空间多自由度并联机器人性能分析和控制方法研究

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并联机器人与串联机器人相比具有刚度大、结构紧凑、负载能力强以及逆解简单等优点。在对精度以及负重有较高要求,但工作空间要求不大的领域内,并联机器人能够发挥其优势,尤其是在仿真驾驶模拟平台中得到了充分的应用。本文对空间多自由度并联机器人性能分析和控制方法展开研究,旨在进一步扩展并联机器人的应用。本文分别对Stewart机构和新型3RPS/UPS机构的并联机器人的结构进行了分析,并通过矩阵计算和牛顿迭代法完成了机器人的运动学求解。为分析新型3RPS/UPS并联机器人的运动范围和运行效率,通过球坐标搜索法获得了3RPS/UPS并联机器人的工作空间,并通过微元法和二值化处理法求出3RPS/UPS并联机器人的工作空间体积。分析了应用于多自由度并联机器人的多种基于无模型的控制算法,如基于模糊控制与CMAC神经网络的模糊CMAC神经网络控制算法、H∞鲁棒控制算法、基于RBF神经网络与反演控制的RBF神经网络观测器反演控制算法。为验证控制算法的效果,本文利用MATLAB和SimMechanics搭建了并联机器人控制系统仿真模型。仿真结果对比表明RBF神经网络状态观测器反演控制算法在3RPS/UPS并联机器人上取得了良好的控制效果,而H∞鲁棒控制算法在Stewart并联机器人上取得了良好的实时性和控制精度。通过Stewart并联机器人实物平台验证,H∞鲁棒控制算法能较好的适用于实际的并联机器人工程环境。最后,本文在Stewart并联机器人平台上,搭建了视觉伺服控制系统,并对其工作原理和控制软件做出了详细的设计和分析。实验结果表明通过适当的改进,平台可用于控制算法测试用平台和体感类的模拟仿真系统。本文主要从运动学、工作空间以及运动控制算法三个方面论述了空间多自由度并联机器人的特征和性能,并搭建了并联机器人视觉伺服控制系统。对于并联机器人技术的推广具有实际的工程价值和广阔的应用前景。
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