隨著國(guó)家現(xiàn)代化進(jìn)程的推進(jìn),大型機(jī)械臂被應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域,本文以利用參數(shù)辨識(shí)方法建立機(jī)械臂的動(dòng)力學(xué)模型為任務(wù),主要完成了大型機(jī)械臂的動(dòng)力學(xué)建模,動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)以及末端六維力/力矩傳感器降噪三項(xiàng)工作。首先,完成了大型機(jī)械臂的動(dòng)力學(xué)建模。采取線性扭簧描述關(guān)節(jié)柔性,Stribeck模型描述摩擦,假設(shè)模態(tài)法描述桿件柔性,借助修改的DH參數(shù)法和浮動(dòng)坐標(biāo)系法完成機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)分析,然后利用Kane方法建立空載時(shí)大型機(jī)械臂的動(dòng)力學(xué)模型,并借助末端六維力/力矩傳感器將建立的模型應(yīng)用到帶有末端負(fù)載的情況。介紹了機(jī)械臂的正逆動(dòng)力學(xué)問(wèn)題,由于機(jī)械臂的動(dòng)力學(xué)模型為剛性微分方程,本文利用5階Gear法對(duì)其進(jìn)行積分求解。在MATLAB中編程并完成了所建模型的數(shù)值仿真,應(yīng)用SolidWorks,ANSYS和Adams軟件建立了七自由度大型機(jī)械臂仿真模型,將其與所建立的動(dòng)力學(xué)模型對(duì)比,完成了模型的驗(yàn)證。其次,采取系統(tǒng)辨識(shí)的方式得到動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)。利用Lagrange法說(shuō)明了柔性臂動(dòng)力學(xué)模型是關(guān)于其動(dòng)力學(xué)參數(shù)的線性函數(shù),然后基于Kane方法推導(dǎo)了其線性模型,并對(duì)其最小慣性參數(shù)集進(jìn)行了探討。辨識(shí)軌跡選取所有關(guān)節(jié)同時(shí)高速或低速運(yùn)動(dòng)的兩條軌跡。對(duì)于帶有關(guān)節(jié)力矩傳感器的機(jī)械臂,采取關(guān)節(jié)和桿件參數(shù)分開辨識(shí)的方式。每個(gè)關(guān)節(jié)的參數(shù)獨(dú)立辨識(shí),均利用MATLAB中擬合工具箱對(duì)建立的關(guān)節(jié)動(dòng)力學(xué)模型擬合。桿件參數(shù)辨識(shí)有兩種方案:1)低速時(shí)辨識(shí)剛性參數(shù),高速時(shí)辨識(shí)柔性參數(shù);2)高速時(shí)同時(shí)辨識(shí)出剛性和柔性參數(shù)。為了減少一次辨識(shí)的參數(shù),采用從末端桿向基座逐桿遞推的方式辨識(shí),可采用線性方法和非線性方法分別辨識(shí)。然后,為了提高機(jī)械臂帶載時(shí)的模型精度,提出了一種針對(duì)機(jī)械臂末端六維力/力矩傳感器的降噪方法,包括尋找匹配信號(hào)的搜索方法和自適應(yīng)層數(shù)的方法。由于分解層數(shù)會(huì)直接影響到小波閾值降噪方法的降噪結(jié)果,因而本文基于末端傳感器多路輸出信號(hào)之間的相關(guān)性分析,借助提出的搜索方法,得到一組匹配的信號(hào),然后通過(guò)檢測(cè)不同分解層數(shù)的近似系數(shù)重構(gòu)是否保留了該匹配信號(hào)的變化趨勢(shì),確定合適的分解層數(shù)。最后,完成了相關(guān)的仿真及實(shí)驗(yàn)。利用軟件中建立的仿真模型生成參數(shù)辨識(shí)仿真數(shù)據(jù),完成并分析了機(jī)械臂低速和高速運(yùn)行時(shí)對(duì)關(guān)節(jié)參數(shù)的辨識(shí)效果,以及比較了采用不同的辨識(shí)方法,不同的辨識(shí)方案對(duì)桿件參數(shù)的辨識(shí)效果。對(duì)于提出的傳感器降噪方法,進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的降噪方法具有一定效果。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP241
