6—6并联机构封闭运动不位姿正解单解

用代数法研究了６－６六自由度Ｓｔｅｗａｒｔ并联机构封闭运动学位姿正解单解。在添加了一个附加位移传感器的基础上,解得了上平台六铰接点中三个铰接点在惯性坐标系中的矢量分量。并将其直接转化为六个自由度,从而获得了６－６六自由度Ｓｔｅｗａｒｔ并联机构封闭运动学位姿正解单解及其存在的条件。     

Stewart并行机构位姿误差分析

在获得6-6 SPS六自由度Stewart并行机构封闭运动学位姿正解精确解析的基础上,提出了六自由度并行机构位姿误差的一种分析方法.针对一种X-型Stewart并行机构,进行了必要的数字模拟位姿误差分析.模拟结果表明在杆长所限定的工作空间里,与Y-型Stewart并行机构相比,X-型6-6 SPS六自由度Stewart并行机构除在特殊形位对于六杆综合输入误差具有较高的放大作用外,对于六杆综合输入误差的放大作用要小近一个数量级.     

Stewart并行机构位姿误差分析

在获得６－６ＳＰＳ六自由度Ｓｔｅｗａｒｔ并行机构封闭运动学位姿正解精确解析的基础上,提出了六自由度并行机构位姿误差的一种分析方法。针对一种Ｘ－型Ｓｔｅｗａｒｔ并行机构,进行了必要的数字模拟位姿误差分析。     

Stewart并行机构六自由度的转换

提出了在求解六自由度Ｓｔｅｗ ａｒｔ并行机构封闭运动学位姿正解过程中,正确地利用反正切,将上平台上三铰接点坐标转化为该机构的六个自由度的方法．并给出对Ｘ型并行机构仿真的结果．     

Stewart并行机构六自由度的转换

提出了在求解六自由度Ｓｔｅｗａｒｔ并行机构封闭运动学位姿正解过程中,正确地利用反正切,将上平台上三铰接点坐标转化为该机构的六自由度的方法。并给出对Ｘ－型并行机构仿真的结果。     

转向架测试6自由度模拟平台位姿正解解算

为了实现转向架实际线路运行状态室内台架模拟,对转向架动态测试的6自由度模拟平台位姿正解进行了研究.根据6自由度模拟平台几何结构和参数,利用基于欧拉角的齐次变换矩阵及杆长约束条件建立了以位姿变量为未知量、方程数等于作动器数的6自由度模拟平台位姿正解非线性数学模型,借助于Matlab/simulink仿真环境利用牛顿拉夫逊算法将以位姿元素为变量的非线性数学模型转化为以位姿元素增量为变量、Jacobian Matrix为系数矩阵的线性方程组来求取近似解,结合实例,验证了6自由度模拟平台正解数学模型及算法的准确性及高效性,为转向架测试6自由度模拟平台的运动控制提供了重要的理论基础.     

六自由度3-RRRS并联机器人机构位姿正逆解

提出一种六自由度 3RRRS并联机器人机构 ,建立了位姿正逆解的解析表达式 ,其中位姿正解有 4组 ,位姿逆解有 8组 .     

6/6-SPS型Stewart并联机构运动学正解的研究

对具有半对称结构的6/6-SPS型Stewart并联机构的运动学正解进行了研究。建立了一类具有半对称结构的6/6-SPS型Stewart并联机构运动学正解的数学模型,构造了一个关于该并联机构动平台位置参数及姿态参数的多元多项式方程组。基于该方程组并采用Mathematica符号计算软件编制了基于Mathematica语言的6/6-SPS型Stewart并联机构运动学正解的求解程序,计算结果表明,对于任意给定的该并联机构的结构参数以及六个驱动杆杆长,该类6/6-SPS型Stewart并联机构的运动学正解在复数域内最多有28组解析解。     

