基于腕力传感器的操作臂惯性参数在线识别

论文基于腕力传感器的输出信号探讨了一种在线识别机器人操作臂末端惯性参数的方法，该方法考虑到了腕力传感器接入对机器人系统动力学特性的影响，同时利用腕力传感器真实反映机器人系统力作用和力传递的特点，既能包括机器人关节特性的影响也可以避免理论辨识方法可能出现的“虚幼模型”的问题，该方法还可以用来辨识机器人操作未知工件或工具的惯性参数，这对经常更换操作对象的机器人的精确控制和动力学仿真是非常重要的。     

一种新型两自由度高速并联机械手的弹性动力学分析

对一种新型两自由度平动并联机械手进行弹性动力学分析. 采用有限元方法建立了并联机械手的弹性动力学模型．在该模型的基础上,分析了机械手在工作空间的前四阶固有频率的分布情况;研究分析了在外力和刚体惯性力激励下机械手动平台的位置误差;给出了构件在各个时刻的最大动应力及其出现的位置．研究分析表明：系统的固有频率与其位形有关;机械手动平台的位置误差主要是由高速运动时刚体惯性力引起的;机械手各个柔性构件的动应力谱是变幅应力谱．     

基于数据融合理论对空气流量传感器进行温度补偿的研究

介绍了热线式气体流量传感器的敏感机理，它是根据热平衡原理在电流和气体流量之间建立确定的函数关系，由此得出了传感器的数学模型．在实际应用中，温度的变化会影响到气体的热传导、密度等特性，导致传感器输出信号的变化．提出了将数据融合理论应用于传感器的温度补偿，对流量和温度同时进行监测，采用线性回归分析法，建立气体流量与传感器输出之间的关系，有效地消除温度变化的影响，提高传感器的精度．给出了系统实现的方法和实测数据，进行了有益的尝试．     

称重传感器高精度自动检测系统设计

介绍了一种适用于生产线的称重传感器自动检测系统．该系统使自动化检测过程代替传统的手动操作检测过程。提高了检测效率．系统使用可编程控制器(PLC)控制机械手完成压力加载过程，利用工控机通过高精度采集卡采集32路传感器的输出电压数据．并开发了专用软件用于自动判断检测结果．该自动检测系统集高精度数据采集、数据处理、搬运机械手控制功能于一身。避免了人为误差．实现了传感器检测流程的自动化。     

双弯曲梁多轴腕力传感器设计

针对智能机械手的使用性能要求,设计了一种新型双弯曲梁多轴腕力传感器.该新型结构传感器有利于加工和安装,避免了因加工、时效等引起的变形、误差、不对称性等对传感器性能带来的影响,改善了传感器的工作性能,建立了该传感器力学模型,并从不同方向进行了受力分析.在确定传感器变形梁应变片的粘贴位置、组桥设计分析的基础上,开展了传感器单梁和整体加载试验,并进行理论计算和有限元分析.研究了不同加载试验下引起相对误差的原因,提出了传感器标定的解决办法.     

传感器自适应AR模型的建模方法

本文分别采用ＬＭＳ和ＲＬＳ算法建立腕力传感器和压力传感器的自适应ＡＲ模型，计算结果与实测值吻合，并对各方法的特点进行了讨论．     

Movemaster—EX机器人零力跟踪控制

用六维腕力传感器（ＨＵＳＴ－Ｆ５６）检测力信号，并通过将力信号转变成机械手的位置调整量的方法，在五关节机器Ｍｏｖｅｍａｓｔｅｒ－ＥＸ上实现了顺应性跟踪控制（零力跟踪）。实验结果表明，所采用的控制算法简单实用，控制效果良好，且无需测量机械手的开环刚度。对控制参数稍加改变，便可以完成插轴入孔的装配作业。本控制系统用一台３８６微型机作为控制主机，并采用Ｃ语言编制控制程序。     

机器人腕力传感器传递矩阵的研究

腕力传感器的传递矩阵对输出信号的解耦和提高腕力传感器的精度具有重要意义。本文从多项式最佳逼近的实现来求解传递矩阵。首先在L~2意义上提出了一般的传递矩阵计算法, 并提出了两种改进的算法。然后从一致逼近出发提出最佳传递矩阵计算法,并利用线性规划的方法求出最佳传递矩阵。实验和计算结果验证了这些算法是有效的。     

基于Kalman滤波的一阶微分参量估计方法的研究

基于迭代Kalman滤波算法,提出了一种微分参量的估计方法,并将其应用于腕力传感器的一阶力微分信号的提取处理中．通过对观测信号建立AR模型和递推的使用Kalman滤波算法,有效地抑制了噪声强度从而提高了微分参量的计算精度,克服了直接计算法误差较大的缺点,同时还避免了因加装速度传感器而对原腕力传感器动态性能造成的影响．文中讨论了在均匀分布的背景噪声下如何估计原始信号的一阶微分参量的问题,并给出了仿真结果．试验表明该方法具有良好的计算精度和较强的收敛性．     

