关键词:
并联机器人
动力学
Lagrange法
神经网络
摘要:
并联机器人机构自上世纪30年代出现至今,已经发展了几十年,其具有承重能力强、刚度大、动态特性好等特点,使得应用领域逐渐拓展。在不同的使用领域,并联机器人的驱动方法和材质否有着不同。微动并联机器人是微动精密机器人方向的一个典型结构,其理论分析和实践研究在机器人领域内也逐渐成为一个热门课题。并联机器人技术发展的极为迅速,相应的应用也极为广泛,但无论是一般的大型并联机器人还是微动型的并联机器人,始终面临着一些问题,如运动学正解的多解性,系统中的不确定性,工作空间的奇异性等等,使得并联机器人无法完全发挥并联机器人的性能优势,也阻碍了并联机器人的推广。本文在开始简要阐述了并联机器人的历史,介绍了其发展进程中,一些学者针对某些问题做出的巨大贡献。在文章的开头,简要介绍了国内外并联机器人的发展状况,以及未来的发展方向。文中以六自由度并联机器人为研究对象,进行了鲁棒非线性控制研究。首先,本文用笛卡尔坐标系构建了描述并联机器人的空间,其工作空间可以用位置向量表示。文中依据并联机器人的结构尺寸,写出了其几何关系,建立了过渡矩阵,并将活动台上的坐标转换到固定台的坐标系中。利用空间距离公式推导了运动学方程,并引入微分的方法,得到了逆解方程。本文选取了一个广义坐标向量来表达并联机器人的位置和姿态,利用Lagrange方程法推导了并联机器人的数学模型。然而在建模过程中,由于系统中某些动态特性很难被估计出来,使得所获得的模型是不精确的。为补偿不确定性,本文采用了鲁棒非线性控制,这是一种针对不确定性的常用方法。为了更好的补偿不确定性,发挥并联机器人的性能和品质,文中在鲁棒非线性控制的基础上,引入了神经网络对不确定性进行补偿,增强系统的鲁棒性。在文章的末尾章节,本课题使用Solidworks软件构建了并联机器人的三维物理模型,并将其导入MATLAB中,添加了相应的模块,搭建了仿真系统。本着实践的精神,本文利用实验室的并联机器人设备进行了一系列的实验测试,在Visual C++环境下编写了上位机程序。