4自由度串联式机械手轨迹运动学的分析

为了实现4自由度串联式机械手的轨迹控制,为实验室设计一种4自由度串联式机械手的结构,基于D-H坐标变换理论,建立了该机械手位置运动学模型,研究了该模型的正、逆解问题。通过计算机仿真,验证了该模型及其正解的正确性。以此为基础,分析了该4自由度串联式机械手的工作空间,并导出该模型逆解的解析式,为实现该机械手的轨迹的精确控制奠定了基础。     

六自由度装配机械手设计及运动学求解

结合对自动化装配线的应用对象,选定了机械手所要实现的功能。首先,给出了装配机械手的总体方案,总体方案包括机械手本体组成和自由度的分配。确定了机械手各杆臂长度以及各关节的转角范围。其次,对六自由度机械手具体结构进行了建模、虚拟装配,并对部分关键零件进行强度校核。然后,建立了六自由度机械手的运动模型,利用D-H参数法建立了运动模型的各个关节的坐标,并确定各关节的D-H参数,利用Matlab软件对机械手的运动学正解、逆解进行了计算与验算,结果表明了所建立模型的正确性与合理性。其设计理念对以后关节型工业机械手的设计有一定的参考和应用价值。     

基于Matlab的七自由度机械手逆运动学分析及仿真

首先使用Denavit-Hartenberg法对机械手进行建摸并对其运动学数值进行计算。然后用Robotics Toolbox机器人工具箱编写该机械手的逆运动学程序。通过仿真,得到了各个关节时间与运动的关系图和运动轨迹图,实现了预定目标,验证了设计参数的正确性和可行性。     

图像聚类的入侵性杂草优化算法

针对原始谱聚类初始敏感的缺点,构造了图像聚类质量的评价函数,提出了一种新颖的基于入侵性杂草优化的图像聚类算法(CIWO)。算法模拟杂草克隆的鲁棒性、适应性和随机性等特点,简单易于实现,具有快速精确地对图像灰度数据集的簇中心进行全局定位能力。将算法应用于几个测试图像,并通过聚类有效性准则与k-Means、FCM、PSO等方法比较分析CIWO具有更稳定的图像聚类性能,实验结果表明提出的算法得到了更优的图像聚类质量。     

一种约束工程设计问题的入侵性杂草优化算法

提出了一种新颖的求解约束问题的群智能优化算法.该算法模拟杂草克隆、占地生长与繁殖的自然行为,具有入侵性杂草的鲁棒性、适应性和随机性等特点,算法简单而有效,具有准确的全局搜索能力.结合罚函数方法将提出的算法应用于求解工程设计优化问题,实验结果及比较表明提出的算法获得了更优的结果,同时也显示了它在求解复杂工程设计优化问题时的全局寻优能力.进一步实验与统计分析了关于参数选择对算法性能的影响,得到了有利参数选择的结论.     

基于入侵性杂草克隆的图像聚类方法

针对原始谱聚类初始敏感的缺点,提出了一种新的基于入侵性杂草优化(IWO)的图像聚类方法(CIWO).该算法通过计算峰值信噪比(PSNR),动态确定图像聚类簇数的最优选择范围,采用最小量差、最小簇内距离、最大簇间距离重新构造了图像聚类质量的评价函数,通过模拟杂草克隆的自然行为对图像数据集的簇中心进行快速准确定位.将算法应用于几个基准测试图像,并通过聚类有效性准则与k-Means、FCM、PSO等方法进行比较,发现CIWO具有更稳定的图像聚类性能.实验结果也表明,所提出的算法可获得更优的图像聚类质量.     

