摩擦力对应的正压力。为了简化其动力学模型,将该机构驱动支链作为整体分析使其驱动力和驱动摩擦力视为内力,首先考虑该机构的恰约束从动关节的摩擦力,再以“库伦+粘性”摩擦模型为基础,利用牛顿-欧拉法分别对该机构的驱动支链、恰约束从动支链与上平台建立了含摩擦的动力学模型。在已知上平台运动轨迹的情况下,通过该动力学方程得到了该机构的关节约束反力/力矩。基于驱动支链正压力与各关节约束反力/力矩之间的关系,导出了该机构的驱动摩擦力模型,并成功地将驱动摩擦力引入到该机构的动力学模型中。为对该动力学模型进行有效的仿真计算,制定了其数值仿真迭代过程。仿真结果说明关节摩擦力的存在对该机构的驱动力产生显著的影响。     

3自由度空间并联机器人机构设计与分

提出了一种新型3自由度空间并联机器人机构,机构动平台具有两个移动和一个转动自由度.基于螺旋理论对机构的运动输出特性和自由度进行了分析与计算,推导出机构的位置和速度解的解析表达式,讨论了机构的奇异性和灵巧性.由于映射输出一输入速度矢量关系的Jacobian矩阵为单位阵,所以此机构为无奇异完全各向同性并联机构,故该机构具有良好的运动、力传递性能和潜在的应用前景.     

4-SPS/PPU型并联机构工作空间与尺度分析

以4-SPS并联机构为研究对象,采用加约束从动支链的构型演变方法得到一类2T2R（两个移动和两个转动）4自由度并联机构。根据速度Jacobian矩阵分析了机构的奇异位形,建立了4-SPxyz S/PxPzUxz 并联机构的工作空间求解的约束条件,得到了机构的位置和姿态工作空间,并提出利用“点集”近似计算位置工作空间大小的方法。引入敏感度概念,利用数值法解得了位置工作空间大小和姿态工作空间范围与机构尺度参数之间的关系,为机构尺度参数的选取提供了依据。     

空间4-SPS/CU并联机构的受力分析

运用螺旋理论分析了一种具有三维转动和一维移动(沿Z轴)的四自由度(4-SPS/CU)并联机构的自由度,得出该机构为无过约束机构。采用传统的拆杆法对该机构的每个活动构件进行了静力学分析,得出了该机构的静力学平衡方程组,判定该机构的静力学平衡方程组中方程个数大于未知量个数(属超定方程组)。多余的方程个数就是该机构的局部自由度,并采取去掉局部自由度对应的静力学平衡方程来求解该超定方程组。通过求解该方程组,得出了该机构每个构件上的全部约束力/力矩,并分别得出了驱动力与主运动副以及恰约束从动支链的约束反力随该机构位姿变化的仿真曲线。证实了该机构比无恰约束从动支链的四自由度并联机构拥有更好的承载能力。研究结果可为该机构在工程中的应用与结构设计提供静力学理论分析的参考。