触觉传感器物体形状识别专家系统

本文探讨了安装在机械手上的触觉传感器信息的处理问题，使机械手具有能识别几种简单物体形状的低级智能．安装在机械手上的成象触觉传感器，给出放在机械手上的物体形状信息，并通过称重传感器给出物体的重量信息。以８０５１单片机为核心构成智能机械手数据采集系统。ＩＢＭ－ＰＣ机在人工智能语言Ｔｕｒｂｏｐｒｏｌｏｇ管理下，构成了提取触觉传感器物体形状信息和对有限几种物体形状进行识别的专家系统。     

基于多层径向基神经网络的机器人手爪腕力测量

机器人手爪腕部所受的力的量化对于机器人的安全操作是非常重要的.为了获取手指上力传感器的输出变化,首先对机器人进行标定实验,得到了机器人在行走和操作工件时腕部所受的多维力的信息.分析了利用经典的BP网络、RBF网络方法对机器人手爪腕力测量的缺陷,设计了一种新的神经网络.3R神经网络,对机器人手爪的8个指力传感器数据进行数据融合.结果显示,该方法能大大提高手爪腕部所受的力的估测精度,从而为机器人的安全操作提供了决策依据.     

机器人力控制系统仿真分析

本文对由Movemaster-EX机器人和HUST-FS6腕力传感器组成的力控制系统进行了分析,讨论了接触物体和腕力传感器刚度、力反馈矩阵、库仑摩擦以及间隙非线性对整个力控制系统稳定性的影响;引入力的微分反馈有助于增强力控系统的稳定性,用单关节机器人模型进行了仿真研究.结果表明,接触物体综合刚度、力反馈矩阵、库仑摩擦和间隙非线性对力控系统影响很大;引入力微分反馈能改善系统性能.     

平板式压电四维力/力矩传感器的研究与开发

针对弹性体式多维腕力传感器存在的瓶颈矛盾,提出了一种新型平板式压电四维力/力矩传感器。介绍了传感器的结构和工作原理,讨论了石英晶片组的选型和空间分布形式。推导出了传感器的数学模型,建立了传感器的有限元模型,并加工出了传感器实物。得到了传感器力/力矩输入与电压输出之间的关系曲线、电压灵敏度、电荷灵敏度、维间干扰等重要指标。结果表明:传感器结构简单合理、数学模型正确、加工工艺性好、线性度好、刚度高、固有频率大于30kHz、未使用退耦矩阵时的维间干扰小于3%。满足传感器的设计指标。     

Movemaster-EX机器人零力跟踪控制

用六维腕力传感器(HUST-FS6)检测力信号,并通过将力信号转变成机械手的位置调整量的方法,在五关节机器手Movemaster-EX上实现了顺应性跟踪控制(零力跟踪).实验结果表明,所采用的控制算法简单实用,控制效果良好,且无需测量机械手的开环刚度.对控制参数稍加改变,便可以完成插轴入孔的装配作业.本控制系统用一台386微型机作为控制主机,并采用C语言编制控制程序.     

基于弹性体模态振型分析的六维力传感器滤波器设计方案

六维力传感器可以测量空间内各个方向力和力矩的信息量,在机器人反馈控制中具有极其重要的作用。由于机械结构和外部干扰的限制,传感器输出的电信号含有很多高频杂质信号。通过传感器模态振型分析和以传感器幅频特性的验证方法而确定低通滤波器的频带选取方案,并研究和设计出相应的低通滤波器,以滤除不需要的杂质信号和高频信号,可以使传感器输出更加精确、稳定。     

应用滑动位移信号的机器人传感器系统

本文论述了能够指示机器人夹持爪手指间物体滑动的滑动位移信号机器人传感器系统的设计问题。给出了滑动位移传感器的基本原理结构和两种类型的传感器。描述了用于不同夹持爪动作方法(试举法和连续提举法)的系统方框图。两种方法均可应用于“RHINO XR—2”型机器人。     

仿壁虎机器人足端三维力采集系统研究

在微重力环境下仿壁虎机器人在"着陆"到目标航天器表面时,将会受到较大的碰撞力,影响机器人稳定着陆粘附。针对以上问题,仿生设计了机器人的足端结构,在机器人足端装载三维力传感器;该力采集系统基于STM32和AD620芯片,设计了三维力采集系统硬件和软件;并对三维力传感器进行静态标定和解耦。实验开展了机器人脚掌的碰撞粘附力测试,达到了预期效果,能为实现微重力下仿壁虎机器人稳定粘附着陆,提供力反馈控制的硬件保障。     

破拆机器人液压手腕的刚柔耦合分析

液压手腕是针对破拆机器人多功能需求研发出的一种新型快换装置,其可以根据需要进行摆动和旋转,以适应在不同工况下工作。液压手腕装置和其连接的机械臂在制动时具有很大的制动加速度,从而产生较大的冲击力,此冲击力对液压手腕装置的强度影响较大。本文基于HyperMesh和ADAMS软件建立了某破拆机器人液压手腕刚柔耦合模型,分别分析了不同制动加速度对相对薄弱的上连接架的强度影响。分析结果表明,制动加速度对液压手腕装置的上连接架强度影响最大,此结果为液压手腕装置的设计及改进提供理论依据,并为机械臂和液压手腕装置操作规范的制定提供理论依据。