曲块搬运翻曲悬挂式机械手运动学求解方法研究

鉴于所研究的悬挂式白酒曲块搬运翻曲机械手存在平行四边形辅助机构,不能运用一般的运动学求解方法对其轨迹直接解算的问题,提出了一种基于DH法的改进型逆向运动学求解方法。该算法不需要了解末端执行器相对参考坐标系的姿态,仅考虑其空间位置便可完成对各运动副参数的几何运动学求解。在Matlab中采用新算法对关节的位姿矩阵进行修正,结果表明:所得位姿曲线数据满足机械手腕部的运动精度要求。提出的新算法解决了在常规机械手位姿求解过程中所使用的逆运动学数值方法计算慢、甚至在某些情况下不能求出所有可能解的问题。     

七自由度仿人机械手的逆运动学分析

对一种7自由度仿人机械臂进行了运动学分析,在求出正运动学问题的基础上,运用位姿分离的方法对其逆运动学进行了运算。这种方法计算量比较小,适合实时控制。在MATLAB环境下,用Robotics Toolbox工具箱对该机器人的逆运动学、运动轨迹等进行了仿真,验证了计算的正确性。     

移动机械手的整体运动学建模与控制

移动机械手由一个机械手固定安装在一个移动平台上构成.移动平台和机械手的不同物理特性使移动机械手的建模和协调控制成为机器人领域的难点之一.本文对移动机械手进行了运动学分析,给出了其整体运动学建模方法;针对移动机械手的非线性和强耦合特点,设计了PD反馈控制器;仿真实验证明该控制器具有良好的控制效果.     

基于差分进化入侵杂草算法的股价预测模型

针对入侵杂草算法易陷入局部最优、后期寻优精度较低等不足,提出一种差分进化入侵杂草(DEIWO)算法用于训练前向神经网络,结合入侵杂草算法的种群多样性和差分进化算法的启发式搜索等特质以增强算法的全局搜索能力和局部挖掘能力,建立基于DEIWO算法的神经网络预测模型.通过实例验证了本文改进的算法具有较好的寻优精度和收敛速度,预测模型可行和有效.     

平面关节型机械手的运动学求解与仿真研究

根据平面关节型机械手的结构特征,运用杆件坐标系建立平面关节型机械手的运动学模型;通过建立A矩阵和矩阵变换实现机械手的位置、速度正运动学和逆运动学求解;在正运动学和逆运动学的数学模型基础上,选择MATLAB机器人工具箱为软件平台,建立平面关节型机械手模型并进行仿真,获得关节扭矩和角速度曲线,为伺服电机的选择、控制系统的设计和研发提供参考和决策依据。     

基于混合优化算法的工业机器人逆运动学求解

为简化工业机器人逆运动学求解过程,提高求解精度,增强求解算法通用性,提出一种计算工业机器人逆运动学问题的混合优化算法(hybrid optimization algorithm, HOA)。该方法基于冯诺依曼邻域和差分进化算法对标准灰狼优化算法(grey wolf optimize, GWO)的种群个体进行重新构造,得到一种改进的GWO;在Rosenbrock搜索法中引入柯西变异改善劣质解;将改进的GWO的解作为Rosenbrock搜索法的初值计算运动学逆解,以六自由度和七自由度工业机器人为测试对象进行仿真实验。结果表明,混合优化算法相较于对比算法具有更高的精度,更好的稳定性和通用性,证明了算法的有效性。     

一种冗余机械臂逆运动学求解和优化方法

为解决冗余机械臂逆运动学求解困难的问题,提出一种基于关节角参数的逆运动学求解和优化方法．首先推导了正向运动学,并基于关节角参数化法得出了解析逆运动学;然后提出综合考虑避关节极限约束与运动连续性约束的目标函数,该目标函数充分考虑了不同工作状态的差异性;最后引入带惯性权重的粒子群算法加快求解速度．实验结果表明：逆运动学求解平均时长为1.19μs,误差在10 nm以内,能够求出给定参数值的所有解,结合避关节极限和运动连续性的优化目标能够求出最优解,在直线与圆弧两种路径跟踪实验中比传统方法分别提高了68.4%和58.0%的优化效果．     