【部分圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文研制并投入使用了航天飛機(jī)的遙控機(jī)械臂系統(tǒng) SRMS、空間站的遠(yuǎn)程遙操作機(jī)械臂系 SSRMS、日本的實(shí)驗(yàn)艙遠(yuǎn)程遙操作機(jī)械臂系統(tǒng) JEMRMS 以及歐洲的遙操作機(jī)械臂 ERA 等大型機(jī)械臂[1]，可以在惡劣環(huán)境下有效解決特殊操作任務(wù)，很大程度上提高了工作的效率。1981 年，加拿大設(shè)計(jì)的適用于航天飛機(jī)的 SRMS 投入使用，其總長(zhǎng)度 15.2米，直徑 0.38 米，自重 480 千克，安置在航天飛機(jī)貨倉(cāng)一側(cè)，如圖 1-1 所示，主要用于抓捕與投放衛(wèi)星，以及物品的搬運(yùn)[2]。2001 年，加拿大為國(guó)際空間站設(shè)計(jì)的移動(dòng)服務(wù)系統(tǒng) MSS 開始服役，活動(dòng)基座系統(tǒng) MBS，遠(yuǎn)距離機(jī)械手 SSRMS 和SPDM 是其主要組成部分[2]。其中 SSRMS 有 7 個(gè)可活動(dòng)關(guān)節(jié)，如圖 1-2 所示，總長(zhǎng) 17.6 米，總重 1800 公斤，可以利用兩個(gè)末端操作器交替移動(dòng)實(shí)現(xiàn)換位，也可利用 MBS 進(jìn)行快速移動(dòng)，SPDM 可安裝在 SSRMS 末端實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的靈巧操作。MSS 用于空間站建造和維修以及輔助飛船對(duì)接空間站[3]。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文研制并投入使用了航天飛機(jī)的遙控機(jī)械臂系統(tǒng) SRMS、空間站的遠(yuǎn)程遙操作機(jī)械臂系 SSRMS、日本的實(shí)驗(yàn)艙遠(yuǎn)程遙操作機(jī)械臂系統(tǒng) JEMRMS 以及歐洲的遙操作機(jī)械臂 ERA 等大型機(jī)械臂[1]，可以在惡劣環(huán)境下有效解決特殊操作任務(wù)，很大程度上提高了工作的效率。1981 年，加拿大設(shè)計(jì)的適用于航天飛機(jī)的 SRMS 投入使用，其總長(zhǎng)度 15.2米，直徑 0.38 米，自重 480 千克，安置在航天飛機(jī)貨倉(cāng)一側(cè)，如圖 1-1 所示，主要用于抓捕與投放衛(wèi)星，以及物品的搬運(yùn)[2]。2001 年，加拿大為國(guó)際空間站設(shè)計(jì)的移動(dòng)服務(wù)系統(tǒng) MSS 開始服役，活動(dòng)基座系統(tǒng) MBS，遠(yuǎn)距離機(jī)械手 SSRMS 和SPDM 是其主要組成部分[2]。其中 SSRMS 有 7 個(gè)可活動(dòng)關(guān)節(jié)，如圖 1-2 所示，總長(zhǎng) 17.6 米，總重 1800 公斤，可以利用兩個(gè)末端操作器交替移動(dòng)實(shí)現(xiàn)換位，也可利用 MBS 進(jìn)行快速移動(dòng)，SPDM 可安裝在 SSRMS 末端實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的靈巧操作。MSS 用于空間站建造和維修以及輔助飛船對(duì)接空間站[3]。

圖 1-3 日本實(shí)驗(yàn)艙機(jī)械臂 圖 1-4 歐洲機(jī)械臂我國(guó)對(duì)于大型機(jī)械臂的研究起步較晚，國(guó)內(nèi)缺乏相應(yīng)資料的同時(shí)又難以從國(guó)外獲得技術(shù)。2007 年時(shí)，中國(guó)空間技術(shù)研究院的總體部全面開啟了空間站機(jī)械臂的研究工作，先后研制其原理樣機(jī)及工程樣機(jī)，并且完成了相關(guān)的技術(shù)研究任務(wù)[5]。國(guó)內(nèi)一些其他的科研機(jī)構(gòu)也陸續(xù)開始了空間機(jī)械臂的研究，并且碩果頗豐。如圖 1-5 所示為北京郵電大學(xué)和中科院聯(lián)合研發(fā)的空間機(jī)械手系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有6 個(gè)關(guān)節(jié)和 1 個(gè)末端操作器[6]。哈爾濱工業(yè)大學(xué)也研發(fā)并制造出了空間機(jī)械臂的地面原理樣機(jī)[6]，如圖 1-6 所示。哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)者研究了空間機(jī)械臂柔性關(guān)節(jié)的軌跡規(guī)劃與控制系統(tǒng)[7]，對(duì)于空間柔性機(jī)械臂動(dòng)力學(xué)建模以及抓捕目標(biāo)時(shí)的控制策略進(jìn)行了研究[8]，也研究了同時(shí)抑制關(guān)節(jié)的振動(dòng)及機(jī)械臂振動(dòng)的穩(wěn)定性策略[9]。
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本文編號(hào)：2879487