六自由度3—RRRS并联机器人机构位姿正逆解

提出一种六自由度3－RRRS并联机器人机构,建立了位姿正逆解的解析表达式,其中位姿正解有4组,位姿逆解有8组。     

基于改进BAS-BPNN的Stewart平台位姿正解

针对目前Stewart平台位姿正解难以兼顾高精度和实时性的问题，设计出满足平台精度要求且运算时间尽量少的正解方法是研究并联平台运动学的关键。首先建立平台运动学反解模型求得BP神经网络（BPNN）的训练集，然后调整步长策略和引入惯性权重改进天牛须搜索算法（improved BAS，IBAS），提升算法性能，通过改进后的算法优化BP神经网络的初始权阈值，反复学习训练至最小误差，最后选取一段位姿变化进行仿真验证。仿真结果表明，IBAS-BPNN正解法在选取的100组位姿点中的最大位姿误差小于0.6%，运算时间为31.9 s，通过与遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和天牛须搜索算法(BAS)优化的BP神经网络模型进行对比分析，验证了IBAS-BPNN模型在精度和运算速度方面具有优越性。算法模型有效提升了Stewart平台位姿正解的精度和实时性，为平台的运动学和控制提供了理论和方法参考。     

一类6-SPS并联机构正运动学符号解分析

并联机构正运动学是一个位置和姿态耦合的复杂非线性问题,一般难以求得符号解.对于一类6-SPS并联机构,通过引入四元素来描述动平台的转动,不仅能够避免产生公式奇异性,而且将高阶的正运动学方程降阶为一组二阶方程.在这组方程中,动平台的位置和姿态是解耦的,可以通过求根公式符号地解析出机构的8种装配模式,其结果揭示了这类并联机构正解之间内在的对称关系.     

一种基于3-UPS并联机构的六维控制器运动学分析

对基于3-UPS并联机构的六维控制器进行了运动学分析,计算求解了3-UPS并联机构运动学正解和反解,同时运用MATLAB软件对其进行了运动学仿真,仿真结果证明了机构运动学正反解的正确性.运动学分析结果将为六维控制器结构参数优化设计以及控制电路的设计提供理论依据.     

3-6 Stewart平台机械手运动学正问题的解析方法

将３－６Ｓｔｅｗａｒｔ平台机械手的运动学正问题转化为非线性代数方程组的求解问题,然后利用非线性代数方程组的符合号求解方法－聚筛法,推导出３－６Ｓｔｅｗａｒｔ平台机械手运动学正问题的解析解,并得出结论：对应一组给定的输入杆长,该机构最多有２０个可能的位形。利用这种机械化符号求解方法求解机构的运行学问题,无需同特别的技巧,只须按规定步骤求解就可得到所有的根,且无增无漏,为机器人学、机构不的解析研究提供     

6-SPS型并联六坐标测量机位置分析与研究

根据6-SPS并联机构特点,合理地定义了支杆和动平台的方位及位置坐标,研究了6-SPS型并联六坐标测量机运动学正反向求解方法,提出了一种正向数值求解的方法以履正解迭代格式。     

基于神经网络的六自由度摇摆台位置正解

研究用多层前向神经网络求解六自由度摇摆台位置正解的方法.通过位置反解产生神经网络的学习样本,并进行数据预处理.针对位置正解映射关系的复杂性,确立对应于摇摆台6个自由度的6个子神经网络作为位置正解的网络模型.提出用重构学习样本的方法改善网络误差分布的不利特点.仿真结果表明,用神经网络求解六自由度摇摆台的位置正解是有效的;摇摆台在全工作范围内,神经网络位置正解的误差为0.5°,3mm.     

用回转变换张量法求解FANUC S—5机器人的运动学问题

本文就一台六轴通用机器人ＦＡＮＵＣ Ｓ－５，建立了它的运动学模型，利用回转变换张量法求解出运动学正逆问题的封闭式解。在求解逆问题的过程中，根据ＦＡＮＵＣ Ｓ－５的结构特点分析了其可能的所有解，从而为机器人的运动空间分析、轨迹规划以及在此基础上开发应用系统提供了运动学理论依据。     

3-R(US&SPU)可折叠并联机构的运动学研究

本研究将可展机构的概念引入并联机构,提出一种新型的3-R(US&SPU)可折叠并联机构。首先,利用螺旋理论分析了该并联机构的自由度。其次,建立机构位置运动学模型,推导出运动学逆解的解析表达式;同时,通过建立6个运动方程结合数值方法,得到运动正解的求解方法,进而建立速度雅可比矩阵。最后,通过运动学仿真,验证理论计算的正确性。该机构巧妙地利用结构特点实现了折叠性能,在一定程度上为并联机构占用空间大的劣势提供了一个好的解决方案,具有较好的工程应用前景。