基于CPAC与单目摄像的六自由度机械臂控制模式研究

为解决一般六自由度工业度机械臂的控制器存在的兼容性低、人机界面单一且编程语言差异大的不足,提出一种基于CPAC(Computerized Programmable Automation Controller计算机可编程自动化控制器)控制机械臂的方式,以六自由度机械臂为实验平台,利用CPAC控制器的人机界面中三点法建立与摄像机一致的世界坐标系,通过Harris角点匹配与PnP法获取目标的位姿信息,利用CPAC编程语言OtoStudio的函数库解算各个关节轴转动的角度,并利用“最短行程”加权获得关节轴的最优角度,最终驱动机械臂末端执行器可靠动作并到达目标点,完成预设动作。通过实验可以看出,与一般的控制器相比较,CPAC具有可靠的I/O控制、编程环境标准、人机界面丰富友好的特点,并验证了这种控制模式的可行性,实现了对六自由度机械臂的联合控制,为六自由度机械臂的实时控制模式提供了新的思路。     

基于ADAMS的六自由度运动平台运动学分析

针对一种六自由度运动平台,建立其运动学模型,应用ADAMS分析软件进行了运动学仿真,证明了ADAMS分析软件对并联机构运动学正面和反面问题求解的有效性.     

多指灵巧手的运动学模型研究

要对灵巧手的各个关节进行实时控制,就必须要对各关节的位移、速度、加速度、力等情况进行研究．以自行设计的仿人多指灵巧手结构为基础,建立DH模型,对灵巧手的位姿和坐标变换进行分析,设置手指各关节的坐标系,确定各关节的齐次坐标变换矩阵,建立运动学方程．运用运动学的正解和逆解,分析、求解出相应的参数．为下一步研究动力学以及研究灵巧手的抓取规划和运动控制提供依据,从而灵巧手达到良好的动态性能和最优指标．     

一种基于粒子群优化和核极限学习机的入侵检测算法

针对网络入侵检测准确率低、误报率高的问题,本文提出了一种基于粒子群优化和极限学习机的入侵检测算法。粒子群优化算法(PSO)是一种群智能算法,核极限学习机(KELM)是一种学习速度快、泛化能力强的经典核机器学习的方法,但是极限学习机对核函数及参数的选择直接影响它的分类性能。本文算法中利用粒子群算法优化核极限学习机的核参数,采用学习能力强且线性组合泛化能力强的全局性核函数,形成了多核极限学习机,可以有效提高单核极限学习机（ELM）分类器的性能。最后通过实验对算法性能做了对比分析,实验结果验证了本文算法的有效性。     

六自由度绳牵引并联机构的轨迹规划

建立所设计的六自由度绳牵引并联机构的运动学逆解模型后，提出1种计算拉力的算法，以动平台末端执行器能实现∞型的轨迹为目标，进行运动规划，研究绳的运动特性。仿真结果表明，绳的速度值和加速度值，始终不大于动平台末端执行器的速度值和加速度值，绳的加速度值和末端执行器的加速度值，同属1个数量级。同时，一些绳的拉力的变化不大(处于“关”的状态)；而另外一些绳的拉力的变化很大(处于“开”的状态)，这些运动轨迹规划的仿真结果，能为以后该机构的运动控制方案的研究以及控制系统的设计，提供依据。文中提出的运动轨迹规划方法，它对一般的六自由度绳牵引并联机构都适用。     

利用粒子群优化的极限学习机入侵检测算法

针对网络入侵检测准确率低、误报率高的状况,通过理论分析与仿真实验,提出一种利用粒子群优化的极限学习机入侵检测算法.该算法利用粒子群算法优化核极限学习机的核参数,采用学习能力和线性组合泛化能力强的全局性核函数,形成多核极限学习机,可以有效提高单核极限学习机分类器的性能.通过仿真实验对其性能进行了对比分析,结果验证了该算法的有效性.     

六腿式移动机械手基座安装位置的优化研究

机械手基座的位置会影响操作性和稳定性等性能,为了进一步提升六腿式移动机械手的性能,对其机械手基座安装位置的优化问题进行了研究。在六腿移动平台顶面上选择不同的机械手基座位置,考虑工作空间、可操作性和腿力稳定裕度3个性能参数的综合效应分析了机械手基座的最佳安装位置。结果表明:(1)在上述3个性能参数同等重要的情况下,最佳位置为(x_m, y_m)=(30 mm, 100 mm);(2)有更好稳定性的最佳安装位置为(x_m, y_m)=(0 mm, 100 mm)。