钢铁机器人—1操作手动力方程的建立

本文应用拉格朗日方程和保罗近似方法[1]来建立我院钢铁机器人—1操作手的动力方程。为了突出动力方程的物理意义,而根据操作手机构的动能和势能,来找出各关节力矩与各关节角加速度之间的简单关系式;为了实际应用,利用保罗近似方法来简化求导计算过程。     

煤饼装箱机械手电气故障自动诊断系统

本文介绍一个用于煤饼装箱机械手电气故障检测的专家诊断系统,专家诊断系统与机械手控制系统通过信号联络线同步运行,能够实时、在线地检测和诊断步进电机的驱动电路,专家诊断系统以单片机8031为核心,采用产生式规则建立知识库,用广度优先搜索法进行向后推理,运用并行推理方式提高搜索速度,样机运行结果表明,专家诊断系统达到了设计要求。     

利用全息摄影测量结合面变形

机器是由若干构件和结合部组成的,确定结合面变形对分析机器性能和提高设计质量都是十分重要的。笔者已在有关文献中研究了通过理论解析确定结合面变形的方法。为了考核这种解析方法的正确性,本文利用全息摄影测量出构件和结合面的综合变形,再用解析计算的方法求出构件的变形,然后将结合面的变形从综合变形中分离出来,从而间接地测出结合面变形,并将测量值与解析值进行了对比。     

平面三自由度并联机构逆动力学的模块化计算方法

应用模块化计算方法研究了平面三自由度并联机构的逆动力学,计算效率能够满足实时控制的要求.首先对平面三自由度并联机构进行了系统分类和描述,通过对各类支链的运动学及动力学逆解的分析,应用Newton-Euler法建立平面三自由度并联机构的逆动力学模型,提出了平面三自由度并联机构动力学逆解模块化计算软件的系统构架,结果表明该方法适用于各类平面三自由度并联机构的逆动力学自动建模和可重构设计,并给出了一台新型并联机床的分析实例.     

坦克发动机道路模拟测试平台轨迹寻优研究

坦克发动机道路模拟测试平台采用冗余构件多分支并联运动系统结构形式，满足了大负载、高灵活度、运动复杂的实际要求．鉴于系统结构形式的特殊性，论文采用结合个体定向漂移技术的基于邻域函数的尺度参数自寻优改进模拟退火算法，对此并联运动系统进行六维轨迹寻优解算，阐述了自寻优改进模拟退火算法，并将系统六维轨迹解算仿真结果与实验数据进行对比分析，在实践中得到成功验证．该方法将模拟退火的串行搜索机制与邻域函数混沌选择的并行处理机制进行了恰当结合，使算法不仅具有模拟退火算法的计算及存储量小、处理简单、寻优准确等优点，而且具有混沌选择遍历性和全局优化特性的优点．通过个体定向漂移技术提高了搜索效率，改善了邻域函数结构．     

高集成度空间机械臂模块化关节的研制

采用大中心孔设计方法成功地研制了高集成度空间机械臂模块化关节.该关节具有多种传感器,包括位置传感器、力矩传感器、温度传感器等,它的所有电气系统都集成在关节内部,包括传感系统、驱动系统、控制系统和电源系统.采用中心孔走线方式实现了关节的内部走线,避免了空间环境对导线及其传输信号的影响.针对所设计的关节进行了必要的关节性能实验,结果表明该模块化关节具有高刚度、大负载特点,其关节的位置输出能精确跟踪期望的轨迹,位置精度非常高,达到了0.01°.     

一种新的奇异研究方法及其应用实例

首先论证了奇异的运动学原理：物体上非共线三点的速度的三个法平面的交点，能落于该三点决定的平面上。这是物体上非共线三点的速度能确定此物体的螺旋运动的充分必要条件。依据此原理得到一种新的判别并联机器人机构奇异的简捷方法，且用此方法分析了3-RPS机构，首次得到此机构的三维奇异轨迹，并用线几何和力雅可比矩阵作了验算以证明方法的有效性。     

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。     

基于行为建模的机器人混合模糊-神经控制方法

本文提出了一种设计机器人模糊－神经控制器的新方法。因为模糊逻辑控制器的控制信号是由系统的响应行为而不是由其分析模型决定的，所以机器人的开环响应可以用一系列二阶系统来描述。然后，用Ｎｅｌｄｅｒ－Ｍｅａｄ单纯形算法离线优化与该系统相关的模糊逻辑控制器的参数，并用人工神经网络来训练开环响应与这些优化了的参数之间的匹配关系。该方法的优点在于当它用于设计模糊－神经控制器时，在自适应过程中不必考虑收敛问题     

荔枝采摘机械手果实识别与定位技术

针对采摘机械手在自然环境下对荔枝的识别和精确定位问题进行研究.通过分析自然环境成熟荔枝的颜色特征,选取HSV颜色模型进行阀值分割,去除荔枝图像的复杂背景,并利用模糊C-均值聚类法(FCM)对图像中荔枝果实和果梗进行分割,试验结果表明:有效识别果实和果梗的正确率为93.3％.通过计算果实“质心”与果梗的距离最大值确定荔枝采摘点,利用基于色调空间的彩色图像匹配法和极限约束法进行果梗采摘点的立体匹配,实现了采摘点的空间定位,定位试验结果表明:定位坐标中深度值误差小于3 cm,深度值误差率小于5.64％,能满足实际作业中荔枝采摘机械手的定位精度要求.